Wie ihr mit Google Data Studio schnell ein Google-Ads-Dashboard erstellt

Das erwartet euch in diesem Artikel

  • Wodurch erleichtert Google Data Studio bei Reportings die Arbeit?
  • Wie richtet ihr in drei Schritten ein Google-Ads-Dashboard ein?
  • Wann und wozu empfiehlt sich ein Executive Summary?

Google Data Studio ist ein tolles Tool, um Reportings zur Performance eigener Websites bzw. von Kunden-Websites zu erstellen. Etwa wenn es um den Erfolg von SEA- und SEO-Maßnahmen oder – wie in diesem Beitrag – speziell um Google Ads geht. Der Vorteil liegt hier wie dort klar auf der Hand: Statt euch mühselig durch riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen wühlen zu müssen, führt Google Data Studio die für euch relevantesten Informationen automatisiert zusammen.

Viele scheuen jedoch davor zurück, da Google Data Studio auf den ersten Blick recht komplex wirkt. In diesem Beitrag erfahrt ihr daher, wie man in wenigen Schritten ein Google-Ads-Dashboard erstellt.

Bonus: Executive Summary für eine besonders schnelle Übersicht aller Accounts.       

Google Ads: Effizienteres Arbeiten per Dashboard

Ihr kennt das sicherlich auch: Zu Beginn eines jeden Tages loggt ihr euch in den Google-Ads-Account ein und versucht euch einen Überblick zu verschaffen. Bei mehreren Konten oder im Falle einer Agentur mit einer Mehrzahl von Kunden nicht den Überblick zu verlieren, stellt definitiv eine Herausforderung dar. Um hier effizienter zu arbeiten und direkt einzusehen, auf welches Konto ihr euch zuerst fokussieren müsst, haben wir uns als Lösung für ein Dashboard entschieden.

Denn jeder Mitarbeiter hat mit Sicherheit seinen Verantwortungsbereich, Channels, die er im Blick haben muss, oder gar ein oder mehrere Konten. Was aber passiert, wenn dieser Kollege krank ist? Da kann es schnell mal sein, dass das Konto oder der Kunde für einen Tag untergeht, und man bekommt einfach nicht mit, dass es eventuell Einbrüche in der Performance gab. Oder ihr sollt euren Vorgesetzten Zahlen vorlegen. In all diesen Fällen bietet ein Dashboard eine strukturierte Übersicht der wichtigsten KPIs.

Bei uns beispielsweise läuft jeden Morgen ein Datenblatt pro Kunde durch, und wir erhalten so einen raschen Überblick über die gesamten Kundensituationen. Eine elegante und schnelle Lösung.

Step 1: Initiales Aufsetzen des Dashboards

Ihr geht auf Google Data Studio und klickt auf „Neuen Bericht starten“. Dann wählt ihr „Neue Datenquelle erstellen“, und in unserem Beispiel nehmt ihr Google Ads als Datengrundlage. Als nächstes müsst ihr lediglich das Konto wählen, wofür ihr das Dashboard erstellen wollt, und dann auf „Verbinden“ und “Zum Bericht hinzufügen” klicken, um alle Felder zu übernehmen – und los geht‘s.

Screenshot: Google Data Studio

Abb. 1: Erstellung eines Datenblatts mit Kontoverbindung (Screenshot Google Data Studio)

Jetzt liegt ein leeres Blatt vor. Um das Ganze dem Corporate Design anzupassen, bietet es sich an, das Firmenlogo darauf zu platzieren (siehe Abbildung 2).

Screenshot: Google Data Studio

Abb. 2: LEAP/Basic Template (Screenshot Google Data Studio).

Auch die Art und Farbe der Schrift sowie Felder oder Graphen lassen sich dem Corporate Design anpassen, indem man den entsprechenden Farbcode hinterlegt.

