Die Content-Distribution bzw. Content-Promotion über bezahlte Werbung ist eine Möglichkeit für eigene (redaktionelle) Inhalte zusätzliche Reichweite zu erzeugen. Ich habe mir in den vergangenen Wochen einige Tools und Plattformen mit Blick auf Content-Promotion angesehen, getestet und die Ergebnisse im Vergleich zueinander gesetzt. Daraus habe ich einige Erkenntnisse gezogen, die ich nachfolgend teilen und erläutern möchte.
Table of contents
PPC-Tools für Content-Promotion
Grundsätzlich kann mit jeglicher Form von Pay-per-click kurz PPC-Werbung das Seeding von Content gefördert werden. Bei Content-Promotion-Tools habe ich im Folgenden unterschieden zwischen Google-Tools, Facebook-Ads und Content-Promotion-Plattformen. Die Übersicht hat keinen Anspruch auf Vollständigkeit.
Facebook Ads
Bei den Facebook Ads kann man grundsätzlich zwischen zwei verschiedenen Möglichkeiten der Auslieferung sprechen. Zum einen die Werbeplätze auf der rechten Seite. Zum anderen die Sponsored Post eingestreut in den News-Stream.
- Facebook Ads (rechte Seite)
- Facebook Ads (im News-Stream)
Content-Discovery-Networks
Als Plattformen, die sich offiziell für das Content-Seeding bzw. Content-Promotion anpreisen sind im deutschsprachigen Raum folgende zu nennen:
- plista
- Outbrain
- Ligatus
Diese Anbieter haben z.B. gegenüber anderen Marktteilnehmern den großen Vorteil, dass sie Kooperationen mit großen Publishern eingehen und somit auch präsentere Werbeflächen bei diesen anbieten können als z.B. das Google Display Netzwerk. Während man z.B. über das Google Display Netzwerk in erster Linie Werbeflächen auf kleineren bzw. unbekannteren Seiten ansteuern kann, bieten plista & Co. die Auslieferung von Anzeigen auf reichweitenstarken „Premium-Portalen“ .
Google Tools
Folgende Tools von Google erscheinen auf den ersten Blick interessant für Content-Promotion:
- Google Ads
- Werbung im Google Display Netzwerk (GDN)
Im nachfolgenden Performance-Test habe ich mich für die Content-Promotion auf das Google Display Netzwerk beschränkt. Content-Promotion über Anzeigen in der Google Suche zu betreiben halte ich für nicht zielführend. Für diesen Zweck müsste man in erster Linie informationsbezogene Keywords in Google AdWords buchen. Laut eigenen Erfahrungen und basierend auf den Ergebnissen der Wordstream Studie War on Clicks sind die Klickraten auf solche Keywords nicht besonders hoch, da Nutzer bei den AdWords Anzeigen keine objektiven Informationen erwarten und hier eher auf die organischen Suchtreffer vertrauen.
Aber kommen wir nun zu der kleinen Untersuchung und den Ergebnissen.
Untersuchung: Content-Promotion Tools im Vergleich
In meiner Untersuchung habe ich in einem Zeitraum von zwei Wochen drei redaktionelle Beiträge über folgende Möglichkeiten beworben:
- plista Content Distribution
- Ligatus Text/Bild Kombinationen
- Outbrain [Update am 04.06.2014]
- Textanzeigen im Google Display Netzwerk (GDN)
- Facebook Ads im News Stream
Um die Vergleichbarkeit zu wahren habe ich bei allen vier Plattformen und Tools auf Targeting nach Thema, Interessen bzw. Chanel gesetzt. Für jeden Kanal habe ich ein Budget von 150 € eingesetzt. Bei Outbrain kam es leider nur zu einer Auslieferung von zwei der drei Beiträge. Die beworbenen Blogbeiträge waren bereits vor der Aktion ähnlich populär. Nach Ablauf der zwei Wochen habe ich versucht die Kanäle aufgrund bestimmter Kennzahlen zu bewerten. Die einzelnen Kennzahlen habe ich in drei Teilbereiche unterteilt Impressionen, TKP, CTR, Klicks, Kosten pro Klick und Qualität des Traffics. Letzterer Bereich setzt sich aus der durchschnittlichen Aufenthaltsdauer, Absprungrate und Seitenaufrufen zusammen. Um für die jeweiligen Bereiche eine Rangfolge zu ermitteln habe pro Content Punkte nach folgendem Schema vergeben und am Schluss die Punkte aufsummiert:
Platz 1: 4 Punkte
Platz 2: 3 Punkte
Platz 3: 2 Punkt
Platz 4: 1 Punkt
Platz 5: 0 Punkte
Zudem hab ich in der nachfolgenden Tabelle mit den Testergebnisse Farben für die jeweilige Platzierung vergeben:
Bester: Hellgrün
Zweitbester: Dunkelgrün
Drittbester: Hellgelb
Zweit-schlechtester: Orange
Schlechtester: Hellrot
Dadurch bekommt man auf den ersten Blick noch besseres Gefühl darüber ob sich eine generelle Aussage ableiten lässt. Die Bereiche Impressionen und Klicks habe ich nur im Gesamten betrachtet, da beides quantitative Werte darstellen und den einzelnen Content-Teilen unterschiedlich viel Budget zugeteilt wurden.
