Smart Shopping Campaigns - Shopping Kampagnen mit Zielvorhaben

Wie Sie davon profitieren können und was Sie für das richtige Setup benötigen, stellen wir in diesem Artikel vor.

Kaufverhalten der User & Kampagnenverwaltung

Das Kaufverhalten hat sich in den letzten Jahren deutlich verändert. Immer mehr User suchen vor ihrem Kauf nach Produkten, Informationen, Rezensionen oder auch der lokalen Verfügbarkeit. Die gesamte Customer Journey ist deutlich komplexer geworden und der Kaufprozess wird von vielen Online- und Offline-Kanälen beeinflusst. Den richtigen User und damit den potentiellen Kunden zur richtigen Zeit, mit der richtigen Botschaft zu erreichen ist die größte Herausforderung der zahlreichen Online-Händler.

Auch die Komplexität der Kampagnenverwaltung steigt zunehmend. Unterschiedliche Optimierungsmöglichkeiten der manuellen Gebotsanpassung für Geräte, Standorte, Werbezeitplan, Zielgruppen, demographischen Merkmale, Anzeigenformate oder die Verwendung von Remarketing Segmenten sind zeitintensiv.

Diese manuellen Kampagnenanpassungen werden immer umfassender und hängen auch stark vom einzelnen User und dessen individuellen Fortschritt in seiner Customer Journey ab. Dazu kommt dass auf viele Signale, die zB einem Machine Learning Algorithmus zur Verfügung stehen (das sind bis zu 70. Mio Signale), manuell gar nicht eingegangen werden kann. Hier kann uns das sogenannte Smart Bidding helfen die Kampagnen zu optimieren!

Smart Bidding: Kampagnen mit Machine Learning optimieren

Noch stehen viele Werbetreibende den automatisierten Kampagnenanpassungen skeptisch gegenüber. Sie vertrauen den Algorithmen nur bedingt oder erwarten sofort nach Anwendung positive Ergebnisse. Hier sollte man jedoch beachten, dass Smart Bidding eine gewisse Zeit benötigt, bis die Algorithmen optimal arbeiten. Erst nach ca. 7 bis 15 Tagen und dem Abschluss der Lernphase (die Dauer hängt von der Datengrundlage ab) sind die Maschinen in der Lage, die Kampagne auf die festgelegten Ziele zu optimieren und die bestmöglichen Ergebnisse für Werbetreibende zu generieren.

Die neue Generation von Shopping Kampagnen basiert auf Machine Learning und ermöglicht es, diese einfacher zu verwalten, die Ergebnisse zu optimieren und die richtigen Kunden über das gesamte Google Werbenetzwerk zu erreichen. Algorithmen von Google analysieren dazu z.B. die Nutzerdaten und Faktoren wie Saisonalität, Suchbegriff, Gerät, Standort, Placement, etc. Auf Advertiser Seite werden Informationen wie: Aktionen, Warenkorbwert, Produktkategorie berücksichtigt.

Wie funktionieren Smart Shopping Campaigns?

Das Hauptziel der neuen Shopping Kampagnen mit Zielvorhaben ist es den Conversion-Wert (Umsatz) zu maximieren und auf einen möglichst hohen ROAS abzuzielen. Automatisch werden für jeden Suchbegriff, jeden User und in Echtzeit die Gebote nach dem vordefinierten Ziel optimiert.

Damit Smart Bidding optimal funktionieren kann, ist es wichtig realistische Zielvorgaben festzulegen und eine begrenzte Anzeigenauslieferung zu verhindern. Als Best Practice, empfiehlt Google den Ziel-ROAS etwa 2 bis 3 Wochen nach Kampagnenstart einzusetzen, um den Maschinen in der Lernphase ein optimales Setup zu ermöglichen.

Die Vorteile von Smart Shopping Campaigns mit Zielvorhaben sind:

Einsteigerfreundliche Kampagnenverwaltung
Eine Kampagne deckt mehrere Google Kanäle ab, um den richtigen Kunden zu erreichen
Shopping und Remarketing sind dadurch in einer Kampagne verbunden
Optimierte Budgetaufteilung zwischen den Kanälen
Automatisierte Anzeigenerstellung und Anzeigenausspielung
Automatische Auswahl der Placements, um eine bessere Performance zu erzielen

Was braucht man um Smart Shopping Campaigns zu starten?

Um die neue Kampagne mit Zielvorhaben aktiv zu nutzen, sind die folgende Voraussetzungen nötig:

Google Shopping Datenfeed und eine Verknüpfung zum Google Merchant Center
mindestens 20 Conversions in den letzten 45 Tagen
Remarketing-Tag auf der Website und Remarketing-Listen mit mindestens 100 aktiven Nutzern
Conversion-Pixel inkl. Übergabe der Conversion-Werte

Für die Erstellung der Anzeigen gilt ein ähnliches Setup wie bei den bereits bekannten Responsive Ads. Es werden folgende Bilder und Texte benötigt:

Logo im Merchant Center
Anzeigenbild
Kurzer Anzeigentitel
Langer Anzeigentitel
Beschreibung
Finale URL

Wo werden die Anzeigen ausgespielt?

Smart Shopping Campaigns verbinden traditionelle Shopping- und Display-Remarketing Kampagnen und spielen diese in den Kanälen Search, Display, YouTube und Gmail aus.

Dynamisches Remarketing im GDN

Im Google Displaynetzwerk steht dynamisches Remarketing mit dynamischen oder statischen Anzeigenformaten zur Verfügung. Das Design und Format der Werbemittel wird an die User und den Content der Website angepasst.

Welche Themen-, Kategorie- oder Produktseite der Nutzer zuvor aufgerufen hatte, wird bei der Auswahl der Anzeigeninhalte berücksichtigt und spezifische Produkte dynamisch ausgewählt oder relevante Empfehlungen angezeigt. Das verwendete Machine Learning verwendet gleichzeitig Informationen wie Kaufverhalten, Surfverhalten, Saisonalität usw.

Native Anzeigen in Gmail und YouTube

Ähnlich wie bei Remarketing Anzeigen im Google Displaynetzwerk, werden die Inhalte als native Anzeigen für Gmail und YouTube automatisch ausgewählt. Basieren auf zuvor angesehenen Seiten auf der Website werden die Produkte in den Anzeigen wieder in Erinnerung gerufen und relevante Empfehlungen gegeben.

Empfehlungen für das Smart Shopping Campaigns Setup

gesamtes Produktportfolio verwenden
Google empfiehlt das gesamte Produktportfolio für die neue Shopping Kampagne mit Zielvorhaben zu testen, um auch Cross Selling zu ermöglichen.
Kampagnenbudget erhöhen
Kampagnenbudget für die neue Smart Shopping Kampagne um 10-15% erhöhen (im Vergleich zu der bestehenden Shopping-Kampagne), um dem System mehr Raum für Anpassungen und Optimierungen zu geben.
die Machine-Learning Lernphase berücksichtigen
Erste Änderungen am Setup und eine Bewertung der Kampagne sollten frühestens 1 Woche nach Abschluss der Lernphase stattfinden.

Unser Fazit

Die neuen Smart Shopping Campaigns nutzen die Vorteile von Machine Learning sehr effizient, benötigen jedoch ein professionelles Kampagnen Set Up und Know-how!