{"id":1662,"date":"2025-12-01T22:01:10","date_gmt":"2025-12-01T22:01:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bytek.ai\/blog\/strategien-zur-generierung-und-messung-von-inkrementellen-effekten-in-der-werbung\/"},"modified":"2025-12-01T22:01:10","modified_gmt":"2025-12-01T22:01:10","slug":"strategien-zur-generierung-und-messung-von-inkrementellen-effekten-in-der-werbung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/strategien-zur-generierung-und-messung-von-inkrementellen-effekten-in-der-werbung\/","title":{"rendered":"Strategien zur Generierung und Messung von inkrementellen Effekten in der Werbung"},"content":{"rendered":"

Im Bereich der Werbung findet derzeit ein bedeutender Wandel statt, der auf die zunehmende Verbreitung von KI-basierten Werbekampagnen wie Googles Performance Max zur\u00fcckzuf\u00fchren ist. Diesem Paradigmenwechsel sind auch andere Plattformen wie Meta, LinkedIn und Bing gefolgt, die \u00e4hnliche Initiativen gestartet haben. Dies unterstreicht das universelle Interesse an KI-gesteuerten L\u00f6sungen im Pay-per-Click-Bereich. Diese Kampagnen versprechen einen revolution\u00e4ren Ansatz f\u00fcr die Online-Werbung, bei dem der Arbeitsaufwand f\u00fcr Werbetreibende auf einfache Eingaben wie die URL und das gew\u00fcnschte Marketingziel reduziert wird. Das Versprechen lautet, dass die k\u00fcnstliche Intelligenz der Plattform in der Lage sein wird, die Erstellung von Assets, die Auswahl der am besten geeigneten Kan\u00e4le sowie die Optimierungs- und Gebotsstrategien autonom zu verwalten, sodass die Werbetreibenden lediglich die erzielten Ergebnisse beobachten m\u00fcssen.<\/strong><\/p>\n

Diese fortschrittlichen Werbestrategien basieren auf komplexen Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen und pr\u00e4diktive Analysen, die in der Lage sind, Nutzer mit der h\u00f6chsten Konversionswahrscheinlichkeit in Echtzeit zu identifizieren und hochgradig personalisierte sowie zeitnahe Werbebotschaften auszuliefern. Der offizielle Leitfaden von Google f\u00fcr PMax-Kampagnen veranschaulicht das Konzept, die \u201erichtige Person zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft auf der richtigen Plattform\u201c zu erreichen. Erm\u00f6glicht wird dies durch die F\u00e4higkeit von KI-Algorithmen, riesige Datens\u00e4tze zum Nutzerverhalten zu analysieren und so die g\u00fcnstigsten Momente f\u00fcr eine Konversion pr\u00e4zise vorherzusagen. <\/p>\n

Generative KI spielt in diesem Prozess eine entscheidende Rolle, da sie die F\u00e4higkeit integriert, dynamische und personalisierte Inhalte direkt innerhalb der von den Plattformen angebotenen konversationellen Erlebnisse zu erstellen. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht die automatische Generierung dynamischer Werbe-Assets, die sich in Echtzeit an die Bed\u00fcrfnisse und Pr\u00e4ferenzen der Zielnutzer anpassen. <\/p>\n

Ein weiterer Schl\u00fcsselaspekt dieser KI-basierten Kampagnen ist ihr plattform\u00fcbergreifender Charakter: Werbetreibende m\u00fcssen nicht vorab festlegen, auf welchen Plattformen ihre Botschaften ausgespielt werden sollen, sei es YouTube, Gmail, Discover oder andere Kan\u00e4le. Der Algorithmus selbst bestimmt den effektivsten Kanal f\u00fcr jede Botschaft. <\/p>\n

Die Komplexit\u00e4t und Effektivit\u00e4t der Algorithmen, die automatisierten, auf k\u00fcnstlicher Intelligenz basierenden Werbekampagnen zugrunde liegen, ist ein Thema von erheblichem Interesse und Relevanz im Kontext des modernen digitalen Marketings. Diese fortschrittlichen Technologien haben bewiesen, dass sie signifikante Ergebnisse in Bezug auf die Steigerung des ROAS und die Senkung der Akquisitionskosten liefern k\u00f6nnen, indem sie auf einem Modell basieren, das eine umfassende Datenerfassung und -analyse beinhaltet. <\/p>\n