Hier die Ergebnisse:
Bei Teilbereichen wie z.B. Impressionen, Kosten pro 1000 Impressionen, Kosten pro Klick etc. habe ich mich bei der Auswertung auf die Mittelwerte gestützt. Bei der Gesamtbetrachtung und Traffic Qualität habe ich auf die durchschnittliche Punktezahl pro Beitrag gestützt.
Hier die Rangfolgen und Ableitungen pro Teilbereich und Gesamt:
Impressionen
- Plista
- Outbrain
- Ligatus
- Google Display Netzwerk (GDN)
- Facebook Ads
Plista, Outrbain und Ligatus besitzen wie nicht anders zu erwarten, aufgrund der Kooperationen mit reichweitenstarken Portalen die größte Reichweite und erzeugen somit die meisten Impressionen.
Kosten pro 1000 Impressionen / TKP
- Plista
- Outbrain
- Ligatus
- Google Display Netzwerk (GDN)
- Facebook Ads
Beim TKP schneiden ebenfalls Plista und Outbrain am Besten ab.
CTR
- Facebook Ads
- GDN
- Outbrain
- Plista
- Ligatus
Bei der CTR relativieren sich die Reichweiten-Vorteile wieder. Das könnte zum einen am ungenauen voreingestellten Targeting bei Outbrain, Plista und Ligatus liegen oder an der Einblendung der Anzeigen an umprominenten Positionen. Das Chanel-Targeting bei Plista (14 Chanels) und Ligatus (6 Chanels) ist deutlich rudimentärer als die sehr granulare Auswahl an Themen und Interessen beim Google Display Netzwerk.
Klicks
- Plista
- Facebook Ads
- GDN
- Ligatus
Bei der Anzahl der Besuchern schneiden Plista und Facebook Ads am Besten ab. Ligatus liegt aufgrund der deutlich höheren Klickkosten abgeschlagen auf dem letzten Platz.
Kosten pro Klick
- Outbrain
- Plista
- Facebook Ads
- GDN
- Ligatus
Bei den Kosten pro Klick schneiden Plista und Outbrain am Besten ab. Ähnlich wie beim Google Display Netzwerk kommt bei diesen beiden Systemen eine Art Qualitätsfaktor zum Tragen, bei dem die Klickrate ein großer Einflussfaktor ist.
Traffic Qualität
- Outbrain / Ligatus
- GDN
- Facebook Ads
- Plista
Bei der Qualität des Traffics schneiden Outrain, Ligatus und das Google Display Netzwerk am Besten ab. Hier gibt es aber auch Ausreißer sowohl beim GDN- als auch Plista-Test. So konnte einer der Beiträge bei plista überdurchschnittlich abschneiden. Dieser Beitrag schloss im GDN als Schlechtester ab. Deswegen überlasse ich hier jedem die Interpretation der Zahlen selbst.
Gesamt
- Outbrain
- GDN
- Ligatus
- Plista
- Facebook Ads
Der letzte Platz der Facebook Ads in der Gesamtwertung ist mit Blick auf die Möglichkeit von Shares und Likes etwas zu relativieren, denn diese Vorteile habe ich in meinem Test nicht in die Wertung mit einbezogen. Ligatus, Plista und Facebook Ads liegen bei der Gesamtbewertung Kopf an Kopf und unterscheiden sich nur knapp. Die klaren Gewinner sind in der Gesamtbetrachtung Outbrain und das Google Display Netzwerk.
Je nach Ziel und Zweck unterschiedliche Tools nutzen
Die statistische Validität meines Tests ist aufgrund des geringen Testbudgets zu diskutieren. Den Anspruch hatte ich aber auch gar nicht. Für mich ging es primär um einen ersten Einruck der Tools. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass man je nach Ziel, das man mit der Content-Promotion erreichen möchte, unterschiedliche Tools nutzen sollte. Zudem hat mich die Leistungsstärke des Google Display Netzwerks in Bezug auf Content-Promotion schon etwas überrascht. In Kombination mit den vielseitigen Möglichkeiten bei der Optimierung von Display Netzwerk Kampagnen ist dieses Tools ein ernst zu nehmender Konkurrent für Plista und Ligatus, die hier in Sachen Targeting, Optimierungsmöglichkeiten und Usability nachbessern müssen.
