Langfristiger Google-Shopping-Erfolg dank smarter Optimierungen

Beitrag aus Ausgabe 64 / Februar 2017
SEO
Jennifer Bölitz

ist Head of SEA & PPC und leitet das PPC-Team von Performics in Berlin. Ihr Fokus liegt auf der strategischen Beratung und Betreuung von bekannten Marken für den deutschen und internationalen Markt.

Die Shopping-Kampagnen sind aufgesetzt, die initialen Gebote eingestellt und die ersten Conversion-Daten stehen bereit. Jetzt beginnt die zweite Phase der Arbeit am Account, um langfristig bei Google Shopping erfolgreich zu sein: die kontinuierliche Performance-Bewertung und Optimierung.

Google-Shopping-Kampagnen sind im Gegensatz zu klassischen Such-Kampagnen nicht auf Keywords, sondern auf Produktziele aus dem Google Merchant Center ausgerichtet. Während die Beurteilung der Performance auf kleinster Ebene bei Such-Kampagnen auf Keyword-Level stattfindet, bildet die Google-Shopping-Artikel-ID das detaillierteste Element zur Analyse. Im Hinblick auf das gebotsfähige Segment ist die Produktgruppe die feinste Einheit.

Auf welchen Ebenen sind eine Performance-Analyse und eine Bewertung der Leistung möglich?

Innerhalb von Google AdWords

  • Die zentrale Übersicht der Leistung bieten die Produktgruppen, auf deren Ebene das Bidding stattfindet (siehe Abbildung 1). Sie können in Baumstruktur oder in Einzelansicht angezeigt werden.

  • Das Matching der Suchanfragen zu den Produkten setzt Google bei Product Listing Ads (PLA) über alle Matchtypes hinweg um. Demzufolge werden auch bei weitgehenden Übereinstimmungstypen (broad match) Google-Shopping-Anzeigen eingeblendet. Aus diesem Grund sind die Suchanfrageberichte besonders kritisch zu hinterfragen, um irrelevante oder zu teure Suchanfragen zu identifizieren. Abhängig von den Feed-Daten können Suchanfragen zwischen stark generischen oder stark markenfokussierten Anfragen schwanken. Wer den Feed optimiert, sollte deshalb immer auch einen Blick auf die getätigten Suchanfragen werfen.
  • Wie einzelne Produkte performen, lässt sich in der Übersicht der Produkte einsehen. Einen Überblick zur Produktleistung bieten auch die Shopping-Dimensionen, wie in Abbildung 2 ersichtlich. Hier sind Leistungsdaten gruppiert nach verschiedenen Segmenten abrufbar. Verschiedene Segmentierungen, entweder über die Reports oder basierend auf Spalten, wie den benutzerdefinierten Shopping-Labels, bieten sich vor allem dann an, wenn viele Longtail-Produkte zu verwalten sind. So können Werbetreibende die Daten aggregieren, analysieren und Maßnahmen ableiten.

Außerhalb von Google AdWords

Neben diesen Elementen im AdWords Interface gibt es weitere Punkte zur Performance-Prüfung:

  • Da Google den Preis anzeigt und diesen auch bei mehreren Anbietern teils auf der Suchergebnisseite auflistet, ist der Produktpreis ein Element, das die Leistung der Shopping-Kampagnen auch ohne direkte Veränderungen im AdWords-Account stark beeinflusst. Dies kann sowohl durch eigene Preisänderungen als auch durch die der Konkurrenz bedingt sein. Rücksprache mit dem Produktmanagement zu halten, ist damit auch für die Performance-Bewertung und -Anpassung von entscheidender Bedeutung.
  • Zeigt ein Produkt zu viele irrelevante oder generell zu seltene Einblendungen, ist eine Überprüfung des Feeds und der Feed-Daten angeraten. So bestimmen die Shopping-Feed-Inhalte, wie Produkttitel und Beschreibung, für welche Suchanfragen Google die eigenen Produkte ausspielt. Lassen sich hier inhaltliche Anpassungen vornehmen? Senden mögliche verwendete Tools die richtigen Daten an das Google Merchant Center?
  • Gibt es Probleme mit abgelehnten Produkten oder gar mit dem kompletten Feed? Das Google Merchant Center gibt darüber Auskunft, und auch die Spalten im AdWords-Interface zu den auslieferbaren Produkten erlauben einen zentralen Überblick.

