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Wie ist eine automatisierte Conversion-Optimierung mit Google möglich?

Letzten Monat haben wir uns das US-Patent 2015/0242512 A1 von Google und die Google-Personalisierung angesehen. Zuvor haben wir uns eines seiner Patente zur Beeinflussung von Suchrankings per E-Mail angesehen. Der Fokus beider Patente liegt auf der verhaltensabhängigen Anpassung des Nutzerrankings. Doch was passiert, nachdem der Nutzer auf das Suchergebnis geklickt hat und sich nun auf Ihrer Website befindet?

Ein am 17. September 2015 veröffentlichtes Google-Patent wirft Licht auf einige sehr interessante Ideen, die genau dieses Problem lösen.

Google US-Patent 2015/0262217 A1

Das von Neil Hoyne von Google erfundene Patent trägt den Titel User Path Abandonment Analysis. Nach eingehenderer Recherche geht es jedoch um weit mehr als eine einfache Analyse der Benutzerpfade. Tatsächlich ermöglicht es uns, einen Blick auf einige sehr interessante Kernbereiche des Marketings heute und in der Zukunft zu werfen, darunter:

  1. Erfahren Sie mehr darüber, wie der AdWords-Qualitätsfaktor funktionieren kann
  2. Verstehen Sie, wie Google verschiedene Attribute einer Website bewertet, um dem Webmaster bessere Informationen bereitzustellen.
  3. Die Entwicklung eines Systems, das sich automatisch an das Benutzerverhalten anpasst.

Die Frage könnte also auch lauten: „Wie deckt man das alles in einem einzigen Patent ab?“ Es geht nicht so sehr darum, dass es abgedeckt wird, sondern vielmehr, dass es auf jeden dieser Bereiche anwendbar ist, auf die in den folgenden Beispielen Bezug genommen wird.

Lassen Sie uns das Patent überprüfen und analysieren, um zu verstehen, wie dies geschieht, und um zu sehen, was bald auf einer Website in Ihrer Nähe verfügbar sein wird.

Benutzerabbruch

Der Schwerpunkt des gesamten Patents und der dazugehörigen Bilder liegt auf Methoden zur Messung von Benutzerabbrüchen.

Um sicherzustellen, dass Sie praktisch alles abdecken, außer „Benutzer ist im Badezimmer mit einem Fön in der Hand gestolpert“, wiederholen Sie bestimmte Elemente mehrmals und nehmen Sie dabei nur geringfügige Anpassungen an der betreffenden Technologie oder Anwendung vor.

Wir werden nicht auf jede Iteration eingehen, aber hier sind einige der Kernreferenzen zu den Methoden, die in Laienbegriffe übersetzt wurden.

Aus der Zusammenfassung:

„Eine Methode umfasst den Empfang von Benutzerroutendaten, die eine Vielzahl von Benutzerrouten darstellen. Das Verfahren umfasst weiterhin das Identifizieren mehrerer Benutzerpfade, die mit einem Abbruchereignis enden, das einer ersten Ressource zugeordnet ist. Das Verfahren umfasst weiterhin das Bestimmen einer ersten Abwanderungsmetrik, die eine erste Vielzahl identifizierter Benutzerpfade angibt, die eine erste Bedingung eines Merkmals aufweisen. Das Verfahren umfasst weiterhin das Bestimmen einer zweiten Abwanderungsmetrik, die eine zweite Vielzahl identifizierter Benutzerpfade angibt, die eine zweite charakteristische Bedingung aufweisen. Das Verfahren umfasst ferner das Bestimmen, ob die mit der ersten Ressource verknüpften Abbruchereignisse zumindest teilweise mit dem Merkmal zusammenhängen, basierend auf einem Vergleich der ersten Abbruchmetrik und der zweiten Abbruchmetrik.

Im Wesentlichen sagen Sie hier, dass die Methode darin besteht, einen Abschnitt der Pfaddaten des Benutzers zu messen, der zur Abwanderung führt. Darüber hinaus erfordert die Methode die Messung verschiedener Datensegmente des Benutzerpfads, was zum Abbruch führt. Anhand dieser Daten können Rückschlüsse darauf gezogen werden, wo möglicherweise ein Problem vorliegt.

Die Messung könnte sich beispielsweise darauf beziehen, dass Benutzer aus verschiedenen Quellen auf eine bestimmte Seite gelangen, beispielsweise über die bezahlte Suche oder die organische Suche. Wenn in diesem Beispiel die Abbruchrate bei der organischen Seite hoch, aber die Abbruchrate bei der bezahlten Seite niedrig war, konnte festgestellt werden, dass nicht die Seite selbst das Problem ist, sondern eher die Ursache. Wenn die Abbruchrate bei beiden hoch war, könnte man feststellen, dass die Seite selbst das Problem ist.

Darüber hinaus umfasst das Patent reine In-situ-Bedingungen. Beispielsweise erscheint ein Bild auf einer Seite mit Inhalten von Anbieter A und dasselbe Bild erscheint mit Inhalten von Anbieter B. Wenn die Seite bei einer Seite eine höhere Absprungrate aufweist als bei der anderen, könnte festgestellt werden, dass sich das Bild nur darauf bezieht eins. . Wenn das Bild jedoch auf beiden Seiten eine hohe Absprungrate erzeugt, während dies bei einem anderen Bild nicht der Fall war, könnte festgestellt werden, dass das Bild selbst schlecht ist oder keinen Bezug zum Inhalt einer der beiden Seiten hat.

