[Estudo de caso] Aumentando o desempenho do Google Shopping com DataFeedWatch

Problema I: feeds de produtos brutos trazendo resultados medíocres

Freqüentemente, recebemos novos clientes que possuem feeds de produtos intactos, o que significa que os títulos, descrições, tipo de produto, etc., não são editados. Por causa disso, a cópia que recebemos não é otimizada o suficiente para gerar um desempenho de campanha satisfatório.

Você pode se perguntar: “Por que otimizar meu feed de produtos? Meus anúncios de produtos estão sendo exibidos de qualquer maneira.”

Bem, um feed devidamente otimizado ajuda o Google a priorizar seus produtos devido a atributos como:

• Um título descritivo
• Uma descrição orientada nas características dos produtos
• Tipo de Produto
• Identificadores de produto como GTIN/SKU
• Cor
• Tamanho
• Gênero

Alimentar o Google com todas as informações possíveis sobre o que é o seu produto, como é usado, sua aparência (cor, tamanho, etc.), tudo se resumirá a determinar por que ele é mais adequado para uma determinada consulta de pesquisa.

Conforme mencionado anteriormente, um feed bem otimizado provavelmente levará a um desempenho melhor de uma campanha do Shopping do que seria com um feed não otimizado. Mas como podemos realmente usá-lo no KompetenceKanalen?

Geralmente o usamos como um substituto para as próprias regras de feed do Google Merchant Center, já que o DataFeedWatch oferece diversas maneiras de otimizar atributos e incluir ou excluir produtos de uma forma bastante personalizável. Decidimos dar a você, leitor, uma olhada em uma de nossas contas DataFeedWatch e como organizamos e otimizamos nossos atributos de título e GTIN.

Solução: otimização de título e GTIN

Otimização de título

Nosso cliente tinha produtos sem marca e tipo de produto no título, então criamos uma regra para adicioná-los.

Organizamos os novos títulos de forma que a marca viesse primeiro, depois o título original e, por fim, o tipo de produto. Para garantir que isso afetasse apenas o produto que não tinha o nome da marca, adicionamos um fator [Somente se]. Excluiu desta regra todos os produtos que já possuíam a marca indicada no título. Como toque final, adicionamos um fator [Else], que o renomeou de volta ao título original se nenhuma das regras acima tivesse qualquer efeito no título do produto.

Ao fazer isso dessa forma, garantimos que cada título problemático e/ou sem as informações adequadas recebesse o que precisava para ter o melhor desempenho possível.

Depois de enviarmos nosso feed otimizado para o Merchant Center do cliente, observamos um aumento nas conversões do Google Shopping de impressionantes 95,67% .

Otimização de GTIN

Se o atributo GTIN for preenchido incorretamente, seus produtos serão negados. É claro que isso significa que não há espaço para erros quando os atributos GTIN são preenchidos.

Os GTINs podem ter até 13 caracteres. Para evitar a possibilidade de erro, criamos uma regra para o atributo GTIN que exclui os números inseridos se eles tiverem menos ou mais de 13 caracteres. Ao adicionar isso, garantimos que nenhum produto seria negado por um GTIN muito longo ou muito curto. Preferimos ter um produto sem GTIN do que um produto negado.

Problema II: o ROAS não traz informações suficientes sobre o lucro das conversões

O ROAS tem sido a escolha estável de estratégia de lances automáticos para campanhas do Shopping e continua sendo. O único problema com o ROAS é não ter informações sobre o lucro real de uma conversão. Um ROAS de 800% pode parecer bom, mas se a margem de lucro desse produto não corresponder à meta de ROAS, o cliente não lucrará com o Google Ads.

Existe também uma estratégia POAS, que leva em consideração diversos custos, como custo de entrega, salário, custos fixos etc.

Na KompetenceKanalen, criamos uma maneira de poder licitar pelo lucro com a ajuda do retorno do investimento em publicidade. Como fazemos isso? Manteremos isso em segredo por enquanto, mas podemos mostrar como nos preparamos para que você possa obter margem de lucro em seu feed de produtos com a ajuda de um rótulo personalizado e do DataFeedWatch.

Usamos nossa própria estratégia de lance com fins lucrativos para um de nossos clientes, o que levou a um aumento de CTR, conversões, valor de conversão e ROAS. Em nada menos que dois meses conseguimos aumentar:

• CTR com 38,82%
• Conversões com 95,67%
• Valor de conversão com 139,85%
• ROAS com 29,11%

Solução: Calculando margens de lucro em feeds de produtos usando DataFeedWatch

Para poder calcular a margem de lucro de um produto no DataFeedWatch você precisa conseguir extrair o custo e o preço do produto do CMS do cliente. Realmente não importa se é com ou sem IVA, já que você pode subtrair o IVA dentro do DataFeedWatch. Neste exemplo extraímos o preço sem IVA, ao qual nos referiremos a partir de agora.

Esta etapa pode exigir algum trabalho manual por parte de seus clientes, já que o custo do produto geralmente não é uma caixa padrão para preencher.

Feito isso, podemos passar para o DataFeedWatch e calcular a margem de lucro.

Para obter a margem de lucro no feed de produtos, você precisará fazer isso em um rótulo personalizado de sua escolha. Depois de escolher um rótulo personalizado específico para trabalhar, você terá que seguir as etapas da imagem abaixo.

Renomeie para preço de venda sem IVA (que é o “pris uden moms” na imagem abaixo), para poder calcular a margem de lucro. Depois disso clicaremos em “Editar Valores”, que é o botão azul do lado direito.

Em seguida, veremos como inserir a porcentagem precisa da margem de lucro no feed.

Para poder alterar ou editar qual é o ‘preço sem IVA’, terá que escolher o tipo de mapeamento “Recalcular”. Isso permite que possamos usar o campo existente (pris uden moms) como base para nosso cálculo. Subtrairemos então o 'custo por item' e dividiremos pelo 'preço sem IVA' (pris uden moms). Este é o cálculo padrão para obter a margem de lucro de um produto.

Se você puxou o preço com IVA, é aqui que você terá que subtraí-lo. Faça isso adicionando uma nova regra em Editar Valores e multiplique por 0,20.

Importante: Isso deve ser feito antes dos demais cálculos e deve ser a primeira regra.

Exemplo Básico

Digamos que o nosso ‘preço sem IVA’ seja 100, o nosso custo seja 50, então o cálculo anterior resulta em 0,5. As próximas duas etapas são obter a margem de lucro em um número percentual completo, como 50%.

Usamos o mapeamento do tipo “Round”, com entrada 2, para obter apenas 0,50, e não 0,501893. Em seguida, multiplicamos por 100 para obter a porcentagem.

Os outros dois fatores para nossa regra são [Somente SE] o custo por item for maior que 0 e um fator [Else] que adiciona um valor estático se as regras acima falharem.

Como o DataFeedWatch busca e carrega seu feed todos os dias, como faria com uma configuração normal de CMS para GMC, todos os produtos futuros serão automaticamente carregados e categorizados em seus respectivos grupos de margem de lucro. Isso significa que a configuração desse cálculo de margem de lucro é uma tarefa única e não precisará ser feita sempre que novos produtos entrarem em seu feed.