[Fallstudie] Steigerung der Google Shopping-Leistung mit DataFeedWatch

Problem I: Rohproduktzuführungen mit mittelmäßigen Ergebnissen

Wir gewinnen oft neue Kunden, deren Produkt-Feeds unverändert sind, d. h. die Titel, Beschreibungen, Produkttypen usw. sind alle unbearbeitet. Aus diesem Grund ist die Kopie, die wir erhalten, nicht gut genug optimiert, um eine zufriedenstellende Kampagnenleistung zu erzielen.

Sie fragen sich vielleicht: „Warum meinen Produkt-Feed optimieren?“ Meine Produktanzeigen werden trotzdem geschaltet.“

Nun, ein richtig optimierter Feed hilft Google dabei, Ihre Produkte aufgrund von Attributen wie den folgenden zu priorisieren:

• Ein beschreibender Titel
• Eine Beschreibung, die sich an den Eigenschaften der Produkte orientiert
• Produktart
• Produktkennungen wie GTIN/SKU
• Farbe
• Größe
• Geschlecht

Wenn Sie alle möglichen Informationen darüber in Google einspeisen, was Ihr Produkt ist, wie es verwendet wird, wie es aussieht (Farbe, Größe usw.), kommt es darauf an, herauszufinden, warum es besser für die jeweilige Suchanfrage geeignet ist.

Wie bereits erwähnt, führt ein gut optimierter Feed höchstwahrscheinlich zu einer besseren Leistung einer Shopping-Kampagne als mit einem nicht optimierten Feed. Doch wie nutzen wir es bei KompetenceKanälen eigentlich?

Wir verwenden es normalerweise als Ersatz für die eigenen Feed-Regeln des Google Merchant Center, da DataFeedWatch eine Vielzahl von Möglichkeiten bietet, Attribute zu optimieren und Produkte auf sehr anpassbare Weise einzuschließen oder auszuschließen. Wir haben beschlossen, Ihnen als Leser einen Einblick in eines unserer DataFeedWatch-Konten zu geben und zu zeigen, wie wir unsere Titel- und GTIN-Attribute organisieren und optimieren.

Lösung: Titel- und GTIN-Optimierung

Titeloptimierung

Unser Kunde hatte Produkte ohne Marke und Produkttyp im Titel, daher haben wir eine Regel erstellt, um diese hinzuzufügen.

Wir haben die neuen Titel so organisiert, dass zuerst die Marke kam, dann der Originaltitel und am Ende der Produkttyp. Um sicherzustellen, dass dies nur das Produkt betraf, dem der Markenname fehlte, haben wir einen [Nur wenn]-Faktor hinzugefügt. Es schloss alle Produkte von dieser Regelung aus, die den angegebenen Markennamen bereits im Titel trugen. Als letzten Schliff haben wir darauf geachtet, einen [Else]-Faktor hinzuzufügen, der es wieder in den ursprünglichen Titel umbenannte, wenn keine der oben genannten Regeln Auswirkungen auf den Produkttitel hatte.

Auf diese Weise stellten wir sicher, dass jeder Titel, der problematisch war und/oder dem die richtigen Informationen fehlten, das bekam, was er brauchte, um die bestmögliche Leistung zu erbringen.

Nachdem wir unseren optimierten Feed in das Merchant Center des Kunden hochgeladen hatten, verzeichneten wir einen Anstieg der Google Shopping-Conversions um satte 95,67 % .

GTIN-Optimierung

Wenn das GTIN-Attribut falsch ausgefüllt ist, werden Ihre Produkte abgelehnt. Dies bedeutet natürlich, dass es beim Ausfüllen der GTIN-Attribute keinen Spielraum für Fehler gibt.

GTINs können aus bis zu 13 Zeichen bestehen. Um der Möglichkeit von Fehlern entgegenzuwirken, haben wir eine Regel für das GTIN-Attribut erstellt, die die eingegebenen Zahlen löscht, wenn sie entweder kürzer oder länger als 13 Zeichen sind. Dadurch haben wir sichergestellt, dass keine Produkte jemals durch eine zu lange oder zu kurze GTIN abgelehnt werden. Wir hätten lieber ein Produkt ohne GTIN als ein abgelehntes Produkt.

Problem II: Der ROAS bietet keinen ausreichenden Einblick in den Conversion-Gewinn

ROAS war und ist die stabile Wahl der automatisierten Gebotsstrategie für Shopping-Kampagnen. Das einzige Problem beim ROAS besteht darin, dass man keinen Einblick in den tatsächlichen Gewinn einer Conversion hat. Ein ROAS von 800 % mag gut klingen und aussehen, aber wenn die Gewinnspanne des jeweiligen Produkts nicht mit dem ROAS-Ziel übereinstimmt, wird der Kunde nicht von Google Ads profitieren.

