Optymalizacja kampanii produktowych Google Ads (PLA)

Jeżeli prowadzisz sklep internetowy, to wcześniej czy później zetkniesz się z kampaniami produktowymi w Google Ads. Ich uruchomienie może nie jest najprostsze, ale też przy odrobinie chęci i czasu jest wykonalne. Jednak czy samo uruchomienie kampanii pozwoli osiągnąć sukces?

Niestety – rynek rządzi się swoimi prawami, i pomysł, że wszystkie reklamowane produkty będą się sprzedawać równie dobrze jest skazany na porażkę. Przecież niektóre produkty mogą być za drogie, na innych masz niską marżę, albo wręcz są tak tanie, że pomimo popularności ich reklama jest po prostu nieopłacalna.

Wstępna analiza danych – konwersja produktowa.

Mając sklep internetowy, musisz zbierać dane o sprzedaży. Najprościej wykorzystać do tego moduł e-commerce systemu Google Analytics. Powie ci on, co i za ile sprzedajesz, oraz które źródła ruchu generują tą sprzedaż. Jednak to dopiero początek. Aby sięgnąć głębiej, musisz wiedzieć nieco więcej o swoich produktach. Warto przeprowadzić analizę, która powie, jak wiele osób, które widziały kartę produktu dodało produkt do koszyka, w dalszym kroku możesz powiązać te dane z informacjami o sprzedaży.

Jeżeli dopiero wdrażasz reklamę produktową, to warto przeanalizować całość ruchu, nie tylko ten pochodzący z kampanii Google Ads. Dzięki temu uzyskasz wskazówki, które produkty są rzeczywiście warte reklamy, a które można sobie odpuścić.

Pamiętaj o bardzo ważnej rzeczy. Aby analiza była cokolwiek warta, musisz mieć wystarczającą i spójną próbkę danych. Ustaw więc wystarczająco długi okres w swoich systemach oraz pamiętaj, aby wszędzie ustawić taki sam zakres dat.

Większość potrzebnych danych już masz na swoim koncie Analytics. Brakuje Ci zapewne informacji o tym, ile razy dany produkt został dodany do koszyka, nawet jeżeli nie został kupiony. Te informacje możesz uzyskać wdrażając zaawansowane śledzenie e-commerce z pakietu Analytics, bądź prościej, tworząc odpowiedni system zdarzeń, które zarejestruje Analytics. Wykorzystując do tego Google Tag Manager być może nie będzie konieczne zlecanie dodatkowych prac programistom.

Etap analizy danych pozwoli ci ustalić, dla których produktów warto podnieść stawki CPC, a które powinny działać tylko w oparciu o minimalną stawkę.

Mając wynik takiej analizy możesz podzielić swoje produkty w kampanii na grupy, nie pod względem producenta czy kategorii, ale właśnie pod względem konwersyjności. Przypisując wyższe stawki do lepiej konwertujących produktów, a obniżając dla słabiej konwertujących jesteś w stanie spowodować, że przy tym samym budżecie uzyskasz znacznie wyższy współczynnik konwersji dla reklam produktowych. Pamiętaj przy tym, że dla mniej popularnych produktów warto posłużyć się wskaźnikiem dodań do koszyka niż sprzedażą, aby przedwcześnie nie wykluczyć takich produktów z kampanii.

W sklepach, gdzie wdrażaliśmy ten mechanizm, współczynnik konwersji w kampanii produktowej rósł nawet ponad 100%.

Analiza opłacalności

Jeżeli systemy Google Ads i Analytics zgromadziły wystarczającą ilość danych, możesz wykonać analizę opłacalności, która w jeszcze bardziej racjonalny sposób pozwoli Ci zarządzać budżetem kampanii.

Na czym to polega? System Google Ads gromadzi dane o ilościach i kosztach kliknięć oraz CTR dla każdego z produktów z pliku danych. Zakładam też, że potrafisz określić średnią marże dla wszystkich produktów, lub bardziej konkretnie, dla kategorii czy producentów. Znając  marże i ceny jesteś w stanie policzyć, ile możesz wydać na reklamę konkretnego produktu. Znając ze statystyki Google Ads ceny kliknięć dla poszczególnych produktów i ich ilość, a z danych Analytics współczynnik konwersji dla produktu możesz dokładnie wyliczyć, przy jakich stawkach opłaca się reklamować konkretne produkty.

