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SEA / Paid Ads 2 Min. Lesezeit

Google Ads bringt Local Customer Optimization für Performance Max

Google Ads startet eine neue Optimierung für stationäre Kundenbesuche in Performance Max und erleichtert die Anbindung von Ladenumsätzen ab Ende September.

KI-generiert

Dieser Text wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes vollständig von einer Künstlichen Intelligenz (KI) generiert und nicht redaktionell geprüft.

Hand auf einer Messing-Türklinke am Eingang eines kleinen Ladengeschäfts bei warmem InnenlichtKI-generiert

Google Ads erweitert Performance Max um eine neue Optimierungseinstellung für stationäre Ziele und vereinfacht parallel die Anbindung von Ladenumsätzen. Das teilte Google laut einem LinkedIn-Post von Ginny Marvin mit, wie Search Engine Journal berichtet. Beide Funktionen richten sich an Werbetreibende mit physischen Standorten und starten kurz vor dem vierten Quartal, in dem Online-Recherche und stationärer Kauf besonders eng zusammenhängen.

Neue Einstellung priorisiert besuchsbereite Kunden

„Local Customer Optimization“ ist eine neue kampagnenweite Einstellung innerhalb von Performance-Max-Kampagnen mit Store-Zielen. Sie priorisiert laut Google Nutzer, die sich in der Nähe eines Standorts befinden oder Interesse zeigen und offenbar kurz vor einer konkreten Handlung stehen – etwa einem Besuch, einer Routenanfrage oder einem Anruf. Als Datengrundlage nennt Google Signale von Personen, die auf Google Maps und Waze navigieren, Routen planen oder in lokalen Suchformaten von Google Search nach Standorten suchen.

Werbetreibende können die Einstellung bei der Neuanlage einer reinen Offline-Performance-Max-Kampagne aktivieren oder nachträglich in den Budget- und Gebotseinstellungen einer bestehenden, dafür geeigneten Kampagne einschalten. Zwei Einschränkungen begrenzen den Einsatz: Die Funktion ist nicht mit Online-Kampagnenzielen kompatibel, und sie lässt sich nicht in Performance-Max-Kampagnen nutzen, die Produkte aus einem verknüpften Merchant-Center-Konto bewerben. Händler mit feedbasierten Performance-Max-Kampagnen können die Option also nicht einfach in bestehenden Kampagnen aktivieren, sondern benötigen eine separate, reine Store-Ziel-Kampagne. Laut Google startet der globale Rollout in Kürze.

Ladenumsätze lassen sich künftig direkter anbinden

Parallel bringt Google „Store Sales“ in den Google Ads Data Manager. Damit können berechtigte Werbetreibende bestehende Umsatzdaten aus Quellen wie einem CRM-System oder Google Sheets direkt im Google-Ads-Konto anbinden. Store-Sales-Messung verknüpft Käufe an physischen Standorten mit vorherigen Anzeigenkontakten; die Daten fließen in Reportings und ins Smart Bidding ein, etwa um auf Ladenumsätze zu optimieren oder Offline-Umsätze neben Online-Conversions zu berücksichtigen. Google unterstützt bereits mehrere Wege für den Upload solcher Daten, darunter manuelle und geplante Uploads, den Data Manager selbst, die Google Ads API sowie zugelassene Store-Sales-Partner. Die neue Integration im Data Manager soll laut Google vor allem den technischen Aufwand für die laufende Anbindung verringern. Der Rollout soll Ende September beginnen.

Nicht jeder Account bekommt vollen Zugriff

Store Sales steht nicht automatisch allen Werbetreibenden mit physischen Standorten offen. Google beschränkt einzelne Funktionen auf zugelassene oder freigeschaltete Konten. Je nach Freigabestatus erhalten Werbetreibende entweder reine Store-Sales-Zahlen, Standardwerte oder dynamische Werte auf Basis hochgeladener Transaktionsdaten. Wer eigene Kundendaten wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder Anschriften hochlädt, muss diese vorab hashen; Google Ads kann unhashte Daten während des Uploads auch selbst per SHA-256 verschlüsseln. Empfohlen wird ein täglicher oder wöchentlicher Upload. Für dynamische Conversion-Wert-Berichte sind Transaktionen der vergangenen 30 Tage erforderlich, Google empfiehlt Daten aus den vergangenen 14 Tagen. Wer die eigene Berechtigung prüfen will, findet laut Search Engine Journal weitere Angaben in Googles Dokumentation zur Store-Sales-Verfügbarkeit.

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Autor: KI

Dieser Text wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes vollständig von einer Künstlichen Intelligenz (KI) generiert und nicht redaktionell geprüft.

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