Optimierung

Den Radius deines Radius-Targetings mit Business-Profile- und Ads-Daten richtig dimensionieren

Prüft, ob der Mittelpunkt des Radius zur Adresse im Unternehmensprofil passt, gruppiert Conversions in Entfernungsbereiche (exakt, wo Google Entfernungsdaten liefert, sonst klar als ungefähr gekennzeichnet) und schlägt den kleinsten Radius vor, der die meisten Conversions behält.

Wann du ihn nutzt

Wenn deine lokale Kampagne einen Radius um dein Geschäft anvisiert und du vermutest, dass du für zu weit entfernte Klicks zahlst oder der Mittelpunkt falsch liegt.

Was du bekommst

Eine Tabelle nach Entfernungsbändern mit Kosten, Conversions und Kosten pro Conversion, ein vorgeschlagener kleinerer Radius, der rund 85 % der Conversions behält, und eine Vorschau der Radius-Änderung zur Freigabe.

Ändert er etwas in meinem Konto?

Nur mit deiner Freigabe. Der Assistent zeigt zuerst eine Vorschau jeder Änderung und wartet auf dein Okay.

Funktioniert mit

Google Ads, Business Profile

Vor dem Senden ausfüllen

[campaign name][target CPA]
Prüfe, ob das Radius-Targeting meiner Google-Ads-Kampagne [campaign name] dazu passt, wo meine Kunden tatsächlich sind. 1. Lies meine Geschäftsadresse aus dem Google Business Profile und ruf dann die Insights des Profils für die letzten 90 Tage ab: Anrufe, Routenanfragen und Website-Klicks. Nutze diese Summen als Kontext dafür, wie viel lokale Nachfrage über den Eintrag selbst kommt. 2. Lies das aktuelle Proximity-Targeting der Kampagne aus: Breiten- und Längengrad des Mittelpunkts, Radius und Einheit. Sag mir nach bestem Wissen, in welchem Gebiet der Mittelpunkt liegt und ob das mit der Adresse im Business Profile übereinstimmt. Es gibt kein Geocoding-Tool. Wenn eine Korrektur des Mittelpunkts nötig sein könnte, frag mich nach den Koordinaten des Standorts (aus Google Maps kopiert), bevor du einen neuen Mittelpunkt vorschlägst. 3. Hole die Entfernungsdaten der letzten 90 Tage: - Versuche zuerst eine GAQL-Abfrage auf distance_view für diese Kampagne (segments.distance_bucket) mit Kosten, Klicks, Conversions und Kosten pro Conversion. Das funktioniert, wenn Standort-Assets aus dem Business Profile mit dem Konto verknüpft sind. Liefert sie Daten, gruppiere die Buckets in 0-5 km, 5-10 km, 10-20 km und 20+ km. - Liefert distance_view nichts, frage stattdessen user_location_view (oder geographic_view) nach Stadt oder Stadtteil ab, löse die Ortsnamen mit geo_target_search auf und ordne jeden anhand seiner Entfernung zum Unternehmen einem ungefähren Bereich zu. Kennzeichne diese Bereiche als ungefähr und liste jeden Ort mit seinem zugewiesenen Bereich auf, damit ich Fehler korrigieren kann. 4. Zeige eine Tabelle nach Entfernungsbereich mit Ausgaben, Ausgabenanteil, Conversions, Conversion-Anteil und Kosten pro Conversion. Entscheidungsregel: Empfiehl den kleinsten Radius, der etwa 85 % der Conversions behält. Behalte einen äußeren Bereich, wenn seine Kosten pro Conversion unter [target CPA] liegen, auch bei kleinem Volumen. Liegt der Mittelpunkt daneben und ich habe dir die richtigen Koordinaten genannt, schlage vor, ihn dorthin zu verschieben. Zeige den aktuellen und den vorgeschlagenen Radius nebeneinander, dazu den Anteil der bisherigen Ausgaben und Conversions, der innerhalb des vorgeschlagenen Radius liegt. Bereite die Änderung dann mit manage_campaign_proximity vor (action update, confirm=false), zeige mir die Vorschau und warte auf meine Bestätigung, bevor du das Proximity-Targeting änderst.

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