Searchmind ist eine Digital Marketing Agentur mit Sitz in Dänemark mit über 15 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung eines breiten Spektrums von Online-Suchdiensten. Wir konzentrieren uns auf die Steigerung des Traffics und der Verkäufe unserer E-Commerce-Kunden - unser oberstes Ziel ist es, unsere Kunden mit einem hohen Kampagnen-ROI zufrieden zu stellen.
Bei der Verfolgung dieses Ziels sind wir auf gewisse Hindernisse gestoßen, wenn es um den Aufbau einer erfolgreichen Google-Shopping-Kampagne geht.
Wir haben festgestellt, dass der Produkt-Feed ein entscheidendes Element einer erfolgreichen Kampagne ist und daher richtig optimiert werden muss - um als solide Grundlage zu dienen.
Bei der Arbeit mit Product Listing Ads haben wir im Laufe der Jahre viele Abhängigkeiten zwischen den im Produktfeed bereitgestellten Daten und der Kampagnenleistung entdeckt.
Eine der besonders interessanten Erkenntnisse (die zufällig auch einer der lukrativsten Bereiche ist, um Zeit mit der Optimierung verbringen) ist, dass KEYWORDS eine große Rolle spielen.
Auch wenn Google Shopping das Bieten auf bestimmte Suchbegriffe nicht erlaubt, wie es bei den ‘Search Ads' der Fall ist, es gibt immer noch Platz und Bedarf, um sie bereitzustellen.
Bei Searchmind erreichen wir dies durch 2 Feed-Attribute: title und product_type.
Wir haben Hunderte von Google Shopping-Kampagnen analysiert und festgestellt, dass direkt nach dem Bild, der Titel der wichtigste Teil Ihrer Verkaufssanzeige ist, die, wenn sie verbessert wird, eine unmittelbare Auswirkung auf die Leistung der Verkaufskampagne hat.
Unsere Kunden stellen uns in der Regel die aus dem Shop exportierten Dateien im csv-, txt- oder xml-Format zur Verfügung. In vielen Fällen finden wir unzureichende Titel vor - fehlende durchsuchbare Informationen wie: Farbe, Produkttyp oder sogar Marke. Das macht die Titel nicht nur weniger ansprechend, sondern verringert auch unsere Chancen, Anzeigen für spezifische Anfragen mit hoher Kaufabsicht zu zeigen.
Im Mai 2018 hatte der Kunde eine CTR von 1,09% und eine Bounce-Rate von 48,70% von Google Shopping.
Im Mai 2019 hatte der Kunde eine CTR von 1,50% und eine Bounce-Rate von 44,16% von Google Shopping.
Das ist ein Anstieg der CTR um 38,42% im Vergleich zum Vorjahr und die Bounce-Rate sank um 9,32% ohne Änderung der Website.
Besser noch, die Konversionen stiegen um 93,65% und die Konversionsrate ging von 5,11% auf 8,40%, was einer Steigerung von 64,38% entspricht.
Zurück zum Anfang oder laden Sie die vollständige Anleitung zur Datenfeed-Optimierung herunter.
Product_type ist ein Attribut, das wir versuchen, in jeden Produkt-Feed einzubauen, da wir bemerkt haben, dass es uns ein paar mehr Möglichkeiten gibt, unsere Anzeigen vor das richtige Publikum zu bringen.
In DataFeedWatch fügen wir mehrere 'product_type' Felder in den Feed ein (Sie können bis zu 10 hinzufügen), wobei jedes ein anderes, hoch relevantes Keyword für das Produkt unseres Kunden enthält.
Wir haben festgestellt, dass die beste Praxis darin besteht, einen mehrschichtigen Produkttyp anzubieten, zum Beispiel:
Men’s -> Tights/Trunks -> JBS Tights
Das Einreichen von detaillierten Produkttypen, wie oben beschrieben, macht es für Google einfacher, die Besonderheiten eines Produkts zu verstehen.
Zurück zum Anfang oder laden Sie die vollständige Anleitung zur Datenfeed-Optimierung herunter.
Die von uns beschriebenen Strategien sind einfach umzusetzen und helfen uns, die Produkte unserer Kunden dem bestmöglichen Publikum zu präsentieren, was einen großen Beitrag zu einer erfolgreichen Verkaufskampagne leistet.
Dank dessen konnten wir die Sichtbarkeit, den Traffic auf den Produktseiten und - was am wichtigsten ist - den Umsatz für unsere Kunden steigern.
Wir nutzen DataFeedWatch in unserer täglichen Arbeit mit Produkt-Feeds - das Tool erlaubt uns, wichtige Optimierungen selbst vorzunehmen, ohne unsere Kunden oder Entwickler um modifizierte Daten-Feeds bitten zu müssen. Ohne das Hin und Her können wir Zeit sparen, die wir direkt in die Kampagnenoptimierung investieren - was uns und unsere Kunden noch zufriedener macht.
Zurück zum Anfang oder laden Sie die vollständige Anleitung zur Datenfeed-Optimierung herunter.
