--- title: "Die Optimierung von bezahlten Keywords" date: "2011-11-17" tags: - "data-mapping" - "database-charts" - "database-reports" - "databasespy" - "mapforce" - "stylevision" description: Entdecken Sie, wie Sie mithilfe der Tools von Altova, einschließlich SQL-Abfragen und Datenbank-Mapping-Techniken, die Leistung von bezahlten Keywords effizient verwalten und aussagekräftige Berichte erstellen können. --- Status: #blog Tags: #data-mapping #database-charts #database-reports #databasespy #mapforce #stylevision Categories: [Altova](/blog/de/category/altova.md) # Die Optimierung von bezahlten Keywords Jeder, der sich mit bezahlten Keyword-Kampagnen beschäftigt, weiß, dass dies eine anspruchsvolle Aufgabe ist! Man kann sich in riesigen Berichten voller Rohdaten verlieren und schnell den Überblick verlieren. Bei Altova haben wir eine bessere Methode entwickelt, um die Leistungsdaten unserer Google Ads-Kampagnen zu analysieren und zu verwalten. Wir können die Daten kreativ auswerten, um: * Schnell Ergebnisse für Unterkategorien von Kampagnen zusammenzufassen, beispielsweise nach Produkt, geografischer Region oder einer anderen Gruppierung. * Leicht Trends im Zeitverlauf zu erkennen. Das untenstehende Diagramm veranschaulicht diese Vorteile, indem es Daten für ein einzelnes Altova-Produkt – SemanticWorks – aus mehreren Kampagnen über sechs einzelne Monate zusammenfasst. [![Diagramm zur Darstellung der Leistung von Schlüsselwörtern, erstellt mit DatabaseSpy](https://lh3.ggpht.com/-yMMFhKaKSUk/TsEyMl8Pz6I/AAAAAAAAAhs/VMs8ITL7enk/clip_image001_thumb.png?imgmax=800 "DatabaseSpy Keyword Performance chart")](http://lh3.ggpht.com/-5_M9E2IJeKA/TsEyMZJEp7I/AAAAAAAAAhk/OdNi4UKwEcA/s1600-h/clip_image001%25255B3%25255D.png) ## Der Anfang Wie viele andere Werbetreibende, die Keyword-Anzeigen schalten, haben wir Statistiken in Google Ads eingesehen, CSV-Dateien heruntergeladen und dann Stunden damit verbracht, die Daten in Tabellenkalkulationen zu bearbeiten und zu verändern, um die benötigten Informationen zu identifizieren und zu formatieren. Wir wollten eine direktere und detailliertere Auswertung der Leistung unserer Keywords, während wir gleichzeitig die volle Kontrolle über den Prozess behielten und alles intern verwalten konnten. SQL-Abfragen einer Datenbank mit Keyword-Statistiken bieten eine leistungsstarke und flexible Alternative. Im Folgenden erklären wir, wie das Datenbankdesign, die Datenzuordnung und die Berichtfunktionen des Altova MissionKit eingesetzt werden können, um eine Architektur zu erstellen, die eine effiziente Überwachung der Leistung bezahlter Keywords ermöglicht. ## Datenbankdesign Wir hatten die Wahl, eine Schlüsselwortdatenbank auf einer bereits im Unternehmen eingesetzten Datenbankplattform zu implementieren, eine abgespeckte Version einer kommerziellen Datenbank zu verwenden oder eine Open-Source-Datenbank einzusetzen. Da das Altova MissionKit mit SQL Server®, MySQL®, Oracle®, IBM DB2®, PostgreSQL®, Sybase® und Microsoft® Access® sowie anderen gängigen Datenbanken kompatibel ist, entschieden wir uns für SQL Server als unsere Datenbankplattform. Wir nutzten