Zentral f\u00fcr diesen Prozess ist die Anwendung von Vorhersagemodellen, die das Online-Verhalten, die Pr\u00e4ferenzen und die Pfade der Nutzer analysieren, um deren zuk\u00fcnftige Aktionen vorherzusehen, einschlie\u00dflich des Interesses an bestimmten Produkten oder Dienstleistungen.<\/p>\n

Diese Echtzeit-Bewertung der Interaktionsm\u00f6glichkeit basiert nicht nur auf der Konversionswahrscheinlichkeit, sondern auch auf einer Einsch\u00e4tzung des Wertes, den eine einzelne Impression f\u00fcr die Kampagne generieren kann.<\/p>\n

Dieser ganzheitliche Ansatz erm\u00f6glicht es, Werberessourcen zu optimieren und sicherzustellen, dass die Investitionen auf die Nutzer ausgerichtet sind, die am ehesten die gew\u00fcnschte Aktion ausf\u00fchren. Dennoch wurden von Branchenexperten wichtige Fragen hinsichtlich der tats\u00e4chlichen F\u00e4higkeit dieser Systeme aufgeworfen, inkrementelle Konversionen zu generieren.<\/strong><\/p>\n

Vor diesem Hintergrund haben neuere Studien begonnen, den inkrementellen Wert solcher Kampagnen zu hinterfragen, was die kritische Frage aufwirft: Bringen KI-Algorithmen in Werbekampagnen Unternehmen wirklich eine messbare und aussagekr\u00e4ftige inkrementelle Performance<\/strong><\/a>?<\/p>\n

Wie man inkrementelle Performance erzielt<\/h2>\n

Das Erreichen inkrementeller Performance im digitalen Marketing ist eine st\u00e4ndige Herausforderung f\u00fcr Agenturen und Fachleute in diesem Bereich. Ein von Pace durchgef\u00fchrtes Experiment<\/strong><\/a>, einer auf Marketing Science spezialisierten Agentur mit Sitz in Segeltorp, Stockholm, lieferte in dieser Hinsicht wichtige Erkenntnisse. Es demonstrierte die Wirksamkeit eines Ansatzes, der auf der Ausweitung der Reichweite der Werbebotschaft basiert, indem der Fokus der Kampagnen von der Konversion auf die Reichweite verlagert wurde. <\/p>\n

Traditionell konzentrieren sich Online-Werbekampagnen meist auf Konversionsziele und sprechen Personen an, die bereits als kaufbereit gelten. Dieser Ansatz ist zwar effektiv bei der Generierung unmittelbarer Verk\u00e4ufe, neigt aber dazu, Algorithmen \u201etr\u00e4ge\u201c zu machen, da sie ihren Spielraum auf eine eng gefasste Zielgruppe beschr\u00e4nken. Das Experiment von Pace ergab jedoch, dass die Verlagerung des Budgets von konversionsorientierten zu reichweitenorientierten Kampagnen zu einer Umsatzsteigerung von 50 Prozent f\u00fchrte. Dieses Ergebnis unterstreicht, wie wichtig es ist, die Werbebotschaft gleichm\u00e4\u00dfiger und inklusiver zu verbreiten und so potenzielle Kunden zu erreichen, die \u00fcber die unmittelbar konversionsbereite Gruppe hinausgehen. <\/p>\n

Der Reichweiten-Algorithmus verfolgt im Gegensatz zu konversionsorientierten Algorithmen einen eher statistischen und verteilten Ansatz mit dem Ziel, die maximale Anzahl von Personen in der Zielgruppe effektiv zu erreichen. Dies f\u00fchrt zu einer h\u00f6heren Wahrscheinlichkeit, Nutzer zu erreichen, die zwar anfangs nicht als konversionsnah eingestuft wurden, aber positiv von der Kampagne beeinflusst werden k\u00f6nnen, was somit zu signifikanten Umsatzsteigerungen beitr\u00e4gt. <\/p>\n

