Die Informationsflut an Daten im Google-Ads-Account ist für den erfahrenen Nutzer hilfreich, für Vorgesetzte und andere Abteilungen oft zu viel des Guten. Für ein aussagekräftiges Reporting ist es wichtig, eine geeignete Auswahl an KPIs zu treffen. Im Anschluss müssen die Daten so aufbereitet werden, dass auf einen Blick für jeden die Performance ablesbar ist. Das Data Studio von Google ist hierfür eine gute Wahl: leicht bedienbar, optisch ansprechend und dazu noch kostenlos.
Am Ende des Tages stellt sich immer die Frage, inwieweit die eigenen Investitionen in Google Ads Umsätze generieren. Um dies einschätzen zu können, ist ein Reporting wichtig. Zwar liefert das Google-Ads-Konto alle Daten, aber oft sind diese für Vorgesetzte oder andere Abteilungen zu viel an Informationen. Aber welche KPIs sind sinnvoll für das eigene Reporting und gibt es eine gute Vorlage für ein solches? Der Aufbau eines Reportings ist so individuell wie eine Webseite. Es gibt zwar zahlreiche Vorlagen, aber diese sollten immer auf die eigenen Bedürfnisse ausgerichtet sein. Eine entsprechende Anpassung ist daher zwingend notwendig.
Um Entscheidern oder Kollegen einen guten Überblick über die Leistung der Google Ads zu geben, werden zunächst die eigenen Ziele definiert und dann die passenden KPIs ausgewählt. Erst im Anschluss erfolgt die Erstellung des Reportings.
Die Definition von Zielen ist eine Grundvoraussetzung und sollte eigentlich schon vor dem ersten Start der Kampagnen erfolgen. Während für einen Online-Shop-Betreiber der Umsatz ausschlaggebend ist, möchte eine Informationsplattform möglichst viele Kunden erreichen, z. B. wenn der Umsatz durch AdSense generiert wird. In der Praxis stehen häufig mehrere Ziele auf der Agenda, die es zu erreichen gilt: Neben den oft gehörten Vorhaben „Kosten reduzieren und Umsatz steigern“ gibt es zwei weitere Arten von Zielen: Mikro- und Makroziele.
Es gibt keine feste Auswahl an KPIs. Aber es existieren einige, die für fast alle Google-Ads-Konten gleichermaßen interessant und aussagekräftig sind.
Impressionen, Klicks und Klickrate (CTR)
Die Kennzahl Impressionen gibt an, wie oft die Anzeige auf einer Ergebnisseite eingeblendet wurde. Dies gibt aber keinen Aufschluss darüber, ob Nutzer auf die Werbeanzeige geklickt oder diese bewusst wahrgenommen haben. Die Anzahl der Klicks zeigt, wie oft auf eine Anzeige nach einer Impression geklickt wurde.
Die Klickrate (CTR oder auch Click-Through-Rate) beschreibt das Verhältnis von Impressionen zu Klicks. Sie besagt, wie viel Prozent der Nutzer auf eine bestimmte Werbeanzeige klicken. Berechnet wird diese Kennzahl folgendermaßen: Klicks / Impressionen. Eine hohe Klickrate bedeutet, dass die Anzeigen sehr gut dem Gesuchten entsprechen. Die Anzeigen werden als hilfreich wahrgenommen und Nutzer klicken diese an, um mehr über die beworbenen Dienstleistungen oder Produkte zu erfahren.
Conversion und Conversion-Wert
Eine Conversion definiert sich durch die bereits festgelegten Mikro- und Makroziele. Sie bietet zunächst einen allgemeinen Überblick darüber, wie viele Nutzer eine als Conversion definierte Handlung ausführen.
