Google Shopping: 5 tips voor meer omzet

Ondanks de megaboete van afgelopen juni en de daaropvolgende wijzigingen, blijft Google Shopping een belangrijk omzetkanaal voor adverteerders. Om competitief te zijn binnen Google Shopping zijn er vele optimalisatiemogelijkheden, waaronder: feed optimalisatie, een op zoekopdrachtgebaseerde campagnestructuur en het gebruiken van aangepaste labels in AdWords.

Na een korte introductie over aangepaste labels zal dit artikel ingaan op vijf functies die aangepaste labels kunnen vervullen binnen Google Shopping.

Er is een mogelijkheid om iedere maand 5 hypotheses te testen in Google Shopping.

Wat zijn aangepaste labels?

Bij het opzetten van een Google Shopping-campagne worden alle producten in de feed gelabeld op basis van de waardes die zijn meegegeven in de feed in het Google Merchant Center. Zo is het mogelijk om binnen de campagne splitsingen te maken op basis van deze standaardlabels, waaronder productcategorie, merk, en item-id.

Om andere opsplitsingen te maken binnen de producten in jouw feed, is het mogelijk om aangepaste labels toe te voegen aan de producten in de feed. Zo zou een sneaker-verkoper alle oranje Nike-schoenen een aangepast label kunnen meegeven. In dit geval ‘oranje’. Of een aangepast label op basis van de sport waarvoor deze schoenen gebruikt worden. Zo is de adverteerder in staat bij de volgende kwalificatiewedstrijd van het Nederlands basketbalteam alle ‘oranje’ ‘basketbalschoenen’ te bieden.

Welke eisen zijn er aan custom labels?

Er zijn drie eisen om te onthouden voor custom labels.

1. Het is mogelijk om maximaal vijf custom labels toe te voegen aan ieder product (custom label 0 t/m 4)
2. De waarde van het custom label mag maximaal 100 tekens zijn
3. Iedere custom label mag maximaal 1.000 unieke waardes bevatten

Een voorbeeld is een schoenenwebshop die de volgende 5 labels heeft toegevoegd.

1. Modelnaam
2. Maat
3. Primaire kleur
4. Secundaire kleuren
5. Prijs-range

Voor deze Nike SB Dunk High Premium Skunk bevatten de custom labels het volgende:

Custom label	Custom label waarde
1	Dunk High
2	43
3	Groen
4	Paars
5	€100-€125

Welke optimalisatiefuncties vervullen aangepaste labels?

Hoewel het labelen van producten niet inherent waardevol is, zijn er wel vijf redenen waarvoor aangepaste labels gebruikt kunnen worden.

1. Voor het verkrijgen van data voor rapportages
2. Voor het testen van hypotheses binnen Google Shopping
3. Voor het creëren van extra datapunten voor de biedstrategie
4. Voor een aangepaste campagnestructuur
5. Voor het managen van het beschikbare assortiment van een webshop

Functie 1. Informatie voor interne rapportages

Allereerst is het mogelijk om aangepaste labels toe te voegen aan de Google Shopping-feed voor het verkrijgen van relevante informatie voor interne rapportages. Bijvoorbeeld: Nike vraagt jouw webshop om in Google Shopping reclame te maken voor de Nike Kevin Durant X ‘Red Velvet’ a.k.a de cupcakeschoenen.

Door een regel aan te maken in een feedmanagementtool (in ons voorbeeld Channable waardoor alle schoenen met een ‘Nike KDX Red Velvet’ in de titel het label ‘Nike KDX actie’ krijgen), zorg jij ervoor dat alle schoenen van de kleinste tot grootste maat gelabeld worden met het aangepaste label.

Aan het einde van de campagne is dan alle campagne-informatie terug te vinden onder het dimensie-tabblad in AdWords:

In het geval van het voorbeeld levert dit het volgende overzicht op:

Een belangrijke noot is dat deze labels wel vooraf toegevoegd moeten worden. Er staat namelijk alleen data in het dimensie-tabblad van de periode dat het aangepaste label toegevoegd was aan de producten. Er kan dus geen custom label worden gebruikt om met terugwerkende kracht te achterhalen wat de prestaties zijn van alle schoenen met maat 45,5. Mocht je besluiten om aankomend jaar aangepaste labels te gebruiken voor rapportagedoeleinden, is het dus belangrijk vooraf deze labels toe te voegen in de feed.

Functie 2. Het testen van hypotheses in Google Shopping

Een uitbreiding van de voorgaande functie is dat het mogelijk is om hypotheses te testen in Google Shopping. En dat nog voordat je op basis van deze hypothese ook daadwerkelijk bod-aanpassingen hoeft te maken. Als een marketingmanager vraagt: “Welk prijssegment van onze schoenencollectie heeft de hoogste conversieratio in Google Shopping?” zeg jij voortaan: “Ik ga het voor je testen met een aangepast label!”

