Mit jelent az, hogy árrés alapú fiók struktúra?

A fiók fő rendező elvének meghatározása és megváltoztatása!

Az esetek túlnyomó részében a Google Ads fiókok termék kategória alapon kerülnek szegmentálásra (ha szegmentálva vannak egyáltalán, ugye…?!). Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy az adott termék kategórián belül nem teszünk megkülönböztetést a termékek között, ugyanazokkal a CPC és ROAS targetekkel futtatjuk a különböző árrés tartományú termékeinket. 

Miért jó, ha erre törekszünk a klasszikus termék kategória alapú bontással szemben?

Nézzük meg egy példán keresztül, hogy ez miért is tud probléma lenni:

A kategória alapú szegmentálás esetén kampányszinten adunk meg ROAS célt az algoritmus számára. Ez azt jelenti, hogy minden, a kategóriában szereplő terméket ugyanúgy kezelünk és a rendszer mindenhol a megadott ROAS cél elérésre próbál törekedni. 

Az alábbi fiktív példán keresztül nézzük meg, hogy ez mit is jelent a gyakorlatban:

• Kampány: Mosógép
  • Kampányszintű ROAS cél: 10x
    • Termék 1 – 50% árrés
      • CPC bid: 10 Ft
    • Termék 2 – 30% árrés
      • CPC bid: 10 Ft
    • Termék 3 – 10% árrés
      • CPC bid: 10 Ft

A példa jól szemlélteti, hogy ebben a struktúrában az algoritmus nem tesz különbséget abban, hogy mekkora ajánlatokat ad a különbőz árrés tartományú termékekre. 

Arra fog optimalizálni, hogy kampányszinten kihozza a 10X-es ROAS célt, függetlenül attól, hogy ez alacsony, közepes vagy magas árréssel rendelkező termékek eladásából jön-e össze.

Ezzel szemben, ha nem kategória hanem árrés alapon szegmentáljuk a fiókot, akkor az alábbi változásokat tudjuk elérni:

• Kampány: Mosógép – Magas
  • Kampányszintű ROAS cél: 5x
    • Termék 1 – 50% árrés
    • CPC bid: 20 Ft
• Kampány: Mosógép – Közepes
  • Kampányszintű ROAS cél: 10x
    • Termék 2 – 30% árrés
      • CPC bid: 10 Ft
• Kampány: Mosógép – Alacsony
  • Kampányszintű ROAS cél: 15x
    • Termék 3 – 10% árrés
      • CPC bid: 5 Ft

Látható, hogy az árrés tartomány alapján differenciáltuk a ROAS célokat, ami 2 szempontból előnyös a számunkra:

Mivel a magas árréssel rendelkező termékek ROAS célján lazítottunk (csökkentettük), ezért a rendszer ezekre a termékekre (aukciókra) magasabb ajánlatokat is adhat. Ez a fiók költség struktúrájának átalakulásához vezet, a napi/havi költségből sokkal nagyobb részesedést fognak kapni a magas árréssel rendelkező termékek.

A ROAS célok és a költség struktúra átalakítása együttesen azt eredményezi, hogy a bevétel összetétele is átalakul. Ha jól végeztük a munkánkat akkor a magas árrés tartományú termékekből fog állni a nagyobb része a havi forgalomnak. 

Ez pedig a nap végén annyit fog jelenteni, hogy javul a teljes PPC tevékenység profitabilitása.

Hogyan lehet a gyakorlatban létrehozni az árrés alapú Shopping struktúrát?

A struktúra kialakításához egy picit fejleszteni kell a termék feedet: A legtöbb esetben egy custom_label oszlopot szükséges használni hozzá, amibe betöltjük a webshopból és/vagy ERP-ből az árrés adatokat.

