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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
42 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
42 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
<RECORD>
<id>12345678</id>
<domain>tarife.at</domain>
<landingpage>/telefon-internet/breitband-internet?ppc_campaign=breitband-kwiv...;ppc_position=1t1&amp;gclid=CJ-0W012xx</landingpage>
<organic_keyword>internet vergleich</organic_keyword>
<referrer>http://www.google.at/aclk?sa=l&amp;ai=....</referrer>
<ppc_keyword>internet xxxxxxxxx</ppc_keyword>
<ppc_match>EXACT</ppc_match>
<ppc_campaign>breitband-kwiv</ppc_campaign>
<ppc_creative>32809718xxx</ppc_creative>
<ppc_position>1t1</ppc_position> (Seite 1, Anzeigen über Serps (top), Platz 1)
<ppc_service>adwords search</ppc_service>
<gclid>CJ-04rPDkcQCFTHLtAxxxx</gclid>
<ip>(würde ich doch niemals speichern)</ip>
<useragent>Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 4.0.3; de-de; Sony Tablet S Build/TISU0143) AppleWebKit/534.30 (KHTML</useragent>
<initdate>03/05/2015 15:28:00</initdate>
<clienthash>961d7788c1db3d483cf48ca205e18600</clienthash> (z.B. MD5 von IP & User-Agent – je nach Sprache!)
</RECORD>
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
42 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
<RECORD>
<id>935617</id>
<user>1527819</user>
<vendor>9</vendor>
<product>1</product>
<category>breitband</category>
<target>https://www.merchant.at/landingpage/version1blau</target>
<clickdate>03/05/2015 15:33:44</clickdate>
<att1>exit-fit-6</att1>
<referrer>https://www.tarife.at/telefon-internet/tarifrechner?minuten=...</referrer>
<utma>GA1.2.628326982.142187xxxx</utma>
</RECORD>
Klick-ID = Sub-ID
Ŏ
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
42 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
<RECORD>
<id>123456</id>
<network>2</network>
<key>1407799xxx</key>
<campaign>9821</campaign>
<subid>934256</subid>
<transactionType>1</transactionType>
<transactionStatus>1</transactionStatus>
<commission>56</commission>
<orderAmount>0</orderAmount>
<ip>91.113.1xx.xxx</ip>
<registrationDate>03/04/2015 23:03:53</registrationDate>
<originatingClickDate>03/04/2015 21:35:57</originatingClickDate>
<analytics>1</analytics>
<adwordsconversion>1</adwordsconversion>
</RECORD>
Daten verknüpfen
•  Sub-ID => Klick-ID
•  Klick-ID => User-ID
•  User-ID => Alle
Details
•  SQL: Views (Joins)
Daten verknüpfen - Beispiel
<saleID>5935</saleID><network>2</network><key>1392836542</key><SaleCampaign>10265</
SaleCampaign><SaleSubid>848535</SaleSubid><transactionType>1</transactionType><transactionStatus>1</
transactionStatus><commission>40</commission><orderAmount>0</orderAmount><SaleIP>212.95.7.186</
SaleIP><registrationDate>02/24/2015 23:12:24</registrationDate><originatingClickDate>01/25/2015 22:11:27</
originatingClickDate><analytics>1</analytics><adwordsconversion>1</adwordsconversion><OutgoingID>848535</
OutgoingID><user>1381089</user><vendor>10</vendor><product>22</product><category>handy</
category><OutgoingReferrer>https://www.tarife.at/telefon-internet/breitband-...</
OutgoingReferrer><utma>GA1.2.1433900393.14114xxx</utma><id>1381089</id><domain>tarife.at</
domain><landingpage>/telefon-internet/breitband-internet?...</landingpage><organic_keyword>internet wien</
organic_keyword><InitReferrer>http://www.google.at/aclk?sa=l&amp;ai=....</InitReferrer><ppc_keyword>internet wien</
ppc_keyword><ppc_campaign>breitband-wien</ppc_campaign><ppc_creative>320..</
ppc_creative><ppc_match>PHRASE</ppc_match><ppc_position>1t2</ppc_position><ppc_service>adwords search</
ppc_service><gclid>CIfE1K-H...</gclid><ip>212.95.7.xxx</ip><useragent>Mozilla/5.0..</useragent><initdate>01/25/2015
21:12:38</initdate><clienthash>feb6c22003ba578548....</clienthash>
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
•  Hat ein ähnlicher Besucher ein
weiteres Produkt gekauft / auf
einen weiteren Link geklickt?
•  Nett: Basket-Tracking (Zanox)
Up & Cross Selling
•  Abhängig von Geschäftsmodell
•  Abhängig von Moral & Ethik
•  Abhängig von Merchants
(werden schnell böse L )
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?
Ŏ
Quick-Tipps!
Ŏ
Persönlicher Kontakt mit
Merchant (Hinfliegen! –
Agentur?)
Quick-Tipps!
Ŏ
Transaktionsvolumen oft
wichtiger als Marge
(Provisionsstufen)
Quick-Tipps!
Ŏ
Klick-ID àHashIDs
(a7b2 = 25129,
kHb4 = 25130)
Quick-Tipps!
Ŏ
Keine notwendigen
Bedingungen („Not null“) in
Datenbank –Fehler statt
Redirect
Quick-Tipps!
Ŏ
„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!
Ŏ
Kennt eure Leistung!
% des Gesamt Umsatzes / Merchant?
% des gesamten Affiliate Umsatzes?
Quick-Tipps!
Ŏ
Kennt den Merchant!
Insights zu seinen Markt- &
Kundenanalysen (Kundenstamm?)
Quick-Tipps!
Ŏ
Kennt das Netzwerk!
Entscheidet euch für möglichst wenige
Netzwerke (1-2) und pflegt Kontakte
Quick-Tipps!
Ŏ
Kennt das Netzwerk!
Auch Netzwerke kennen den Begriff
„Kickback“ bei passender Leistung
Nerd-Tipp!
Ŏ
ITTT / PUSH bei Sale
z.B. Philipps Hue ansteuern J
Noch immer Zeit?
Ŏ
Tool-­‐Tipps!	
  
