Jeder Verkäufer, mit dem wir sprechen, hat Amazon Ads Automatisierung als eine Möglichkeit angepriesen bekommen, den Menschen aus dem Account zu entfernen. Das ist nicht das, was sie gut kann. Automatisierung ist hervorragend für Aufgaben mit einer klaren Regel, hoher Frequenz und einem begrenzten Abwärtsrisiko: Gebote innerhalb eines Bereichs anpassen, einen Begriff pausieren, der ein Budgetlimit ohne Conversions erreicht hat, ein nicht vorrätiges Produkt markieren, das noch beworben wird. Sie ist schlecht bei allem, was ein Urteilsvermögen darüber erfordert, was das Unternehmen werden will.
Die nützliche Frage ist daher nicht, ob man automatisieren sollte, sondern wo man die Grenze zieht. Unsere Arbeitsregel lautet, dass die Automatisierung Entscheidungen übernimmt, die umkehrbar, wiederholbar und innerhalb von Tagen messbar sind. Menschen treffen Entscheidungen, die teuer rückgängig zu machen sind, von Informationen außerhalb der Werbedaten abhängen oder die Richtung vorgeben, der die Automatisierung dann folgt. Ziehen Sie diese Grenze explizit und schriftlich, denn wenn Sie sie implizit lassen, verschiebt sie sich, ohne dass es jemand merkt.
Was Amazon Ads Automatisierung gut handhabt
Gebotsanpassung innerhalb definierter Grenzen ist das Offensichtliche. Eine Regel-Engine oder Amazons eigene Gebotslogik reagiert schneller und konsistenter auf Leistungsänderungen als eine Person, die wöchentlich prüft, und die Kosten einer falschen Anpassung sind gering, da der nächste Zyklus sie korrigiert. Dayparting und Budget-Pacing fallen in die gleiche Kategorie. Ebenso die Hygiene: Warnungen für Begriffe, die über einem Schwellenwert ohne Conversions ausgeben, für Kampagnen, die das Budget vor Mittag erreichen, für beworbene Produkte, die nicht mehr vorrätig sind.
Suchbegriff-Harvesting kann ebenfalls teilweise automatisiert werden, in dem Sinne, dass die Kandidatenliste automatisch generiert werden kann. Wir prüfen immer noch vor der Förderung, da ein Begriff aus Gründen gut konvertieren kann, die nicht anhalten, wie zum Beispiel, dass ein Konkurrent nicht vorrätig ist.
- Gebotsänderungen innerhalb eines begrenzten Bereichs, basierend auf einer definierten Leistungsregel
- Budget-Pacing und Dayparting gegen bekannte Nachfragemuster
- Warnungen für verschwendete Ausgaben, Budgeterschöpfung und nicht vorrätige Werbung
- Kandidatengenerierung für Negative und für Suchbegriff-Harvesting
- Routine-Berichtserstellung, damit Menschen ihre Zeit mit Lesen statt mit Erstellen verbringen
Was bei einer Person bleiben sollte
Kampagnenstruktur ist eine menschliche Entscheidung, da sie kodiert, was Sie darüber glauben, wie Ihr Katalog verkauft, und es ist teuer, dies wieder aufzudröseln. Zielrendite-Verhältnisse sind menschliche Entscheidungen, da sie von der Marge, der Lagerposition, der Launch-Strategie und davon abhängen, wie viel Sie bereit sind zu verlieren, um bei einem neuen Produkt einen Rang zu gewinnen. Nichts davon ist in den Werbedaten sichtbar, und eine Automatisierung, die auf eine Zahl optimiert, über die niemand sorgfältig nachgedacht hat, wird sehr effizient in die falsche Richtung optimieren.
Alles, was Richtlinien oder Ansprüche betrifft, bleibt menschlich. Ebenso die Entscheidung zur Skalierung. Die Automatisierung wird eine funktionierende Kampagne gerne weiter füttern, bis zu dem Punkt, an dem die Erfüllung nicht mehr mithalten kann und die Folgen verspäteter Lieferungen den gesamten Account treffen.
Der Fehlermodus, den niemand plant
Der häufigste Fehler bei der Amazon Ads Automatisierung, den wir sehen, ist keine dramatische Überausgabe. Es ist Drift. Regeln werden einmal festgelegt, Bedingungen ändern sich, und niemand überprüft sie erneut. Eine Gebotsobergrenze, die in einem ruhigen Quartal großzügig war, wird zu einer harten Einschränkung, wenn der Wettbewerb steigt, und der Account verliert langsam an Volumen, ohne dass ein Fehler irgendwo dies erklärt. Die Zahlen sehen isoliert gut aus. Nur der Trend zeigt es.
Die Lösung besteht darin, Automatisierungsregeln als Dinge mit Überprüfungsdaten zu behandeln. Jede Regel bekommt einen Eigentümer und ein Datum, an dem jemand prüft, ob ihre Annahmen noch gelten. Regeln ohne Eigentümer werden standardmäßig dauerhaft, was dazu führt, dass Accounts Logik ausführen, die ein ausgeschiedener Auftragnehmer vor zwei Jahren eingerichtet hat.
Einrichtung ohne Sichtbarkeitsverlust
Starten Sie manuell, automatisieren Sie, was Sie bereits von Hand getan haben. Wenn Sie die Regel, der Sie folgen, nicht beschreiben können, sind Sie nicht bereit, sie zu automatisieren, und das Kodieren einer vagen Regel erzeugt selbstbewussten Unsinn. Sobald eine Regel live ist, führen Sie ein Änderungsprotokoll, denn wenn sich die Leistung verschiebt, müssen Sie wissen, ob die Ursache der Markt oder etwas war, das Sie geändert haben.
Geben Sie jeder Automatisierung eine Grenze, die sie nicht überschreiten darf: ein maximales Gebot, eine maximale tägliche Ausgabe, einen minimalen Datenschwellenwert, bevor sie handelt. Grenzen machen Automatisierung sicher im unbeaufsichtigten Betrieb, und sie kosten bei der Einrichtung fast nichts. Sie nach einem Vorfall hinzuzufügen, ist ein viel weniger angenehmes Gespräch.
Die praktische Aufteilung
In den Accounts, die wir betreiben, übernimmt die Automatisierung die hochfrequente mechanische Arbeit und eine Person verbringt ihre Zeit mit Struktur, mit der Qualität der Angebote, damit, welche Produkte Investitionen verdienen, und mit dem Lesen der Suchbegriffsdaten nach Dingen, die eine Regel nicht bemerken würde. Diese Aufteilung holt mehr aus beidem heraus. Die Automatisierung ist schneller als eine Person bei dem, was sie tut. Die Person leistet Arbeit, die sich summiert, was keine Regel-Engine produzieren wird.
Wenn Ihre Automatisierung Entscheidungen trifft, die Sie nicht erklären können, ist das keine Raffinesse. Es ist eine Lücke in Ihrem eigenen Verständnis des Accounts, und sie wird letztendlich mehr kosten als die Zeit, die sie gespart hat.
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