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(Bild: GettyImages/piola666)
Apps KI E-Commerce

Werben im Store: So wird deine App erfolgreich

Um Apps zu monetarisieren, wird gern auf Facebook oder Google geworben. Zusammen vereinen sie etwa 60 Prozent der mobilen Werbeausgaben auf sich. Aber auch abseits der Big Player gibt es Möglichkeiten, App-Nutzer zu gewinnen und deren Engagement zu fördern. Dazu muss man ein paar Tricks kennen.

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Derzeit buhlen etwa sechs Millionen Apps in den Stores von Apple und Google um die Aufmerksamkeit der Nutzer. Laut AppAnnie wurden 2017 weltweit - in den App-Stores von Apple und Google sowie in Drittanbieter-Stores für Android - über 86 Milliarden Dollar umgesetzt. Das entspricht etwas mehr als 74 Milliarden Euro.

In Deutschland haben die Nutzer derzeit durchschnittlich 90 Apps auf ihren Smartphones installiert. Doch jeder weiß es aus eigener Erfahrung: gerade einmal ein Drittel davon wird regelmäßig genutzt. Für App-Betreiber ist daher die Sichtbarkeit ihrer Apps in den App-Stores das große Ziel, weswegen Millionen in Werbung gesteckt werden. Um die Aufmerksamkeit der Nutzer zu erregen, lohnt sich etwas anderes noch viel mehr: eine regelmäßige Datenanalyse.

Genutzte Apps Quelle Bildrechte App Annie
Durchschnittliche Anzahl genutzter und installierter Apps pro Monat (Bild: App Annie)

Gut aussehen und am Anfang etwas mehr Gas geben

Um Nutzer für Apps zu gewinnen, braucht es eine smarte Verknüpfung aus Marketing, App-Design und Daten-Analyse. In den App Stores spielen die Sternebewertung, Nutzer-Reviews sowie gewählte Texte und Screenshots eine wichtige Rolle. Das beeinflusst direkt die Conversion Rate, das heißt die Anzahl der Downloads pro Nutzer, die die App-Seite sehen. Ferner ist das Ranking der App wichtig, denn ein gutes Ranking sorgt dafür, dass mehr Nutzer die App von selbst, also organisch, finden. Spezielle Boost- oder Burst-Kampagnen können kurzfristig für mehr Besucher und Downloads sorgen und damit auch für ein besseres Ranking und langfristig mehr organische Nutzer.

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Nutzer anhand von Daten finden

Sowohl bei Boost-Kampagnen als auch bei "normalen" Performance-Marketingkampagnen, wird Nutzern von Mobilgeräten Werbung für Apps angezeigt - entweder beim Browsen im Internet oder innerhalb anderer Apps. Auf der Publisher-Seite kosten Werbeeinblendungen je nach Platzierung beispielsweise einen Euro für tausend Einblendungen (CPM). App-Hersteller dagegen zahlen am liebsten performance-basiert, das heißt nur bei erfolgtem Download, zum Beispiel mit 10 EUR pro Download. Ist der Download nicht garantiert, besteht das Risiko, für Werbeeinblendungen zahlen zu müssen, aber eventuell keine Downloads und damit verbunden keine Vergütung zu bekommen.

Daher muss man sich genau überlegen, welchem Nutzer man welche Werbung anzeigen will. "Hier kommen historische Daten und Machine Learning zum Einsatz", erklärt Dr. Steffen Wachenfeld, Chief Product Officer bei WeQ, einem Start-up, das sich auf User Acquisition für Apps spezialisiert hat. "Man kann Computer lernen lassen, zum Beispiel auf welchen Betriebssystemversionen bestimmte Spiele gut konvertieren oder zu welchen Zeiten eine Shopping-App im Gegensatz zu einer Taxi-App heruntergeladen wird."

Anzeigen-Optik testen

Wenn klar ist, welchen Nutzern man wann eine bestimmte App ans Herz legen möchte, ist es wichtig, die Werbung selbst, das Creative, so ansprechend wie möglich zu gestalten. Die Creative-Optimization beschäftigt sich damit, wie ein Creative – egal ob Banner, Video oder Playable Ad – aussehen sollte, damit die Click-Through-Rate (CTR) und Conversion Rate (CR) besonders hoch sind. Schon bei einem einfachen Banner gibt es viele Variablen, die gegeneinander getestet werden können: die Farben, die Position von Text- und Bildelementen, die Key Visuals, der Call-to-Action etc.

Welche Kombinationen funktionieren, ist von Zielgruppe zu Zielgruppe unterschiedlich. Neben der klassischen Soziodemographie haben zudem auch Feiertage oder Events wie die Fußball-WM oder die Themenaffinität des Nutzers einen Einfluss auf den Werbeerfolg.