CrazyEgg	
  
Crazyegg	
  
Finito!
Ŏ
Noch fragen?
Bei	
  Fragen	
  jederzeit	
  via	
  Facebook	
  (h^ps://www.facebook.com/mschirmer)	
  ,	
  
E-­‐Mail	
  (kontakt@tarife.at)	
  oder	
  Skype	
  (Nickname	
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Daten statt Raten - Affiliate Methoden für Experten

  • 1. Daten statt raten Affiliate Methoden für Fortgeschrittene & Experten SEOCampixx 2015 | Tarife.at | Maximilian Schirmer
  • 2. Über mich Seit 2008 Affiliate & SEO Seit 2010: Telko Seit 2012: Tarife.at Seit 2015: Speaker :/ Business Informatics (Master) @ TU Wien
  • 3.
  • 4. “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?
  • 5. Der übliche Weg 1 2 3 4 User kommt auf Landingpage Affiliate prüft Einnahmen User klickt auf Link Affiliate ist glücklich?
  • 6. 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 42 5 (optional) LP wird angepasst
  • 7. Lösung: Datenbank & Sub-ID Die Schritte im Detail
  • 8. 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
  • 10. 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 42 5 (optional) LP wird angepasst
  • 11. 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
  • 12. Den User identifizieren - Beispiel <RECORD> <id>12345678</id> <domain>tarife.at</domain> <landingpage>/telefon-internet/breitband-internet?ppc_campaign=breitband-kwiv...;ppc_position=1t1&amp;gclid=CJ-0W012xx</landingpage> <organic_keyword>internet vergleich</organic_keyword> <referrer>http://www.google.at/aclk?sa=l&amp;ai=....</referrer> <ppc_keyword>internet xxxxxxxxx</ppc_keyword> <ppc_match>EXACT</ppc_match> <ppc_campaign>breitband-kwiv</ppc_campaign> <ppc_creative>32809718xxx</ppc_creative> <ppc_position>1t1</ppc_position> (Seite 1, Anzeigen über Serps (top), Platz 1) <ppc_service>adwords search</ppc_service> <gclid>CJ-04rPDkcQCFTHLtAxxxx</gclid> <ip>(würde ich doch niemals speichern)</ip> <useragent>Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 4.0.3; de-de; Sony Tablet S Build/TISU0143) AppleWebKit/534.30 (KHTML</useragent> <initdate>03/05/2015 15:28:00</initdate> <clienthash>961d7788c1db3d483cf48ca205e18600</clienthash> (z.B. MD5 von IP & User-Agent – je nach Sprache!) </RECORD>
  • 13. 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 42 5 (optional) LP wird angepasst
  • 14. 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)
  • 15. Den Klick registrieren- Beispiel <RECORD> <id>935617</id> <user>1527819</user> <vendor>9</vendor> <product>1</product> <category>breitband</category> <target>https://www.merchant.at/landingpage/version1blau</target> <clickdate>03/05/2015 15:33:44</clickdate> <att1>exit-fit-6</att1> <referrer>https://www.tarife.at/telefon-internet/tarifrechner?minuten=...</referrer> <utma>GA1.2.628326982.142187xxxx</utma> </RECORD>
  • 16. Klick-ID = Sub-ID Ŏ 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]]
  • 17. Bitte keine “sinnvollen” Daten •  Position des Links (Sidebar, Header, Footer) •  Unterseite •  Kampagne (!!) •  SEO-Keyword (!!!!) Lesbare Daten – Gefahr des Missbrauchs (Sieht Merchant Sub-IDs?)
  • 18. 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 42 5 (optional) LP wird angepasst
  • 19. 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)
  • 20. Den Sale identifizieren - Beispiel <RECORD> <id>123456</id> <network>2</network> <key>1407799xxx</key> <campaign>9821</campaign> <subid>934256</subid> <transactionType>1</transactionType> <transactionStatus>1</transactionStatus> <commission>56</commission> <orderAmount>0</orderAmount> <ip>91.113.1xx.xxx</ip> <registrationDate>03/04/2015 23:03:53</registrationDate> <originatingClickDate>03/04/2015 21:35:57</originatingClickDate> <analytics>1</analytics> <adwordsconversion>1</adwordsconversion> </RECORD>
