Een tijdje terug introduceerden wij de 5 level structuur voor Google Shopping. Deze structuur speelt perfect in op de grote prestatieverschillen tussen generieke en specifieke zoekwoorden, die Lupko in zijn vorige blogpost duidelijk in kaart bracht. Buiten dat deze structuur het meeste haalt uit de verschillende zoektermen, vergt het ook erg weinig onderhoud. Je investeert eenmalig een paar uur om de structuur in te richten, maar daarna is elk aspect volledig geautomatiseerd. Het enige aspect dat tot nu toe nog niet geautomatiseerd was, waren de negatieve zoekwoordenlijsten (de “negative lists”). Dit is nu door een slimme combinatie van Google Adwords scripts, Omnia data en Google Sheets ook volledig geautomatiseerd. In deze blogpost zullen wij dieper ingaan op de manier hoe de negatieve zoekwoordenlijsten geautomatiseerd zijn en hoe dit inhaakt op de 5 level structuur.
Achtergrond
Om goed te begrijpen hoe de negatieve zoekwoorden geautomatiseerd kunnen worden, is enige achtergrondkennis nodig van de 5 level structuur. Met name over de dynamiek die tussen de 5 campagnes ontstaat door campagneprioriteiten slim te combineren met negatieve-zoekwoordenlijsten. Hieronder vind je een overzicht van de 5 level structuur en de verschillende facetten. Indien dit compleet nieuw is, is het verstandig om eerst de achtergrond hierover te lezen in de 5 level structuur blogpost.
De 5 level structuur speelt goed in op de prestatieverschillen tussen de verschillende type zoektermen. Daarnaast vergt het erg weinig onderhoud. Je investeert eenmalig een paar uur om de structuur in te richten, maar daarna is elk aspect volledige geautomatiseerd:
- Advertentiegroepen: advertentiegroepen worden volledige automatisch aangemaakt o.b.v. de retailers categorie en merk structuur (of een andere doorsnede naar keuze) en worden weer gepauzeerd/geactiveerd indien categorieën en/of merken in het assortiment veranderen.
- Producten: binnen de advertentiegroepen worden de producten automatisch toegevoegd en worden deze uurlijks gepauzeerd/geactiveerd afhankelijk van de voorraad.
- Biedingen: de CPC-biedingen worden per product uitgerekend gebaseerd op o.a. productmarges, online productconversieratio’s en het effect op de winkelverkopen (het ROPO-effect). Deze biedingen worden uurlijks geëvalueerd en aangepast indien één van de parameters verandert.
- Top X: de meest populaire producten per categorie en/of merk worden automatisch geïdentificeerd op basis van historische verkoopdata in Omnia (b.v. meeste winst of meest pageviews in laatste 4 weken). Deze populaire producten worden vervolgens aan de campagnes voor generieke termen (b.v. “led televisies”) toegevoegd, zodat op deze generieke termen automatisch de meest populaire producten getoond worden.
Het enige aspect dat tot nu toe nog niet geautomatiseerd was, waren de negatieve zoekwoordenlijsten. Het onderhoud hiervan kost veel tijd en het is daardoor onmogelijk om elk zoekwoord handmatig te classificeren. Dit is nu door een slimme combinatie van Google Adwords scripts, Omnia data en Google Sheets ook volledig geautomatiseerd. Het kost nu veel minder tijd meer en de verschillende zoektermen worden bovendien veel beter verdeeld over de 5 campagnes, waardoor de prestaties verder toenemen. Laten we iets dieper duiken in de opzet hiervan.
De opzet: automatische data-analyses in Google Sheets o.b.v. Adwords en Omnia data
Om de verschillende type zoekwoorden te identificeren wordt gebruikt gemaakt van een combinatie van Google Adwords scripts, Omnia data en Google Sheets.
De Adwords scripts zorgen ervoor dat de zoektermen en hun prestaties dagelijks naar Google Sheets gekopieerd worden. In de Google Sheets wordt de data gecombineerd met data vanuit Omnia (zoals categorie en merk data) en worden er verschillende tekstuele en performance analyses gedaan.
De uitkomsten van de zoekwoorden analyses worden vervolgens automatisch naar meerdere negatieve zoekwoordenlijsten in Adwords gepusht. Deze lijsten hebben twee functies in Adwords:
- Negatieve zoekwoorden om het verkeer te splitsen in verschillende types
- Negatieve zoekwoorden om slecht presterende zoekwoorden (tijdelijk) uit te sluiten
Wij zullen hieronder op beide functies verder ingaan.
Negatieve zoekwoorden om het zoekverkeer in verschillende types te splitsen
In de 5 level structuur wordt het zoekverkeer in 5 verschillende campagnes gesplitst, die in 2 hoofdgroepen in te delen zijn:
Specifieke termen:
- Product termen: alle zoektermen die relateren aan één specifiek product (b.v. “Samsung UE40KU6400”). Hierbij weet je exact welk product er getoond moet worden.
