Datengetriebene analysen für mehr relevanz im online-marketing
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Das Dokument behandelt datengetriebene Analysen im Online-Marketing, insbesondere die Monetarisierung digitaler Inhalte und die Optimierung von Suchmaschinen-Strategien. Die Bedeutung von Nutzerintention und hochwertigem, relevantem Content wird hervorgehoben, während traditionelle SEO-Taktiken infolge fortschreitender maschineller Lernmethoden weniger effektiv werden. Es wird betont, dass die Softwarelösung von Searchmetrics zur Optimierung der Verbrauchersuche entscheidend ist, um erfolgreiches digitales Marketing zu unterstützen.
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- 3. André Krüger Director Client Success Hobby SEO Xing: https://www.xing.com/profile/Andre_Krueger55 In: https://de.linkedin.com/in/andré-krüger-41036633
- 4. Monetarisierung von Digitalen Publishing Ansätzen $165 Milliarden Digitale Anzeigen Umsätze 20151 >85% der Digitalen Anzeigen Umsätze sind SEA, Display & Classifieds Source #1: Statista -Source #2: Google Insights (Aug 2014) 2015 Der Wert der Inhalte des Verlegers ist direkt mit der Fähigkeit verbunden den Inhalt vor der relevanten Zielgruppe zu positionieren Angebot Reichweite "Visibility" Herausforderung des Verlegers 2.2 Billionen Suchen pro Jahr2 weltweit 6 Milliarden Suchen pro Tag 90% der weltweiten Suchen sind entweder „informational“ oder „transactional“3 2 Billionen Suchen pro Jahr 5.4 Milliarden Suchen pro Tag weltweit
- 7. Paid Search DirectOrganic Search SocialEmail ShoppingFinance LetzterTouchpoint1. Touchpoint Beauty & Fitness Stellenwert von Search in der Customer Journey Quelle: https://www.thinkwithgoogle.com/tools/customer-journey-to-online-purchase.html
- 8. 1 Keyword = 1 Landing Page Bad SEO + SEO-Checklist KW in title KW in description KW in heading KW density Linkbuilding Content in footer Etc. ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
- 9. 1 Topic = 1 Landing Page Good SEO + Content-Checklist Daten-Driven Content Strategy Daten-Driven Content Optimization Daten-Driven Content Success Measurement Etc. ✓ ✓ ✓ ✓
- 12. Machine Learning (ML) ≠ AI
- 13. Machine Learning (ML) Deep Learning Artificial Intelligence An algorithmthat improvesover time Aimsto bridgethegap between MLand AI – solvesmorecomplex problems Human like intelligence Spectrum of Intelligence
- 15. • Mehr als 2500 Jahre alt • 40 Millionen Menschen • Machinen ware nichtin der Lage Menschen zu besiegen (bis AlphaGo) Go – The limits of machine learning
- 16. Ist GO wirklich so schwer? *Hint: The littlenumber abovethe 10 ishow many 0s you add on theend (ja, irgendwie schon) 1050 4x1079 – 4x1081 10171 Anzahl der... In Schach Im sichtbaren Universum in game of Go …mögliche Züge …mögliche Züge…Atome
- 17. Nicht so einfach Weil es 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000, 000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,00 0,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000, 000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,00 0,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000, 000,000,000,000,000 … möglicheVarianten gibt!
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- 24. Relevant content: • matches user intention • is logically structured and comprehensi • offers a good user experience • deals with topicsholistically Being Relevant
- 25. Mobile Search in the Customer Journey 54% use their smartphone to research or purchase products 68% …use mobile apps Usage of Smartphones when researching for a retail product 53% use a mobile browser, but… Source: https://www.thinkwithgoogle.com/tools/mobile-purchase-journey.html
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- 27. 2727
- 28. Nicht nur die Nutzer sind viel schlauer geworden. Auch Google weiß dank datengetriebenem Machine-Learning viel besser, welche Nutzerintention hinter einer Suchanfrage steckt. Alte SEO-Taktiken bzw. -Faktoren helfen da nicht mehr…
- 29. “An die Nutzer Intention denken du musst…”
- 30. 30
- 31. Gerät = Teil des Kontext 31
- 32. 3232
- 34. 50 100 150 200 250 300 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 E-Commerce Gesundheit Kredit Anzahl interner Links RANKING FAKTOREN 2016 Ø Top10: 241 / 150 / 81
- 35. 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 E-Commerce Gesundheit Kredit Wortanzahl RANKING FAKTOREN 2016 Ø Top10: 3036 / 2830 / 1567
- 36. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 E-Commerce Gesundheit Kredit Anzahl von Listen RANKING FAKTOREN 2016 Ø Top10: 6 / 4 / 2
- 37. a) Verstehen sie die Topics durch Datenanalyse b) Fokus auf die User Intention c) Erfolg in Search & anderen Kanälen
- 39. #1 #14 Beispiel: “costume ideas” Suchanfrage & Erwartungen
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