Step 2: Wahl der KPIs und Darstellung der Daten

Nachdem das Template steht, ist es nun an der Zeit, sich zu überlegen, welche wichtigsten KPIs angezeigt werden sollen und welcher Zeitraum sinnvoll ist. Die Frage, die man sich dabei stellen sollte, lautet: Für wen ist dieses Dashboard gedacht? Für mich selbst zur Übersicht? Für den Vorgesetzten? Je nachdem, für wen es ausgelegt ist, variieren mit großer Wahrscheinlichkeit auch die angezeigten KPIs sowie der Detailgrad der Werte.

Gängige Werte sind zum Beispiel die Anzahl der Conversions, die Kosten und der Cost-per-Acquisition (CPA) bzw. die Kosten-Umsatz-Relation.

Für eine schnelle Übersicht bieten sich die Werte des Vortages an: Fiel ein Wert beispielsweise prozentual gesehen sehr stark ab? Dann ist das schon einmal ein erster Indikator dafür, dass vielleicht etwas schiefgelaufen ist, und man kann so direkt in das Konto gehen und eine Analyse beginnen.

Nachdem ihr euch für KPIs entschieden habt, ist die nächste Überlegung, wie ihr die Daten dargestellt haben wollt.

Unter dem Reiter „Einfügen“ bietet sich euch eine Vielzahl von Optionen.

Eine Tabelle ist natürlich praktisch: Ihr definiert schnell die Spalten und könnt auch gleich noch einen Vergleichszeitraum auswählen – und fertig ist die Übersicht. So seht ihr sofort die prozentuale Verbesserung oder Verschlechterung zum Vergleichszeitraum, der mit einem Pfeil nach oben bzw. unten dargestellt wird. Auch die Farbe des Pfeils könnt ihr selbst definieren, so dass bei einem Anstieg der Conversion-Anzahl die Veränderung beispielsweise in grün ausgespielt wird (siehe Abbildung 3).

Screenshot: Google Data Studio

Abb. 3: Tabellenansicht (Screenshot Google Data Studio).

Step 3: Feinjustierung der Tabellenansicht

Die Tabellenansicht hat jedoch einen Nachteil: Wenn man einstellt, dass eine positive Veränderung grün erscheinen soll, so wird diese Einstellung für alle Veränderungen innerhalb dieser Tabelle angewendet. Und genau das wollen wir nicht. Probleme kann es nämlich dann geben, wenn sich der CPA zwischendurch verändert.

Beispiel: Der ursprüngliche CPA vom Vergleichszeitraum betrug 10 Euro und der gestrige 15 Euro. Man musste gestern also 50 Prozent mehr für eine Aktion zahlen – „mehr“ ist so gesehen eine positive Veränderung. Daher wird uns ein nach oben zeigender grüner Pfeil angezeigt. In diesem Fall ist ein Anstieg des CPAs jedoch negativ für uns, da der Wert möglicherweise unseren maximalen Ziel-CPA übersteigt. Das heißt: Der Pfeil müsste demnach eigentlich rot hinterlegt sein, quasi als Warnfarbe, um uns auf dieses Problem aufmerksam zu machen.

Was also tun?

Man könnte etwa für jedes KPI eine andere Tabelle erstellen und die Pfeilfarbe nach der eigenen Logik anpassen. Viel eleganter und nicht allzu aufwändig ist es aber, stattdessen die „Kurzübersicht“ zu wählen (siehe Abbildung 4). Bei dieser Option wird ein kleines Feld mit dem KPI-Namen, dem Wert und der prozentualen Veränderung ausgespielt. Da für jedes KPI ein eigenes Feld nötig ist, kann man hier jeweils die Veränderung andersfarbig hinterlegen. Wie ihr in Abbildung 4 seht, wird sowohl der Anstieg der Conversion-Anzahl als auch der Rückgang des CPA-Werts grün dargestellt. Denn beides sind – trotz der numerisch negativen Entwicklung des CPAs – positive Veränderungen.

Screenshot: Google Data Studio

Abb. 4: Mit der Kurzübersicht lassen sich alle Veränderungen farblich anpassen (Screenshot Google Data Studio).

Als visuelle Ergänzung hierzu empfiehlt es sich, Diagramme zu integrieren. Vor allem über einen längeren Zeitraum hinweg lassen sich so schnell Trends, aber auch Anomalien erkennen. In Abbildung 5 ist exemplarisch eine Zeitreihe dargestellt.