Ein weiterer entscheidender Aspekt, der in dem Experiment beobachtet wurde, betrifft die Tendenz von stark konversionsorientierten Kampagnen, transaktionale Inhalte und Kan\u00e4le zu bevorzugen und dabei informativere oder narrative Markenbotschaften zu vernachl\u00e4ssigen. Diese Wahl mag kurzfristig effizient erscheinen, f\u00fchrt aber im Laufe der Zeit zu einer S\u00e4ttigung der Zielgruppe und einem Leistungsabfall, was die M\u00f6glichkeiten zur Generierung inkrementeller Ums\u00e4tze einschr\u00e4nkt. <\/p>\n

Um diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, ist es entscheidend, einen ausgewogenen Ansatz zu w\u00e4hlen, der auch Awareness-Strategien einschlie\u00dft, also Initiativen, die auf das obere Ende des Marketing-Funnels ausgerichtet sind. Dies h\u00e4lt die Aufmerksamkeit f\u00fcr die Marke bei einem breiteren Publikum aufrecht und gew\u00e4hrleistet gleichzeitig eine effiziente Budgetallokation. Die Implementierung von Awareness-orientierten Kampagnen erfordert die Identifizierung einer klar definierten und hochqualifizierten Zielgruppe. Dies unterstreicht die Bedeutung anspruchsvoller Segmentierungsstrategien und einer sorgf\u00e4ltigen strategischen Planung, um den Return on Ad Spend zu maximieren.<\/strong><\/p>\n

Sich weiterentwickelnde Datenschutzbestimmungen und die daraus resultierenden Einschr\u00e4nkungen bei der Nutzung von Third-Party-Audiences haben Unternehmen vor die Herausforderung gestellt, ihre First-Party-Daten neu zu bewerten und ihnen einen h\u00f6heren Stellenwert beizumessen.<\/strong> Diese Daten, die aus allen unternehmenseigenen Informationen bestehen, die direkt aus Interaktionen mit Kunden und Nutzern gesammelt werden, sind eine entscheidende Ressource f\u00fcr die Entwicklung gezielter und personalisierter Marketingstrategien. W\u00e4hrend in der Vergangenheit die F\u00fclle an verf\u00fcgbaren Third-Party-Daten den Wert von First-Party-Daten m\u00f6glicherweise \u00fcberlagert hat, ist es heute f\u00fcr Unternehmen unerl\u00e4sslich, diese Informationen voll auszusch\u00f6pfen, um einen Wettbewerbsvorteil aufzubauen. <\/p>\n

First-Party-Daten beschr\u00e4nken sich nicht nur auf pers\u00f6nliche Informationen der Nutzer, sondern umfassen ein breites Spektrum an Daten, die durch Interaktionen mit den digitalen Kan\u00e4len des Unternehmens generiert werden, wie zum Beispiel das Surfverhalten auf der Website, das durch Tools wie Google Analytics erfasst wird. Diese Daten k\u00f6nnen, wenn sie ethisch und in \u00dcbereinstimmung mit den geltenden Vorschriften verwendet werden, zu einem m\u00e4chtigen Hebel f\u00fcr die Optimierung von Werbekampagnen und fortschrittliches Targeting werden.<\/strong><\/p>\n

Ein Schl\u00fcsselelement f\u00fcr die Wirksamkeit von Strategien, die auf First-Party-Daten basieren, ist die Implementierung eines Systems zur dauerhaften Nutzeridentifikation, bekannt als \u201ePersistent User ID\u201c. Diese Technologie \u00fcberwindet die Einschr\u00e4nkungen, die durch die verringerte Wirksamkeit herk\u00f6mmlicher Tracking-Cookies und Pixel entstehen, indem sie eine stabilere und zuverl\u00e4ssigere Methode zur Wiedererkennung von Nutzern \u00fcber verschiedene Touchpoints und Sitzungen hinweg bietet. Eine Persistent User ID kann aus verschiedenen Quellen abgeleitet werden, wie zum Beispiel E-Mail-Hashes oder Identifikatoren, die durch probabilistische Fingerprinting-Techniken generiert werden. Dar\u00fcber hinaus kann durch die Nutzung retrospektiver User-IDs das vergangene Verhalten eines Nutzers abgerufen und zugeordnet werden, was die Targeting-Genauigkeit erheblich verbessert. <\/p>\n