- Merk termen: alle zoektermen waarin een merk voorkomt (b.v. “Samsung 40 inch led televisie”). Hierbij weet je dat je dat je alleen producten van dat specifieke merk moet vertonen.
- Overige termen: alle niet verder gespecifieerde termen (b.v. “40 inch led televisie”).
Generieke termen: - Categorie termen: Alle zoektermen waarbij een hele categorie relevant kan zijn. (b.v. “Led televisie”). Hierbij zijn veel producten relevant, maar worden d.m.v. de Top-X-functie automatisch alleen de populairste producten getoond binnen deze categorie.
- Categorie en Merk termen: Alle zoektermen waarbij een hele categorie en merk combinatie relevant kan zijn (b.v. “Samsung Led televisie”). Hierbij zijn veel producten relevant, maar worden d.m.v. de Top-X-functie automatisch alleen de populairste producten getoond binnen de categorie en merk combinatie.
De splitsing in 5 levels kan automatisch gemaakt worden door slechts 3 verschillende negatieve zoekwoordenlijsten goed bij te houden. De drie types lijsten die we gebruiken:
- Merk termen
- Product termen
- Generieke termen
Deze lijsten worden automatisch bijgehouden door middel van drie overeenkomstige scripts, waarop we hieronder kort zullen ingaan.
Merk termen script
Het merken script is het makkelijkste van de drie. De “merken termen” lijst moet bestaan uit een lijst van alle merken die als “phrase” negative toegevoegd zijn. Dit is simpelweg te realiseren door continu vanuit Omnia alle merken te exporteren en de nieuwe merken toe te voegen aan de negatieve zoekwoordenlijst. Adwords zal dan bij iedere zoekterm herkennen of er een merk in staat.
Dus het merk Samsung kan als de phrase “Samsung” toegevoegd worden. Hierdoor worden alle zoektermen die een merk bevatten herkent, onafhankelijk de positie van het merk in de zoekterm: bijvoorbeeld “Samsung 40 inch TV” of “Zwarte Led TV Samsung”.
Product termen script
De product termen opzet is een stuk gecompliceerder. Hiervoor worden alle zoektermen door middel van een Adwords script naar Google Sheets geëxporteerd. In Google Sheets worden deze zoektermen vervolgens in delen opgeknipt en wordt elk deel geanalyseerd. Het script herkent wat voor type woord elk stukje is. Dit kan een tekst, merk of productnummer (MPN) zijn, of bijvoorbeeld een EAN, dimensie, specificatie of cijfer. Indien de zoekterm een MPN bevat of een bepaalde specifieke combinatie van woorden, dan wordt het geïdentificeerd als product term en automatisch aan de “product termen” lijst toegevoegd.
| Zoekterm | Tekst analyse | Product term |
|---|---|---|
| Samsung led television | Merk + tekst + tekst | Nee |
| Samsung UE40KU6400 | Merk + MPN | Ja |
| 40 inch LED television | Spec + spec + tekst + tekst | Nee |
| Sonos sound system | Merk + Tekst | Nee |
| Sonos play 1 | Merk + Tekst + cijfer | Ja |
Typeringen van woorden of woordcombinaties kunnen per klant worden aangepast. Op die manier is mogelijk om de product term herkenning precies op jouw branche af te stemmen. Voor de autobanden verkopers is het bijvoorbeeld belangrijk om te herkennen of er een bandenmaat in de zoekterm staat. Een bandenmaat heeft altijd een bepaalde standaard cijfer en letter combinatie. Vervolgens zou een definitie van een product term kunnen zijn: Merk + cijfer + bandenmaat.
| Zoekterm | Tekst analyse | Product term |
|---|---|---|
| Pirelli cinturato 215 55r17 | Merk + tekst + bandmaat + bandmaat | Ja |
| Pirelli autoband 18 inch | Merk + tekst + spec | Nee |
Generieke termen script
Ook hiervoor worden de zoektermen dagelijks door middel van een script naar een Google Sheet gekopieerd. Daar worden de zoektermen vervolgens vergeleken met het merk en de categorieboom van het product waarop ze vertoond werden. Indien alle woorden in de zoekterm overeenkomen met de woorden aanwezig in het merk en de categorieboom, wordt het geïdentificeerd als een categorieterm.
| Zoekterm | Merk | Categorieboom | Generieke term |
|---|---|---|---|
| Samsung led television | Samsung | Beeld en Geluid > Televisies > Led | Ja |
| Samsung UE40KU6400 | Samsung | Beeld en Geluid > Televisies > Led | Nee |
| 40 inch LED television | Samsung | Beeld en Geluid > Televisies > Led | Nee |
| Sonos sound system | Sonos | Beeld en Geluid > Soundsystems > boxen | Ja |
| Sonos play 1 | Sonos | Beeld en Geluid > Soundsystems > boxen | Nee |
Met bovenstaande drie scripts is het verkeer gesplitst in 5 campagnes, waarop overeenkomstig met het type verkeer gericht geboden kan worden. Doordat er nu beter onderscheid gemaakt wordt tussen meer specifieke termen (zoals “Samsung UE40KU6400”) en meer generieke termen (zoals “Samsung televisie”), zal de return on ad spend (ROAS) van de campagne toenemen. Hierdoor zijn hogere biedingen rendabel en kan er meer verkeer, en dus opbrengst, gegenereerd worden.
