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Daten statt Raten - Affiliate Methoden für Experten

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  • usdusdusd Daten statt raten Affiliate Methoden für Fortgeschrittene & Experten SEOCampixx 2015 | Tarife.at | Maximilian Schirmer
  • Über mich Seit 2008 Affiliate & SEO Seit 2010: Telko Seit 2012: Tarife.at Seit 2015: Speaker :/ Business Informatics (Master) @ TU Wien
  • “Ich weiß, dass ich nichts weiß” – Wissen über den Sale •  Wer ist unser Besucher? •  Wo wohnt er? •  Welches Gerät? •  Erster Besuch? Wer? Was? Woher Warum? Wie? •  Welches Produkt konvertiert? •  Welches Produkt hat der Besucher angeklickt? •  Welches Produkt hat der Besucher gekauft? •  Channel? •  Keyword? •  Kampagne? •  Partner? •  Point of Contact? •  Absicht? •  Welche LP? •  Welche Aktionen? •  Wieviele Produkte? •  Time-to-Click? •  Time-to-Sale?
  • Der übliche Weg 1 2 3 4 " User kommt auf Landingpage Affiliate prüft Einnahmen User klickt auf Link Affiliate ist glücklich?
  • Der richtige Weg 1 3 6 7 " User kommt auf Landingpage Affiliate prüft Sale Details User klickt auf Link Affiliate ist glücklich! User wird identifiziert Klick wird registriert Sale wird registriert 4 2 5 (optional) LP wird angepasst
  • Lösung: Datenbank & Sub-ID # Die Schritte im Detail
  • Nutzung von Datenbank & Sub-ID •  Dauerhafter Speicher •  Speichern von User, Klick & Sale Informationen •  Einträge miteinander verbunden (Foreign Keys, 1:n Beziehungen) •  Rekursives Auflösen möglich Datenbank Sub-ID% •  Häufig auch Member-ID •  Zusätzliche Information an Netzwerk •  ([a-zA-Z0-9]+) Zeichen erlaubt •  Parameter im Affiliate Link •  Wird bei Reporting & API ausgegeben Möglichkeit, Daten mit einem Klick zu übergeben, die wir anschließend automatisiert auswerten können
  • Datenbank Aufbau (Beispiel)
  • Der Prozess: User wird identifiziert 1 3 6 7 " User kommt auf Landingpage Affiliate prüft Sale Details User klickt auf Link Affiliate ist glücklich! User wird identifiziert Klick wird registriert Sale wird registriert 4 2 5 (optional) LP wird angepasst
  • Den User identifizieren •  Zeitpunkt: (Vor) Aufbau der Landingpage •  Ziel: Möglichst viele Informationen über den User •  Achtung: Datenschutz Regelungen (Fingerprint, IP etc.) •  Speichern & Eindeutige User-ID erzeugen •  User-ID in Session / Cookie ablegen
  • Den User identifizieren - Beispiel 12345678 tarife.at /telefon-internet/breitband-internet?ppc_campaign=breitband-kwiv...;ppc_position=1t1&gclid=CJ-0W012xx internet vergleich http://www.google.at/aclk?sa=l&ai=.... internet xxxxxxxxx EXACT breitband-kwiv 32809718xxx 1t1 (Seite 1, Anzeigen über Serps (top), Platz 1) adwords search CJ-04rPDkcQCFTHLtAxxxx (würde ich doch niemals speichern) Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 4.0.3; de-de; Sony Tablet S Build/TISU0143) AppleWebKit/534.30 (KHTML 03/05/2015 15:28:00 961d7788c1db3d483cf48ca205e18600 (z.B. MD5 von IP & User-Agent – je nach Sprache!)
