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Daten zur bezahlten Suche
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Das Google-Suchvolumen (Google Query Volume, GQV) ist oft ein wichtiger Störfaktor zwischen Media und Umsatz. Das gilt insbesondere für die bezahlte Suche, da das Suchvolumen unter bestimmten Kampagneneinstellungen, etwa wenn die Budgetobergrenze dies nicht verhindert, das Anzeigenvolumen beeinflussen kann. Wenn das GQV ein Störfaktor ist, müssen Sie es kontrollieren, um unvoreingenommene kausale Schätzungen für alle Media zu erhalten, mit denen es in Verbindung steht. Andernfalls kann es zu einer Überschätzung der kausalen Wirkung von bezahlten Suchkampagnen führen.
Meridian bietet eine einfache Lösung, da Daten zum GQV als Kontrollvariable einbezogen werden können. Beachten Sie die folgenden Empfehlungen:
Am besten skalieren Sie Daten zum GQV nach der geografischen Bevölkerung. Dazu können Sie das Argument control_population_scaling_id verwenden.
Bezahlte Suchkampagnen, die auf markenspezifische Suchanfragen ausgerichtet sind, unterscheiden sich stark von solchen mit Targeting auf allgemeinere produktbezogene Suchanfragen. Es empfiehlt sich, diese Kampagnen als separate Media-Channels in das Modell aufzunehmen.
Markenspezifische Keyword-Kampagnen werden häufig anhand von Klicks modelliert, da sie den direkten Webtraffic steigern sollen. Für andere Kampagnen werden oft Impressionen verwendet, da diese auch dann effektiv sein können, wenn sie nicht zu einem Klick führen.
Am besten beziehen Sie die Anzahl von Anfragen ein, die den Suchanfragen entsprechen, auf die die einzelnen Media-Channels für die bezahlte Suche, die im Modell enthalten sind, ausgerichtet sind. Wenn beim MMM beispielsweise markenbezogene bezahlte Suche und allgemeine bezahlte Suche als separate Media-Channels berücksichtigt werden, sollten Sie auch das markenspezifische GQV und allgemeine GQV als zwei separate Kontrollvariablen einbeziehen.
Weitere Informationen finden Sie unter Suchvolumen als Kontrollvariable einbeziehen.
Daten zu GQV, bezahlter Suche und Häufigkeit sowie andere Google-bezogene Daten für Ihre Organisation können Sie über die MMM Data Platform von Google abrufen. Informationen zum Zugriff auf diese Daten finden Sie unter MMM Data Platform verwenden.
Klicks oder Impressionen für Suchanzeigen verwenden
Wenn Sie entscheiden, ob Sie Klicks oder Impressionen für Suchanzeigen verwenden möchten, sollten Sie folgende Aspekte berücksichtigen:
Die Entscheidung zwischen Klicks und Impressionen hat zwar Auswirkungen, die Messpartner sind sich jedoch weder untereinander noch intern einig, welche Option die beste ist.
Als Werbetreibender sollten Sie überlegen, was Sie besser kontrollieren können. Weil das Modell Aufschluss darüber gibt, wie sich die Media-Ausführung (nach Klicks oder nach Impressionen definiert) auf einen KPI auswirkt, haben Sie mit einer Variablen, über die Sie mehr Kontrolle haben, auch mehr Kontrolle über die Auswirkungen auf den KPI.
Klicks sind mit größerer Wahrscheinlichkeit mit dem KPI korreliert, Impressionen eher mit dem GQV. Markenspezifische Keyword-Kampagnen werden häufig anhand von Klicks modelliert, da sie den direkten Webtraffic steigern sollen. Für andere Kampagnen werden oft Impressionen verwendet, da diese auch dann effektiv sein können, wenn sie nicht zu einem Klick führen.
Sofern nicht anders angegeben, sind die Inhalte dieser Seite unter der Creative Commons Attribution 4.0 License und Codebeispiele unter der Apache 2.0 License lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in den Websiterichtlinien von Google Developers. Java ist eine eingetragene Marke von Oracle und/oder seinen Partnern.
Zuletzt aktualisiert: 2025-08-04 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eGoogle Query Volume (GQV) can significantly influence the relationship between media and sales, especially for paid search, and should be controlled for in Marketing Mix Models to obtain accurate causal estimates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMeridian allows incorporating GQV as a control variable, recommending scaling it by geo population and separating brand-specific and generic paid search campaigns.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhen modeling paid search, consider using clicks for brand-specific campaigns to capture direct web traffic and impressions for generic campaigns to account for potential view-through effects.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccess Google-related data, including GQV, through the Google MMM Data Platform for comprehensive analysis and model building.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Paid search data\n\nGoogle Query Volume (GQV) is often an important confounder between media and\nsales. This is particularly true for paid search because query volume can drive\nad volume under certain campaign settings, such as when the budget cap does not\nprevent it. When GQV is a confounder, you must control for it to get unbiased\ncausal estimates for any media it confounds with. Failing to control for GQV can\nlead to overestimation of the causal effect of paid search.\n\nMeridian offers a simple solution in that GQV data can be included as a\ncontrol variable. Consider the following recommendations:\n\n- It is best to scale GQV data by geo population. This can be done with the\n `control_population_scaling_id` argument.\n\n- Paid search campaigns that target brand-specific queries are very different\n from those that target more generic product related queries. It is best to\n include these campaigns as separate media channels in the model.\n\n- Brand-specific keyword campaigns are often modeled using clicks because they\n are intended to drive direct web traffic. Other campaigns are often modeled\n using impressions because impressions can be effective even when they don't\n result in a click.\n\n- It is best to include query counts that correspond to the queries targeted\n by each paid search media channel included in the model. For example, if the\n MMM includes **Brand-specific paid search** and **Generic paid search** as\n separate media channels, then it is advisable to include\n **Brand-specific GQV** and **Generic GQV** as two separate control\n variables.\n\nFor more detailed considerations, see [Including query volume as a control\nvariable](/meridian/docs/advanced-modeling/control-variables#including-query-volume).\n\nGQV, paid search, frequency, and other Google-related data for your organization\ncan be obtained from the Google MMM Data Platform. For information about\naccessing this data, see [Use MMM Data\nPlatform](/meridian/docs/basics/using-mmm-data-platform).\n\nUsing clicks or impressions for search ads\n------------------------------------------\n\nWhen you are deciding whether to use clicks or impressions for search ads,\nconsider the following:\n\n- Deciding between clicks and impressions does have an effect, but there is no\n consistent perspective across, or even within, measurement partners on which\n input is best.\n\n- As an advertiser, consider what you have more control over. Because the\n model tells you how media execution (whether defined by clicks or\n impressions) impacts a KPI, using a variable that you have more control\n over, in turn, gives you more control over impacting the KPI.\n\n- Clicks are more likely to be correlated with the KPI, while impressions are\n more likely to be correlated with GQV. Brand-specific keyword campaigns are\n often modeled using clicks because they are intended to drive direct web\n traffic. Other campaigns are often modeled using impressions because\n impressions might be effective even when they don't result in a click."]]