DatabaseSpy und den grafischen Datenbank-Design-Editor, um die unten gezeigte Tabelle zu erstellen. [![Grafische Tabellendesign-Funktionen in DatabaseSpy](https://lh3.ggpht.com/-BFYkOzdYvEA/TsEyNR4o4YI/AAAAAAAAAh8/uFoBA9mAqxE/clip_image002_thumb.png?imgmax=800 "DatabaseSpy graphical table design")](http://lh3.ggpht.com/-7ffrQK9RSsk/TsEyMwTiupI/AAAAAAAAAh0/JgKPtJKJl1c/s1600-h/clip_image002%25255B3%25255D.png) Die meisten Spalten entsprechen Feldern in einem Keyword-Bericht. Um mehrere Zeilen für jedes einzelne Keyword zu speichern – eine Zeile für jeden Monat der Statistik – enthält die Tabelle auch Spalten für den Monat und das Jahr. **Die Tabelle füllen** Die Online-Schnittstelle von Google Ads ermöglicht es Benutzern, Berichte über Keyword-Statistiken für bestimmte Zeiträume zu erstellen und diese als CSV-Dateien herunterzuladen. Wir haben einzelne CSV-Dateien heruntergeladen, die unsere Leistungsdaten für jeden einzelnen Monat enthielten. Wir haben MapForce verwendet, um die Werte aus den CSV-Dateien den Spalten in der Datenbanktabelle zuzuordnen und die Daten für Monat und Jahr für jede Zeile einzufügen. [![Schlüsselwort-Berichte in MapForce visualisieren](https://lh3.ggpht.com/-e5lbSynHAeU/TsEyOC65MUI/AAAAAAAAAiM/8eVx6YM_suU/clip_image003_thumb.png?imgmax=800 "MapForce database mapping")](http://lh3.ggpht.com/-Av7OpAZHJvI/TsEyNrhjcHI/AAAAAAAAAiE/gceuhWugGew/s1600-h/clip_image003%25255B3%25255D.png) Die String-Funktionen in der unteren Mitte des Zuordnungsdiagramms entfernen Prozentzeichen und Kommas aus Feldern, die wir als numerische Daten behandeln möchten. Durch diese Verarbeitung in der Zuordnung müssen wir die Spalten der Daten in den CSV-Dateien nicht vor dem Import bearbeiten. Da die CSV-Dateien für jeden Monat die gleiche Struktur haben, sind nur geringfügige Anpassungen der Zuordnung erforderlich, um die Daten für jeden neuen Monat zu importieren: Aktualisieren Sie die Konstanten oben, die die Startzeilen-ID, den Monat und das Jahr definieren. MapForce verarbeitet die Zuordnung mit seinem integrierten Ausführungsprogramm, liest die CSV-Eingabedaten und generiert SQL-INSERT-Anweisungen für jede Datenzeile. Anschließend ermöglicht MapForce den Benutzern, das gesamte generierte SQL-Skript auszuführen, indem sie auf ein Symbol in der Symbolleiste klicken oder eine Option im Menü "Ausgabe" auswählen [![MapForce-Skript zum Einfügen von Daten in eine Datenbank](https://lh4.ggpht.com/-y752gdsb-Yo/TsEyOoFYVLI/AAAAAAAAAic/f9vGFqBchO8/RunWithScriptNew_thumb.png?imgmax=800 "MapForce database insert script")](http://lh5.ggpht.com/-JYX4RKO1-VU/TsEyOfyeAXI/AAAAAAAAAiU/DPzfSRAzojE/s1600-h/RunWithScriptNew%25255B2%25255D.png) ## Abfragen der Datenbank Zurück in DatabaseSpy können wir die Datenbank über das Fenster für den SQL-Editor abfragen. Diese Abfrage zeigt die zehn Keywords mit der höchsten Leistung für SemanticWorks im Oktober 2011. Aus Gründen des Datenschutzes sind einige Felder in der Ergebnisübersicht ausgeblendet. [![Ergebnisse mit Tabelle](https://lh4.ggpht.com/-8UMIq-cmez4/TsEyPXLJ1mI/AAAAAAAAAis/O2y4e_u_dec/Results%252520with%252520table_thumb.png?imgmax=800 "Results with