Adobe Marketing Campaign Analytics verbindet sich über Adobe Experience Platform Paid Media-Connectoren und ETL-Partner mit Paid Media-Daten. So könnt ihr Performance-Daten von führenden Such-, Social-, Programmatic- und Retail Media-Plattformen einbinden. Die spezifische Abdeckung hängt von eurer Connector-Konfiguration ab. Das System ist darauf ausgelegt, große Netzwerke wie Google Ads, Meta-Präsenzen und andere Top-Werbeplattformen zu unterstützen, sobald diese Integrationen aktiviert sind.
Adobe Marketing Campaign Analytics nutzt ein gemeinsames Cross-Channel-Schema zur Normalisierung von Publisher-Daten – standardisiert werden Ausgaben, Impressionen, Klicks, Conversions und wichtige Metadaten wie Kampagne, Kanal und Kreativinhalte. So können Marketing-Fachleute die Performance „auf Augenhöhe“ plattformübergreifend vergleichen und alles in konsistente, Führungsebene-taugliche Ansichten zusammenfassen.
Sobald Paid Media-Quellen verbunden und validiert sind, beginnt Adobe Marketing Campaign Analytics mit der Aufnahme und Harmonisierung der Daten im geplanten Aktualisierungsrhythmus. Teams können normalerweise sofort mit der Erkundung einheitlicher Performance-Ansichten beginnen, sobald die ersten vollständigen Datenladungen verarbeitet sind – ohne benutzerdefinierte Modellierung oder SQL.
Adobe Marketing Campaign Analytics verknüpft Medienausgaben und Exposure-Metriken mit nachgelagerten Ergebnissen – wie Conversions, Umsatz oder Pipeline – um KPIs wie ROI, ROAS und Kosten pro Ergebnis nach Kanal, Kampagne und Publisher zu berechnen. In erweiterten Konfigurationen kann es auch KI-gestützte Messmodelle von Adobe Mix Modeler nutzen, um die zusätzlichen Auswirkungen von Paid Media auf Geschäftsergebnisse zu schätzen.
Durch die Vereinheitlichung von Paid-, Owned- und Earned-Marketing-Daten zeigt Adobe Marketing Campaign Analytics, welche Kanäle und Kampagnen die stärksten Ergebnisse erzielen und wo die Performance nachlässt. Marketing-Fachleute können Publisher, Taktiken und Zielgruppen nebeneinander vergleichen und diese Erkenntnisse – optional kombiniert mit Planungsfunktionen in Mix Modeler – nutzen, um Budgets zu verschieben und Kampagnen über den gesamten Trichter zu optimieren.