  • Klick wird registriert 1 3 6 7 " User kommt auf Landingpage Affiliate prüft Sale Details User klickt auf Link Affiliate ist glücklich! User wird identifiziert Klick wird registriert Sale wird registriert 4 2 5 (optional) LP wird angepasst
  • Den Klick registrieren •  Zeitpunkt: Vor Weiterleitung zum Netzwerk (Script) •  Ziel: Informationen über den Klick •  Produkt? Merchant? LP? •  Link Position? A-B Tests? CTA-Text? Analytics? •  Speichern & Eindeutige Klick-ID erzeugen •  Mitspeichern: User-ID (aus Session / Cookie)
  • Den Klick registrieren- Beispiel 935617 1527819 9 1 breitband https://www.merchant.at/landingpage/version1blau 03/05/2015 15:33:44 exit-fit-6 https://www.tarife.at/telefon-internet/tarifrechner?minuten=... GA1.2.628326982.142187xxxx
  • Klick-ID = Sub-ID & https://partners.webmasterplan.com/click.asp?ref=123456&site=1234&type=text&tnb=45&subid=SUB_ID&diurl=XXX User weiterleiten (Script) ! http://ad.zanox.com/ppc/?1234c5678&zpar0=[[SUB_ID]]&zpar1=[[value]]
  • Bitte keine “sinnvollen” Daten ' •  Position des Links (Sidebar, Header, Footer) •  Unterseite •  Kampagne (!!) •  SEO-Keyword (!!!!) Lesbare Daten – Gefahr des Missbrauchs (Sieht Merchant Sub-IDs?)
  • Sale wird registriert 1 3 6 7 " User kommt auf Landingpage Affiliate prüft Sale Details User klickt auf Link Affiliate ist glücklich! User wird identifiziert Klick wird registriert Sale wird registriert 4 2 5 (optional) LP wird angepasst
  • Den Sale identifizieren •  Sale Details über API / POST-Schnittstelle / Export •  Möglichst viele Details zum Sale •  Sub-ID auslesen àspeichern! •  Sale-ID àPrimärschlüssel (Eindeutigkeit) •  Für jeden eingegangenen Sale wiederholen – oder: •  Regelmäßig regelmäßig durchführen (Pull API, Export)
  • Den Sale identifizieren - Beispiel 123456 2 1407799xxx 9821 934256 1 1 56 0 91.113.1xx.xxx 03/04/2015 23:03:53 03/04/2015 21:35:57 1 1
  • Daten verknüpfen •  Sub-ID => Klick-ID •  Klick-ID => User-ID •  User-ID => Alle Details •  SQL: Views (Joins)
  • Daten verknüpfen - Beispiel 5935213928365421026584853511400212.95.7.18602/24/2015 23:12:2401/25/2015 22:11:271184853513810891022handyhttps://www.tarife.at/telefon-internet/breitband-...GA1.2.1433900393.14114xxx1381089tarife.at/telefon-internet/breitband-internet?...internet wienhttp://www.google.at/aclk?sa=l&ai=....internet wienbreitband-wien320..PHRASE1t2adwords searchCIfE1K-H...212.95.7.xxxMozilla/5.0..01/25/2015 21:12:38feb6c22003ba578548....
  • Was wissen wir jetzt? •  Wer ist unser Besucher? •  Woher kommt er? •  Welches Gerät? •  Erster Besuch? Wer? Was? Woher Warum? Wie? •  Welches Produkt konvertiert? •  Welches Produkt hat der Besucher angeklickt? •  Welches Produkt hat der Besucher gekauft? •  Welcher Channel? •  Welches Keyword? •  Welche Kampagne? •  Welcher Partner? •  Welcher Point of Contact? •  Was ist seine Absicht? •  Welche LP? •  Welche Aktionen? •  Wieviele Produkte? •  Time-to-Click? •  Time-to-Sale?
