Implementierung von Geo-Tests

Im Rahmen des Meridian GeoX-Prozesses ist die plattforminterne Implementierung das entscheidende Bindeglied zwischen dem Design eines Tests und der Analyse seiner Ergebnisse. In diesem Schritt müssen Sie Ihr Design direkt auf Ihren Media-Plattformen umsetzen, etwa auf Google Ads oder anderen Publisher-Plattformen.

Erwarteter Zeitplan für den Test

Vor der Konfiguration der genauen Testdetails sollten Sie sich noch einmal den erwarteten Zeitplan für die Durchführung von GeoX-Studien ansehen. Für den gesamten Prozess von der Planung des Vortests bis zum Abschluss der eigentlichen Analyse sind in der Regel etwa 7–14 Wochen zu veranschlagen.

1. Planung des Vortests und Studiendesign (bis zu 2 Wochen): Zu den wichtigsten Schritten dieser Phase gehören die Festlegung der geografischen Einheiten, die Zusammenstellung der für das Design erforderlichen Vortestdaten, die Festlegung der geografischen Zuordnung, die Bestimmung der erforderlichen Budgetänderungen für den Test und die Vorkonfiguration des Geo-Targetings auf Kampagnenebene für alle teilnehmenden Kaufplattformen.
2. Aktiver Testzeitraum (3–10 Wochen): Die Live-Marketingstrategie wird strikt in den für den Test festgelegten geografischen Einheiten umgesetzt, während in den Kontrolleinheiten die Business-as-Usual-Bedingungen (BAU) beibehalten werden. Die ersten Wochen des Testzeitraums können für die Warm-up-Phase Ihrer Kampagne reserviert werden.
3. Cool-down-Phase und Analyse (mindestens 2 Wochen): Eine Cool-down-Phase ist nicht zwingend erforderlich, wird aber dringend empfohlen, wenn der inkrementelle Effekt Ihrer Kampagnen aufgrund der Conversion-Verzögerung erst nach dem Testzeitraum offensichtlich werden könnte. Während der Cool-down-Phase sollten auf alle geografischen Einheiten (Testgruppe und Kontrollgruppe) wieder die BAU-Bedingungen angewendet werden. So können zum Beispiel Go-dark-Einheiten wieder Anzeigenpräsenz aufbauen.

Wichtige Implementierungsspezifikationen

Damit ein Geo-Test aussagekräftig und wissenschaftlich fundiert ist, sollten Werbetreibende bei der Konfiguration der folgenden technischen Parameter auf den ausgewählten Werbeplattformen mit Bedacht vorgehen:

• Messungsebene: Sie wird direkt auf Kampagnen- oder Werbekontoebene in der Testoberfläche der Plattform konfiguriert. Falls Sie die GeoX-Studie zur Kalibrierung Ihres MMM-Modells verwenden möchten, sollten Sie Ihre Kampagnen so auswählen, dass sie mit den zu kalibrierenden Channels übereinstimmen. So erreichen Sie die bestmögliche Abbildung der Channels. Wenn Sie beispielsweise einen Shopping-Kanal für die Suche in Meridian kalibrieren möchten, sollten Sie für Ihren GeoX-Test die Kampagnentypen „Produkteinträge“, „Lokales Inventar“ oder „Hotelanzeige“ auswählen. Weitere Informationen finden Sie im Meridian-Leitfaden zur Google Ads-Taxonomie.
• KPI-Definition: GeoX unterstützt Tests mit einer einzigen primären KPI-Variablen, etwa Transaktion, Verkäufe oder Umsatz. Es ist wichtig, den KPI für Geo-Tests im Voraus festzulegen. In den meisten Szenarien sollte der KPI auf ungefilterten Rohdaten zu Conversion-Ereignissen basieren. Von der Verwendung zugeordneter Conversion-Ereignisse raten wir ab, da die Wahl des Attributionsmodells die kausale Schätzung der GeoX-Messung verzerren kann (Bias).
• Definition der geografischen Einheiten: Wie bei jedem anderen Test ist es wichtig, die Testeinheit für die Messung durchdacht zu wählen. Die Auswahl der richtigen geografischen Einheit für Ihren Test erfordert eine Abwägung zwischen Bias und Varianz, bevor der GeoX-Designalgorithmus ausgeführt wird. Sie können für Ihren Test mit administrativen geografischen Einheiten wie Bundesstaaten, Bundesländern, Provinzen und Städten, marketingorientierten geografischen Gebieten (zum Beispiel Nielsen-DMA) oder sogar algorithmischen geografischen Regionen wie sich gegenseitig ausschließenden Postleitzahlengruppen arbeiten. In der Regel können kleinteiligere geografische Einheiten die statistische Aussagekraft verbessern und den Budgetbedarf senken. Sie sind jedoch nicht immer die bessere Wahl, da sich Personen unter Umständen ganz natürlich zwischen geografischen Regionen bewegen, was zu Kontaminationseffekten beim Messwert für die Inkrementalität führen kann. Wenn Sie dagegen sehr großflächige geografische Einheiten wie Länder auswählen, führt das zu einer geringen statistischen Aussagekraft und einem hohen Budgetaufwand für den Test.
• Testdauer: Für höchstmögliche statistische Aussagekraft und eine angemessene Berücksichtigung des Verbraucherverhaltens sollte der Testzeitraum mindestens einen (1) Kaufzyklus umfassen. In bestimmten Branchen kann ein solcher Zyklus sich über Wochen oder sogar Monate erstrecken. Wenn Sie für Ihre Testkampagne die automatische Gebotseinstellung verwenden, müssen Sie eventuell auch eine Lernphase der Kampagne einplanen und die Testdauer entsprechend verlängern.