  • 21. Daten verknüpfen •  Sub-ID => Klick-ID •  Klick-ID => User-ID •  User-ID => Alle Details •  SQL: Views (Joins)
  • 22. Daten verknüpfen - Beispiel <saleID>5935</saleID><network>2</network><key>1392836542</key><SaleCampaign>10265</ SaleCampaign><SaleSubid>848535</SaleSubid><transactionType>1</transactionType><transactionStatus>1</ transactionStatus><commission>40</commission><orderAmount>0</orderAmount><SaleIP>212.95.7.186</ SaleIP><registrationDate>02/24/2015 23:12:24</registrationDate><originatingClickDate>01/25/2015 22:11:27</ originatingClickDate><analytics>1</analytics><adwordsconversion>1</adwordsconversion><OutgoingID>848535</ OutgoingID><user>1381089</user><vendor>10</vendor><product>22</product><category>handy</ category><OutgoingReferrer>https://www.tarife.at/telefon-internet/breitband-...</ OutgoingReferrer><utma>GA1.2.1433900393.14114xxx</utma><id>1381089</id><domain>tarife.at</ domain><landingpage>/telefon-internet/breitband-internet?...</landingpage><organic_keyword>internet wien</ organic_keyword><InitReferrer>http://www.google.at/aclk?sa=l&amp;ai=....</InitReferrer><ppc_keyword>internet wien</ ppc_keyword><ppc_campaign>breitband-wien</ppc_campaign><ppc_creative>320..</ ppc_creative><ppc_match>PHRASE</ppc_match><ppc_position>1t2</ppc_position><ppc_service>adwords search</ ppc_service><gclid>CIfE1K-H...</gclid><ip>212.95.7.xxx</ip><useragent>Mozilla/5.0..</useragent><initdate>01/25/2015 21:12:38</initdate><clienthash>feb6c22003ba578548....</clienthash>
  • 23. 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?
  • 24. 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?
  • 25. 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..) +
  • 27. Analytics via API (Measurement Protocol Developer Guide)
  • 28.
  • 29. Adwords Import via Upload Erfordert  ein  vorgegebenes  Format  der  CSV  /  Excel  Files  
  • 30. Performance von Channels Eigene Kampagnen steuern & kontrollieren
  • 31. 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!   
  • 32. 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!  
  • 33. Wert des Besuchers Anpassung der Landingpage
  • 34. 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?    
  • 35. 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 •  Hat ein ähnlicher Besucher ein weiteres Produkt gekauft / auf einen weiteren Link geklickt? •  Nett: Basket-Tracking (Zanox) Up & Cross Selling •  Abhängig von Geschäftsmodell •  Abhängig von Moral & Ethik •  Abhängig von Merchants (werden schnell böse L ) Kreativ sein!
  • 36. 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.  
  • 41. Quick-Tipps! Ŏ Keine notwendigen Bedingungen („Not null“) in Datenbank –Fehler statt Redirect
  • 42. Quick-Tipps! Ŏ „Der Merchant hat ein Recht zu Wissen, woher der Traffic kommt“ – Aufpassen bei Kampagnen Tags in Referrer à Redirect Script & streiten gehen J
  • 43. Quick-Tipps! Ŏ Kennt eure Leistung! % des Gesamt Umsatzes / Merchant? % des gesamten Affiliate Umsatzes?
  • 44. Quick-Tipps! Ŏ Kennt den Merchant! Insights zu seinen Markt- & Kundenanalysen (Kundenstamm?)
  • 45. Quick-Tipps! Ŏ Kennt das Netzwerk! Entscheidet euch für möglichst wenige Netzwerke (1-2) und pflegt Kontakte
  • 46. Quick-Tipps! Ŏ Kennt das Netzwerk! Auch Netzwerke kennen den Begriff „Kickback“ bei passender Leistung
  • 47. Nerd-Tipp! Ŏ ITTT / PUSH bei Sale z.B. Philipps Hue ansteuern J
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54.
  • 55.
  • 56. Finito! Ŏ 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).