Fontos, hogy a Feedbe már csak azokat az árrés kategóriákat adjuk át, amelyek csoportosítják a termékeket: 

• Magas
• Közepes
• Alacsony

Gyakorlati megoldások a 3 legnagyobb hazai webshop motor esetében:

• UNAS: Egy új termék paramétert kell létrehozni, aminek a neve custom_label_1, majd ide felvinni (vagy át húzni az ERP-ből), azt a kategória értéket, amelyikbe az adott termék tartozik.
• Woocommerce: Egyedi termék attribútumot kell létrehozni hozzá, amely tartalmazza a árrés kategóriát termékenként. Ha ez megvan, akkor a ProductFeedPro pluginon keresztül csak meg kell feleltetni egymásnak az attribútumot, és a custom_label_1-et!
• Shoprenter: A custom_label_1 termék paraméterbe kell feltölteni vagy átadni az információkat az ERP-ből

Megvalósítás Supplemental Feed-en keresztül:

Gyakran előfordul, hogy a webshop backend és az ERP nem, vagy nem 100%-ban képes kommunikálni egymással és átadni az árrés kategória információkat a Feed kiegészítéséhez. 

Ebben az esetben van arra lehetőség, hogy az ERP-ből egy Google Sheet-be exportáljuk ki a következő mezőket:

• Termék azonosító (Feed “id” értéke)
• Árrés kategória (magas, közepes, alacsony)

Ha ezzel megvagyunk, akkor a két oszlopot nevezzük el “id” és “custom_label_1”-nek, majd Supplemental Feedként töltsük fel a Mechant Center fiókba:

Ha mindent jól csináltunk, akkor az alábbi eredményt kell, hogy kapjuk a Shopping kampányok bontásának megkezdésekor:

Így megvannak az árrés kategória alapján csoportosított termékeink a Feedben, első körben érdemes 3db PMax kampányt indítani a 3 új kategória alapján (Magas, Közepes, Alacsony). 

Ahogy érkeznek az adatok, úgy egyre jobban el lehet kezdeni megbontani (szegmentálni) a PMax kampányokat alkategóriákra, hogy maximalizálni tudjuk a költésüket. Itt már visszatérhetünk nyugodtan a “klasszikus” kategória alapú szegmentációra:

• PMax – Magas – Mosógép
• PMax – Magas – Hűtő
• PMax – Magas – TV
• PMax – Közepes – Mikro
• stb…

Érdemes a PMax kampányok mögé backupnak Standard Shoppingokat is indítani. Ezzel a beszakadó, vagy hirtelen nagy teljesítmény változást generáló PMax kampányokat tudjuk kompenzálni, és stabilizálni a teljesítmény!

Mégis milyen eredményekre számíthatok ettől a váltástól, megéri egyáltalán?

Egyrészt el kell fogadnod, hogy a fiók átlag ROAS-a csökkeni fog a korábbi eredményekhez képest. (Ami teljesen normális, ugyanis a magas árrésű termékeknél alacsonyabb célt adsz meg.)

Ugyanakkor ha mérsz profitot és POAS-t a Google Ads fiókban (az előző levelében írtunk ezekről a megoldásokról), akkor valós tapasztalataink szerint 15-30% közötti profit növekedést is eredményezhet az, ha árrés alapon kezded szegmentálni a kampányaidat.

Mindezt úgy, hogy 1 forinttal sem költöttél többet, csupán a meglévő költségedet allokáltad sokkal magasabb profitot eredményező termékek irányába!

TL:DR

Alakítsd át a hagyományos kategória alapú struktúrát árrés alapú struktúrára. Ehhez az alábbi lépéseket kell követned:

1. Termékek kategorizálása árrés tartomány alapján. Például: Magas, Közepes, Alacsony
2. Az így kapott címkéket fel kell vinned a termékekhez a webshopban, hogy a Feedbe átkerüljenek az értékek. Ideálisan valamelyik custom_label oszlopot használod erre (0,1,2,3,4)
3. Differenciáld a különböző árrés kategóriákhoz szükséges ROAS céljaidat (Magas árrés -> Alacsonyabb ROAS, Alacsony árrés -> Magasabb ROAS)
4. Indíts új PMax és Standard Shopping kampányokat az új árrés kategóriáknak és ROAS céloknak megfelelően.
5. A beérkező adatok alapján kezdd el tovább szegmentálni a kampányaidat termék kategóriák szerint.