  • Weitere Möglichkeiten •  Identifizieren des Users: Geo- Abfrage (z.B. Maxmind (teuer)) •  Je Region: Welcher Anbieter / Produkt konvertiert? •  Storno Raten unterschiedlich? Region ( •  Browser Footprints in DB •  Wieviele Besuche / Sale? •  Domainübergreifendes Tracking •  Phasenaufteilung je Domain (Informations-Domain,, Q&A- Domain, Preisvergleich-Domain, Support-Domain) Erster Besuch? ♂ •  Wir kennen die Klicks / Produkt •  Wir kennen die Sales / Produkt •  => Genauigkeit steigt mit der Zeit Welches Produkt konvertiert? * •  Tracking von weiteren Events •  Nutzung eines Vergleichs? •  PageViews tracken? •  Alles ist möglich – abspeichern in DB mit User-ID Welche Aktionen? +
  • Integration externer Analyse Tools •  Identifizierung des Users mittels UTMA- Cookie. Problem: Via JS gesetzt •  Möglich: Beim Klick lesen & speichern •  Bei Sale-Identifizierung: Analytics- Conversion-Tracking Aufrufe “faken” •  PageView, Conversion & Item “Fake” •  Bei Storno: Erneut Analytics Calls faken, negativer Sales-Betrag -> Storniert! Google Analytics Google Adwords+ •  GCLID bei Identifizierung speichern •  „Offline Conversion“ Feature •  Entweder via API oder manuell als Datei hochladen •  Bis zu 2 Tage Verzögerung •  Ermöglicht automatische Gebotsberechnung durch Adwords (määääh..) +
  • Beispiel-Codes Analytics
  • Analytics via API (Measurement Protocol Developer Guide)
  • Adwords Import via Upload Erfordert  ein  vorgegebenes  Format  der  CSV  /  Excel  Files  
  • Performance von Channels # Eigene Kampagnen steuern & kontrollieren
  • Erfolgsmessung •  Wir kennen... •  Kosten unserer Kampagne / Anzeigengruppe / Keywords / Placements („Dimension“) •  Besucherzahlen der jeweiligen Dimension •  Conversions / Umsätze jeder Dimensionen •  à RoI jeder Kampagne Kampagnen      Kampagnensteuerung (Dimension)- •  Wir kennen ... •  Conversion Rate •  (avg.) Commission •  => Eigenen CPC Berechnen •  => CPC * (1-Stornorate %) = Effektiver CPC •  Multiplikatoren / Anpassungen für Anzeigengruppe etc. •  Gebote automatisiert ändern •  Echtzeit! •  Zeit: Daten werden valider!    .
  • Typisches Vorgehen (Channels & Keywords evaluieren) •  Kampagnen Tags erstellen (Tipp: Auch gleich die Analytics Parameter dafür verwenden..) •  Traffic buchen (200€, 500€, 1000€ - je nach Time To Sale auch mehr / weniger) •  A/B Tests möglich & sinnvoll (je nach # Besucher unterschiedlich valide Aussagen möglich) •  Regelmäßige Kontrolle des RoI (wenn Kostendaten bekannt (Adwords => API) auch automatisiert möglich) •  Am Ende: Zufriedenstellender Return? Kamapagne weiterführen? à evtl. modifizierte Kampagne? •  Negative Keywords automatisch senken / stoppen •  Positive Keywords weiter optimieren – maximale Marge, maximaler Umsatz, maximale Transaktionen? Auch  Null-­‐Rechnungen  (ROI  100%)  und  leicht  negaFve  Kampagnen   sind  häufig  sinnvoll  und  sollten  weiterlaufen!  
  • Wert des Besuchers # Anpassung der Landingpage
  • Identifizierung des Users vor Rendern der Seite! •  Wir kennen seine Daten (Ort, Browser, Keyword, Channel, Kampagne) •  Wir kennen Performance-Daten „ähnlicher“ Besucher (BITTE vorberechnen à Performance) •  Kombinationen von Dimensionen (Land, Bundesland, Stadt, Uhrzeit!, Kampagne, Anzeigengruppe, Anzeige, Keyword, MatchType (!!), ISP, Device, Affiliate, Anzeigenposition (!!) etc. etc. etc.) •  Erfahrungsgemäß: Mehr als 3 Dimensionen selten sinnvoll •  Wert = ∑(commission) /#Besucher •  Beispiel: 5025 Besucher aus Berlin über [internetanbieter berlin] ergaben 7259€ à Wert = 1,45€ •  Beispiel: 1000 Besucher aus Hamburg über www.berlin.de/ueber-uns ergaben 100€ à Wert = 0,1€ Je  nach  berechnetem  Wert  des  Users:  Werbung?  Andere  Anbieter?    