Neben den grundlegenden Parametern hängt die praktische Umsetzung von GeoX maßgeblich von einer präzisen Logik für das Geo-Targeting auf Werbeplattformen ab:

• Konfigurationen für das Geo-Targeting: Nachdem das GeoX-Design fertiggestellt ist, haben Sie in der Regel jeweils eine Testgruppe und eine Kontrollgruppe mit geografischen Einheiten definiert. In dieser Phase müssen Sie nun das Anzeigen-Targeting für die Studie konfigurieren. Die richtige Implementierung des Geo-Targetings ist für den Erfolg der Studie entscheidend: Als Erstes entfernen Sie alle großflächigen nationalen Ziele wie „Vereinigtes Königreich“ oder „USA“ aus allen am Test beteiligten Kampagnen. Dann wenden Sie einschließendes Targeting an, indem Sie nur genau die geografischen Einheiten hinzufügen, die von Ihren ausgewählten Marketingkampagnen bedient werden sollen. Genauere Details zum Targeting für die verschiedenen Teststrategien finden Sie im nächsten Abschnitt.
• Plattformübergreifende Kompatibilität (mehrere Zellen): Sie sollten außerdem prüfen, ob ein Anzeigen-Targeting auf die ausgewählten geografischen Einheiten auch auf jeder Werbeplattform möglich ist. Für eine solche Studie empfiehlt es sich, plattformübergreifend kompatible geografische Einheiten zu verwenden. Beachten Sie dabei, dass einige Plattformen möglicherweise kein Targeting mit hohem geografischem Detaillierungsgrad unterstützen (zum Beispiel auf Postleitzahlenebene).
• Eine detaillierte Anleitung zum Durchführen von Tests auf der Google-Plattform finden Sie im Schritt-für-Schritt-Leitfaden zur Implementierung von Kampagnen in der Google Ads-Hilfe.

Die wichtigsten Teststrategien und Targeting-Ziele

Wenn Sie Kampagnen für einen Geo-Test auf einer Werbeplattform konfigurieren, sollten Sie das Testdesign auswählen, das Ihrem strategischen Lernziel entspricht. Der genaue Targeting-Ansatz kann dann entsprechend festgelegt werden.

A) Höhere Werbeausgaben testen (Heavy-up-Strategie)

• Ziel: Messung der inkrementellen Rendite einer Budgetskalierung innerhalb eines bestehenden Channels oder einer bestehenden Kampagne.
• Implementierung: Sie wenden positive Gebotsfaktoren oder erhöhte Budgetzuweisungen auf die für den Test ausgewählten geografischen Einheiten an (zum Beispiel administrative geografische Regionen, DMAs oder Postleitzahlengruppen). Gleichzeitig behalten Sie in den geografischen Kontrolleinheiten die Ausgaben und Gebotskonfigurationen gemäß Ihrer Baseline bei.

B) Effizienz der aktuellen Ausgaben testen (Go-dark-Strategie)

• Ziel: Quantifizierung des Baseline-Beitrags und der Kosteneffizienz Ihrer bestehenden Marketingausgaben durch Messung der Auswirkung eines Stopps der Anzeigenauslieferung.
• Implementierung: Sie entfernen das großflächige nationale Targeting auf Ihren Werbeplattformen und stellen auf ein explizit einschließendes Targeting um, das nur auf Ihre geografischen Kontrolleinheiten ausgerichtet ist. Ihre geografischen Testeinheiten erhalten keinerlei Anzeigen (Go-dark).

C) Neue Kampagne testen (Holdback-Strategie)

• Ziel: Evaluierung des inkrementellen Nettowerts bei Einführung einer neuen Produktlinie, eines neuen Creative-Konzepts oder eines neuen Marketing-Channels.
• Implementierung: Sie konfigurieren ein einschließendes Targeting, sodass Anzeigen nur noch in den festgelegten geografischen Testeinheiten ausgeliefert werden. Gleichzeitig erzwingen Sie einen strikten geografischen Auslieferungsstopp in allen Ihren geografischen Kontrolleinheiten (Holdout).