Je labelt alle producten op basis van de prijs met regels in jouw feedmanagementtool. Na een maand aan data te hebben verzameld, navigeer jij naar het dimensietabblad en vind je het volgende:

Op basis van deze data is het nu duidelijk dat de schoenen tussen de €10 en de €100 euro beter converteren dan de rest van de collectie.

Als een marketingmanager vraagt: “Welk prijssegment van onze schoenencollectie heeft de hoogste conversieratio in Google Shopping?” zeg jij voortaan: “Ik ga het voor je testen met een aangepast label!”

Het prachtige van aangepaste labels is dat er historische data in de labels blijft staan. Dus als jij de vijf aangepaste labels gebruikt om vijf hypotheses te testen in januari en vijf andere hypotheses in februari, zijn al deze resultaten volgend jaar nog steeds zichtbaar als je naar de desbetreffende periode navigeert in het dimensietabblad.

Met deze functie van aangepaste labels is er dus de mogelijkheid om bijvoorbeeld een testplan op te stellen en iedere maand vijf hypotheses te testen op basis waarvan de aansturing van de campagnes kan worden geoptimaliseerd. Een aantal voorbeeldvragen om te testen:

• Welke kleur schoenen heeft de hoogste conversieratio?
• Helpt een bepaalde aanpassing in 50% van de producttitels de CTR te verhogen?
• Is de CPA van winterkleding hoger in de zomer dan zomerkleding?
• Welke schoenmaat wordt het meest vertoond in Google Shopping?
• Helpt een bepaalde aanpassing in 50% van de productafbeeldingen de CTR te verhogen?

Functie 3 a. Extra informatie voor biedstrategieën: marges

Een alternatieve functie van aangepaste labels is om informatie mee te geven die relevant kunnen zijn voor de biedstrategie. Een voorbeeld hiervan is het meegeven van een kolom met de absolute marge van de schoenen in jouw webshop. Waar de Nike Air Max van €140 een marge heeft van €28 in jouw webshop, heeft de Japanse tiger-schoen die je importeert voor €30 en verkoopt voor €70 een marge van €40! Vandaar dat €1400 omzet uit verkochte Air Max’s (marge: €280) minder winstgevend is dan van €1400 omzet uit Japanse tigers (€800). Op deze manier zou je een shopping-campagne kunnen aansturen op basis van de marge van de verkochte producten.

Hoe bouw ik een strategie bovenop marge-informatie? Stel, jouw webwinkel verkoopt duizenden accessoires voor tech-producten, zoals toetsenborden, telefoonhoesjes, muizen en van die kabeltjes die iedereen altijd kwijtraakt. Gebruik een feedmanagementtool om drie categorieën te maken: 0-15% marge, 15%-40% marge en 40% en hoger. Gebruik deze drie categorieën om verschillende campagnes te bouwen. De eerste krijgt bijvoorbeeld een doel ROAS van 1250%, de volgende van 750% en de laatste van 250%. Op deze manier maximaliseer je jouw omzet terwijl je ook verstandig omgaat met de marges die gekoppeld zijn aan deze producten.

Voorbeeld van het bereken van een marge in feedmanagementtool Channable

Stap 1. Bereken de marge via de inkoopprijs en verkoopprijs

Stap 2. Bereken het margepercentage

Stap 3. Maak de gewenste custom labels voor de margecampagnes

Functie 3 b. Extra informatie voor biedstrategieën: uitbouwen

Een tweede manier om informatie toe te voegen aan een biedstrategie, is het toevoegen van extra biddable item niveaus. Een AdWords bidmanagementtool, zoals DoubleClick for Search maakt gebruik van de biddable items in Google Shopping. Een biddable-item is de uitsplitsing die gemaakt is in Google Shopping. In het onderstaande voorbeeld kan DoubleClick for Search (DS3) de biedingen wijzigen van de biddable items ‘voetbalschoenen’, ‘basketbalschoenen’ en ‘hardloopschoenen’ en ‘everything else in sportschoenen’.

Voor een biedstrategie is het belangrijk dat een biddable-item voldoende data bevat om bij te sturen. Een individueel product met een laag aantal vertoningen heeft onvoldoende data voor DS3 om aanpassingen te maken. En dat terwijl een grote categorie, zoals alle basketbalschoenen, juist zoveel informatie heeft dat er nog effectievere opsplitsingen mogelijk zijn. Zo zou de basketbalschoenencategorie via een custom label kunnen worden onderverdeeld op basis van de lijn: Jordan’s, Kobe’s, LBJ’s, KD’s etc. Op deze manier kan de biedstrategie deze input gebruiken om nog effectievere aanpassingen te doen.