Er zullen echter nog steeds zoektermen voorkomen die niet goed presteren. Deze wil je (tijdelijk) uitsluiten uit de 5 level structuur en hier gaan we in het volgende stuk op in.
Negatieve zoekwoorden om slecht presterende zoekwoorden (tijdelijk) uit te sluiten
Sommige zoektermen zullen ondanks de nette splitsing in 5 campagnes nog steeds niet goed presteren. Het kan bijvoorbeeld voorkomen dat de click through rate (CTR) erg laag is of dat er wel op een advertentie geklikt wordt maar het product niet converteert. Beide situaties zou je willen uitsluiten. Een lage CTR is slecht voor je kwaliteitsscore in Google Shopping en is een teken dat je advertentie waarschijnlijk niet relevant is voor die specifieke zoekterm. Een laag conversieratio zal waarschijnlijk niet rendabel zijn aangezien er te veel kliks, en dus kosten, nodig zijn voor een aankoop. Deze termen kunnen worden uitgesloten door middel van het slecht presterende zoektermen script en eventueel later weer worden gereactiveerd door middel van een “retry” script.
Slecht presterende zoektermen
Op basis van de ROAS- en verkeerdoelstellingen van de retailer kan er bepaald worden welke zoektermen uit de 5 level campagnes moeten worden uitgesloten. Dit is volledig vrij in te geven en de limieten kunnen bijvoorbeeld als volgt gezet worden:
- Vertoningen > 200 en de CTR is kleiner dan 1%
- Kliks > 100 en het conversieratio ligt onder 1%
Zoektermen die voldoen aan bovenstaande limieten zullen dan automatisch aan de “slecht presterende” negatieve zoekwoordenlijst toegevoegd worden en worden uitgesloten.
Retry script
Zowel een laag conversieratio als een lage CTR hoeven niet permanent te zijn. Het kan bijvoorbeeld voorkomen dat een product tijdelijk out-priced was, waardoor op de gerelateerde zoekterm de kliks en conversies in die periode naar de concurrent gingen. Op het moment dat een product weer competitief geprijsd is zou dezelfde zoekterm weer prima kunnen renderen.
Het is daarom cruciaal dat zoektermen, die potentieel interessant kunnen zijn, niet permanent worden afgeschreven. Deze retry wordt vaak vergeten, waardoor het verkeer langzamerhand wordt dichtgeknepen en de opbrengsten uiteindelijk onder druk komen te staan. Ook bij Target ROAS-biedingsstrategieën zie je vaak dat al het verkeer wordt uitgeschakeld dat niet aan het target voldoen. Naar verloop van tijd zullen hierdoor de opbrengsten achteruitlopen.
Voor de “retry” gebruikt Omnia een 6e campagne; de zogenaamde “Slecht presterende” campagne. Hierin worden alle zoektermen geserveerd in de andere campagnes niet goed rendeerden. Dit zal tegen een lage bieding gebeuren, waardoor er tegen lage kosten gekeken kan worden of zoektermen weer goed gaan renderen. Indien zij vervolgens boven een bepaalde treshhold komen, worden ze uit de “slecht presterende” negatieve zoekwoordenlijst gehaald en worden de zoektermen weer tegen volwaardige bieding vertoond.
Eerste resultaten
Bij verschillende klanten hebben wij een pilot gedraaid met de scripts en de resultaten zijn indrukwekkend. De zoektermen worden continu geanalyseerd, waardoor de verdeling van het zoekverkeer voortdurend geoptimaliseerd wordt. Dit maakt de Google Shopping campagnes effectiever en over de eerste 2 maanden zijn zowel de dagelijkse opbrengst als de ROAS toegenomen, met respectievelijk 66% en 39%.
Conclusie
De 5 level structuur haalt het meeste uit de verschillende zoektermen en met de automatisering van de negatieve zoekwoordenlijsten is het laatste aspect ook volledig geautomatiseerd. Het is een zelfonderhoudend mechanisme, waarbij continu de zoekwoorden en de prestaties geëvalueerd worden.
De scripts voor de “merk termen”, “product termen” en “generieke termen” zorgen voor een juiste splitsing in het type verkeer. Dit maakt het mogelijk om gerichter te bieden, waardoor hogere ROAS en/of opbrengst doelstellingen gehaald kunnen worden.
De scripts voor slecht presterende zoekwoorden zorgen voor een betere ROAS op de overgebleven zoektermen, waardoor de biedingen en het verkeer op deze termen nog verder opgeschroefd kunnen worden. Het Retry script voorkomt dat het verkeer langzamerhand terugloopt doordat potentieel interessante zoektermen opnieuw geactiveerd worden.
De hele opzet balanceert continu op de rand van wat rendabel is en zorgt ervoor dat altijd het maximale uit het zoekverkeer gehaald blijft worden.