Jeżeli potraktujesz poszczególne produkty jako grupy produktów, to uzyskasz też informacje o utracie udziału danego produktu w wyświetleniach ze względu na pozycję. To pozwoli Ci określić, czy jest sens dalszego podnoszenia stawek CPC.

Co zrobić z tymi danymi? Możesz uruchomić kampanię produktową, którą podzielisz na grupy pod względem identyfikatorów produktów. Dla każdej takiej grupy możesz ustalić osobny CPC i w ten sposób spowodować, że Twój zysk z kampanii będzie najwyższy. Łącząc dane o opłacalności z danymi z konwersji produktowej jesteś w stanie uzyskać optymalne wydatkowanie budżetu na reklamę Google Ads.

Jak to wszystko zrobić?

Ręczna analiza.

Generujesz w Analytics raport wyświetlanych stron oraz raport o produktach z e-commerce. Dane wrzucasz do pliku Excela do osobnych zakładek.

Potrzebujesz pliku danych w postaci pliku CSV tak, aby można go było otworzyć w excelu. W tym pliku masz identyfikatory produktów, nazwy, ceny oraz adresy URL stron produktów.  Dane z pliku ładujesz do kolejnej zakładki .

Potrzebujesz jeszcze danych o CPC i kliknięciach dla poszczególnych produktów. Uzyskasz je na swoim koncie Google Ads, klikając w kampanię produktową, a następnie wybierając „wymiary” -> „Widok: Kampanie produktowe: Identyfikator produktu”. Dane wklejasz do kolejnej zakładki Excela.

Dane ze wszystkich zakładek łączysz w jeden widok, najprościej na zakładce z danymi z pliku danych. Nie będę wchodził tu w szczegóły, ale użyj do tego funkcji „WYSZUKAJ.POZIOMO”, łącząc dane na podstawie identyfikatorów produktu i adresu URL strony produktu.

Aby uzyskać odpowiedź na pytanie, jak ustawić stawki dla poszczególnych produktów, musisz napisać regułę, która uwzględni wszystkie czynniki, o których wcześniej mówiłem. My robimy to w ten sposób, że do każdego z czynników przypisujemy odpowiednią wagę. Manipulując wagami jesteśmy w stanie skonstruować zbiór danych, który wyróżni produkty np. najlepiej konwertujące, dające największy ruch, najtańszy ruch itp.

Aby wykorzystać otrzymane w ten sposób dane, musisz użyć Edytora Google Ads. Pozwoli on pobrać z konta aktualną konfigurację kampanii oraz przypisać nowe stawki CPC dla wszystkich produktów. Zmienioną konfigurację możesz wysłać na serwery Google Ads.

Automatyka.

Zamiast pobierać, składać i analizować wszystkie dane, możesz posłużyć się oprogramowaniem, które zrobi to wszystko automatycznie. Co więcej, oprogramowanie może przeprowadzać taką analizę dowolnie często, co jest warunkiem udanej kampanii. Bez powtórnej analizy nie ocenisz, jak poszczególne zmiany wpłynęły na całość kampanii. Będziesz w stanie tylko stwierdzić, że wskaźnik konwersji wzrósł lub zmalał i masz lepszy zwrot z inwestycji.

Dodatkowe korzyści.

Jeżeli włożysz wysiłek w pozbieranie i scalenie danych z kilku źródeł, możesz uzyskać szereg dodatkowych informacji, np.:

• Które produkty nigdy nie były oglądane przez klientów,
• Które są oglądane, ale nigdy nie dodawane do koszyka (być może mają mylące nazwy lub oderwaną od rzeczywistości cenę),
• Które są dodawane do koszyka, ale nie kupowane (może to być sygnał, że cena jest odrobinę za wysoka i warto lekko ją skorygować),
• Które produkty są bardzo chętnie kupowane w stosunku do ilości wyświetleń (może warto z kolei lekko podnieść cenę i więcej zarabiać).

Nasza propozycja.

Jeżeli chcesz zyskać kampanię optymalizowaną w oparciu o analizę konwersji i wskaźniki biznesowe, wypełnij poniższy formularz. Skontaktujemy się z Tobą i wspólnie ustalimy, co trzeba zrobić, aby Twoje kampanie mogły w pełni skorzystać z zaawansowanej analityki, a ty będziesz cieszyć się większą sprzedażą.

Jeżeli nie masz wszystkich potrzebnych narzędzi pomiarowych lub nie wiesz, jak je podłączyć, również służymy pomocą.