Es gibt auch eine POAS-Strategie, die verschiedene Kosten berücksichtigt, wie z. B. Lieferkosten, Gehalt, Fixkosten usw.

Bei KompetenceKanalen haben wir eine Möglichkeit geschaffen, mit Hilfe der Rendite auf Werbeausgaben gewinnbringend bieten zu können. Wie machen wir es? Das behalten wir vorerst für uns, aber wir können zeigen, wie wir vorgehen, damit Sie mithilfe eines benutzerdefinierten Etiketts und DataFeedWatch die Gewinnspanne in Ihren Produkt-Feed integrieren können.

Für einen unserer Kunden haben wir unsere eigene Bid-for-Profit-Strategie eingesetzt, die zu einer Steigerung von CTR, Conversions, Conversion-Wert und ROAS führte. In nicht weniger als zwei Monaten konnten wir Folgendes steigern:

• CTR mit 38,82 %
• Conversions mit 95,67 %
• Conversion-Wert mit 139,85 %
• ROAS mit 29,11 %

Lösung: Berechnung der Gewinnmargen in Produkt-Feeds mit DataFeedWatch

Um die Gewinnspanne eines Produkts in DataFeedWatch berechnen zu können, müssen Sie die Produktkosten und den Produktpreis aus dem CMS des Kunden abrufen können. Dabei spielt es keine Rolle, ob mit oder ohne Mehrwertsteuer, da Sie die Mehrwertsteuer in DataFeedWatch abziehen können. In diesem Beispiel haben wir den Preis ohne Mehrwertsteuer ermittelt, auf den im Folgenden Bezug genommen wird.

Dieser Schritt erfordert möglicherweise einige manuelle Arbeit seitens Ihrer Kunden, da die Produktkosten normalerweise nicht in einem Standardfeld auszufüllen sind.

Nachdem dies erledigt ist, können wir zu DataFeedWatch wechseln und die Gewinnspanne berechnen.

Um die Gewinnspanne in den Produkt-Feed zu integrieren, müssen Sie dies in einem benutzerdefinierten Etikett Ihrer Wahl tun. Wenn Sie ein bestimmtes benutzerdefiniertes Etikett zum Arbeiten ausgewählt haben, müssen Sie die Schritte im Bild unten befolgen.

Benennen Sie den Namen in „Verkaufspreis ohne Mehrwertsteuer“ um (im Screenshot unten „pris uden moms“), um die Gewinnspanne berechnen zu können. Danach klicken wir auf „Werte bearbeiten“, die blaue Schaltfläche auf der rechten Seite.

Anschließend erfahren Sie, wie Sie den genauen Prozentsatz der Gewinnspanne in den Feed einfügen.

Um den „Preis ohne Mehrwertsteuer“ ändern oder bearbeiten zu können, müssen Sie den Zuordnungstyp „Neu berechnen“ auswählen. Dadurch können wir das vorhandene Feld (pris uden moms) als Grundlage für unsere Berechnung verwenden. Anschließend subtrahieren wir die „Kosten pro Artikel“ und dividieren durch den „Preis ohne Mehrwertsteuer“ (pris uden moms). Dies ist die Standardberechnung, um die Gewinnspanne eines Produkts zu ermitteln.

Wenn Sie den Preis inklusive Mehrwertsteuer berechnet haben, müssen Sie diese hier abziehen. Fügen Sie dazu unter „Werte bearbeiten“ eine neue Regel hinzu und multiplizieren Sie diese mit 0,20.

Wichtig: Dies muss vor den anderen Berechnungen erfolgen und sollte die erste Regel sein.

Grundlegendes Beispiel

Nehmen wir an, unser „Preis ohne Mehrwertsteuer“ beträgt 100, unsere Kosten betragen 50, dann ergibt die vorherige Berechnung 0,5. Die nächsten beiden Schritte bestehen darin, die Gewinnspanne in einem vollständigen Prozentsatz zu ermitteln, beispielsweise 50 %.

Wir verwenden den Mapping-Typ „Rund“ mit einer Eingabe von 2, um nur 0,50 und nicht 0,501893 zu erhalten. Anschließend multiplizieren wir mit 100, um den Prozentsatz zu erhalten.

Die beiden anderen Faktoren für unsere Regel sind [Nur WENN] die Kosten pro Artikel größer als 0 sind und ein [Sonst]-Faktor, der einen statischen Wert hinzufügt, wenn die oben genannten Regeln fehlschlagen.

Da DataFeedWatch Ihren Feed täglich abruft und hochlädt, wie es bei einem regulären CMS-zu-GMC-Setup der Fall wäre, werden alle zukünftigen Produkte automatisch hochgeladen und in ihre jeweilige Gewinnspannengruppe kategorisiert. Das bedeutet, dass die Einrichtung dieser Gewinnspannenberechnung eine einmalige Sache ist und nicht jedes Mal durchgeführt werden muss, wenn neue Produkte in Ihren Feed aufgenommen werden.