Case Study · Kanalerschließung
Native Ads Senken die Kosten pro Neukunde deutlich
Native Ads sind redaktionell eingebettete Anzeigen, die eher wie Empfehlungen wirken als klassische Werbung. Mit einem Testing-first-Ansatz bei Headlines, Visuals und Publisher-Auswahl haben wir sie als eigenständigen Performance-Kanal jenseits von Google und Meta aufgebaut. THREE.E hat Konzept, Testing-Steuerung und Auswertung verantwortet.
Ausgangslage
Im Display-Bereich fehlt oft der effiziente Neukunden-Kanal
Viele Unternehmen kämpfen mit steigenden Kosten in der Neukundengewinnung. Gerade im Display stellt sich die Frage, welcher Kanal wirklich neue Nutzer bringt, effizient und skalierbar. Native Ads bleiben dabei meist ungenutzt.
Kanal fehlt im Marketing-Mix
Native Ads fehlen in vielen Mediaplänen komplett und werden als Kanal nicht mitgedacht.
Keine differenzierte Optimierung
Wo Native läuft, fehlen oft differenzierte Creatives und echtes Plattformverständnis.
Vorschnelle Beurteilung
Schwache Ergebnisse werden dem Kanal zugeschrieben, obwohl gezieltes Setup und Steuerung fehlen.
Ergebnisse
10 % des Budgets. Über 50 % der neuen User. 80 % günstiger.
Für einen Kunden haben wir Native Ads gezielt getestet. Mit nur 10% des Display-Budgets haben wir über 50% der neuen User generiert. Und das bei einem 80% günstigeren Cost per New User als bei anderen Paid-Kanälen.
Budget vs. Wirkung
Anteil der Native Ads im Display-Bereich
Cost per New User
Native Ads gegen den Paid-Benchmark
Vorgehen
Was den Unterschied gemacht hat
Native Ads funktionieren nicht im Standard-Setup. Strategisch aufgesetzt werden sie zum effizienten Hebel für gezielte Skalierung, gerade bei begrenztem Budget.
01
Testing-First bei Headlines und Visuals
Jede Headline und jedes Visual gegen Varianten geprüft, bevor Budget draufläuft. Entscheidungen auf Daten, nicht auf Bauchgefühl.
02
Laufende Optimierung der Publisher-Ausspielung
Publisher und Platzierungen kontinuierlich nachgeschärft. Schwache Quellen raus, starke hoch.
03
Creatives, die wie Empfehlungen wirken
Formate, die im Umfeld nicht wie Werbung aussehen, sondern wie eine Empfehlung. Das hebt Qualität und senkt Streuverlust.
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THREE.E bringt KI-Kompetenz und Testing-Disziplin mit, um neue Formate schnell und belastbar zu validieren.