Nachdem wir nun die Cliffs Notes zur primären Methode des Patents haben, mehrere Bedingungen zu verwenden, um die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Ursache für höhere Abbruchraten zu bestimmen, ist es leicht zu erkennen, wie dies alles mit der Qualitätsbewertung in AdWords zusammenhängt.

In diesem Patent werden mehrfach kostenpflichtige Apps und die Verwendung dieser Messtechniken zur Bestimmung der Leistung einer Anzeige erwähnt. Denken Sie beispielsweise an AdWords-Anzeigengruppen und die Punktzahl für jedes spezifische Keyword.

Eine der interessanten Erwähnungen des Patents findet sich in Teil 47, wo es heißt:

Speichern und veröffentlichen „In einer anderen beispielhaften Implementierung kann das System 150 feststellen, dass Nicht-Konvertierungspfade 165 mit Abbruchereignissen, die mit einer Opt-out-Seite eines Mediendienstanbieters verbunden sind, häufig Benutzerinteraktionen mit mindestens vier Webseiten eines Mediendienstanbieters umfassen. Technischer Support vom Dienstanbieter vor Abbruch auf der Kündigungsseite. Dies kann darauf hindeuten, dass die Unzufriedenheit der Benutzer mit den Support-Seiten und nicht mit der Stornierungsseite zu Abbrüchen führt. In einigen dieser Implementierungen kann das System 150 dem Inhaltsanbieter eine Empfehlung geben, eine Überprüfung des Support-Bereichs seiner Website in Betracht zu ziehen.“

Notiz: Das Bild des Patents, das das 150-System umfasst, ist unten dargestellt.

Hier sehen wir den Beginn eines umfassenderen Punktes: Die Messung und Interpretation gemeinsamer Merkmale der Daten zur Bestimmung von Abwanderungstrends liefert detailliertere Informationen zu Abwanderung und Konversion.

Fügen wir dazu noch mehrere Verweise hinzu, um dem Inhaltsanbieter Zugriff auf Informationen zu Abbruchproblemen zu geben, und wir können sehen, dass Google Websitebesitzern ein besseres Verständnis ihres Webverkehrs und der Abbruchpunkte vermittelt.

Abschnitt 54 umfasst:

„Dies kann dem Inhaltsanbieter bei der Entscheidung helfen, ob die Ressource für eine bessere Interaktion mit dem ersten Gerät geändert werden sollte.“

Dieses Beispiel bezieht sich auf die Idee, dass ein Benutzer eine Ressource auf einem Gerät verlässt, um diese Ressource zu einem späteren Zeitpunkt auf einem anderen Gerät erneut aufzurufen. Dies dient der Veranschaulichung, dass Google den Eigentümern von Websites mehr Informationen zur Verfügung stellen möchte. Aber das ist meiner Meinung nach nicht der interessanteste Teil.

In einer kurzen, aber netten Erwähnung in Abschnitt 49 lesen wir:

„In einigen Implementierungen kann das System 150 so konfiguriert sein, dass es eine oder mehrere Maßnahmen ergreift, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Abbrüche zu verringern (z. B. wenn das System 150 feststellt, dass eine Reihe ähnlicher Interaktionen wahrscheinlich zumindest teilweise für Abbrüche verantwortlich sind). FEIGE. 4 veranschaulicht einen Prozess 400 zum Reduzieren der Wahrscheinlichkeit einer Benutzerabwanderung gemäß einer veranschaulichenden Implementierung. Das Abbruchanalysemodul 152 des Systems 150 kann basierend auf einem Vergleich der ersten Abbruchmetrik 176 und der zweiten Abbruchmetrik 178 (405) bestimmen, dass die Abbruchereignisse zumindest teilweise mit der Reihe ähnlicher Benutzerinteraktionen zusammenhängen.

Lassen Sie uns nun wirklich darüber nachdenken, was das bedeutet. Um dies zu erleichtern, finden Sie hier das Bild mit den wichtigsten Orientierungspunkten:

Patentautomatisierung

Im Wesentlichen heißt es in diesem Patent, dass das Analysesystem zur Ermittlung der Ursachen von Abbrüchen (150) so konfiguriert werden kann, dass Maßnahmen zu deren Reduzierung ergriffen werden. Dies kann einfach bedeuten, dass ein Schlüsselwort für die bezahlte Suche pausiert wird.

Ich persönlich finde es spannend, dass der Schutzumfang des Patents viel mehr umfasst, da er sich problemlos auf die Platzierung von Inhalten, Designänderungen usw. erstrecken kann.

Man muss nicht lange nachdenken, bevor man Anwendungen davon sieht, die Google selbst nutzen würde. Ich stelle mir eine Welt vor, in der mehrere Layouts auf einer Website erstellt werden können und diese so konfiguriert ist, dass sie die verschiedenen Layouts anhand verschiedener Verkehrsquellen, Benutzergruppen oder Pfade testet und sich dabei automatisch anpasst, um das beste Layout für die jeweilige Zielgruppe anzuzeigen.

Abschluss

Das Patent US 215/0262217 A1 ist definitiv eines der interessantesten Patente, die Google in den letzten Monaten herausgebracht hat. Es gibt uns einige interessante Einblicke in die Richtung, in die Google im Hinblick auf die Analyse von Website-Daten geht, und wie diese Daten genutzt werden könnten, um sowohl der bezahlten Suchabteilung als auch den Website-Eigentümern zu helfen.

Wenn dieses Patent als Leitfaden dient, werden es ein paar sehr spannende Jahre in der Conversion-Analyse und -Optimierung sein.