Datenflut bewältigen

Ist die Werbung geschaltet, laufen bei einer typischen Performance-Marketing-Firma in der Mobile-App-Welt pro Sekunde mehrere tausende Datenpunkte auf. Diese Daten müssen erst mal strukturiert und vorverarbeitet werden, sagt Wachenfeld. Dazu werden sie geordnet, einer statistischen Analyse unterzogen und mit weiteren Daten angereichert. Grundlegend ist beispielsweise die Ordnung nach IP-Adressen und darauf basierend eine Zuordnung von Ortsinformationen sowie eine Auswertung von Häufigkeiten bestimmter geografischer Bereiche. Wer es noch weiter treiben will, kann diesen Geodaten zeitabhängig weitere Informationen zuordnen wie zum Beispiel Wetterdaten. Dann lässt sich etwa eine Taxi-App genau dort bewerben, wo es gerade regnet und eine erhöhte Nachfrage herrscht.

Wichtiges von Unwichtigem unterscheiden

Uhrzeit, Feiertag, Bannerfarbe, Stadtteil, Browserversion oder Displaygröße - die Eigenschaften von Nutzern und die Kombinationsmöglichkeiten mit unterschiedlich aussehender Werbung zu verschiedenen Zeiten sind schier unendlich. Künstliche Intelligenz kann auch hier anhand von historischen Daten lernen und helfen, die richtigen Eigenschaften zu finden, weiß Wachenfeld, der KI-Experte von WeQ. Spezielle Algorithmen lassen relevante Merkmale über die Zeit an Bedeutung gewinnen, sodass diese für die Entscheidungen bei der Werbeausspielung immer wichtiger werden. Nicht relevante Merkmale lässt der Algorithmus langsam sterben, sodass anhand von weniger Eigenschaften schneller und einfacher entschieden werden kann, was Speicherplatz, Zeit und Geld spart.

Was ist normal?

Achtung: Wenn sich bisher beobachtete Muster plötzlich komplett ändern – wenn beispielsweise plötzlich doppelt oder nur noch halb so viele Downloads einer Wetter-App erfolgen – sollte sofort analysiert werden: Was ist da los? Kampagnenmanager schauen dann nach und werden vielleicht feststellen, dass ein Pferderennen in London stattfindet und alle wissen wollen, ob sie den Regenschirm brauchen. Oder - wenn die Downloadrate sinkt - kann eben auch ein technisches Problem vorliegen.

Um diese Aufgabe per Mustererkennung zu automatisieren, gilt es zu klären, was eigentlich normal ist. Dazu sieht man sich die Vergangenheit an und beobachtet Varianzen. Stellt man eine zu starke Abweichung zu den üblichen Varianzen fest, werden die Kampagnenmanager automatisch vom System benachrichtigt. Ist es zum Beispiel realistisch, dass ein Nutzer es schafft, in weniger als einer Sekunde eine größere App herunterzuladen und zu öffnen? Hier muss man nachforschen, ob dies eventuell gar kein echter Nutzer war, erklärt Dr. Wachenfeld. Auch wenn nach 1.000 begonnenen Downloads und einiger verstrichener Zeit kein einziger Nutzer die App geöffnet hat, ist das nicht normal. Dann gilt es herauszufinden, ob zum Beispiel der Download-Link defekt war oder ob auf dem Weg von der App über den App-Hersteller zum Werbungtreibenden die Post-Backs, also die Benachrichtigungen über erfolgte Installs, korrekt funktionieren.

Überwachung der Server

Zur Überwachung von Serverlandschaften hat das in Österreich gegründete Unternehmen Dynatrace kürzlich eine interessante Lösung auf seiner Hausmesse in Barcelona gezeigt. Das Unternehmen beschäftigt sich mit Application Performance Monitoring, also der Überwachung von IT-Systemen. Um das komplexe Zusammenspiel verschiedener Server und Systeme wie zum Beispiel App-Server und Payment-Server zu zeigen, hat Dynatrace seine IT-Landschaft in einer AR-Anwendung visualisiert. Vergleichbar ist das mit einer 3D-Landkarte, in die die Knotenpunkte der einzelnen Server wie kleine Kontinente in einer virtuellen Landschaft liegen. Für die Techniker wird durch die viusuelle Darstellung schneller ersichtlich, wo sich ein Fehler eingeschlichen hat und das Netzwerk lahmlegt. Das heißt wo die Bezahlung gerade nicht funktioniert, wo keine Ads mehr ausgespielt werden können oder wo gerade keine Downloads möglich sind – das ganze in Echtzeit und weltweit. Stellt man nur fest, dass sich in USA gerade kaum etwas tut in puncto App-Downloads muss aber nicht immer ein Netzwerkfehler Schuld sein – es kann auch einfach nur Nacht sein.

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