Miért kéne mindenkinek profitot mérnie a bevétel helyett?

A legtöbb magyar hirdető bevételi adatokat (Revenue) mér a Google Ads fiókjában, és megtérülésre (ROAS) optimalizáltatja a kampányait. A gond csak az, hogy az előbbi kettő közül egyik sincs szoros összefüggésben a profittal és a profitabilitással!

A bevétel és ROAS optimalizáció hatására az algoritmus azokat a termékeket fogja előtérbe helyezni, amelyeknek a legnagyobb az esélye a konverzióra, ugyanakkor az egyes termékek árrés tartalmát egyáltalán nem fogja figyelembe venni. Ez a gyakorlatban igen nagy összegű, akár 20-25%-os lehetséges profit kiesést is okozhat.

Így fordulhat elő az, hogy ugyan a számok nagyon szépek, tele van a fiók konverzióval, és a ROAS/bevétel is magas, viszont ez nem jelenti azt automatikusan, hogy a profitabilitás is ideális szinten van (hiszen bevételre és megtérülésre optimalizálnak a kampányok, nem profitra…)

Ha egészen idáig abban a hitben voltál, hogy ha belősz egy 10X-es megtérülés célt, ezt tudja is a fiókod/ügynökséged, és innen nincs tovább, kaput, vége, ennyi…

Akkor szerencsére nagyot tévedtél, ugyanis a PPC hirdetések legjobb, és leghasznosabb része még csak innentől kezdődik…

Profit mérés implementálása a Google Ads fiókba, és a klasszikus ROAS (Return on Ad Spend) optimalizációról a POAS (Profit on Ad Spend) optimalizációra való áttérés.

Ez az alábbi előnyökkel jár:

• Bruttó profit adatok érkeznek a Google Ads fiókba “egyszerű” bevétel/forgalom helyett
• Azokra a kampányokra és termékekre tudsz nagyobb erőforrást, figyelmet és optimalizációt fordítani, amelyek magas árrés tartományú termékeket hirdetnek
• Tudni fogod, hogy mekkora profitot termelnek a hirdetéseid
• Az algoritmusok profit maximalizálásra fognak optimalizálni, bevétel maximalizálás helyett

Hogyan tudunk profitot mérni a Google Ads fiókban?

Elég sok technológiai megoldás létezik arra, hogy a profit értékét visszacsatoljuk a Google Ads fiókba. 

Megoldható a feladat GTM és dataLayer használatával bármilyen webáruház esetében, illetve használhatunk hozzá külső (3rd-party) szoftvert, mint például a ProfitMetrics.io

Ha manuálisan szeretnéd importálni a profit adatokat, akkor először tisztában kell lenned azzal, hogy hogyan tudod a rendelésenkénti profit összegét meghatározni. A képlet a következő: Profit = Forgalom – (bekerülési költség + változó költségek)

Manuálisan karbantartani a profit adatokat már egy pár tucat terméket frogalmazó webshop esetében is nagyon idő-és erőforrás igényes feladat, ezért Mi minden esetben automatizált megoldást használunk a ProfitMetrics.io szoftveren keresztül. 

Ez a piacon jelenleg a legjobb rendszer, amit erre a célra használni lehet, rengeteg alap integrációval és könnyen értelmezhető, vizuális dashboardokkal és felülettel.

A rendszer implementációja egyáltalán nem bonyolult (főleg a dobozos webshopok esetében), nagyjából 20-30 perc alatt működésre lehet bírni.

Miután a ProfitMetrics.io segítségével előkészítettük a profit adatainkat, ezeket el is lehet kezdeni tovább küldeni a Google Ads felé. Ha ezzel is megvagyunk, akkor az alábbi fancy, és nagyon hasznos riport elemzésének eshetünk neki:

Ezzel azonnal lehetőségünk van arra, hogy lássuk mely kampányainkon realizálódik a legnagyobb profit, és melyek azok, amelyeknek ugyan magas a ROAS szintje, de a profit értéke már kevésbé kecsegtető.

