Neue Amazon DSP-Modelle für maschinelles Lernen ermöglichen Verbesserungen der Kampagnenergebnisse, Kosteneffizienz und Adressierbarkeit
27. April 2023
Amazon Ads gab heute bekannt, dass Amazon DSP jetzt neue, fortschrittlichere Modelle für maschinelles Lernen und optimierte Kampagnen-Steuerungssysteme einsetzt, um Gebots- und Nutzungsintervall-Entscheidungen zu verbessern und Werbetreibenden dabei zu helfen, bisher nicht adressierbare Zielgruppen zu erreichen. Angesichts der Tatsache, dass sich die Werbebranche von Third-Party-Cookies abwendet, ist es von entscheidender Bedeutung, verfügbare Signale zu modellieren, um die gewünschten Zielgruppen zu erreichen. Die neuen Modelle für maschinelles Lernen analysieren eine Reihe von Signalen, um Werbetreibenden dabei zu helfen, hochrelevante Zielgruppensegmente mit optimaler Kosteneffizienz vorherzusagen und zu erreichen.
Mit diesen Verbesserungen haben Werbetreibende Folgendes verzeichnet1:
12,6 % Steigerung der Klickrate
34,1 % Erhöhung der Rentabilität der Anzeigenkosten
24,7 % Senkung der Kosten pro Klick
20–30 % inkrementelle Adressierbarkeit für Lagerbestand, der bisher nicht adressierbar war
„Fortschrittliche Wissenschaft und Technologie sind das Herzstück der Amazon DSP. Wir suchen ständig nach Möglichkeiten, die Ergebnisse zu verbessern und die Kosteneffizienz für Werbetreibende zu erhöhen“, sagt Neal Richter, Director of Amazon DSP Technology. „Wir wissen, dass für Werbetreibende jeder Prozentpunkt an Verbesserung zählt, und diese neuen Upgrades haben dazu beigetragen, die Interaktion und die Rentabilität der Anzeigenkosten zu erhöhen. Wir freuen uns, diese Verbesserungen zu einem Zeitpunkt einführen zu können, an dem sich Marken besonders auf die Verbesserung der Kosteneffizienz und die Erzielung von Ergebnissen konzentrieren.“
Kampagnenergebnisse verbessern und Anzeigen kosteneffizienter schalten
Die neuen Modelle für maschinelles Lernen zur Budgetverteilung tragen dazu bei, dass Marken ihre gewünschten Zielgruppen zum optimalen Preis für jede Anzeige erreichen, die während der gesamten Dauer einer Kampagne geschaltet wird. Diese Modelle ermöglichen eine bessere Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, mit der eine Gebotsanfrage konvertiert, und ermöglichen so algorithmische Änderungen, die das angestrebte Nutzungsintervall verbessern und gleichzeitig die Ergebnisse optimieren. Zu den Ergebnisverbesserungen gehören eine Steigerung der Klickrate um 12,6 %, eine Erhöhung der Rentabilität der Anzeigenkosten um 34,1 % und eine Senkung der Kosten pro Impression um 24,7 %.
Bisher nicht adressierbare Zielgruppen erreichen
Wie auf der Amazon Ads Unboxed 2022 angekündigt, erweiterte die Amazon DSP Amazon-Zielgruppen und Kontext-Targeting, um dabei zu helfen die Abhängigkeit von herkömmlichen Anzeigenkennungen zu verringern. Die modellbasierte Methode von Amazon zur Zielgruppenableitung leitet die richtige Botschaft an die passende Zielgruppe weiter, indem verfügbare Ereignis- und Kontextsignale genutzt werden. Werbetreibende, die erweiterte Amazon-Zielgruppen und Kontext-Targeting nutzten, konnten eine inkrementelle Adressierbarkeit von 20 bis 30 % für Lagerbestand erzielen, der bisher nicht adressierbar war.
Diese hinter den Kulissen stattfindenden algorithmischen Verbesserungen ermöglichen kosteneffizientere Anzeigenplatzierungen, ohne dass Werbetreibende ihre bestehenden Kampagnen anpassen müssen.
Amazon Ads wird weiterhin innovative Neuerungen für Kunden schaffen und neue Wege für Marken entwickeln, um Marketingherausforderungen zu lösen. Die Werbetechnologie von Amazon hilft Marken dabei, neue Insights zu gewinnen, die Marketingergebnisse zu maximieren, Kosten zu senken und die Auswirkungen medienübergreifender Investitionen zu erkennen, dort wo sie Zeit verbringen.
1Quelle: Amazon intern, USA, Jan bis Dez 2022, 140.000 Kampagnen aus allen Branchen