Warum Sie Ziel-ROAS-Gebote für Shopping-Kampagnen testen sollten

Bei vielen E-Commerce-Unternehmen können AdWords-Shopping-Kampagnen einen großen Teil des PPC-Traffics und oft einen erheblichen Anteil am Gesamtumsatz ausmachen. Die Bedeutung dieser Kampagnen kann bei den Managern des digitalen Marketings manchmal zu einer Lähmung führen; Es ist einfach, die Haltung „Wenn es nicht kaputt ist, reparieren Sie es nicht“ einzunehmen, wenn die Aussicht auf einen kleinen Leistungsabfall einen großen Unterschied im Endergebnis ausmachen kann. Während ein solcher Denkprozess sicherlich verständlich ist, kann er Wachstums- und Optimierungsmöglichkeiten ausschließen. Dies ist besonders wichtig in einer PPC-Landschaft, in der immer mehr E-Commerce-Ausgaben für Shopping-Kampagnen gewichtet werden. In diesem Blogbeitrag werde ich Argumente für das Testen von Ziel-ROAS-Geboten für AdWords-Shopping-Kampagnen liefern und einige Tipps zur erfolgreichen Einrichtung eines solchen Tests geben.

Was sind Ziel-ROAS-Gebote?

Legen wir zunächst fest, was Ziel-ROAS-Gebote sind und wie sie funktionieren. AdWords beschreibt Ziel-ROAS-Gebote als "Festlegen eines durchschnittlichen Conversion-Werts, den Sie für jeden Dollar erzielen möchten, den Sie für Ihre Anzeigen ausgeben. Bei Ziel-ROAS-Geboten legt AdWords automatisch Gebote fest, um so viel Conversion-Wert wie möglich mit dem von Ihnen festgelegten Ziel-ROAS zu erzielen.“ Mit anderen Worten, wenn Sie ein Ziel-ROAS-Gebot von 500 % für eine Shopping-Kampagne festlegen, zielt AdWords darauf ab, pro ausgegebenem US-Dollar 5,00 $ Umsatz zu erzielen und die Conversions innerhalb dieser Parameter zu maximieren. Im Allgemeinen würde eine höhere Ziel-ROAS-Einstellung zu einem geringeren Volumen führen und ein niedrigeres Ziel-ROAS-Ziel zu relativ mehr Volumen.

Beachten Sie, dass der ROAS einfach als Umsatz/Kosten berechnet wird. Wenn Sie den Umsatz als (Umsatz – Kosten)/Kosten melden, müssen Sie Ihre ROAS-Ziele in die einfachere Formel umwandeln, um das Ziel für die Kampagne festzulegen.

Eine kurze Fallstudie

Einer der Kunden von Hanapin, ein auf Industriebedarf spezialisiertes E-Commerce-Unternehmen, erzielte mit seiner Shopping-Kampagne zufriedenstellende Ergebnisse, bei der eine auto-optimierte CPC-Gebotsstrategie verwendet wurde. Der Kunde wollte das Volumen erhöhen und den Gesamtumsatz steigern. Nachdem er mit automatisierten Strategien mit anderen Kampagnen in seinem Konto Erfolge erzielt hatte, konnte er die Ziel-ROAS-Gebote für die Shopping-Kampagne testen. Sie hatten zuvor den auto-optimierten CPC verwendet, eine Strategie, die bereits begrenzte automatische Gebote innerhalb eines Bereichs der manuell festgelegten Gebote verwendet. Ich werde später in diesem Beitrag ausführlicher erklären, wie wir den Test eingerichtet haben, aber ich möchte den Fall für Ziel-ROAS-Gebote in Shopping-Kampagnen mit den folgenden Ergebnissen einleiten:

Die Umstellung auf Ziel-ROAS-Gebote lieferte hervorragende Ergebnisse für den Kunden. Conversion-Volumen und Umsatz stiegen nicht nur um fast 50 %, sondern auch ohne Effizienzverluste. Tatsächlich verbesserte sich der ROAS sogar um ~7%.