ProfitMetrics.io alternatíva:

A ProfitMetrics.io egy haladó eszköz, ami ráadásul tranzakciónkénti költséget számol fel az adatok továbbításáért. Ha nem akarsz egyből egy ekkora beruházást, vagy nem bízol abban, hogy megéri ez a befektetés, akkor létezik egy alternatív, költség mentes megoldása a riportok előteremtésének:

Ez pedig nem más, mint a “cost_of_goods_sold” (COGS) mező feltöltése a Shopping Feedbe. Itt mindössze annyit kell tenned, hogy megadod a webshopban a bekerülési költségét a termékeidnek, és azonnal elérhetővé fognak válni a fenti képen látható riportok.

Alább a legnépszerűbb magyar webshopokra megtalálod az útmutatót a COGS beállításához:

• UNAS: Egyedi paramétert kell létrehoznod, aminek a cost_of_goods_sold nevet adod és engedélyezed a Google Feed exportot. Az új paraméterbe vagy manuálisan, vagy az ERP-ből importálod a termékek bekerülési költségét.
• Woocommerce: Egyedi attribútumot kell létrehoznod, majd manuálisan vagy az ERP-ből importálni a termékek bekerülési költségét. Ha ezzel megvagy, akkor a ProductFeedPro pluginban már csak meg kell feleltetni a Woo attribútumot a “cost_of_goods_sold” feed mezővel.
• Shoprenter: A termék adatlapján töltsd ki a “Költség” értéket, és automatikusan be fogja tenni a Feedbe a rendszer a COGS paramétert.

Az előnye a COGS használatának, hogy ingyenes és viszonylag könnyen implementálható, a hátránya, hogy csak riporting oszlopokat tudsz vele megnyitni a fiókban. Ez a gyakorlatban annyit tesz, hogy nem tudod konverzióként használni a profit értéket, ugyanakkor azt már a COGS használatával is látni fogod, hogy mely kampányod mekkora profitot termel neked.

Hogyan tudjuk használni a profit adatokat a Google Ads fiókban? (és mikre érdemes figyelni, hogy ne essen vissza a teljesítmény)

Az újonnan elérhető metrikáknak 2 nagyon hasznos funkciója van az eredményesség és optimalizáció tekintetében:

1: Elemzés és reporting: Látni fogod, hogy mely kampányok (nem) profitabilisek a valóságban

Az egyik legalapvetőbb és leggyorsabb felhasználási módja az új adatoknak az, hogy megnézed, hogy mely kampányaid termelnek profitot, és melyek nem. Az így kieső adatok alapján egyből eltudsz kezdeni lépéseket tervezni arra vonatkozóan, hogy hogyan változtasd meg például a költés struktúráját a fióknak, vagy mely kampányok/termékek igényelnek nagyobb odafigyelést és optimalizációt a részedről.

2: Optimalizáció: Megtanítod az algoritmust arra, hogy profitra optimalizáljon bevétel helyett!

Ez a lépés amennyire jól hangzik, annyira veszélyes is! Nem szabad azonnal konverziós eseményt váltani a fiókban és a “semmiből” rászabadítani az algoritmusra a profit adatokat, ugyanis könnyedén visszalőhet a dolog.

Első körben hozz létre egy másodlagos konverziós eseményt a klasszikus bevétel konverzió mellé, amiben szépen lassan eltud kezdeni gyűlni a profit adat is.

Pár nap/hét után (adat mennyiségtől függően), térj rá az 1-es pontra és ellenőrizd, hogy kampányonként mekkora a profit volumene. Ha nem találsz nagyon alacsony mennyiségeket, akkor elkezdheted megcserélni a két konverziós eseményt fiók szinten, illetve igazítani a ROAS targeteket az új konverziós értékeknek megfelelően (ha mindent jól csinálsz, csökkented kell őket).

Fontos, hogy a változtatások után napi szinten figyeld a történéseket a fiókban, ugyanis hirtelen fog megváltozni a már betanult algoritmus számára a beérkező konverziós érték, és ennek hatására a cél-ROAS is. 