Die alleinige Anzahl der Conversions ist dabei jedoch nur in geringem Maße aussagekräftig. Um sie besser einschätzen zu können, sollte immer der Conversion-Wert betrachtet werden. Dieser lässt sich nicht nur für Verkäufe in einem Shop mit einem festen Wert belegen, sondern für jede Art von Conversion, z. B. Leads. Hier ein Beispiel: Ein durchschnittlicher Auftragswert beträgt 1.000 €. Aus ca. 10 Leads entwickelt sich dabei ein Auftrag. Daraus ergibt sich pro Lead ein Wert von 100 €.
Es ist möglich, dass trotz gut optimierter Kampagnen die Conversions ausbleiben. Dann sollten Betreiber auf jeden Fall ihre Webseite überprüfen. Hier gibt es möglicherweise Fehler auf der Seite oder eine schlechte Usability.
Conversion-Rate (CR, CVR)
Die Conversion-Rate (CVR) definiert, wie viele Klicks zu einer Conversion geführt haben. Sie berechnet sich wie folgt: Anzahl der Conversions / Anzahl der Klicks. Je höher die Conversion-Rate, umso mehr Nutzer führen eine Handlung auf der Webseite aus.
Kosten pro Conversion (CPA)
Die Kosten pro Conversion (CPA, Cost per Aquisition) geben an, wie viel Geld aufgewendet werden musste, damit es zu einer Conversion kam. Hier gilt: je niedriger der Wert, umso besser. Dabei sollte beachtet werden, wie teuer das verkaufte Produkt ist. Dementsprechend kann auch der CPA-Wert höher oder niedriger ausfallen.
Kosten-Umsatz-Verhältnis (KUV) und ROAS (Return on Advertising Spend)
Das Kosten-Umsatz-Verhältnis (KUV, KUR: Kosten-Umsatz-Relation) sagt aus, wie hoch prozentual die Werbeausgaben pro Euro Umsatz sind. Je kleiner das KUV, umso effizienter und wirtschaftlicher sind die Werbeanzeigen. Berechnet wird das KUV wie folgt: Kosten / Umsatz * 100 %. Letztlich ist es immer das Ziel einer Kampagne, hier einen geringen Wert zu erreichen. Daher ist das KUV einer der wichtigsten Messwerte und sollte immer betrachtet werden.
Alternativ lässt sich auch der ROAS verwenden. Dieser sagt aus, wie viel prozentual pro ausgegebenem Euro als Einnahmen zurückkommt. Die Berechnung ist wie folgt: Umsatz / Kosten x 100 %; möchte man z. B. 2 € Umsatz für jeden Euro Investition erreichen, wäre dies ein ROAS von 200 % (2 € / 1 € x 100 % = 200 %).
Google-Ads-Kosten
Das eigene Google-Ads-Budget hat immer ein Limit. Es ist wichtig, immer im Blick zu behalten, ob und wie weit die Kosten eingehalten werden.
Anteil an Impressionen im Suchnetzwerk
Diese Kennzahl zeigt, wie häufig die Anzeigen ausgestrahlt werden. Dies ist vor allem für Shopping-Kampagnen interessant, kann aber auch für Suchnetzwerkanzeigen relevant sein. Hiermit zeigt sich schnell, ob das Budget genügt, damit die Kampagne uneingeschränkt ausgespielt wird. Auch die aktuelle Wettbewerbssituation kann hierbei eine Rolle spielen und wird durch diese Kennzahl verdeutlicht.
Aus Analytics: Absprungrate, Seitennutzungsdauer, neue Nutzer
Diese Kennzahlen helfen zu erkennen, ob die Zielseite für die Nutzer relevant ist:
Voraussetzung, um dies anzeigen zu können, ist eine Verknüpfung mit dem Google-Analytics-Account.
