Warum fügt Adspert exakte und Phrasen-Keywords beim Harvesting von Sponsored Auto-Kampagnen hinzu?
Die Auswahl der richtigen Keyword-Match-Typen ist entscheidend für die Durchführung effektiver Werbekampagnen auf Amazon. Zu verstehen, warum exakte und Phrasen-Match-Typen gegenüber breiten Match-Typen in manuellen Kampagnen bevorzugt werden, kann die Kampagnenleistung erheblich beeinflussen. Hier finden Sie eine umfassende Erklärung dieser Strategie und ihrer Auswirkungen auf den Kampagnenerfolg.
Warum exakte und Phrasenübereinstimmungen gegenüber breiten Übereinstimmungen bevorzugen?
Einfachheit und Ausgewogenheit: Die Einbeziehung von Phrasen- und exakten Übereinstimmungsarten in manuelle Kampagnen gewährleistet einen ausgewogenen Targeting-Ansatz. Während breite Übereinstimmungstypen ein weites Netz auswerfen, können sie Anzeigen für weniger relevante Suchanfragen auslösen, was die Wirksamkeit der Kampagne verwässern kann.
Auto-Kampagnen-Vergleich: Automatische Kampagnen auf Amazon verwenden in der Regel einen vielseitigen Targeting-Ansatz, der mit dem breiten Übereinstimmungstyp vergleichbar ist. Sie untersuchen automatisch ein breites Spektrum von Suchanfragen und ähneln damit dem breiten Targeting, das mit dem breiten Übereinstimmungstyp in manuellen Kampagnen verbunden ist.
Automatische vs. manuelle Strategie: Der Kontrast zwischen der Breite der Auto-Kampagnen und der Präzision der manuellen Kampagnen, die exakte und Phrasen-Match-Typen verwenden, ermöglicht eine umfassende Strategie. Es geht darum, den explorativen Charakter der Auto-Kampagnen zu nutzen und gleichzeitig spezifische Keywords zu sammeln und anzusprechen.
Schlussfolgerung
Die Verwendung von Phrasen- und exakten Übereinstimmungsarten in manuellen Kampagnen auf Amazon erfordert ein strategisches Gleichgewicht zwischen breiter Erkundung und präziser Ausrichtung. Während breite Übereinstimmungstypen eine größere Reichweite bieten können, sorgen die Verfeinerungen durch exakte und Phrasenübereinstimmungen für eine bessere Relevanz und Ausrichtung.
Benutzer haben die Flexibilität, die Effektivität von Phrasenübereinstimmungen im Vergleich zu breiten Übereinstimmungen zu bewerten und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Kampagnenzielen und Performance-Metriken zu treffen.