Der Einsatz dieser Technologie erleichtert die Erstellung von Zielgruppen-Clustern auf der Grundlage spezifischer Verhaltensweisen, Interessen und fr\u00fcherer Interaktionen<\/strong> und erm\u00f6glicht den Einsatz von Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz zur weiteren Anreicherung und Segmentierung dieser Daten. Dieser Ansatz verbessert nicht heute nur die Personalisierung von Werbekampagnen, sondern erm\u00f6glicht auch gezielte Reichweitenstrategien, um neue Kunden mit hohem Potenzial abzufangen, indem First-Party-Informationen genutzt werden, um Profile zu identifizieren, die denen bestehender Kunden \u00e4hneln.<\/strong><\/p>\n

Trotz der Wahrnehmung eines vermeintlichen Endes von Lookalike-basierten Strategien profitieren Unternehmen weiterhin von weiterentwickelten Methoden wie Predictive Audiences oder Audience Expansions. Diese stellen die nat\u00fcrliche Evolution des Lookalike-Konzepts in einem Kontext dar, in dem First-Party-Daten eine zentrale Rolle spielen. Plattformen wie LinkedIn und Google haben fortschrittliche Algorithmen eingef\u00fchrt, die First-Party-Daten nutzen, um diese Strategien zu verbessern, was die Wirksamkeit solcher Ans\u00e4tze im Rahmen moderner Werbekampagnen belegt.<\/strong><\/p>\n

Parallel zur Transformation der Targeting-Strategien wird es entscheidend, neue Methoden f\u00fcr die Erfolgsmessung und Konversionsattribution einzuf\u00fchren.<\/strong> <\/p>\n

In diesem Zusammenhang erweisen sich Marketing-Mix-Modelle<\/strong> als effektive L\u00f6sung zur Bewertung der inkrementellen Auswirkungen von Kampagnen. Sie bieten Unternehmen die M\u00f6glichkeit, den Return ihrer Marketinginitiativen genau zu messen, wie das von Pace durchgef\u00fchrte Experiment gezeigt hat.<\/p>\n

Marketing-Mix-Modell<\/h2>\n

Marketing-Mix-Modelle<\/strong> (MMMs) sind eine grundlegende S\u00e4ule im Bereich der Marketinganalyse und bieten eine detaillierte und quantitative Sicht auf die Wirksamkeit verschiedener Marketingma\u00dfnahmen auf wichtige Leistungskennzahlen wie den Umsatz. Diese Modelle adressieren ein historisches Dilemma im Marketing, das John Wanamaker treffend formulierte: \u201eDie H\u00e4lfte meines Werbebudgets ist rausgeschmissenes Geld, ich wei\u00df nur nicht, welche H\u00e4lfte.\u201c <\/p>\n

Durch den Einsatz von MMMs versuchen Unternehmen, diese Unsicherheit zu beseitigen, indem sie die Allokation der Werberessourcen optimieren, um den Return on Investment zu maximieren.<\/p>\n

In den letzten Jahrzehnten hat die digitale Marketingbranche eine bedeutende Entwicklung erlebt, die durch die zunehmende Einf\u00fchrung fortschrittlicher statistischer Modelle vorangetrieben wurde. Dieser Trend basiert auf drei Hauptpfeilern: einer bemerkenswerten Erweiterung der Rechenkapazit\u00e4ten, einem beispiellosen Zugang zu riesigen Datens\u00e4tzen, die oft nahezu in Echtzeit verf\u00fcgbar sind, und einem zunehmenden Engagement der Unternehmen f\u00fcr eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung.<\/strong> In diesem Zusammenhang haben sich MMMs weiterentwickelt und integrieren etablierte \u00f6konometrische Methoden mit Innovationen aus der k\u00fcnstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen.<\/strong> <\/p>\n

Die Kombination von \u00f6konometrischen Modellen, die urspr\u00fcnglich in den 1960er Jahren entwickelt wurden, mit ML- und KI-Algorithmen stellt einen bedeutenden Durchbruch dar. Dieser hybride Ansatz minimiert nicht nur das Risiko menschlicher Fehler und gew\u00e4hrleistet genauere und zuverl\u00e4ssigere Analyseergebnisse, sondern reduziert auch drastisch die f\u00fcr die Datenverarbeitung und -interpretation erforderliche Zeit. <\/p>\n