table")](http://lh6.ggpht.com/-KkK7_KSN5aE/TsEyPLPwH-I/AAAAAAAAAik/0IZWt0_oXmI/s1600-h/Results%252520with%252520table%25255B2%25255D.png) Um zusätzliche, interessante Ergebnisse zu erhalten, kann die SQL-Anweisung leicht angepasst werden. Beispielsweise kann die Zeile "ORDER BY" so geändert werden, dass die Ergebnisse nach den höchsten Kosten, der größten Anzahl von Klicks oder nach anderen Kriterien sortiert werden. Die "WHERE"-Anweisung kombiniert Daten aus mehreren Kampagnen. Das Schlüsselwort "LIKE" behandelt die Prozentzeichen um "SemanticWorks" als Platzhalter, um jede Kampagne zu finden, bei der "SemanticWorks" irgendwo im Namen vorkommt. Andere Abfragen könnten einen geografischen Identifikator wie "USA" oder "EU" hinzufügen oder nach einer völlig anderen Spalte wie "AnzeigenGruppe" suchen. Selbstverständlich hängen all diese Optionen von einem konsistenten und vorhersehbaren System zur Benennung von Kampagnen und AnzeigenGruppen ab. Wir haben ein DatabaseSpy-Projekt erstellt, um alle unsere bevorzugten SQL-Abfragen zu sammeln, damit sie einfach geteilt und wiederverwendet werden können. Hier ist die Abfrage, die wir verwendet haben, um die Grafik direkt in DatabaseSpy zu erstellen, die am Anfang dieses Beitrags angezeigt wird: [![Diagramm-Abfrageerfassung](https://lh4.ggpht.com/-M9XBs9uiO9E/TsEyQB4OAuI/AAAAAAAAAi8/dUALIUoyEvE/ChartQueryCapture_thumb.png?imgmax=800 "ChartQueryCapture")](http://lh4.ggpht.com/-98YNO4P9NbU/TsEyPydrfZI/AAAAAAAAAi0/YxBkFo_kg4I/s1600-h/ChartQueryCapture%25255B2%25255D.png) Diese Abfrage geht über einfache SQL-Berichte hinaus, indem sie Berechnungen auf einer Teilmenge der Daten durchführt und die Ergebnisse formatiert. ## Datenbankberichte Wir haben Berichte für das Führungsteam mit Altova StyleVision erstellt, basierend auf den Abfragen und Diagrammen, die wir zuvor in DatabaseSpy entworfen hatten. Wir haben einfach unsere Abfragen aus dem SQL-Editor von DatabaseSpy kopiert und sie als Quellen im Design-Überblick von StyleVision hinzugefügt. Durch das Speichern unseres Berichtdesigns in einer StyleVision SPS-Stylesheet-Datei ist es einfach, jeden Monat eine aktualisierte Version neu zu erstellen. Hier ist die HTML-Ausgabe für einen SemanticWorks-Bericht über Keyword-Trends, basierend auf der oben genannten Abfrage, wie sie im StyleVision-Vorschaufenster angezeigt wird: [![clip_image009](https://lh4.ggpht.com/-RTKWH0b7vpc/TsEyQ-I7ArI/AAAAAAAAAjM/B9rb3LxqwI0/clip_image009_thumb.png?imgmax=800 "clip_image009")](http://lh4.ggpht.com/-xa0MJV6MMQI/TsEyQgo8OiI/AAAAAAAAAjE/oBPXOuI1xmc/s1600-h/clip_image009%25255B3%25255D.png) Wenn Sie sich an die gängigen Empfehlungen für die Erstellung eigener bezahlter Keyword-Kampagnen halten, werden Sie segmentierte Kampagnen mit vielen kleinen, hochspezialisierten Anzeigengruppen erstellen. Möglicherweise werden Sie auch von der Menge an Daten in den AdWords-Berichten überwältigt. Wenn Sie die Verwaltung eigener Keywords so ausprobieren möchten, wie wir es hier beschrieben haben, steht Ihnen eine [voll funktionsfähige Testversion](https://www.altova.com/de/download-trial/) des Altova MissionKit zur Verfügung.