Ezekre figyelj, amikor a bevétel alapú konverziós célról a profitra váltasz

• Másodlagos konverziós eseményként gyűjts adatot az új profit konverzióhoz (ideális esetben 30 nap & >100 konverzió)
• 30 nap eltelte után állítsd át a profit konverziós eseményt elsődleges fiók célnak
• Használj portfólió ajánlattételi stratégiákat, maximum CPC korlátozással, hogy féken tudd tartani a költségeket
• Figyelj a CPC költségek hirtelen növekedésére, és a túlköltés elkerülésére
• Hagyj időt az új struktúrának, hogy betanuljon és felvegye a fonalat. A “régi” kampányaid (jó esetben) hónapok adatait tartalmazták, nem lenne fair 2-3 nap alatt az újat elkaszálni…

Nagyon fontos, hogy ne ugorj fejest azonnal a profit alapú optimalizációba, ugyanis nagyon sok a buktatója! 

Az ideális forgatókönyv alapján legalább 30 napig másodlagos eseményként kell adatot gyűjtened, és elemezned. Majd a konverziós események cseréje után újabb 30 nap teszt időszak következik, ami előfordulhat, hogy teljesítmény fluktuációhoz vezet.

TL:DR

Engedd el a hagyományos bevétel/forgalom alapú Google Ads fiókokat és optimalizálj a valódi profitodra! 

• Kösd be a profit értékének mérését a Google Ads fiókba
• Állítsd le a nem profitabilis kampányaidat/termékeidet, és fókuszálj azokra amelyek valós üzleti értéket teremtenek
• Mérd pontosan, hogy mekkora profit volument termelnek a Google Ads hirdetések
• Tanítsd meg az algoritmust arra, hogy bevétel helyett profitra optimalizáljon Neked!

A leggyorsabb és legegyszerűbb módja a profit adatok bevezetésének a ProfitMerics.io használata (vagy egyedi fejlesztési webshop esetében dataLayer mező létrehozása).

A Google Shopping termék feed optimalizálás egy olyan terület, amit nagyon sok hirdető sajnos figyelmen kívül hagy, pedig ez az egyik olyan terület ahol hatalmas javulást lehet elérni a Google Shopping kampányok teljesítményében. Sokan a Shopping kampányok alapvető optimalizálását is küzdésnek élik meg, ebből adódóan el sem jutnak odáig, hogy a feedben szereplő értékekhez és annak kialakításához hozzá tudjanak kezdeni.

A másik nehezítés a termék feed optimalizálásban, hogy ezt a legtöbb esetben nem tudjuk magunk meglépni, csak irányelveket és kéréseket tudunk megfogalmazni az ügyfél felé. A megvalósítás sokszor rajtuk, vagy a fejlesztő csapatukon múlik és sok egyéb problémába ütközhetünk menet közben, ami miatt úgy dönthet az ügyfél, hogy nem priorizálja ezeket a kéréseket.

A valóságban azonban, hogy a Google Shopping feed optimalizálás legalább annyira fontos, mint a kampányok optimalizálása. Sőt, ha a feedünk fejlett és rendben van, az nagy hatással van az elérhető kampányoptimalizálási lehetőségekre is. 

Ebben a bejegyzésben mélyebbre ásunk a lehetséges Google Shopping feed optimalizálási technikákban és lehetőségekben.

Miért van egyáltalán szükség a Google Shopping termék feed optimalizálására?

Alapvetően két nagyon fontos faktor van amivel tudunk javítani. Egyrészt a saját munkaóráinkon, másrészt a Google Shopping kampányaink hatékonyságán: Relevancia növelés és az alapvető szegmentálási lehetőségeink bővülése.

A Search kampányokkal összehasonlítva már egy fokkal jobban érthetővé válik, hogy miért is ilyen fontos a feedünk állapota és fejlesztése, ugyanis a Shopping kampányok esetében ez adja a termék megjelenítések alapját és ez határozza meg, hogy milyen mélységben tudjuk bontani és optimalizálni a kampányokat. 