Optimierungsmaßnahmen

Möglichkeiten der Gebotsanpassung

Gebotsanpassungen für Google Shopping finden auf der Ebene der Produktziele im Reiter „Produktgruppen“ statt. Daneben bietet Google die standardmäßig verfügbaren Anpassungen zu Gerät, Standort, Werbezeit und Zielgruppe an. Auf der Produktgruppen-Ebene sind keine AdWords-Labels möglich. Damit bietet Google Shopping keine Möglichkeit, die Leistung spezieller Produkte flexibel zu markieren und zu beobachten, wie beispielsweise Top-Produktgruppen. Um den Überblick zu behalten, helfen Filter beim Monitoring und beim Bidding. Diese können in Anlehnung an andere Kampagnenformate auf folgende Kennzahl-Typen zurückgreifen:

  • Schwellenwerte von absoluten Werten (Beispiel: Conversions, Kosten, Klicks, Impressionen)
  • Im Regelfall kalkulierte Ziel-Qualitäts-KPI mit spezifischen Zielwerten (Kosten pro Conversion, Kosten-Umsatz-Relationen wie ROAS)
  • Abweichungs-Korridore der Ziel-Qualitäts-KPI (Beispiel: Abweichung des CPO um das 2-Fache)

Da das Matching der Suchanfragen als weitgehende Varianten stattfindet, gelten diese Zielwerte nicht nur für das Bidding, sondern auch für die Aussteuerung von Suchanfragen.

Feinere Anpassungen abhängig von der Account-Struktur

Wie genau das Bidding im Account geschieht, hängt stark vom Aufbau der Google-Shopping-Kampagnen ab. Setzt man auf eine Trennung nach Segmenten, wie generischen und markenfokussierten Suchanfragen, ist es sinnvoll, die Leistung der Segmente zu aggregieren. So kann sich unter Umständen zeigen, dass beispielsweise für Marken um 10 % oder bis zu 300 % höhere Gebote profitabel sein können.

Existiert für jede Produkt-ID eine eigene Anzeigengruppe, können Werbetreibende auch mit Strukturausschlüssen feinere Optimierungen vornehmen. Dies betrifft u. a. die Suchanfrageberichte, da Advertiser über Strukturausschlüsse die Suchanfragen zu spezifischen Produkttypen zuordnen können. In der Praxis ermöglicht dies, für einen eher weiter gefassten Markenbegriff zu testen, welche Packungsgröße die besseren Leistungswerte bei Google Shopping erzielt, und diese Suchanfrage bei den schwächer performenden Anzeigengruppen auszuschließen. In anderen Accounts sind mehrere IDs auch in einer Anzeigengruppe zusammengefasst. Hier die Produkte priorisiert werden, indem man höhere Gebote vergibt.

Automatisierungen, Zeiträume und Saisonalitäten

Auch Googles Gebotsstrategien oder weitere AdWords-Bidding-Tools können abhängig vom Produktsortiment einem Test unterzogen werden. Entscheidend sind hier die Menge an Daten, die Verteilung Shorthead-/Midtail-/Longtail-Traffic bzw. -Produkte sowie die Account-Struktur. Stimmt die Auslieferung nicht und gibt es generell irrelevante Suchanfragen, behindert dies sowohl automatische als auch manuelle Anpassungen. Dies sollten Advertiser in beiden Fällen berücksichtigen.

Abhängig vom Geschäftsmodell und damit verbundenen Saisonalitäten sollten Werbetreibende die Zeiträume und Vergleichsfenster auswählen. Beispielsweise kann ein Vorjahresvergleich bei starker Saison helfen, Produkte zu identifizieren, auf die eventuell zwischendurch niedriger geboten wurde und die nun eine Reaktivierung verbunden mit einem Leistungstest erfahren sollen.

Herausforderungen im Preissuchmaschinen-Kontext

Da es sich bei Google Shopping auch um eine Preissuchmaschine mit einem eigenen Interface handelt, ist es sinnvoll, selbst bei schwacher Performance wenigstens ein Gebot von 0,01 € zu belassen, um innerhalb der Herstellerlistung zu erscheinen. So sind in Abbildung 3 über zehn weitere Hersteller in Google Shopping gelistet – eine für Advertiser sinnvolle und kostengünstige Alternative, die jedoch zu deutlich weniger Impressionen führt. Wer dennoch ein Produkt komplett ausschließen möchte, der kann Produkte entweder aus dem Feed entfernen oder im Interface, anstatt eines Gebots, den Status der ID auf „Ausgeschlossen“ stellen.

