Evergreen-Kampagnen: Der perfekte Optimierungszyklus für Facebook Ads

Wenn es um den Optimierungszyklus von Facebook & Instagram Ads geht, gibt es 1001 Wahrheiten. Ähnlich wie Fragen rund um die perfekte Account-Struktur ist diese wie folgt zu beantworten: Alles braucht erst einmal einen sinnvollen Aufbau. Um den perfekten Optimierungszyklus für das jeweilige Facebook Ads-Setup festzulegen, haben wir uns zusammen mit den nu3-lern Robert und Elodie, zunächst die folgenden Fragen gestellt:

• Welcher Conversion-Typ wird verwendet?
• Handelt es sich um eine saisonale Kampagne?
• Wie lange sind die Kampagnen in der Vergangenheit gelaufen, auf dessen Basis man Entscheidungen getroffen hat?

Natürlich muss jede Strategie zur Ausrichtung von Saisonalität, Conversion- und auch den Werbemittel-Typen passen. Nu3 hatte dabei vor allem die folgenden Problemstellungen:

• Es gibt saisonale Produkte wie z.B Abnehmprodukte im Januar, welche bisher nur in dieser Saison auch entsprechende ROAS gebracht haben. Wie könnte man diese Kampagnen bereits vor der Saison ausreichend lernen lassen?
• Grundsätzlich galt die interne Vorgehensweise, Kampagnen immer nach circa einem Monat auszutauschen, um dann neue einzustellen. So konnten oft nicht genügend Daten für eine Optimierung gesammelt werden.
• Bei längeren Kampagnen wurden feste Optimierungsfenster gesetzt, die größtenteils auf Zeitpunkten und weniger auf Daten basierten.
• Kampagnen wurden bei schlechter Performance häufig vor einer entsprechenden Optimierung beendet, da zwei bis drei Wochen Laufzeit als ausreichend erschienen.

Woher weiß man jedoch, wann eine Kampagne genügend Daten hat? Wann soll sie pausiert, neu aufgesetzt oder in Gänze beendet werden? Gemeinsam haben wir einen smarten Ansatz für den perfekten Optimierungszyklus entwickelt!

Am Beispiel der “Crunchy Peanut Butter Kampagne”, eines ganzjährig erfolgreichen Evergreen-Produktes, möchten wir unsere Herangehensweise an den perfekten Optimierungszyklus erklären. 
Zunächst haben wir die Kampagne auf einen unendlichen Kampagnenzeitraum eingestellt, ohne sie jemals pausieren oder neu aufsetzen zu wollen. Die Kampagne bleibt also immer bestehen. Da es sich um ein Evergreen-Produkt und eine ganzjährige Vermarktung handelt, haben wir uns auf einen 4-Wochen-Optimierungszyklus festgelegt. Innerhalb dessen wurden die folgenden Parameter optimiert:

1. Optimierung der Werbemittel: Wenn bestimmte Stilisierungen oder Typen hinsichtlich der ROAS  gut funktioniert haben, wurden von diesem Typ wieder neue Werbemittel erstellt.
   
2. Optimierung der Zielgruppen: Unsere Interessen-Zielgruppen wurden im Kampagnen Zeitraum immer weiter mit neuen, passenden Interessen ausgeweitet. Ebenfalls sollte man beachten, bei nicht zufriedenstellenden Ergebnissen eine andere Richtung einzuschlagen. Für Lookalike Zielgruppen ist die Qualität der eingespielten Daten von größter Relevanz. Ein Optimierungszyklus könnte entsprechend wie folgt aussehen:
   1. Alle Käufer
   2. Nur Käufer, die ein entsprechendes Produkt gekauft haben
   3. Käufer, die mehrfach ein Produkt gekauft haben
   4. usw.
      
3. Optimierung von Conversion-Einstellungen: Im Verlauf der Kampagne konnten immer mehr Daten über den Conversion-Funnel der Nutzer generiert werden. Auf Basis dessen, konnten wir immer weiter in Richtung Lower Funnel optimieren (z.B Warenkorb-Leger statt Product Page Visits).

Nach unserer Analyse haben wir auf vierwöchiger Basis genau diese drei Stellschrauben jeweils in der dritten Woche ausgewertet und ab der vierten Woche angepasst. Daraufhin wurde nach der dritten Woche erneut ausgewertet und ab der vierten Woche angepasst und so weiter. Bereits nach zwei Optimierungszyklen an oben genannter Kampagne konnten wir den Abverkauf bei geringeren Werbekosten um 20% steigern und so den ROAS um bis zu 15% erhöhen. Für alle Kampagnen empfehlen wir einen Optimierungszyklus, der sich nach der Anzahl von Klicks und Conversion-Events richtet. Innerhalb des perfekten Optimierungszyklus empfehlen wir immer nKlicks = >1.000 und individuell auf die jeweilige Branche festgelegte Conversion-Events. Im Falle von nu3 lagen die festgelegten Conversion-Events beispielsweise bei 15 Käufen. Je nach Budget und Klickpreis (bzw. Cost per Conversion), passen sich so die Anzahl an Tagen/Wochen an die vorgenannten Optimierungen an.