Nachdem die wichtigsten KPIs definiert sind, erfolgt die Erstellung des Reportings. Die Kunst besteht nun darin, diese Daten so darzustellen, dass alle relevanten Informationen auf einen Blick sichtbar sind. Es gibt zahlreiche Tools, die dabei helfen können, ein Reporting aufzusetzen. Eine gute Übersicht direkt im Google-Ads-Konto bietet das Dashboard. Jedoch gibt es hier nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten. Alternativ können Webseiten-Betreiber dort auch Berichte anlegen. Diese liefern aber nur Zahlen aus dem Google-Ads-Konto. Die beste und dazu noch kostenlose Alternative ist das Google Data Studio. Es bietet umfangreiche Möglichkeiten, ein individuelles Reporting zu erstellen. Zwar ist die erste Einrichtung etwas zeitaufwendiger, aber das lohnt sich. Hier lassen sich sowohl Daten aus Google Ads als auch aus Analytics, Google-Tabellen, Sistrix und anderen Quellen in einem Reporting vereinen. Es werden keine weiteren Dashboards oder Berichte in den einzelnen Oberflächen benötigt und das erspart das Wechseln in verschiedene Accounts.
Allgemeiner Aufbau
Um späteren Aufwand zu minimieren, sollte zunächst der grobe Aufbau festgelegt werden. Es sollte von vornherein ein geeignetes Format gewählt werden, wenn der Report als monatliche Berichterstattung in PDF- oder Papierform verwendet wird. Dies kann man in den Seiteneinstellungen individuell anpassen (vgl. Abb. 1).
Das Reporting kann in unterschiedliche Seiten aufgeteilt werden: Die erste Seite kann eine Übersicht über den allgemeinen Stand der Kampagnen mit den wichtigsten Zahlen darstellen. Abbildung 2 zeigt das Beispiel einer Übersichtsseite. Blöcke mit einigen KPIs geben einen schnellen Überblick über Impressionen, Klicks, CTR, Conversions und Kosten der gesamten Google-Ads-Kampagne in dem gewählten Zeitraum. Eine Übersicht über die Entwicklung der Top-Kampagnen auf der ersten Seite ist ebenfalls sinnvoll. Hier bietet es sich an, je nach Platz und Relevanz dieselben KPIs zu wählen, die schon bei den Übersichtsblöcken verwendet wurden.
Im Anschluss können detailliertere Berichte einen tieferen Einblick in einzelne Kampagnen geben. Eine Geräteübersicht in Form eines Kreisdiagramms verbildlicht schnell die Verteilung von Conversions oder Klicks auf den Geräten. Ein Unterschied bei Uhrzeiten und Wochentagen wird aus einem Balkendiagramm ebenfalls schnell ersichtlich. Aber auch eine Übersicht mit den Top-Suchbegriffen ist für eine Auswertung interessant und sollte in den Bericht eingefügt werden (vgl. Abb. 4).
Es gibt auch die Möglichkeit, mehr Infos zur Art der Conversions zu erhalten. Die eignet sich z. B. für Geschäfte, bei denen lokale Conversions wichtig sind. Google hat hier die automatische Conversion Ladenbesuche (Store Visits) in vielen Google-Ads-Konten eingefügt. Der Messwert „Alle Conversions“ zeigt alle selbst definierten und auch von Google erstellten Conversions an. Dies lässt sich in einer Tabelle einsehen: dazu z. B. als Dimension „Segment Conversion Type Name“ und als Messwert „Alle Conversions“ auswählen (vgl. Abb. 5).
Optische Gestaltung
Individuelle Anpassungsmöglichkeiten erlauben es, den Report im eigenen CI (Corporate Identity) zu gestalten und nur die dafür relevanten Daten darzustellen. Es gibt verschiedene Widgets:
Welche Form jeweils am geeignetsten ist, hängt von den Daten ab, die abgebildet werden sollen.
Das Reporting sollte verständlich für jedermann sein. Deshalb sollten zusammengehörige Daten auf einem Datenblatt stehen und erklärt werden. Eine angemessene Schriftgröße, erkennbare Farben und Linienstärken in Graphen machen das Reporting auch ausgedruckt oder als PDF gut lesbar.
