Weniger ist mehr - um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie die Performance-Gruppen nicht öfter als nötig ändern.
Warum (kurz gefasst)?
Häufige Änderungen bedeuten, dass sich unser Algorithmus ständig anpassen muss. Und es dauert seine Zeit, bis der Algorithmus das Gelernte für jede einzelne Änderung verfeinert hat. Je weniger Änderungen, desto besser arbeitet der Algorithmus, um das gesetzte Ziel zu erreichen.
Der Algorithmus braucht Zeit für die Feinabstimmung jeder Performance-Group-Anpassung
Unsere intelligente KI nutzt historische Daten und arbeitet auf das von Ihnen festgelegte Ziel hin. Sie analysiert die Kampagnen innerhalb einer Performance-Gruppe, ihr Verhalten, das Verhalten des Marktes, die Art und den Wert des Ziels und verschiedene andere Faktoren, um das Ziel zu erreichen.
Die Anwendung vieler Änderungen in kurzer Zeit kann die Leistung Ihrer Werbekampagnen beeinträchtigen. Und warum? Jede Änderung führt dazu, dass sich der Algorithmus an neue Bedingungen anpassen muss (z. B. neuer Zieltyp oder -wert oder Änderung der Kampagnen in der Leistungsgruppe).
Wenn Änderungen in (zu) kurzer Zeit vorgenommen werden, muss sich der Algorithmus zu oft anpassen. Er braucht Zeit, um sich an neue Daten, ein neues Ziel oder eine neue Performance-Gruppen anzupassen.
Auf jede Änderung folgt eine kleine Lernphase
Erinnern Sie sich an die Lernphase? Zur Erinnerung: Als Sie mit Adspert anfingen, haben wir Ihnen geraten, alle Ihre Kampagnen in eine Performance-Gruppen zu packen und diese für 2-3 Wochen laufen zu lassen. Die Lernphase gab dem Algorithmus genügend Zeit, alles über Ihre Kampagnen zu lernen.
Stellen Sie sich nun vor, dass der Algorithmus nach jeder Änderung an der Performance-Gruppe Zeit braucht, um sich anzupassen. Das ist ein sehr sanftes Äquivalent zu einem Neustart der Lernphase. Nicht wie die anfängliche Phase, als Sie mit Adspert angefangen haben.
Unser Algorithmus kennt Ihr Konto bereits, aber jede Änderung bringt eine viel mildere Variante der Lernphase mit sich, was bedeutet, dass der Algorithmus Zeit braucht, um das Gelernte zu verfeinern und sich daran anzupassen.
Wenn Sie das Ziel anpassen, eine Performance-Gruppe umstrukturieren oder etwas anderes ändern, empfehlen wir Ihnen, dem Algorithmus etwa 2-3 Wochen Zeit zu geben, bevor Sie eine weitere Anpassung oder Änderung vornehmen.
Je mehr Stabilität vorhanden ist, desto besser kann der Algorithmus auf das von Ihnen gesetzte Ziel hinarbeiten.