Steigerung der Traffic-Qualität: JobNinjas Einsatz von KI zur Optimierung der Marketing-Ausgaben

Die Herausforderung

In der Vergangenheit hat JobNinja wiederholt Auffälligkeiten in Google Analytics festgestellt. So wurden beispielsweise ungewöhnlich viele Besuche aus Irland festgestellt, obwohl der Markt hauptsächlich auf Deutschland ausgerichtet ist, sowie ein erheblicher Traffic-Zufluss von einer bestimmten Partnerseite.

Um eine hohe Qualität des Website-Verkehrs aufrechtzuerhalten, versucht JobNinja, seinen externen Traffic-Einkauf zu analysieren und zu optimieren. Das Unternehmen suchte nach einer Lösung, mit der es seinen Website-Traffic genauer untersuchen, bot-generierte Besuche identifizieren und die Traffic-Quellen verstehen konnte, um seine Marketingausgaben effektiv zu optimieren.

Das Problem

JobNinja, eine innovative Jobplattform, ist der Zeit immer einen Schritt voraus. Das Unternehmen setzt KI in verschiedenen Bereichen ein, und auch in diesem Fall war eine KI-basierte Lösung die logische Konsequenz. Folglich implementierten sie das fraud0-Tag auf ihrer Website.

JobNinja integrierte fraud0, um die Kontrolle über seine Daten wiederzuerlangen und genaue Einblicke in den Traffic der einzelnen Anbieter zu erhalten. Die Implementierung von fraud0 war einfach und erforderte nur eine Zeile Code. Die fortschrittlichen Algorithmen analysieren das Nutzerverhalten und Datenmuster, um ungültigen und minderwertigen Traffic, wie z. B. Bots, zu erkennen.

Die Analyse ergab die höchsten Bot-Raten in drei Paid-Marketing-Kanälen: Paid Search und zwei programmatische Display-Kampagnen. Alle drei Kampagnen verwendeten ein CPC-Modell (Cost-per-Click), was ein erhebliches Risiko darstellte, da JobNinja für schlechten Traffic bezahlte.

Die Lösung – Umverteilung der Werbebudgets

JobNinja kann diese Erkenntnisse nutzen, um seine Kanäle strategisch auf höherwertigen Traffic auszurichten. Sobald sie über eine ausreichende Datengrundlage verfügten, begannen sie mit der Optimierung. Dazu gehörte eine detaillierte Analyse des von den Partnern gelieferten Traffics. Die Daten wurden genutzt, um Gespräche mit diesen Partnern zu initiieren. Wenn sich die Qualität nicht verbesserte und der Bot-Traffic anhielt, wurde die Zusammenarbeit beendet und das Budget der identifizierten Kampagnen auf leistungsfähigere Kanäle und Partner umverteilt.

Außerdem wurden die IP-Adressen der identifizierten Bots zu den Blocklisten der Werbepartner hinzugefügt, um die Qualität des Traffics weiter zu verbessern.

Diese Maßnahmen führten zu einer Umverteilung von 250.000€ zugunsten von Kanälen mit höherwertigem menschlichen Traffic und zu einem Rückgang des IVT um 60%.

Die Zusammenarbeit von JobNinja mit fraud0 setzte einen neuen Standard für die Datenintegrität in der Recruiting-Branche. Dieser strategische Schritt hat nicht nur die Marktposition von JobNinja, sondern auch das Vertrauen der Nutzer gestärkt.