Screenshot: Google Data Studio

Abb. 5: Das Zeitreihen-Diagramm ermöglicht einen schnellen Überblick zur Entwicklung (Screenshot Google Data Studio)

Auch hier könnt ihr den aktuellen Verlauf einer Entwicklung aus einem Vergleichszeitraum gegenüberstellen.

Und fertig ist euer Google-Ads-Dashboard!

Alles auf einen Blick: Das Executive Summary

Für gewöhnlich haben wir für interne Prozesse ein Datenblatt pro Kunde. Möchte man jedoch eine kurze Übersicht über mehrere Konten oder Kunden auf einem Datenblatt erhalten, so geht man im Grunde genommen genauso vor, wie zuvor beschrieben. Der einzige Unterschied ist, dass jedes Kurzübersichtsfeld mit einer anderen Datenquelle gefüttert wird.

Beispiel: Man will die Anzahl der Conversions, die Kosten und den CPA von Kunde x wiedergegeben bekommen. Dazu verknüpft man das Google-Ads-Konto von Kunde x. Neben dieser Darstellung sollen nun aber auch die entsprechenden Daten von Kunde y ausgespielt werden. Dann muss man hier lediglich die Datenbasis aus dem Google-Ads-Account von Kunde y verknüpfen. Da für die erste Darstellung initial ein anderes Konto verknüpft war, müsst ihr einfach nur zu „Daten“ gehen, die bestehende Datenquelle entfernen (siehe Abbildung 6) und statt derer eine neue hinzufügen.

Screenshot: Google Data Studio

Abb. 6: In diesem Fall wird „Google Ads“ entfernt und eine neue Datenbasis eingefügt (Screenshot Google Data Studio).

Et voilà: Dein Executive Summary ist bereit, präsentiert zu werden (siehe Abbildung 7). Und selbst wenn es nicht um verschiedene Kunden geht, sondern lediglich um mehrere interne Accounts, so funktioniert diese Methode doch stets bestens.

Screenshot: Google Data Studio

Abb. 7: Tabellen oder Kurzübersichten werden mit verschiedenen Datenquellen gefüttert, um Daten von mehreren Konten auf einem Datenblatt abzubilden (Screenshot Google Data Studio)

Tipp: Dank eines Add-ons (siehe Abbildung 8) kann man einstellen, in welchem Zeitabstand das nächste Datenblatt ausgespielt werden soll. So laufen alle Datenblätter kontinuierlich durch, ohne dass man selbst weiterklicken muss.

Screenshot: Google Data Studio

Abb. 8: Google Data Studio verfügt über ein nützliches Add-on zum kontinuierlichen Abspielen aller Datenblätter (Screenshot Google Data Studio)

Kurz zusammengefasst

Google Data Studio ist ein Powertool aus dem Hause Google, mit dem nicht nur simple Reportings erstellt werden können, sondern auch ein leistungsfähiges Dashboard „gebaut“ werden kann. Ohne großen Aufwand erhaltet ihr so einen schnellen Überblick über die von euch betreuten Google-Ads-Accounts bzw. Kampagnen. Zu Anfang wirkt das Ganze äußerst komplex, weshalb auch ich mich etwas davor gesträubt habe, Google Data Studio aktiv anzuwenden. Nimmt man sich jedoch kurz die Zeit und lernt die Logik dahinter kennen, so wird einem das allmorgendliche Durchklicken der Accounts später immens erleichtert.

Viel Spaß beim Ausprobieren!

Über den Autor

Monika Vo

Redakteurin
Ich bin Paid Marketing Consultant bei LEAP/ und kümmere mich um die 360° Strategieentwicklung bei Amazon Ads & Co.. In meiner Freizeit beschäftige ich mich mit den Themen Artificial Intelligence und der Programmiersprache Python, um den Fortschritt bezüglich Automatisierungen in der Marketing-Branche in Zukunft noch stärker vorantreiben zu können.