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Episoden
12 Minuten
Hinweis: Diese Folge ist auf Englisch. / Note: This episode is in English. A/B-Tests gehören für viele Marketing-Teams zum Standard. Landingpages, Creatives, Headlines oder CTAs werden getestet – und am Ende gibt es einen „Gewinner“. Aber warum führen so viele vermeintlich erfolgreiche Tests trotzdem nicht zu besseren Business-Ergebnissen? In dieser Folge sprechen wir über drei typische Fehler, mit denen Marketer sich bei A/B-Tests unbewusst selbst täuschen: - Zu wenig Daten: Warum Stichprobengröße, Testdauer und statistische Signifikanz entscheidend sind. - Die falsche Erfolgsmetrik: Warum eine bessere Klickrate noch lange kein besseres Geschäftsergebnis bedeutet. - Keine klare Hypothese: Warum wahlloses Testen zwar Ergebnisse produziert, aber oft kaum echte Erkenntnisse. Zum Abschluss gibt es eine konkrete Empfehlung für alle Teams, die gerade ihren nächsten A/B-Test planen. ---------------- A/B testing is standard practice for many marketing teams. We test landing pages, creatives, headlines and CTAs – and eventually declare a “winner.” But why do so many winning tests fail to create a meaningful business impact? In this episode, we break down three common ways marketers accidentally fool themselves when running A/B tests: - Not enough data: Why sample size, test duration and statistical significance matter. - Optimizing the wrong metric: Why improving a proxy metric such as click-through rate doesn’t necessarily improve the business. - Testing without a hypothesis: Why random experimentation may produce results, but often very little useful learning. We also share one final piece of advice for any team preparing to launch its next A/B test.
16 Minuten
Hinweis: Diese Folge ist auf Englisch. / Note: This episode is in English. Wenn du Kampagnen steuerst, weißt du wahrscheinlich ziemlich genau, wo Nutzer abspringen. Aber weißt du auch, warum sie gehen? In dieser Folge sprechen wir darüber, warum quantitative Daten allein oft nicht ausreichen, um echte Conversion-Probleme zu verstehen. Ein Dashboard zeigt dir, was passiert – aber nicht unbedingt, was dahintersteckt. Wir schauen uns an: - warum eine hohe Abbruchrate allein noch keine Diagnose ist, - wie qualitative Daten und Session Recordings helfen können, Reibungspunkte wirklich zu verstehen, - warum die offensichtlichste Erklärung manchmal komplett falsch ist, - und wie ein konkretes B2B-Beispiel zeigt, welchen Unterschied ein genauerer Blick auf das Nutzerverhalten machen kann. Außerdem gibt es einen einfachen Schritt, den du direkt diese Woche umsetzen kannst, um nicht länger nur auf das Was, sondern auch auf das Warum zu schauen. ---------------- If you run campaigns, you probably know exactly where users drop off. But do you also know why they leave? In this episode, we explore why quantitative data alone often isn’t enough to understand conversion problems. Your dashboard tells you what happened – but not necessarily what caused it. We discuss: - why a high drop-off rate is not a diagnosis, - how qualitative data and session recordings can reveal the real friction points, - why the most obvious explanation can sometimes be completely wrong, - and a real-world B2B example showing what happened when we looked beyond the dashboard. You’ll also get one practical step you can apply this week to move from simply measuring what users do to understanding why they do it.
17 Minuten
Die Daten sind im Dashboard – aber wie stellt man sie so dar, dass daraus tatsächlich Erkenntnisse entstehen? In dieser Podcast-Folge geht es darum, wie du ein Performance-Marketing-Dashboard sinnvoll aufbaust, welche Kennzahlen wirklich hineingehören und welche Visualisierungen sich für unterschiedliche Fragestellungen eignen. Wir sprechen unter anderem darüber, - welche KPIs in einem Performance-Marketing-Dashboard nicht fehlen sollten, - warum nicht jede verfügbare Kennzahl auch dargestellt werden muss, - wann Tabellen, Scorecards, Zeitreihen, Balkendiagramme oder andere Visualisierungen sinnvoll sind, - wie sich Entwicklungen, Vergleiche und Zusammenhänge verständlich darstellen lassen, - und welche typischen Fehler dazu führen, dass Dashboards zwar viele Daten enthalten, aber wenig Orientierung bieten. Denn ein gutes Dashboard soll nicht einfach möglichst viele Zahlen zeigen. Es soll dabei helfen, Performance schnell einzuordnen, Auffälligkeiten zu erkennen und die richtigen Entscheidungen abzuleiten. Diese Folge baut auf unserer vorherigen Episode zu den Tools und Datenquellen für Performance-Marketing-Dashboards auf.
13 Minuten
Google Ads, Meta Ads, Microsoft Ads und weitere Plattformen liefern jede Menge Daten – aber wie bringt man sie sinnvoll in einem zentralen Dashboard zusammen? In dieser Podcast-Folge sprechen wir darüber, welche Tools sich für Performance-Marketing-Dashboards eignen und wie die Daten aus unterschiedlichen Werbeplattformen in diese Tools gelangen.
17 Minuten
YouTube Ads? Klingt für viele noch wie Zukunftsmusik – doch wir haben den Kanal längst in unsere PPC-Strategie integriert. In folge 24 des PPC Insights Podcasts verraten Lara und Jörg, warum wir uns entschieden haben, bereits jetzt auf YouTube zu setzen – und was du daraus für dein eigenes Advertising lernen kannst. Du erfährst, welche Rolle kreative Assets dabei spielen, warum YouTube im Upper Funnel neue Möglichkeiten eröffnet und welche Kampagnenarten wir konkret nutzen, um Performance und Branding zu verbinden. Außerdem sprechen wir über typische Stolperfallen beim Einstieg, welche Setups wirklich funktionieren und wie du herausfindest, ob YouTube Ads für dein Business aktuell Sinn machen – oder nicht. Ein Deep Dive mit viel praktischer Erfahrung, klaren Beispielen und strategischem Weitblick – perfekt für alle, die Paid-Kanäle effizient kombinieren und Innovation nicht verpassen wollen.
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Über diesen Podcast
PPC Insights dreht sich rund um spannende Themen und Neuerung in
der Welt des Onlinemarketings. Von Google bis META, bei uns steht
Performance im Mittelpunkt. Wir teilen unsere exklusiven Tricks
& Insights, diskutieren Strategien rund um SEA & SMA und
laden interessante Gastredner ein.
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