Például ha hiányosak a feedünk product_type attribútumai, akkor nem fogunk tudni részletes struktúrát építeni, ami élből nehezíti a Shopping kampányok optimalizálást. Ha helytelenül vannak összerakva a termék címsorok, akkor a termékek a kevésbé releváns keresésekre is meg fognak jelenni, vagy éppen potenciális keresésről fognak lemaradni.

Ezek alapján nem alaptalan kijelenteni, hogy a Google Shopping feed maga a kampány struktúra, ez adja mindennek az alapját és határozza meg a lehetőségeinket.

Szükség van-e többre mint a kötelező attribútumok?

Természetesen! Minél bővebb a feedünk – attribútumokat és oszlopokat tekintve, annál több lehetőség fog rendelkezésünkre állni a kampányaink kialakításánál és optimalizálásánál.

Ebből adódóan az a legjobb, ha minden lehetséges attribútummal feltöltjük a feedünket még akkor is, ha egyből nem fogjuk használni az összeset. Azzal, hogy ezek rendelkezésre állnak, bármikor a hosszútávú munkát tudjuk könnyíteni és nagyban növeljük a lehetőségeket az optimalizálásban és teljesítmény értékelésben.

Azonnal lesz hatása a Google Shopping Feed optimalizálásnak?

Erre a legjobb válasz az, hogy “attól függ”!

Az olyan területek optimalizálása, mint a termék címsor azonnali hatást képes kifejteni, ugyanis élesítés után egyből növekedni fog a relevancia és javul a keresési kifejezések minősége és/vagy lefedettsége.

Vannak azonban olyan attribútumok, amik hosszú távon lesznek hasznunkra, vagy fejtik ki a hatásukat. Ilyen lehet például a termékek mérete, színe.

Product_type: Mik is ezek pontosan?

A product_type oszlop gyakorlatilag a termékek kategorizálását jelenti, ez a legtöbb esetben a webshopban kialakított fa struktúrát szokta követni, de természetesen bármilyen kategorizálást lehet implementálni.

Az egyik legfontosabb tudnivaló a product_typeok esetében, hogy mindenképp igyekezzünk elkerülni a termékek duplikációját köztük. Ezzel tudjuk biztosítani, hogy minden termékünk abban a kampányban jelenjen meg, ahol mi szeretnénk. Ezáltal ajánlatot megadni is megfelelően tudunk majd!

Product_type optimalizálás

1. 1. Ellenőrizd és tisztítsd a product_type oszlopot: Ha duplikációk vannak benne, egyes termékek több product_type alá is tartoznak, akkor ezeket javítsd és korrigáld!
   2. Tömörítsük a product_typeokat: Ha nagyon szerteágazó product_type struktúránk van és nincsenek szintek bennük, akkor érdemes az egy kategória alá tartozó termékeket egy 1. szintű product_type alá behúzni, például így:
      1. product_type: D-Vitamin kiegészítők -> Étrend kiegészítők > D-Vitamin
      2. product_type: C-Vitamin kiegészítők -> Étrend kiegészítők > C-Vitamin

• Készítsünk saját product_type kategóriákat: Nagyon sok esetben az elkészült feedben nem megfelelőek a product_typeok. Ennek a leggyakoribb oka, az, hogy a webshop fa struktúrája nincs megfelelően karban tartva vagy rendezve, és a feed készítő plugin vagy tool ezt képezi le. Ebben az esetben egy minimális Google Sheet mágiával nagyon gyorsan tudunk oszlopokat összefűzni és készíteni, ezzel létrehozva a saját product_type attribútumokat.

Termék címsor (title), a legfontosabb optimalizálandó attribútum

A termék címsor (vagy title) a legfontosabb attribútum amit kell és lehet optimalizálni, ugyanis elsősorban és legnagyobb mértékben ez határozza meg az alábbiakat: 

1. Hogy milyen keresésekre jelennek meg a termékeink.
2. A termék kép mellett ez az első és kiemelt attribútum, amivel a felhasználó találkozik a SERP-en.

