Ankündigung zur Markteinführung

Die Kostenkontrolle von Sponsored Brands bietet Werbetreibenden eine neue Möglichkeit, sowohl die Kampagnenperformance zu optimieren als auch das Kampagnenmanagement zu vereinfachen. Diese Einführung ermöglicht es Werbetreibenden, performancebasierte Parameter festzulegen, die das Rätselraten bei der Auswahl eines exakten Gebots eines jeden Targetings überflüssig machen. Dies hilft Werbetreibenden jeder Größe und mit jedem Budget, ihre Ziele mit den Daten aus erster Hand von Amazon und maschinellen Lernfähigkeiten zu erreichen. Diese Version ist nur für das Kampagnenziel „Steigerung der Seitenbesuche“ verfügbar.

Vor dieser Einführung mussten Werbetreibende ihre gewünschten Ziele in effiziente Gebote für verschiedene Kostentypen umsetzen. Durch die Umsetzung von Zielen in Gebote mithilfe von maschinellem Lernen und einer Optimierungsstrategie kann Amazon Werbetreibenden helfen, ihre Ziele durch kontinuierliche Optimierung zu erreichen.

Für jede Kampagne zur Steigerung der Seitenbesuche können die Werbetreibenden eine auf Metriken basierende Regel anwenden: Kosten pro Klick (CPC). Die Optimierungsstrategien nutzen dann Modelle des maschinellen Lernens, um die Gebote festzulegen. Dabei werden die Basisgebote nach oben und unten angepasst, um die Anzahl der Klicks zu erhöhen und die Vorgaben der Kostenkontrolle einzuhalten.

Werbetreibende legen ein Kampagnenziel mit einem Tagesbudget und den durchschnittlichen Kosten pro Klick fest, die sie zu zahlen bereit sind. Es gibt heute zwei wichtige Hebel, um Marketingziele und -kosten zu beeinflussen:

1. Targeting-Elemente ausgewählt: Mit unterschiedlichem Targeting können Werbetreibende verschiedene Käufer erreichen, und Werbeanzeigen können für einige Suchen der Käufer relevanter sein als für andere. Bei der Auswahl der Ziele sollten diese 1) für die beworbene Marke und beworbenen Produkte relevant und 2) breit genug gefächert sein, um den Werbetreibenden zu helfen, so viele Käufer wie möglich zu erreichen. Die maschinellen Lernmodelle, die die Werbeanzeigen ausliefern, werden die Gebote in Echtzeit für jede Gelegenheit anpassen, um dazu beizutragen, dass die Kosten auf oder nahe dem gewünschten Wert bleiben.
2. Gebotswerte: Gebote signalisieren den Betrag, den ein Werbetreibender für eine Aktion (ein Klick) auf jedem der Ziele zu zahlen bereit ist. Bei der Funktionsweise der Amazon Ads-Auktionen zahlen Werbetreibende nur den geringsten Gebotsbetrag, der für eine Bestellung erforderlich ist. Sie müssen sich also keine Gedanken über eine Strategie für die Gebotsabgabe machen.

Wenn Werbetreibende Optimierungsstrategien verwenden, helfen unsere maschinellen Lernmodelle bei der Auswahl der richtigen Gebote, die eine gewünschte Aktion zu den angegebenen (maximalen) Kosten und dem angegebenen Budget auslösen können. Wir möchten, dass jede Kampagne so viele Aktionen wie möglich erzielt, solange die Kosten unter dem festgelegten Zielwert für die Kosten pro Klick (CPC) liegen, ohne mehr als das Tagesbudget auszugeben. Gebote werden mit Hilfe von Modellen optimiert, die Performance früherer und ähnlicher Kampagnen berücksichtigen: Wenn die Kosten zu hoch sind, werden die Gebote gesenkt, und wenn sie unter dem Ziel liegen, werden sie erhöht, um eine höhere Gesamtskala zu erhalten. Gebote werden schnell angepasst, wenn sich die Dynamik der Werbeanzeigenauktion ändert (z. B. wenn eine andere Marke eine ähnliche Zielgruppe mit höherer Zahlungsbereitschaft anspricht oder wenn sich der Traffic aufgrund saisonaler Faktoren ändert), um dazu beizutragen, dass die Werbetreibenden in der Nähe ihrer gewünschten Reichweite bleiben und dabei so viel wie möglich herausholen. Wir werden Ihre Gebote während der Laufzeit Ihrer Kampagne so einstellen, dass die mit Ihrem Ziel verbundenen Kosten in der Nähe oder unter einem von Ihnen festgelegten Betrag liegen. Es kann einige Zeit dauern, bis Sie Ihr gewünschtes Kostenziel erreichen, und wenn Ihre festgelegten Kosten pro Klick (CPC) zu niedrig sind, kann es sein, dass Ihre Kampagne das gewünschte Kostenziel nicht erreicht.

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