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Analyse nach Wochentag und Uhrzeit - Benutzerhandbuch

Verfasst von Anshika Srivastava

Hinweis: Dieser Artikel wurde mithilfe von KI aus dem Englischen übersetzt und kann kleinere Ungenauigkeiten enthalten.

Was ist es?

Das Tool Analyse nach Wochentag und Uhrzeit fasst die stündlichen Leistungsdaten zusammen und zeigt Ihnen, an welchem Wochentag und zu welcher Uhrzeit Sie den höchsten Traffic und die meisten Conversions bzw. Verkäufe erzielen. Anhand dieser Daten können Sie die Gebote für profitable Zeitfenster erhöhen und die Anzeigenplanung in Google Ads nutzen, um zu verhindern, dass Anzeigen in Zeitfenstern geschaltet werden, die Geld verschwenden.

Wichtiger Hinweis für Microsoft Ads-Konten: Wie Sie vielleicht wissen, kann in Microsoft Ads im Gegensatz zu Google Ads jede Kampagne eine andere Zeitzone haben. Im Tool „Analyse nach Wochentag und Uhrzeit" wirkt sich das folgendermaßen aus:

Das System ruft die Daten für die ausgewählten Kampagnen unabhängig von der Zeitzone der jeweiligen Kampagne ab. Das bedeutet: Wenn eine Kampagne beispielsweise 5 Impressionen zwischen 0:00 Uhr und 4:00 Uhr sammelt, werden die Daten für diesen Zeitraum korrekt abgerufen, unabhängig von der Zeitzone. Dies funktioniert auch bei der Auswahl mehrerer Kampagnen.

Außerdem sehen Sie eine KI-generierte Zusammenfassung der wichtigsten Leistungstrends nach Stunde und Tag für die beiden ausgewählten Kennzahlen. Sie erhalten Einblicke wie die leistungsstärksten Stunden, Muster für Wochenende im Vergleich zu Werktagen und mögliche Zeitfenster, ohne viel Zeit mit der Interpretation des Diagramms verbringen zu müssen.

✨ KI-generierte Inhalte (wie Vorschläge, Zusammenfassungen oder Erkenntnisse) sollen Sie bei Ihrer Entscheidungsfindung unterstützen. Bitte überprüfen und validieren Sie die Ergebnisse, bevor Sie Änderungen vornehmen.

Warum es verwenden?

Mit diesem Tool können Sie:

  1. Die Stunden und Wochentage identifizieren, die die meisten Conversions generieren, damit Sie Ihr Budget auf die Zeitfenster mit den besten Ergebnissen konzentrieren können.

  2. Leistungsmuster schnell interpretieren – mithilfe von KI-generierten Zusammenfassungen, die wichtige Trends wie die leistungsstärksten Stunden und Unterschiede zwischen Werktagen und Wochenenden hervorheben.

  3. Zeit sparen bei der Überprüfung stündlicher Leistungsdaten, indem Sie Trends in einer einzigen Ansicht visualisieren, anstatt mehrere Berichte manuell zu analysieren.

Wie wird es verwendet?

Kampagnen auswählen

Standardmäßig sind alle aktiven Kampagnen in der Baumansicht auf der linken Seite ausgewählt. Um die konsolidierten Daten zu sehen, können Sie eine einzelne Kampagne, eine Kampagnengruppe oder ein Label auswählen. Wenn Sie auch Daten für pausierte Kampagnen sehen möchten, können Sie einfach die Option Pausiert anzeigen oben im Baum auswählen.

Zeitraum auswählen

Standardmäßig zeigt das Tool die Daten der letzten 4 Wochen an. Sie können den Zeitraum ändern, indem Sie Daten aus dem Dropdown-Feld auswählen, das eine umfassende Liste von Zeiträumen wie Letzte 30 Tage, Letzter Monat, Gestern, Benutzerdefiniert und mehr bietet.

Netzwerk und Geräte

Sie können noch einen Schritt weiter gehen und die Daten nach Netzwerken und Geräten segmentieren, um eine detailliertere Analyse zu erhalten. Der Traffic auf Desktops und Mobiltelefonen variiert stark je nach Tageszeit und Wochentag. Es lohnt sich daher, die Daten für die Geräte getrennt zu analysieren.

Mobiltelefone schneiden beispielsweise an Wochenenden und abends im Vergleich zu Desktops oft besser ab. Wenn die Daten von Mobiltelefonen mit denen von Desktops kombiniert werden, geht diese Erkenntnis verloren.

Die Ergebnisse verstehen

Diagramme

Bewegen Sie den Mauszeiger, um die Statistiken nach Wochentag und Uhrzeit anzuzeigen.

Legende

Farben

  • Dunkelgrün zeigt die beste Leistung an

  • Dunkelrot zeigt die niedrigste Leistung an

  • Hellgrün bedeutet überdurchschnittliche Leistung

  • Hellrot zeigt eine unterdurchschnittliche Leistung an

Statistiken

In jedem Feld der Tabelle werden zwei Statistiken angezeigt. Diese entsprechen den Statistiken, die im Diagramm oberhalb der Tabelle angezeigt werden und die Sie in den ersten Einstellungen des Tools festgelegt haben.

Anwendungsfälle

  1. Beste Stunden der Woche erkennen, um Gebote zu erhöhen
    Problem:
    Möglicherweise stellen Sie fest, dass Ihre Kampagnen die ganze Woche über Traffic erhalten, die Conversions jedoch inkonsistent bleiben. Ohne klare stündliche Einblicke ist es schwierig zu erkennen, wann Ihre Anzeigen tatsächlich die wertvollsten Ergebnisse erzielen.

    Lösung: Das Tool überprüft die Leistungsdaten für jeden Tag und jede Stunde, um die genauen Zeitfenster zu identifizieren, die die meisten Conversions oder Verkäufe generieren. Anschließend können Sie die Gebote während dieser leistungsstarken Zeitfenster erhöhen, um Ihre Ergebnisse zu maximieren.

  2. Geräteabhängiges Verhalten während der Woche verstehen
    Problem:
    Das Nutzerverhalten variiert je nach Tageszeit und Wochentag erheblich zwischen den Geräten. Wie können Sie herausfinden, welches Gerät besser abschneidet?

    Lösung: Mit dem Tool können Sie die Daten nach Gerät segmentieren, um die Leistung von Mobilgeräten und Desktops separat zu bewerten. Durch die Analyse geräteabhängiger Trends können Sie intelligentere Gebotsanpassungen vornehmen und Anzeigen so planen, dass jedes Gerät zu dem Zeitpunkt geschaltet wird, an dem es die besten Ergebnisse erzielt.

  3. Wöchentliche Leistungsmuster erkennen
    Problem:
    Es kann zeitaufwendig sein, Muster über mehrere Tage und Stunden hinweg zu erkennen. Wichtige Trends wie Spitzenwerte am Wochenende oder Einbrüche an Werktagen können dabei unbemerkt bleiben.

    Lösung: Mit dem Tool „Analyse nach Wochentag und Uhrzeit" können Sie die Leistung der gesamten Woche in einer einzigen Ansicht visualisieren.

    Das Tool bietet:

    1. Das Diagramm und die farbcodierte Tabelle, mit denen Sie schnell Muster wie eine starke Leistung am Wochenende erkennen können

    2. KI-generierte Zusammenfassungen, die wichtige Trends automatisch hervorheben.

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