• Die bvh 2.014 - Deutschlands einzige Praxis-Konferenz, die zwei Tage lang operatives Knowhow für den Interaktiven Handel vermittelt. Information und Diskussion, Inspiration und Knowhow: Hier erleben Sie E-Commerce - best in class!

    mehr
    • Zurück
    • Weiter

MEHR THEMEN, MEHR WORKSHOPS, MEHR WISSEN UND MEHR INTERAKTION:

  • Masterclassess: zweistündige Wissensvermittlung zu aktuellen Themen des Shop-Marketing wie z.B. Link-Building, Conversion, Customer Journey, Social Media, Operations - Clinics: Expertengespräche in kleinem Kreis zu konkreten Fragestellungen der Teilnehmer, Webseiten-Kampagnen wie z.B. E-Mail Gestaltung, Shop-Layout/Conversion-Optimierung, SEO oder Texten
  • Workshops: Gemeinsame Projektarbeit, Best-Practice-Austausch, Diskussion und Fragerunden in kleinem Kreis - Neu in 2014: Auf vielfachen Wunsch der Teilnehmer bündeln wir die Masterclasses am Vormittag und vertiefen diese Impulse in Workshops und Clinics am Nachmittag

 

 

BarTalk

Zur Zeit wird gefiltert nach: google
Filter zurücksetzen

Die nächste Grenze überschritten: Maschinen, die Bilder verstehen

verfasst von Martin Gross-Albenhausen am 21.11.2014
Beispiele für die Beschreibungsgüte von Googles neuer Transkriptions-Software.

Google hat gemeinsam mit Wissenschaftlern der Stanford University ein neues Verfahren entwickelt, um aus Bildern den Kontext mit zu extrahieren und in Text zu übersetzen. Und so, vermutlich, bessere Suchresultate zu liefern. Die computergenerierten Beschreibungen, wie oben im Bild gezeigt, sind erstaunlich korrekt und laufen nur in die Irre, wenn Perspektiven verzerrt oder die Abbildungsinhalte zu gruppiert sind.

Der „Kontext“ stand für mich in diesem Jahr wieder und wieder im Fokus, denn das Wissen darüber, was lose und im Stakkato aneinandergereihte Begriffe oder Objekte für den Nutzer in einen sinnvollen Zusammenhang bringt, war und ist noch ein wesentliches Differenzierungsmerkmal auch für Spezialversender. Google aber kann inzwischen die Früchte langer und kostspieliger Projekte wie der Digitalisierung von Büchern oder der zugekauften Aktivitäten wie like.com ernten. Suche wird „contextual“ und „conversational“.

Wir dürfen nicht vergessen, dass die Zahl und Größe der Screens, auf denen Commerce stattfindet, heute so vielfältig ist, dass sogar responsive Programmierung allein hier nicht mehr weiter hilft. Facettierte Navigation ist ein wichtiges, aber doch letztlich nur den rationalen Teil des Kaufvorgangs adressierendes Hilfsmittel. Wenn Menschen (wie beim Firephone) Objekte fotografieren oder Texte phonetisch eingeben und sich auf dieser Grundlage Kaufempfehlungen zeigen lassen können, ist die Brücke zurückgeschlagen zum Impulskauf.

Google legt seit dem Panda und Hummingbird-Update immer mehr Wert darauf, dass Websites für den Kunden relevante Informationen liefern. Kontextrelevanz war etwas, das man lange aus Onlineshops verbannt hat. Bereitwillig haben die Shops und Publisher jedoch Google mit Beschreibungen dessen gefüttert, was auf Bildern zu sehen ist.

Je transaktionaler die Suche wird, um so weniger Kontext braucht es. Navigationale Suchen könnte Google dank der Vorarbeit in Streetview und Goggles exzellent unterstützen. Informationale Suchen profitieren potentiell am meisten von der softwarebasierten Interpretation der Bilddaten. Also der Bereich, der im Moment vom Content Marketing adressiert wird. Eher die frühe Phase der Customer Experience Journey.

Ich bin gespannt, wie Google das Ranking der Suchmaschinenresultate im Rahmen eines Matchings optimiert. Denn es ist nicht damit getan, die Bildinhalte korrekt zu extrahieren. Viel wichtiger ist, die relevanten von den unwichtigen Kontextinformationen zu unterscheiden. Ist z.B. das Alter oder die Haarfarbe einer Person im Bezug auf die getragene Mode relevanter als z.B. der Schnitt? Sicher nicht – aber das muss eine Maschine lernen.