Az alapvető probléma a title attribútumok esetében az szokott lenni, hogy rendkívül hiányosak. Sok esetben csak 1-1 szót tartalmaznak, például annyit, hogy “futópad”. Ez több szempontból sem szerencsés. Egyrészt nagyon sok releváns keresésről lemaradhatunk, másrészt amikre megjelenünk, azok nem feltétlen a legjobb minőségű keresések számunkra. 

Adjunk hozzá a Brandet és a kategóriát a címsorhoz

Ezt a gyakorlatban úgy kell elképzelni, mint amikor a Search kampányoknál a kulcsszavakat igyekszünk elhelyezni a leírásban vagy a címsorokban. A fejünkben meg kell lennie, hogy az adott terméket milyen kulcsszavakra szeretnénk megjeleníteni, majd ezeket adjuk hozzá a címsorhoz. Ez gyakorlatilag egyből jelentős teljesítmény növekedéshez fog vezetni.

A fenti példánál maradva, nézzük  meg, hogy lehet a “futópad” termék nevet optimalizálni:

• Eredeti title: futópad
• Módosított title: DOMYOS Futópad FN1555

 A példa alapján első körben bekerült a termék márkája, illetve a termék azonosító kódja. Mind a kettőre nagyon nagy szükség lehet, ugyanis ezzel a két bővítéssel olyan keresések felé nyitunk, amik sokkal relevánsabbak leszenk számunkra (brand és pontos termék keresések), egyből növekedik a relevancia és javulni fog a konverziós arány.

2. Adjunk hozzá specifikus termék attribútumokat a címsorhoz (méret, szín, anyag)

Egy másik példát bemutatva, vegyünk egy olyan terméket, aminek az a címsora, hogy “cípő”:

• Eredeti title: cipő

Rendelkezésre álló egyéb attribútumok:

• Brand: Converse
• Terméknév: Ct As Boot Hi
• Kategória: Cipő
• Nem: Férfi
• Szín: Fekete
• Méret: 42
• Anyag: Bőr
• Stílus: Magas Szárú
• Kollekció: Ősz/Tél 2020

Módosított title:

• Converse Ct As Boot Hi Magas Szárú Férfi Fekete Bőr Cipő – 42 – Őszi/Téli Kollekció 2020

A fenti két példából össze lehet rakni egy általános nevezéktant, amit nagyjából minden termék esetében érdemes követni:

Brand (Converse) – Termék Név (Ct As Boot Hi) – Kategóriák (Magas Szárú, Férfi, Fekte, Bőr, Cipő) – Egyéb Attribútumok (42, Őszi/Téli Kollekció 2020)

3. Manuális felülírás

Kiegészítő feedek segítségével manuálisan is felül tudunk írni feed attribútumokat, szóval magát a címsorokat is. Ha automatizált megoldásra valamilyen okból kifolyólag nincs lehetőség, akkor érdemes a legjobban teljesítő termékeinket megfogni és manuálisan kicserélni a címsorokat a fenti megközelítés alapján.

Custom_label: Riportálásra vagy szegmentálásra?

Az egyedi feed oszlopoknak (custom_label) több funkciója is lehet, egyrészt segíthetik a belső riportálást, másrészt teljesen egyedi szegmentálási lehetőséget biztosíthatnak. Ha részletesen kíváncsi vagy ezekre a lehetőségekre, olvasd el az erről szóló cikkünket.

A leggyakoribb és leghasznosabb custom_label attribútumok a következők:

• Ár tartomány
• Árrés/Margin
• Best Sellers
• Szezonalitás
• Inventory

Ezek közül nem minden esetben van szükség az összesre, ügyfél és iparág válogatja, hogy hol melyiknek van nagyobb hatása az eredményességre és az optimalizációra.

Eszközök Google Shopping feed optimalizációra

Amennyiben az exportált feed minősége rendkívül rossz, lehetőségünk van külső eszközök használatára, amivel tömegesen tudunk javításokat elvégezni a feed attribútumokon:

• DataFeedWatch
• Feedonomics

Ezek viszont a legtöbb esetben fizetős eszközök, ha az ügyfél vagy saját büdzsénk nem engedi, akkor használjuk bátran a fenti megoldásokat a Google Shopping feed optimalizálására.