Was ist ein Geo-Experiment?
Hätten die Leute auch ohne deine Anzeige gekauft? Das ist die teuerste Frage im Marketing, und deine Attribution beantwortet sie nicht. Ein Geo-Experiment schon.
Das Prinzip ist einfach. Du teilst ein Land in Regionen, die sich nicht überschneiden. In den Testregionen läuft die Kampagne normal, in den Kontrollregionen nicht, oder genau umgekehrt. Danach vergleichst du den Umsatz. Der Unterschied ist der Zusatzeffekt der Werbung, die Inkrementalität.
Der Clou: Du brauchst keine Cookies und keine Daten einzelner Personen. Es reicht, die Ergebnisse je Region zu kennen. Google hat die Methode 2011 beschrieben, Meta bietet mit GeoLift ein Open-Source-Werkzeug dafür an.
So läuft ein Geo-Experiment ab
Der Aufbau folgt immer denselben Schritten:
- Frage festlegen: Zum Beispiel: Was bringt mein Performance-Max-Budget zusätzlich?
- Regionen wählen: Test und Kontrolle sollen sich vorher ähnlich entwickelt haben.
- Laufzeit bestimmen: Meta rät zu mindestens einem vollständigen Kaufzyklus.
- Sauber schalten: Keine Sonderaktionen in nur einer Region.
- Auswerten: Ergebnis mit Intervall lesen, nicht als einzelne Zahl.
Als Ergebnis bekommst du meist den iROAS, also den zusätzlichen Conversion-Wert je zusätzlich ausgegebenem Euro.
Inkrementeller ROAS
iROAS = inkrementeller Conversion-Wert ÷ inkrementelle Kosten
Beispiel: 20.000 € Zusatzumsatz bei 10.000 € Zusatzkosten → iROAS = 2
Eine Pitch-Vorlage von Google nennt 3 bis 8 Wochen Testdauer. Das ist eine Orientierung und keine Regel. Feste Mindestwerte für Budget oder Regionen nennen weder Google noch Meta in ihrer Dokumentation.
Beispiele aus der Praxis
Das bekannteste Beispiel kommt von eBay, und es tat weh. Dazu ein aktuelleres von Google.
Fall A · Paid Search
eBay, USA, 2012
68
Regionen ohne Gebote
60
Tage Testdauer
Nur +0,66 % Umsatz durch die Non-Brand-Anzeigen
ROI laut Experiment −63 %. Bei Neukunden war der Effekt am größten.
Fall B · Performance Max
Händler JYSK
3 %
zusätzlicher Umsatz
7,7
iROAS
Der kleine Lift rechnet sich trotzdem
Angabe aus einem Google-Datenblatt, Laufzeit und Land sind nicht genannt.
Spannend an eBay: Einfache Auswertungen versprachen einen ROI von weit über 1.000 %. Erst das Experiment zeigte, dass die meisten Klicks auch ohne Anzeige gekommen wären. Das lässt sich nicht eins zu eins übertragen. Die Forscher sagen selbst, dass unbekannte Händler stärker profitieren können.
Häufige Fehler
Fehler 1 · Zu wenig Volumen
Ist das normale Rauschen größer als der erwartete Lift, bleibt das Ergebnis offen. Google zeigt vorab einen Machbarkeitsstatus. Bei „Low“ rät Google von der Studie ab.
Fehler 2 · Streuung über Grenzen
Menschen pendeln, Anzeigen rutschen über Regionsgrenzen. Google zieht seine Testgebiete deshalb durch dünn besiedelte Zonen und vermeidet Pendlerstrecken. Selbst bei eBay lief wegen Standortfehlern noch Umsatz in den Testregionen auf.
Fehler 3 · Zu kurz testen
Wer zehn Tage testet, aber einen Kaufzyklus von sechs Wochen hat, misst fast nichts. Plan die Laufzeit nach dem Kaufzyklus und warte bis zum Ende, statt zwischendurch zu entscheiden.
Fehler 4 · Nur den Punktwert lesen
Das Ergebnis ist eine Spanne. Bei eBay reichte das Intervall des ROI von −124 % bis −3 %. Eine einzelne Zahl ohne Intervall gaukelt Genauigkeit vor. Und eine Filialaktion in nur einer Testregion kann alles verzerren.
Wann lohnt sich ein Geo-Experiment?
Stark ist die Methode dort, wo Tracking nicht hinkommt: Offline-Umsatz im Laden, Kanäle ohne Klick, Märkte mit vielen abgelehnten Cookies. Wo personenbasierte Tests möglich sind, sind sie laut Meta präziser. Geo-Experimente sind also die Alternative, wenn das nicht geht.
Google bietet die Methode als „Conversion Lift based on geography“ in Google Ads an, nicht in allen Konten und über einen Ansprechpartner. Wer es selbst machen will, nimmt GeoLift von Meta oder CausalImpact von Google. Beide brauchen Grundkenntnisse in der Programmiersprache R.
Häufige Fragen
Wie lange muss ein Geo-Test laufen?
Mindestens einen vollständigen Kaufzyklus, so rät es Meta. Eine Vorlage von Google nennt 3 bis 8 Wochen als Orientierung. Dazu kommen Planung und Auswertung, Google rechnet insgesamt mit 5 bis 11 Wochen.
Wie viele Regionen brauche ich?
Eine feste Zahl nennen weder Google noch Meta. Entscheidend ist, dass Test und Kontrolle sich vorher ähnlich verhalten und genug Volumen haben. Das Beispiel von Meta arbeitet mit 40 US-Städten, Google-Studien mit 60 bis 105 Regionspaaren.
Was ist der Unterschied zu Conversion Lift?
Klassischer Conversion Lift teilt Personen innerhalb einer Plattform. Das Geo-Experiment teilt Regionen. Es ist weniger präzise, funktioniert dafür ohne Personendaten und kann auch Offline-Umsatz erfassen.
Geht das ohne Cookies?
Ja, das ist der große Vorteil. Du brauchst nur Umsätze oder Conversions je Region, also aggregierte Daten. Ob dabei personenbezogene Daten verarbeitet werden, hängt von deiner Datenquelle ab.
Geht das auch für kleine Unternehmen?
Schwierig. Mit wenig Volumen geht der Effekt im Rauschen unter. Für eine kleine Region lohnt eher ein einfacher Vorher-nachher-Vergleich, auch wenn der weniger aussagekräftig ist.