Heatmaps bieten die Möglichkeit, unterschiedlich hohe Werte in einer Tabelle leicht hervorzuheben und die Lesbarkeit der Tabelle zu erhöhen. Diese Einstellung findet man unter „Stil“ – in der jeweiligen Spalte kann dort statt „Zahl“ die „Heatmap“ ausgewählt werden (vgl. Abb. 6).
Zeiträume wählen
Der Zeitraum, aus dem die angezeigten Daten stammen, ist im Data Studio frei wählbar. Um Veränderungen der Performance nicht händisch auswerten zu müssen, sollten Messwerte immer in Relation zum Vormonat oder Vorjahr betrachtet werden. Nur so lässt sich die Entwicklung im Verlauf und z. B. auch bei verkaufsstarken Events wie dem Black Friday oder Weihnachten am besten beurteilen. Es empfiehlt sich, diesen Vergleich auch immer in einem Textfeld beim entsprechenden Diagramm zu vermerken, damit es nicht zu Verwechslungen kommt.
Dies kann in dem jeweiligen Bericht im Bereich „Daten“ > „Standardzeitraum“ eingestellt werden. Im Bereich „Stil“ lässt sich zusätzlich einstellen, ob diese Änderung absolut oder prozentual sein soll. Ein solcher Vergleich ist möglich für Diagramme, Tabellen sowie für die Kurzübersichten.
Filter
Eine detaillierte Auswertung erfolgt durch den Einsatz verschiedener Filter. Diese können z. B. dann hilfreich sein, wenn Anzeigen in verschiedenen Ländern geschaltet werden. Aber sehr häufig ist dies auch für eine aussagekräftige CTR sinnvoll. Im Vergleich des Suchnetzwerks mit dem Displaynetzwerk gibt es große Schwankungen (vgl. Abb. 7). Filter lassen sich im Bereich „Daten“ der Tabelle oder des Diagramms erstellen. Anschließend können diese Filter bei unterschiedlichen Diagrammen und Tabellen eingesetzt werden.
Eine andere Möglichkeit, einen Filter anzulegen, ist das Hinzufügen eines „Filter-Buttons“. Dieser ermöglich es, auf dem entsprechenden Datenblatt nur die Daten der ausgewählten Kampagnen anzeigen zu lassen (vgl. Abb. 8).
Feld anlegen
Nicht alle Messwerte sind im Data Studio von Haus aus vorhanden. Vor allem der KUV (oder KUR) findet sich nicht. Diese fehlenden Messwerte kann man selbst anlegen. Diese Möglichkeit findet sich im Bereich „Daten“ > „Verfügbare Felder“ > „Neues Feld erstellen“ > „Feld hinzufügen“. Das Data Studio schlägt bereits die möglichen Messwerte vor, die dann in Formeln kombiniert und zusammengestellt werden können. In Abbildung 9 ist die Formel für den KUV zu sehen: Kosten / Conv.-Wert gesamt. Zu beachten ist hier lediglich: Nach dem Speichern muss der Nutzer in der Felder-Übersicht als Typ „Prozent“ statt „Zahl“ auswählen (vgl. Abb. 10).
Das Data Studio ist sehr umfangreich und bietet viele Möglichkeiten. Das Tool ist kostenlos, lässt sich komplett individuell anpassen und auch Zahlen aus Facebook, Bing Ads und mehr können importiert werden. Ein Reporting im Data Studio zu erstellen, ist zunächst sehr zeitaufwendig, bietet aber einen schnellen Überblick und ist damit u. U. übersichtlicher als die neue Google-Ads-Oberfläche. Für Vorgesetzte oder verschiedene Bereiche im Unternehmen lassen sich zudem individuelle Berichte verfassen. Die erste Version eines Reportings wird sicher überarbeitet werden. Aber genau deshalb ist das Google Data Studio hilfreich, da jederzeit weitere Daten hinzugefügt und geändert werden können. Die hinzugefügten Daten lassen sich auch in den vergangenen Zeiträumen betrachten. Weiterhin treten keine Fehler bei bestehenden Berechnungen auf, wenn man diese händisch anpassen würde.