Zu Abschluss meine Präsentation vom SEAcamp 2014 zu dem Thema:
- Case Study: 1400% Sichtbarkeitssteigerung in 6 Monaten durch E-E-A-T der Source Entity - 24. September 2024
- Digitaler Markenaufbau: Das Zusammenspiel aus (Online-)Branding & Customer Experience - 7. August 2024
- Google Helpful Content: Was wirklich wichtig ist! - 13. Juli 2024
- Information Gain: Wie wird er berechnet? Welche Faktoren sind entscheidend? - 12. Juli 2024
- Shopping-Graph-Optimierung: Die Zukunft für Shop SEO / E-Commerce SEO - 16. Mai 2024
9 Kommentare
Sehr guter Artikel zum Thema Native Advertising mit Outbrain, Taboola, Ligatus und co… Da ich selber mit diesen Kanälen arbeite finde ich leider, dass das Budget sehr niedrig ist, um statistisch signifikante Aussage zu machen. Trotzdem sehr ausführlich und toll geschrieben 🙂
Bei Facebook haben wir massive Probleme im Bereich der „Fake-Likes“ erkannt. Wenn Kunden zum Beispiel eine Kampagne in Deutschland in Deutscher Sprache durchführen, dann kommen in sehr kurzer Zeit sehr viele Likes mit überwiegend Arabischen und Asiatischen Namen ohne echte Zielgruppenzugehörigkeit, Beitragsinteraktionen erfolgen von diesen Personen kaum bis überhaupt nicht. Nach verbreiteter Meinung der Fachwelt, handelt es sich hier um Menschen die für „Klick-Farmen“ arbeiten und durch Klicks bei uns ehrlichen Werbekunden ein natürliches Like-Profil bekommen wollen um von Facebook nicht so schnell als Klickbetrüger erkannt zu werden. Wir haben Facebook eine Lösung dazu empfohlen: Werbekunden bei Facebook sollten die Möglichkeit bekommen seltsame bzw. fragwürdige Likes zu reklamieren. Wenn zum Beispiel eine Fensterbaufirma aus Deutschland Facebook-Ads in Deutschland schaltet und kurz darauf liken Leute aus Indien, Pakistan und den Arabischen Ländern mit „Facebook-Profilwohnsitz in Deutschland“, dann ist das objektiv eher seltsam. Besonders wenn Likes von authentischen Deutschen Mitgliedern im Verhältnis in der Unterzahl sind. Facebook storniert dann den Like und der Kunde muss für diesen Like nicht bezahlen. Das wäre fair! Wenn dann Likes bestimmter Personen häufiger reklamiert werden, dann kann Facebook das als neuen Indikator für Spammer und Betrüger einsetzen und diese Leute endlich sperren! Die Verluste die unsere Werbekunden durch diese Fake-Likes erleiden sind enorm. Wenn zum Beispiel bei 3000 Likes auf einen Kampagnen-Beitrag nur 18 Menschen den Beitrag wirklich anklicken, dann stimmt da etwas nicht. Diese Leute liken also im Prinzip ohne zu wissen was sie liken, denn dazu müssten die auf den Beitragslink klicken. Für den Werbekunden ist das somit nicht nur Geldvernichtung sondern auch eine uneffektive Werbeform. Facebook hat auf unseren Vorschlag bis zum heutigen Tag nicht reagiert. Das Problem wird unserer Meinung nach von Facebook nicht ernsthaft aufgegriffen. Sehr traurig! Wir können Facebook-Werbung daher nicht wirklich empfehlen!
Ein sehr guter Beitrag, auf dessen Grundlage ich einen Artikel auf dem Blog von Heise RegioConcept geschrieben habe. Ich habe zusätzlich den Download eines Leitfadens auf der promoteten Landingpage als Conversion-Ziel getrackt. So konnte ausgewertet werden, wie viele Besucher der Seiten, die über verschiedene Publisher der Content-Promotion-Tools kommen, tatsächlich bereit sind, eine weitere Aktion auf der Seite zu tätigen.
Die Testergebnisse finden Sie hier: http://www.heise-regioconcept.de/online-marketing/content-promotion-plattformen
Vielen Dank für die schöne und hilfreiche Zusammenstellung die Erfahrung mit Plista und outbrain bestätige den Bericht
Hallo!
Danke für den interessanten und ausführlichen Bericht! Meine Entscheidung ist nun getroffen 🙂