Osiągnięcie sukcesu w kampaniach Google Zakupy to niełatwe zadanie.
Ze względu na prostotę konfiguracji tych działań marketingowych, większość reklamodawców korzysta z tego rozwiązania. Przeważająca część z nich jednak nie zdaje sobie sprawy, że samo podpięcie pliku produktowego i uruchomienie kampanii nie wystarczy, aby nasze działania się opłacały.
W przypadku kampanii produktowych Google Shopping w samym panelu Google Ads nie mamy aż tyle możliwości optymalizacji, jak w przypadku chociażby kampanii tekstowych. Podstawowe aspekty, którymi możemy się zająć, to:
- strategia ustalania stawek i same stawki
- wyszukiwane hasła i listy wykluczających fraz
- dostosowanie stawek do pory dnia, lokalizacji lub urządzeń
Podczas analizy skuteczności kampani produktowych widać, że mamy do czynienia z ogromną ilością danych, którymi trudno jest zarządzać w pojedynczej kampanii. W takiej sytuacji z pomocą przychodzi nam segmentacja: dzielenie kampanii ze względu na priorytetowe zapytania, urządzenia lub cenę produktu.
Segmentacja kampanii produktowej w praktyce
W Google Analytics w łatwy sposób można sprawdzić, jakie urządzenia generują bardziej wartościowy ruch z kampanii. U jednego z klientów w branży obuwniczej, dla którego prowadzimy kampanię PLA (Product Listing Ads) na kilkadziesiąt produktów, zdecydowaliśmy się na podział ze względu na urządzenia: mobilne i desktopowe.
Przed wprowadzeniem podziału, skuteczność dla poszczególnych urządzeń w ciągu 30 dni wyglądała następująco:
Co zrobić?
Ze względu na sporą rozbieżność w kosztach i zwrocie z nakładów na reklamę dla mobilnych i desktopowych, podjęliśmy decyzję podzielenia kampanii na te dwa typy urządzeń.
Stworzyliśmy kopię głównej kampanii i wykluczyliśmy odpowiednie urządzenia. Ze względu na korzystniejszy zwrot z inwestycji w przypadku komputerów, postanowiliśmy przeznaczyć na tę kampanię większą część budżetu – około 65%. Dla reklam na urządzeniach desktopowych narzuciliśmy również wyższe stawki za kliknięcie, ponieważ reklamy na telefonach komórkowych są częściej klikane jedynie w celu zapoznania się z asortymentem lub porównania oferty różnych sklepów. Ponieważ pierwotna kampania kierowana na wszystkie urządzenia korzystała z automatycznej strategii maksymalizacji liczby kliknięć i przynosiła ona zadowalające efekty, w nowych kampaniach również uruchomiliśmy tę strategię.
Efekty segmentacji
Nowy podział kampanii został włączony na 30 dni. Już w pierwszych dniach działania zauważyliśmy zmniejszenie kosztu reklam i zwiększenie przychodów. W czasie trwania testu zmienialiśmy limity maksymalnych stawek dla obu kampanii, aby zredukować koszty i maksymalnie wykorzystać potencjał.
Ostatecznie po 30 dniach wyniki dla poszczególnych kampanii wyglądały następująco:
Wyniki
Porównując wyniki w tabeli przed i po można zauważyć, że zwrot z nakładów na reklamę wzrósł o 165% po wprowadzeniu podziału na urządzenia. Fakt, że ROAS dla urządzeń desktopowych pogorszył się względem wyników przed segmentacją, jednak widać, że tej kampanii została przydzielona większa część budżetu. W kolejnych etapach optymalizacji będzie należało zadbać o dostosowanie stawek dla urządzeń desktopowych, żeby zmaksymalizować rentowność kampanii.
W naszej sytuacji, ponieważ nie było znaczącej różnicy między zwrotem z wydatków na reklamę w przypadku telefonów komórkowych i tabletów, główna kampania została podzielona tylko na desktop i mobile – nic nie stoi jednak na przeszkodzie, aby w przyszłości posegmentować jeszcze dokładniej, wydzielając tablety do osobnej kampanii. Takie działanie może pozwolić na jeszcze lepsze podzielenie budżetu między urządzenia.
Czy warto segmentować?
Segmentacja kampanii jest szybkim działaniem, które w krótkim czasie może poprawić stosunek przychodów do kosztów. Pozwala na wykorzystanie w pełni potencjału kampanii produktowej i umożliwia pełną kontrolę nad wydatkami na reklamy na poszczególnych urządzeniach.
Segmentację kampanii produktowej można wykorzystać na różne sposoby – dzieląc ze względu na urządzenia, cenę produktów lub wyszukiwane frazy. Najważniejsze jest przeprowadzenie wstępnej analizy i sprawdzenie, wśród których elementów występują największe różnice, aby wykorzystać najmocniejsze części naszej kampanii i zmniejszyć wpływ tych mniej rentownych.
