Yield Optimization

Was ist Yield Optimization?

Yield Optimization bezeichnet im Online Marketing Strategien zur Maximierung von Umsatz oder Ertrag aus vorhandenen Ressourcen wie Traffic oder Werbeflächen. Ziel ist es, durch Datenanalyse, Preisstrategien und Optimierung der Anzeigenplatzierung den Revenue pro Impression oder Klick zu erhöhen.

Yield Optimierung verstehen

Wer Yield, also die Erträge, optimieren möchte, der muss einiges beachten. Der Umsatz des Geschäfts wird von vielen Faktoren beeinflusst und das Verändern einer Variable kann eine andere in ihrer Funktion stören. Im schlimmsten Fall ist der Ertrag nach der Optimierung schlechter als vorher. Deshalb ist Yield Optimization (auch Yield Management genannt) inzwischen ein sehr wichtiger Bestandteil in großen Unternehmen.

Früher konnten Vorgänge und Flüsse innerhalb eines Business noch leicht erkannt und nachvollzogen werden. Inzwischen sind aber viele Aspekte komplexer geworden. Vor allem die große Menge an Daten, die einem nun zur Verfügung steht, muss richtig interpretiert und ausgewertet werden. Für effektive Strategien zur Ertragsoptimierung sind heute komplizierte Rechnungen notwendig. Fundierte Entscheidung lassen sich nicht nur mit den blanken Zahlen treffen, sondern auch mit einer statistischen Aufarbeitung. Aus diesem Grund sind Yield Manager immer gefragter. Aber auch die Experten müssen sich mit stetig wachsenden und immer neuen Daten beschäftigen. Yield Optimization ist nach wie vor sehr wichtig und gleichzeitig so kompliziert wie nie zuvor.

Yield Optimization selbst nutzen

Das System der Ertragsoptimierung nutzen viele verschiedene Branchen und Unternehmen. Unter anderem verwenden Airlines und Hotels gerne Strategien der Yield Optimierung, um den Ertrag effektiv und nachhaltig zu steigern. Am bekanntesten ist der Begriff allerdings aus dem Online Marketing.

Genau so kann Yield Optimization von praktisch jedem Unternehmen genutzt werden, das bereits online Anzeigen schaltet. Falls das noch nicht passiert ist, dann sollten zuerst für mindestens 3 Monate Social Media oder Google Ads geschaltet werden. Wie bereits beschrieben, ist für eine aussagekräftige Yield Optimierung eine solide Datengrundlage Pflicht.

Wie funktioniert Yield Optimization?

Yield Optimization beschreibt einen datengetriebenen Prozess, bei dem Unternehmen versuchen, den maximalen Ertrag aus vorhandenen Ressourcen zu erzielen. Im Online Marketing und in der digitalen Werbung bedeutet das vor allem, den Umsatz pro Impression, Klick oder Nutzer möglichst effizient zu steigern.

Die Grundlage bildet die Analyse von Leistungsdaten. Unternehmen werten Kennzahlen wie Impressionen, Klickrate (CTR), Conversion Rate oder den effektiven Tausenderkontaktpreis (eCPM) aus, um zu verstehen, welche Anzeigen, Platzierungen oder Zielgruppen den höchsten Ertrag liefern. Auf Basis dieser Daten werden anschließend verschiedene Optimierungsmaßnahmen umgesetzt.

Ein zentraler Bestandteil der Yield Optimization ist das kontinuierliche Testen und Anpassen von Strategien. Beispielsweise können unterschiedliche Anzeigenformate, Werbenetzwerke oder Preisstrategien getestet werden. Durch A/B-Tests oder automatisierte Gebotsstrategien lässt sich ermitteln, welche Kombination aus Anzeigenplatzierung, Nachfragepartnern und Preisen den größten Umsatz generiert.

Im Programmatic Advertising erfolgt die Yield Optimization häufig automatisiert. Algorithmen analysieren in Echtzeit die Nachfrage nach Werbeflächen und passen Preise oder Prioritäten entsprechend an. Dadurch können Publisher ihre Werbeinventare dynamisch verwalten und die verfügbaren Werbeplätze möglichst profitabel vermarkten.

Ziel der Yield Optimization ist es somit, vorhandenen Traffic oder Werbeflächen optimal zu nutzen und den erzielten Umsatz kontinuierlich zu maximieren. Dabei spielen Datenanalyse, technische Tools und regelmäßige Optimierungen eine zentrale Rolle.

Conversion Rates und Kampagnen auswerten

Doch wo setzt man bei der Yield Optimization an? Am besten ist es zunächst nachzuschauen, welche Kampagnen bzw. Anzeigengruppen am besten performen und auf welche Seiten bzw. Produkte diese leiten. Anschließend betrachtest Du die Conversion Rate. Entspricht diese dem Branchendurchschnitt? Diese Seiten/Produkte erhalten den meisten Traffic, also sollte die Conversion Rate mindestens dem Durchschnitt der anderen Seiten entsprechen. Wenn nicht, ist hier Potenzial zur Optimierung, um den Ertrag zu steigern. Entweder liegt die unterdurchschnittliche CTR (Conversion Rate) dann an der Landingpage oder eventuell ist das Targeting der Anzeigen nicht perfekt auf die Zielgruppe abgestimmt.

Eine weitere Methode zur Yield Optimization ist das Auswerten der Kanäle. Bringt die Google Suche am meisten Umsatz oder klicken die Nutzer vor allem auf die Display-Anzeigen? Im Online Marketing hat man sehr viel Macht über die Aussteuerung der Anzeigen. Diese gilt es zu nutzen, um viele kleine oder große A/B Tests durchzuführen.

Denn Yield Optimierung ist nicht einfach das Ändern von vorhandenen Systemen und Metriken. Viel mehr besteht Yield Optimization aus vielen A/B Tests, die Dir dabei helfen das beste Setup zu bestimmen. Jede Änderung muss zuerst getestet werden, bevor Du sie dauerhaft oder für alle Seiten übernimmst. Selbst mit einer sehr guten Datenauswertung ist nicht mit Sicherheit gesagt, dass die Maßnahmen wirklich die gewollte Besserung bringen. Yield Optimization ist das konstante Streben nach Verbesserung und Optimierung. Außerdem geht es um das stetige Bemühen, die Umsätze immer weiter zu steigern und das Maximum aus den genutzten Mitteln herauszuholen. Deshalb ist die Ertragsoptimierung niemals zu Ende, sondern ein dauerhafter und bisweilen anstrengender Prozess.

Methoden der Yield Optimization

Vorteile und Nachteile der Yield Optimization

Yield Optimization kann Unternehmen und Publishern helfen, digitale Werbeflächen effizienter zu monetarisieren. Durch datenbasierte Analysen und automatisierte Vermarktung lassen sich Umsätze aus bestehendem Traffic steigern. Gleichzeitig bringt die Umsetzung auch einige Herausforderungen mit sich.

Vorteile

• höhere Einnahmen durch bessere Monetarisierung von Werbeinventar
• effizientere Nutzung vorhandener Ressourcen wie Traffic oder Anzeigenflächen
• datenbasierte Optimierung von Anzeigenplatzierungen und Preisstrategien
• automatisierte Vermarktung über Programmatic Advertising und Real-Time-Bidding

Nachteile

• technische und organisatorische Komplexität bei der Implementierung
• Bedarf an Analyse-Tools und kontinuierlicher Datenüberwachung
• Abhängigkeit von Werbenetzwerken oder Programmatic-Plattformen
• mögliche Beeinträchtigung der Nutzererfahrung bei zu hoher Anzeigenbelastung