Mocht je nou denken: welke opsplitsing is voor mij het effectiefst? Hiervoor is functie 2 de uitkomst! Test een aantal hypotheses: voeg labels toe op basis van prijs, kleur, modelnaam en lijn en kijk na een maand op basis van de data welke opsplitsing voor jouw automatisering de beste input levert.

Functie 4. Het maken van een aangepaste campagnestructuur

De vierde functie is het gebruik van aangepaste labels om een campagne op te bouwen. De genoemde margecategorieën en het toevoegen van de verschillende lijnen zijn hier natuurlijk al voorbeelden van. Als het gaat om het aanpassen van een shoppingstructuur met aangepaste labels, is de belangrijkste vraag altijd: had ik dit ook zonder custom label kunnen oplossen?

Allereerst, de basis van een goede Google Shopping-opbouw is veelal het gebruiken van de bestaande labels, zoals merken en productcategorieën. Als het antwoord is: nee, de bestaande labels zijn niet voldoende, want… ik wil een seizoen toevoegen aan mijn campagne-opsplitsing. Dan is de volgende vraag: kan dit ook zonder custom label opgelost worden? Een alternatief zou zijn om de seizoenen aan de productcategorie toe te voegen in plaats van aan een custom label.

Alternatieve oplossing voor een seizoen opsplitsing in Channable:

Waarom zou ik geen aangepast label gebruiken? Op deze manier houd jij namelijk de mogelijkheid om vijf hypotheses te testen. Door het testen van hypotheses en het toevoegen van informatie voor een biedstrategie is er een grote potentie om de K/O, ROI of ROAS van de shopping-campagne te verbeteren. Dus als het gaat om campagnestructuur versus omzetkansen, vraag jezelf dan altijd af: kan ik dit niet op een andere manier oplossen?

De uitzondering op deze best practice is natuurlijk de reusachtige webshops met tienduizenden tot miljoenen producten die niet voldoende hebben aan de 750 karakters waaruit een productcategorie mag bestaan. Deze webshops zullen dan toch aangepaste labels moeten gebruiken om uitsplitsingen en specifiekere biddable-items te creëren.

Functie 5. Assortimentmanagement

Een laatste functie van aangepaste labels wordt prachtig uitgelegd door Reinhard Einwagner in zijn blog over custom labels, namelijk het managen van het assortiment van jouw webshop. Neem als voorbeeld weer een webshop met Nike-schoenen. Een consument is op zoek naar een prachtig paar Nike Kevin Durant VI Premium Hoop’s. Deze schoenen zijn lastig te vinden, maar jouw webshop komt naar voren in de Google Shopping-resultaten.

Wat Google Shopping niet vermeld, is dat ook in jouw webshop deze schoen bijna is uitverkocht en alleen maat 53 is nog beschikbaar. Iedere keer als een consument op jouw advertentie klikt en jij weer kosten maakt voor deze klik, komt de consument er teleurgesteld achter: de schoenen zijn niet beschikbaar in zijn of haar maat.

Om te voorkomen dat jij kosten maakt als er nog maar een paar maten beschikbaar zijn, zorg jij er met jouw feedmanagementtool voor dat alle schoenen een label meekrijgen op basis van de hoeveelheid andere maten van het model die nog beschikbaar zijn. Als alle maten beschikbaar zijn en aanwezig zijn in de verhouding van hoe vaak de schoenmaat voorkomt, geef je een assortimentscore mee van 10. Als alleen de moeilijkst verkoopbare maten nog beschikbaar zijn, is de assortimentscore 1.

Aangezien Google Shopping een inefficiënt kanaal blijkt voor jouw webshop om modellen te verkopen met een lage assortimentscore, besluit je de modellen met een assortimentscore van 4 of lager uit te sluiten van jouw AdWords-campagnes. In plaats daarvan verkoop je de moeilijk verkoopbare modellen bijvoorbeeld via een dynamische e-mailcampagne aan klanten die hun schoenmaat hebben opgegeven. Op deze manier maakt jouw webshop geen onnodige kosten in AdWords als de kans op conversie laag is, omdat alleen de minder voorkomende maten beschikbaar zijn.

Alternatieve manieren om labels toe te passen

Hopelijk helpt het bovenstaande overzicht jou met het optimaliseren van Google Shopping-campagnes. Mocht jij nog andere creatieve manieren weten waarop je aangepaste labels kunt toepassen, of heb jij een interessante hypothese getest met behulp van aangepaste labels? Laat het ons weten in een reactie.