Wenn Sie einen GeoX-Test mit mehreren Zellen durchführen möchten, müssen Sie das Targeting für jede Zelle einzeln einrichten. Das heißt: Jede Zelle erfordert ein eigenes Targeting-Setup je nach ihrem Testziel. Im folgenden Beispiel sehen Sie einen GeoX-Test mit zwei Testzellen, mit dem die Inkrementalität von Kampagnen bei Publisher A und Kampagnen bei Publisher B gleichzeitig gemessen werden soll.

Best Practices und operative Richtlinien

Nach diesen strukturellen Konfigurationen ist es von entscheidender Bedeutung, die Integrität der Testumgebung sicherzustellen. Die folgenden operativen Richtlinien helfen Ihnen, Datenkontamination zu vermeiden und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen:

• Geografische Zuteilung: Das gesamte Geo-Targeting auf regionaler Ebene muss vor dem Start des Tests auf Kampagnenebene festgelegt werden, um Verschiebungen der Testpopulation während des Tests zu vermeiden.
  • Fügen Sie der Testgruppe keine neuen geografischen Einheiten hinzu, weder um das Budget zu erhöhen noch aus anderen Gründen.
  • Entfernen Sie während des Tests keine leistungsschwachen geografischen Einheiten aus einer der Gruppen, um eine vermeintliche Effizienzsteigerung zu erreichen.
  • Verschieben Sie während des Tests keine Kontrollregion in die Testgruppe.
• Isolation von Tests: Damit die Messung nicht verfälscht wird, müssen die am GeoX-Test teilnehmenden Kampagnen vollständig von anderen Tests isoliert sein. Stellen Sie für jede Kampagne sicher, dass sie nicht gleichzeitig noch an sich überschneidenden Studien zur Anzeigenwirkung auf die Markenbekanntheit, Studien zur Conversion-Steigerung oder Holdout-Studien teilnimmt. Nimmt eine Kampagne an sich überschneidenden Studien teil, könnte die Validität Ihrer GeoX-Ergebnisse gefährdet sein.
• Lokale Marketingaktivitäten: Lokale Marketingaktivitäten sollten ausgewogen geplant werden, damit externe Störfaktoren vermieden werden. Wir empfehlen, lokale und regionale Media-Aktivitäten wie lokale TV- und Offlinekampagnen in den Test- und Kontrollgruppen aufeinander abzustimmen. Wenn außerdem zu erwarten ist, dass lokale Marketingaktivitäten in bestimmten geografischen Regionen erheblich von den Aktivitäten in den übrigen Regionen abweichen werden und keine Angleichung möglich ist, sollten die Regionen mit den abweichenden Aktivitäten vollständig aus dem Studiendesign ausgeschlossen werden, um eine Verzerrung der Ergebnisse zu vermeiden.
• Plattformübergreifende Synchronisierung: Stellen Sie sicher, dass die Zeitstempel für den Start und das Ende der Kampagne auf allen beteiligten Werbeplattformen exakt synchronisiert sind und perfekt mit den Vortest-, Test- und Cool-down-Messphasen übereinstimmen.

Daneben spielen auch die spezifischen Einstellungen für das Geo-Targeting eine entscheidende Rolle für den Erfolg der Studie:

• Striktes Targeting auf den physischen Standort: Wählen Sie in den Konfigurationen für alle Werbeplattformen explizit die Einstellung „Physischer Standort: Personen in Ihren Zielregionen“ aus. Vermeiden Sie die Standardeinstellungen ebenso wie „Präsenz oder Interesse“, da beim interessenbasierten Targeting Anzeigenimpressionen für Nutzerinnen und Nutzer außerhalb Ihrer bevorzugten geografischen Grenzen ausgeliefert werden. Das würde die Inkrementalitätsmessung verfälschen.
• Einschließendes statt ausschließendes Targeting: Anstatt ein großflächiges nationales Targeting mit Ausschlüssen bestimmter geografischer Standorte zu kombinieren, sollten Sie die geografischen Standorte, die mit Anzeigen bedient werden sollen, explizit einschließen (zum Beispiel über eine genaue Liste von Bundesstaaten, Bundesländern, Provinzen, DMAs oder Postleitzahlen). So können Anzeigen an Nutzerinnen und Nutzer mit genauem Standort ausgeliefert werden. Ein breites Targeting kann Nutzerinnen und Nutzer mit weniger genauen Standortdaten umfassen, als für die Targeting-Auflösung erforderlich ist. Dadurch kann die Inkrementalitätsmessung verzerrt und verfälscht werden.