Wir arbeiten mit einer bekannten Sonnenbrillen-Firma zusammen, die originale, erschwingliche Sonnenbrillen in klassischem Stil und in einer breiten Palette von Farben anbietet.
Ihre Qualitätsbrillen beginnen bei nur $10. Sie befinden sich in San Diego, Kalifornien, und während ihre Sonnenbrillen zwar für jeden gemacht sind, neigt sich ihr Zielmarkt eher in Richtung der Millenials.
Während das Sonnenbrillenunternehmen mit Social- und E-Mail-Marketing sehr erfolgreich war, hatten ihre Google-Shopping-Anzeigen Mühe.
Die Lösung war eine Kombination aus Datenfeed-Optimierung durch DataFeedWatch und Keyword Optimierten Kampagnen, was zu einer signifikanten Steigerung von Traffic und Umsatz führte:
Dieses bekannte Sonnenbrillenunternehmen hat eine sehr starke Markenpräsenz, so dass viele ihrer markenbezogenen Kennzahlen stark waren.
Ihr organischer, Social Media und E-Mail-Traffic war erfolgreich, um die Anfangsverkäufe zu steigern, hohe Rücklaufquoten zu erzielen und hohe, lebenslange Werte zu erzielen.
Alle Daten zeigten, dass Google Shopping ein profitabler Kanal sein sollte, aber das war es nicht...
Das Problem war, dass jedes Mal, wenn sie Gebote zur Steigerung des Traffics und zur Erzielung höherer Anzeigenpositionen abgegeben haben, ihr Gewinn deutlich gesunken ist.
Sie wussten, dass sie Geld auf dem Tisch liegen ließen, indem sie diesen Traffic nicht erfassten und wussten, dass sie bei einem Kanal mit hohem Volumen wie Google Shopping nicht aufgeben konnten.
Als wir uns tiefer in die Daten eingearbeitet haben, wurde uns klar, dass das wirkliche Problem darin bestand, dass sie kritischen, hohen ROI-Traffic verpassten, und dass sie zu viel Geld für allgemeinen Traffic ausgaben.
Unsere Analyse ergab, dass ca. 66% der Werbeausgaben für unprofitablen Traffic ausgegeben wurden, wobei es sich meist um Begriffe handelte, die sich auf andere irrelevante Marken bezog, Sonnenbrillenstile, die sie nicht verkaufen, und allgemeine Sonnenbrillenbegriffe, die sich nicht auf die Produkte des Unternehmens beziehen.
Während dieser Traffic zwar eine nicht unbeträchtliche Klick-Through-Rate (CTR) hatte, hatte es auch eine hohe Bounce-Rate, was zeigt, dass kein Qualität Verkehr auf die Website kommt, nachdem alle die Website so schnell wieder verlassen haben, wie sie sie gefunden haben.
Darüber hinaus zeigte die Analyse, dass nur sehr wenig bezahlter Traffic zu den organischen Zahlen kam, die 80% des organischen, nicht markengebundenen Gewinns ausmachten. Ihre Anzeigen waren entweder zu niedrig, um einen sinnvollen Traffic zu erhalten oder ihre Anzeigen wurden überhaupt nicht angezeigt.
Die Herausforderung bestand darin, wie man die Anzeigenpositionen und den Traffic für die hohen ROI-Zahlen am besten steigern kann und gleichzeitig den Traffic durch das höhere Volumen und die niedrigeren ROI-Zahlen, aber zu geringeren Kosten pro Klick erhält.
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Unsere ursprüngliche Idee war, den Verkehr in drei verschiedene Eimer zu trennen und dann für jeden Eimer zu optimieren. Die drei Eimer waren Markenbegriffe, Gewinnbegriffe und Oberbegriffe.
Wie dem auch sei, wir mussten die beste Strategie entwickeln, um dies zu erreichen und jeden der drei Bereiche am besten optimieren zu können. Die Lösung war eine Kombination aus Daten-Feed-Optimierung und Keyword-Kampagnen.