  • Weitere Möglichkeiten •  Berliner kaufen lieber bei QVC als Amazon? •  Liefert QVC in die Region des Besuchers? Andere Merchants / •  Strikt nach Preis? •  Münchner – teurere Produkte? •  Regionale Unterschiede in der Conversionrate? Produkt Reihenfolge 0 •  Hat ein ähnlicher Besucher ein weiteres Produkt gekauft / auf einen weiteren Link geklickt? •  Nett: Basket-Tracking (Zanox) Up & Cross Selling 1 •  Abhängig von Geschäftsmodell •  Abhängig von Moral & Ethik •  Abhängig von Merchants (werden schnell böse L ) 2 Kreativ sein!
  • Amazon •  Kein Sub-ID Tracking •  100 „Tracking-IDs“ •  AGB verbieten Zuordnung User ó Sale •  Theorie: 100 Tracking IDs generieren -> zyklisch (0,1,2,...,98,99,0,1..) •  100 zu wenig? Neue Accounts registrieren •  Option a) Letzter ausgehender Klick (dieser Tracking-ID) bekommt Sale •  Option b) Intelligente Zuordnung anhand von Produktkategorie •  Option c – Erlaubt! ) SubIDs erstellen für wichtigste Dimensionen (Kampagne, Keyword, Region etc.) !!  Anmerkung:  Nach  dem  Vortrag  wurde  mir  von  einem  Teilnehmer   mitgeteilt,  dass  Amazon  auf  Einladung  die  Möglichkeit  anbietet,   echte  Sub-­‐IDs  zu  nutzen.  Das  dür[e  wohl  „schon“  ab  mi^leren  4-­‐ stelligen  Provisionen  pro  Monat  möglich  sein.  
  • Noch Zeit? &
  • Quick-Tipps! & Persönlicher Kontakt mit Merchant (Hinfliegen! – Agentur?)
  • Quick-Tipps! & Transaktionsvolumen oft wichtiger als Marge (Provisionsstufen)
  • Quick-Tipps! & Klick-ID àHashIDs (a7b2 = 25129, kHb4 = 25130)
  • Quick-Tipps! & Keine notwendigen Bedingungen („Not null“) in Datenbank –Fehler statt Redirect
  • Quick-Tipps! & „Der Merchant hat ein Recht zu Wissen, woher der Traffic kommt“ – Aufpassen bei Kampagnen Tags in Referrer à Redirect Script & streiten gehen J
  • Quick-Tipps! & Kennt eure Leistung! % des Gesamt Umsatzes / Merchant? % des gesamten Affiliate Umsatzes?
  • Quick-Tipps! & Kennt den Merchant! Insights zu seinen Markt- & Kundenanalysen (Kundenstamm?)
  • Quick-Tipps! & Kennt das Netzwerk! Entscheidet euch für möglichst wenige Netzwerke (1-2) und pflegt Kontakte
  • Quick-Tipps! & Kennt das Netzwerk! Auch Netzwerke kennen den Begriff „Kickback“ bei passender Leistung
  • Nerd-Tipp! & ITTT / PUSH bei Sale z.B. Philipps Hue ansteuern J
  • Noch immer Zeit? & Tool-­‐Tipps!  
  • CrazyEgg  
  • Crazyegg  
  • Finito! & Noch fragen? Bei  Fragen  jederzeit  via  Facebook  (h^ps://www.facebook.com/mschirmer)  ,   E-­‐Mail  (kontakt@tarife.at)  oder  Skype  (Nickname  bi^e  per  FB/Mail   erfragen).  
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