W\u00e4hrend die Analyse der Ergebnisse eines Marketing-Mix-Modells in der Vergangenheit bis zu sechs Monate oder sogar ein Jahr dauern konnte, erm\u00f6glicht der Einsatz von ML- und KI-Techniken heute eine monatliche Durchf\u00fchrung dieser Analysen. Dies macht MMMs zu extrem leistungsf\u00e4higen Analysewerkzeugen, die in deutlich k\u00fcrzerer Zeit operative Erkenntnisse liefern k\u00f6nnen. Zudem erleichtert es die Einf\u00fchrung agiler Marketingstrategien, bei denen Entscheidungen schnell getroffen und an sich \u00e4ndernde Marktdynamiken angepasst werden k\u00f6nnen. <\/p>\n

Wie Marketing-Mix-Modelle funktionieren und welche Informationen sie uns liefern<\/h2>\n

Marketing-Mix-Modelle stellen eine fortschrittliche und grundlegende Analysemethode im Bereich des quantitativen Marketings dar. Sie dienen dazu, die Wirkung verschiedener Faktoren auf den Umsatz einer Marke zu messen und zu isolieren, wodurch eine pr\u00e4zise Identifizierung der Komponenten erm\u00f6glicht wird, die zur Umsatzsteigerung beitragen. Dieser analytische Ansatz erlaubt es Unternehmen, im Detail zu verstehen, welcher Anteil des Umsatzes auf spezifische Marketingma\u00dfnahmen zur\u00fcckzuf\u00fchren ist und welche Elemente nicht ihrer direkten Kontrolle unterliegen. <\/p>\n

Die Vielseitigkeit von MMMs macht sie zu wertvollen Instrumenten f\u00fcr die Analyse eines breiten Spektrums von Variablen, die den Umsatz beeinflussen, sowohl im Online- als auch im Offline-Marketing. Sie ber\u00fccksichtigen nicht nur direkt quantifizierbare Marketingaktivit\u00e4ten wie Werbung auf verschiedenen Kan\u00e4len, sondern auch weniger greifbare Faktoren, die schwer einem spezifischen Kostenpunkt zuzuordnen sind, wie etwa Werbeaktionen und Events. Ebenfalls wichtig ist die F\u00e4higkeit dieser Modelle, exogene Faktoren \u2013 wie etwa die Inflation \u2013 zu ber\u00fccksichtigen, die sich unabh\u00e4ngig von den implementierten Marketingstrategien auf den Umsatz auswirken k\u00f6nnen. <\/p>\n

Durch die Isolierung der Effekte jeder Variablen liefern MMMs wertvolle Erkenntnisse \u00fcber den inkrementellen Beitrag spezifischer Marketingma\u00dfnahmen zum Gesamtumsatz. Ein Unternehmen k\u00f6nnte beispielsweise feststellen, dass 92 Prozent der Umsatzsteigerung auf Print-Marketingaktivit\u00e4ten zur\u00fcckzuf\u00fchren sind, und erh\u00e4lt so eine quantitative Bewertung der Effektivit\u00e4t dieses Kanals. Gleichzeitig sind die Modelle in der Lage, den Effekt von Variablen, die nicht mit dem Marketing zusammenh\u00e4ngen, \u201eherauszufiltern\u201c, was eine klarere Sicht auf die tats\u00e4chlichen Auswirkungen der Marketingma\u00dfnahmen auf den Umsatz erm\u00f6glicht. <\/p>\n

Ein entscheidender Vorteil der Nutzung von MMMs ist die F\u00e4higkeit, die optimale Verteilung des Werbebudgets \u00fcber die Marketingkan\u00e4le hinweg zu bestimmen und so die Inkrementalit\u00e4t zu maximieren. Dies f\u00fchrt zu einer effizienteren Verwaltung der Marketingressourcen und erm\u00f6glicht es Unternehmen, den Return on Ad Spend zu optimieren und ihre Kampagnen strategisch an der Effektivit\u00e4t jedes Kanals auszurichten. <\/p>\n

Zusammenfassend bieten MMMs:<\/p>\n