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Maximilian Schirmer, profile picture
Hochgeladen vonMaximilian Schirmer
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Daten statt Raten - Affiliate Methoden für Experten

Das Dokument behandelt fortgeschrittene Affiliate-Methoden und SEO-Strategien, die auf der Analyse von Benutzerdaten basieren. Es werden Konzepte zur Identifizierung von Nutzern, zur Speicherung von Klick- und Verkaufsdaten sowie Methoden zur Optimierung von Kampagnen vorgestellt, um den ROI zu maximieren. Zudem wird die Bedeutung von Datenmanagement und Tracking hervorgehoben, um die Konversionsrate zu steigern und die Effizienz von Marketingmaßnahmen zu verbessern.

Marketing◦
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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  bi^e  per  FB/Mail   erfragen).