Das ist die eigentliche Geschichte hier. Nicht, ob ChatGPT Anzeigen verkaufen kann. Das kann es eindeutig. Die Frage ist, ob es die Messungsebene aufbauen kann, die diese Anzeigen in gro\u00dfem Umfang kaufenswert macht. Und im Moment lautet die Antwort, dass das niemand wei\u00df, weil die Daten noch nicht vorhanden sind. <\/p>\n\n
Lesen Sie mehr auf Search Engine Land: ChatGPT-Anzeigen-Pilotprojekt l\u00e4sst Werbetreibende ohne Nachweis des ROI zur\u00fcck<\/a><\/p>\n\n Fr\u00fche Teilnehmer am ChatGPT-Anzeigenpilotprogramm erhalten w\u00f6chentlich eine CSV-Datei. Klicks. Eindr\u00fccke. Das war's auch schon. Keine Click-Through-Rate-Benchmarks, kein Conversion-Tracking, keine Viewability-Scores. Die Deals werden manuell ausgehandelt, durch Anrufe und E-Mails. <\/p>\n\n In einem Test erreichte ein Kunde eine Klickrate von 0,91\u202f%<\/a>, verglichen mit einem Benchmark von 6,4\u202f% f\u00fcr die traditionelle Google-Suche im selben Sektor. Ein separater Unternehmenswerbetreibender hatte nach mehreren Wochen nur 3\u202f% eines Budgets von 250\u202f000\u202f$ verwendet, teilweise aufgrund eines Reporting-Fehlers, der die Sichtbarkeit ihrer eigenen Daten blockierte. <\/p>\n\n Das fehlende St\u00fcck ist nicht \u00fcberraschend, wenn Sie sich \u00fcberlegen, wie dieser Kanal funktioniert. Google hat nicht nur ein Werbenetzwerk aufgebaut. Sie haben Analytics, Tag Manager, BigQuery-Pipelines und Attributionsmodelle entwickelt, denn Anzeigen lohnen sich nur, wenn Sie beweisen k\u00f6nnen, dass sie funktionieren. Die Messinfrastruktur entstand parallel zum Anzeigenprodukt und in vielerlei Hinsicht sogar davor. OpenAI hat das Anzeigenprodukt zuerst auf den Markt gebracht, w\u00e4hrend die Messinfrastruktur noch in der Entwicklung begriffen<\/strong> ist. <\/p>\n\n Zumindest muss jede Werbeplattform, die innerhalb einer konversationellen Schnittstelle arbeitet, diese offenlegen:<\/p>\n\n Die interessantere Frage ist, was danach kommt. Wird OpenAI irgendwann Absichtsklassifizierungen auf der Grundlage des Konversationskontextes aufdecken, also \"recherchieren\", \"vergleichen\", \"bereit zur Konversion\"? K\u00f6nnen Werbetreibende sehen, wie sich ein Gespr\u00e4ch \u00fcber mehrere Sitzungen hinweg um eine Marke oder ein Angebot gedreht hat? K\u00f6nnen Sie die Leistung danach segmentieren, was der Nutzer tats\u00e4chlich erreichen wollte? Diese Art von Signalen w\u00fcrde Sie n\u00e4her an so etwas wie Conversational Intent Analytics heranf\u00fchren: das Lesen von echten Verhaltenssignalen aus nat\u00fcrlichen Dialogen, anstatt die Absicht allein aus Klicks abzuleiten. Ob sich OpenAI in diese Richtung bewegt, ist noch offen. <\/p>\n\n Die Zuteilung in der Suche und in sozialen Netzwerken l\u00e4uft nach einem ziemlich stabilen Modell ab: Jemand klickt, er landet auf einer Seite, etwas passiert. Der Klick ist das Ereignis. Der Konversionspfad hat einen Anfang, den Sie identifizieren k\u00f6nnen. <\/p>\n\n ChatGPT durchbricht diese Einheit. Was traditionell sieben bis zehn Ber\u00fchrungspunkte in einem B2B-Kaufzyklus sind, kann auf einen einzigen asynchronen Gespr\u00e4chsfaden komprimiert werden. Und das \"Ziel\" nach einer Anzeigeninteraktion ist nicht immer eine Webseite. Manchmal plaudert der Benutzer einfach weiter. <\/p>\n\n Wo der ChatGPT-Verkehr in Ihren Analysen auftaucht, h\u00e4ngt davon ab, ob OpenAI den Referrer-Header beibeh\u00e4lt. Sie k\u00f6nnen chatgpt.com, openai.com oder direkt sehen, je nachdem, wie der Link innerhalb der Schnittstelle angezeigt wird. UTM-Parameter auf Klick-URLs sollten im Prinzip funktionieren, aber Anzeigenumgebungen, die innerhalb von KI-generierten Antworten gerendert werden, geben URL-Parameter nicht immer sauber weiter. <\/p>\n\n Selbst mit einer korrekten Quelle ist die Zuordnung auf Kampagnenebene begrenzt. Welches Werbemittel hat die Sitzung ausgel\u00f6st? Welche Unterhaltung hatte die h\u00f6chste Kaufabsicht? Diese Fragen lassen sich mit einer w\u00f6chentlichen CSV-Datei nur schwer beantworten und sind mit clientseitigen Messungen allein fast unm\u00f6glich. <\/p>\n\n KI-Browser schaffen bereits eine Version desselben Problems, indem sie Empfehlungsdaten \u00e4ndern oder entfernen, bevor ein Besuch registriert wird. Wir haben hier beschrieben, wie sich dieses Muster auf die Zurechnung aus<\/a>wirkt. ChatGPT-Anzeigen f\u00fcgen ein \u00e4hnliches Problem zu einem bereits komplexen Bild hinzu. <\/p>\n\n Die gute Nachricht ist, dass die Tracking-Infrastruktur, die es wert ist, f\u00fcr ChatGPT-Anzeigen aufgebaut zu werden, dieselbe Infrastruktur ist, die die Messung in allen Kan\u00e4len verbessert, die Sie bereits betreiben. Die Investition ist nicht f\u00fcr den einmaligen Gebrauch bestimmt. <\/p>\n\n Client-seitiges Tracking h\u00e4ngt vom Abfeuern von JavaScript im Browser ab. Browser blockieren Skripte, Cookies laufen ab und manchmal werden Verweisdaten gel\u00f6scht, bevor eine Anfrage an Ihre Analyseplattform weitergeleitet wird. Bei einem Kanal, der Ihnen ohnehin schon wenig Daten liefert, wird das Bild mit jedem zus\u00e4tzlichen Fehlerpunkt un\u00fcbersichtlicher. <\/p>\n\nWas Werbetreibende jetzt tats\u00e4chlich bekommen<\/h2>\n\n
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<\/figure>\n\nWarum die Standardzuschreibung nicht ausreicht<\/h2>\n\n
Konversationen sind eine andere Einheit<\/h3>\n\n
Das Problem der \u00dcberweisungsquellen<\/h3>\n\n
Wie Sie das Tracking einrichten, bevor Sie diesen Kanal testen<\/h2>\n\n
Verschieben Sie Ereignisse auf die Serverseite<\/h3>\n\n
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