Bei der Datenfeed-Optimierung haben wir eine Kombination aus der Merge File Option von Data Feed Watch und deren regelbasierten Modifikatoren verwendet, um Schlüsselwörter zu den Titeln und Beschreibungen hinzuzufügen.
Das Ergebnis war, dass wir unsere CTR und die Ad-Relevanz zu markenunabhängigen, volumenstarken Konditionen steigern konnten, was unsere Anzeigenpositionen und den Traffic erhöhte. Natürlich passen wir die Titel laufend an und testen neue Keywords und neue Produkte, sowie Anpassungen aufgrund von Feiertagen und Saisonalität.
Eine weitere Schlüsselanforderung der Datenfeed-Optimierung war die automatische Identifizierung und Einteilung von Bestsellern, neuen Produkten, saisonalen Produkten und Produkten mit historisch hoher CTR.
Auch hier haben wir die Regeln von DataFeedWatch verwendet, um diese benutzerdefinierten Etiketten programmgesteuert hinzuzufügen, die dann automatisch in die Google Shopping-Kampagnen übernommen werden.
Das Ergebnis war, dass wir in der Lage waren, Produkte auf der Grundlage von Shopdaten und Kundenerkenntnissen schnell zu pushen und diese Produkte dann zu optimieren, um höhere Anzeigenpositionen und mehr Traffic bei gleichzeitiger Gewinnmaximierung zu erzielen.
Die Optimierung des Datenfeeds hat uns geholfen, aber wir mussten trotzdem anders bieten, je nach dem Begriff, den der potenzielle Kunde verwendet.
Zum Beispiel ist jemand, der nach einer Sonnenbrille dieses speziellen Unternehmens sucht, ein völlig anderer Kunde als jemand, der nach einer billigen Sonnenbrille sucht.
Natürlich wollten wir auf beide Begriffe Traffic bekommen, um den Traffic zu maximieren, aber wir müssen es bei gleichzeitiger Gewinnmaximierung tun.
Außerdem wollten wir viele Anzeigen für die Markenbegriffe zeigen, um Marktplätze und Konkurrenten zu blockieren, aber wir konnten einfach nicht dasselbe für allgemeine Begriffe wie billige Sonnenbrillen bieten.
Deshalb mussten wir zu diesen Begriffen anders bieten.
Um dies zu lösen, haben wir eine Keyword Targeted Kampagnen Strategie™ verwendet, die es uns ermöglichte, für jeden der drei Bereiche und deren Keyword Kampagnen zu erstellen.
Wir taten dies, indem wir ein System von Kampagnen-Prioritätseinstellungen und negativen Keywords verwendeten.
Ein Beispiel; das negative Schlüsselwort ihrer Marke oder einer ihrer Marken-Stile, die zwei Kampagnen hinzugefügt wurden, zwang diesen Verkehr in die dritte Kampagne.
Das Wichtigste ist, dass wir dadurch höhere Gebote haben und eine aggressivere Optimierung auf die Keywords mit dem höchsten ROI.
Außerdem ermöglicht es uns niedrigere Gebote und geringere Werbeausgaben für qualitativ schlechtere, generischere Keywords, die mit geringerer Wahrscheinlichkeit konvertieren.
Dies führte zu einer größeren Kontrolle der Anzeigen, Gebote und Keywords, was zu höheren Gewinnen bei Google Shopping führte.
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Diese Ergebnisse führten zu einem deutlichen Anstieg des Trafficsund der Einnahmen. Während zwar die Kosten stiegen, stieg auch die Rendite der Werbeausgaben, wodurch die Google-Kampagnen des Sonnenbrillenherstellers profitabler als zuvor waren.
Aufgrund der hohen Anzahl an wiederkehrenden Besuchern und des hohen Kunden-Lebenswerts des Unternehmens stiegen auch die Umsätze aus anderen Kanälen, da wir weiter oben am Trichter abgreifen, also allgemeineren Traffic, steuerten.
Wir halten nun Top-Platzierungen für Marken- und Nicht-Markenbegriffe und steigern gleichzeitig Qualitäts-Traffic und Konversionen.
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