Was Google aus der neuen Bild-Interpretation macht, ist völlig offen. Die SEO wird früher oder später davon tangiert, alles weitere Spekulation. Nur eines ist es sicher nicht: Akademische Spielerei im Elfenbeinturm der Wissenschaft.

Zurück

Text Ads vs. Product Listing Ads - Entwicklung und Performance

Gastbeitrag von Reinhard Einwagner, Smarter Ecommerce GmbH

Seit der Einführung der Product Listing Ads nehmen viele Händler wahr, dass die klassischen GoogleAds durch die PLA scheinbar verdrängt werden. Dies war auch ein Thema auf der Workshop-Konferenz bvh 2.014 Anfang April. Im folgenden Gastbeitrag geht der Google-Spezialist der Smarter Ecommerce GmbH, Reinhard Einwagner, auf das Zusammenspiel der beiden Werbeformen ein.

Shopping Ads (früher Product Listing Ads) wurden vor nicht allzulanger Zeit von Google der breiten Werber-Masse zur Verfügung gestellt. Diese speziell für Online-Händler entwickelte Werbeform hat sich aus den Product Listing Ads evolutionär weiterentwickelt, welche Ende 2011 als kommerzielles Modell an den Start gingen.

Nach Erfahrungen aus dem hochentwickelten amerikanischen Retail-Suchmarkt beläuft sich der Click-Share (Anteil der Klicks am Gesamtvolumen bezahlter Klicks) der Shopping Ads mittlerweile 2014 im Q1 auf 50%. Das bedeutet, dass die Shopping Ads mittlerweile die Textanzeigen eingeholt haben. Im Vergleich zu Q1 entspricht das einer Steigerung an Klicks in Höhe von 51% für Shopping Ads gegenüber einer Steigerung von nur 4% für klassische Textanzeigen.

Aus unsererem Kundenportfolio mit über 100 Google Adwords Accounts können wir diese Messungen nur bestätigen. Das Klickvolumen nimmt stetig zu und hat in manchen Accounts Textanzeigen schon deutlich überholt.

Können Text Ads noch profitabel sein - muss man seine bisherige AdWords-Strategie überdenken? Gibt es mögliche Synergieeffekte bei der Nutzung von Text Ads und PLAs?

Für Händler stellt sich nun die Frage, auf welches Pferd nun am besten gesetzt wird. Idealerweise auf beide, natürlich mit selektiven Strategien. Da sich Shopping Ads vor allem durch höhere Conversion Rates beweisen und Textanzeigen demnach derzeit hinsichtlich Kosten-Umsatz-Relation etwas hinterherhinken, stellt sich die Frage, inwiefern Textanzeigen so optimiert werden können, damit sie sich der Performance von Shopping Ads annähern.

Eine wahre Goldgrube ist dabei der Suchanfragebericht der Shopping Campaigns. Dieser ist mit hochrelevanten produktspezifischen Keywords vollgepackt und wartet nur darauf, gezielt mit klassischen Textanzeigen in Umsatz umgewandelt zu werden.

Keyword Harvesting - Nutzung von Suchanfrageberichten der Shopping Campaigns

Unser Tipp: Es besteht die Möglichkeit, mittels “Keyword Harvesting” stark laufende Suchanfragen für verschiedene Produkte aus dem Suchanfragebericht zu extrahieren. Nach Überprüfung von verschiedenen Kriterien, zb. ob die Suchanfrage bereits einen Verkauf ausgelöst hat, können Suchanfragen gefiltert werden. Überstehen die Suchanfragen diesen Performance-Filter, kann eine neue Anzeigengruppe für das betreffende Produkt angelegt und alle relevante zum verursachenden Produkt passende Suchbegriffe als Keywords eingebucht werden.

Auf Basis des Google Shopping Feeds wird für die neu erstellte Anzeigengruppe noch ein Paar hoch relevanter Textanzeigen erstellt. Die Gebote werden nach geschätzten Conversion-Wahrscheinlichkeiten und zu erwartenden Warenkörben gesetzt.

Das folgende Bild zeigt die Funktionsweise des Keyword Harvestings:

Keyword Harvesting anhand eines Beispieles aus dem Modellsport... nach vorgegebenen Filtern (zB mehr als 1 Conversion und Kosten-Umsatz-Relation < 15%) werden Keywords aus PLA Suchanfrageberichten extrahiert und für Textanzeigen verwendet

 

Wen diese Thematik interessiert - am 8.5. findet ein kostenloses Info-Webinar zu Shopping Campaigns statt.

Zurück

  • loading Twitter...
  • weiter

Veranstaltungen

Keine Veranstaltungen gefunden!