Relevante Filter für die Produktgruppen-Optimierung

Für die Überprüfung und manuelle Anpassung stehen verschiedene Filter-Möglichkeiten im AdWords-Interface zur Verfügung:

  • Vor allem bei vielen Hierarchieebenen hilft der Filter „Max. CPC > 0“, um nur nach gebotsfähigen Produkten zu filtern. Wer Änderungen im AdWords-Editor bevorzugt, findet dafür eine eigene Filterfunktion vor.
  • Um Kosten zu reduzieren, ist der Filter nach Kosten ohne Conversions sinnvoll.
  • Bei Conversions mit einem zu niedrigen ROAS ist der Blick auf Conversions als Kern-Metrik, mit dem Filter nach ROAS sinnvoll. Als Richtwert könnten Werbetreibende ein Erreichen des Ziel-ROAS von weniger als 75 % setzen.
  • Bei Conversions mit hohem ROAS können Werbetreibende die Gebote erhöhen, um eine höhere Conversion-Reichweite zu erzielen.
  • Um die Chance zu erhöhen, dass Produkte eingeblendet werden, bietet es sich für Advertiser an, in Anlehnung an die durchschnittlichen CPCs im Interface Gebots-Filter zu setzen, und zwar in Relation zu den Impressionen. Bei einem durchschnittlichen CPC von 1,00 € ließe sich so ein Filter auf CPC < 0,5 € setzen und Impressionen < 10. Hier könnten Werbetreibende die Gebote erhöhen.

Um den Überblick über manuelle Optimierungen und Tests zu behalten, erweist sich die Arbeit mit Excel und Verweisen auf bisherige Maßnahmen als sinnvoll. Im Interface selbst besteht durch die nicht vorhandene Label-Funktion zu wenig Transparenz.

Während Werbetreibende abhängig vom Budget täglich bis mehrfach wöchentlich Anpassungen auf der Produktgruppenebene vornehmen können, beispielsweise nach Artikel-ID für Top-Produkte, stehen für andere Produkte in kleinen Zeitfenstern nicht genügend Leistungsdaten zur Verfügung. Abhängig von der Account-Struktur besteht die Möglichkeit, die Leistungswerte über mehrere Produkte hinweg auf Ebene der Anzeigengruppen oder Kampagnen zu aggregieren. Alternativ hilft die Auswahl längerer Zeiträume, um mehr Leistungsdaten zu sammeln und mögliche Überoptimierungen durch zu häufiges Bidding zu korrigieren. Dies kann auch genutzt werden, um ganze Kampagnen kosteneffizienter zu machen. Wie die konkreten Gebotsanpassungen aussehen, kann auf den Maßnahmen und Erfahrungswerten anderer Kampagnen beruhen. Dies können leichte Veränderungen von bis zu 10 % sein oder auch Maßnahmen mit einer deutlichen Erhöhung der Gebote bei guter Leistung. Dies hängt ab von der Branche, der Menge an Daten, möglichen Kosten-Risiken und der Häufigkeit der Änderungen. Da es bei Google-Shopping-Anzeigen keine automatischen Regeln auf Produktgruppenebene gibt, lassen sich diese nur auf Ebene der Anzeigengruppen und Kampagnen festsetzen. Hier gelten die gleichen Ansätze wie bei anderen Kampagnentypen: Ein Klassiker genereller Account-Checkups ist beispielsweise die Erhöhung des Tagesbudgets bei profitabler Leistung.

Fazit

Wer Google-Shopping-Anzeigen optimieren möchte, sollte eine Vielzahl an Elementen berücksichtigen, die einander beeinflussen. Der wichtigste Unterschied zu klassischen Search-Kampagnen besteht in der breiten Streuung der Suchanfragen und dem Management der passenden Suchanfragen mithilfe einer passenden Kampagnen-Struktur und gründlich gesetzten negativen Keywords. Erst in einem nächsten Schritt ermöglichen Gebotsanpassungen, die Performance langfristig zu steigern.

Spannend? Dieser Artikel ist im suchradar #64 erschienen

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