Zugegeben, dies ist nur ein Beispiel für eine verbesserte Leistung, und man könnte leicht argumentieren, dass die Ergebnisse für eine Shopping-Kampagne ungewöhnlich sein könnten. Ich hoffe jedoch, dass es zeigt, dass es erhebliche Vorteile gibt, wenn die Gebotsstrategie auf Ziel-ROAS umgestellt wird. Zumindest hoffe ich, dass dies die Argumentation unterstützt, dass anstatt davon auszugehen, dass der Ziel-ROAS die Leistung einer einzelnen Shopping-Kampagne beeinträchtigt, ein Testen des Gebotsverwaltungsschalters gerechtfertigt sein kann. Im Folgenden werde ich allgemeiner darauf eingehen, warum diejenigen, die Shopping-Kampagnen verwalten, diese Strategie ausprobieren sollten.

Argumente für Ziel-ROAS-Gebote

Es gibt viele, viele Faktoren, die den prognostizierten Umsatz eines Klicks auf eine Shopping-Anzeige beeinflussen können, darunter:

• Das beworbene Produkt.
• Der Standort des Benutzers.
• Die Zielgruppe(n), zu denen der Benutzer gehört.
• Das Gerät, auf dem der Benutzer sucht.
• Die Uhrzeit und/oder der Tag, an dem die Suche ausgeführt wird.

Gute digitale Vermarkter, die Gebote manuell anpassen, bewerten jede dieser Variablen und legen Gebote und Gebotsanpassungen entsprechend fest. Die Wahrheit ist jedoch, dass ein Werbetreibender viele dieser Variablen zwar manuell berücksichtigen kann, aber mit genügend historischen Daten ein maschineller Lernalgorithmus wahrscheinlich besser gerüstet ist, um sie in ihrer vollen Komplexität zu bewerten. Dies gilt insbesondere für Unternehmen mit großen Shopping-Feeds. Beispielsweise kann die manuelle Gebotseinstellung für ein Unternehmen mit 250 SKUs ein angemessener Zeitaufwand sein, aber dieser Zeitaufwand kann für Feeds mit 250.000 SKUs viel aufwändiger werden.

Vielleicht haben Sie in der Vergangenheit schlechte Erfahrungen mit Automatisierung gemacht oder stehen Machine-Learning-Strategien im digitalen Marketing skeptisch gegenüber. Wenn Sie in dieses Lager fallen, bedenken Sie Folgendes:

• Die Algorithmen für maschinelles Lernen von Google ändern und verbessern sich im Laufe der Zeit, was darauf hindeutet, dass es sich lohnen kann, den Maschinen auch dann noch eine Chance zu geben, selbst wenn Sie in der Vergangenheit eine schlechte Leistung gesehen haben.
• Selbst wenn die Leistungssteigerungen marginal oder gar nicht vorhanden sind, gibt das Target-ROAS-Gebot dem digitalen Vermarkter mehr Zeit für andere Aspekte der Kampagne, um die Leistung zu verbessern, z.
• Wenn Sie an fehlgeschlagene Tests zurückdenken, überlegen Sie, ob Sie dem Experiment genügend Zeit gegeben haben, um erfolgreich zu sein. Das Testen braucht Zeit, insbesondere beim Testen einer automatisierten Strategie. In den meisten Fällen kann der Algorithmus keine sofortigen Entscheidungen treffen, da keine Daten vorliegen, die ihn unterstützen.
• Wenn die Tests, die Sie zuvor durchgeführt haben, durch das Budget begrenzt waren (und das ist nicht mehr der Fall), kann es sich lohnen, sie erneut zu überprüfen – begrenzte Budgets bedeuten begrenzte Daten und der Test hatte möglicherweise nicht genug Volumen, um zu einem wirklich statistisch signifikanten Ergebnis zu gelangen .

Das heißt: Gebotsstrategien für den Ziel-ROAS sind nie garantiert effektiver als manuelle, und digitale Vermarkter sollten eine Änderung der Gebotsstrategie immer als vorläufigen Test betrachten und nicht als Umstieg. Darüber hinaus erfordern Tests wie diese eine gewisse Risikotoleranz und sollten nicht unbedingt für Kampagnen versucht werden, die das Ziel dauerhaft übertreffen, wenn das Unternehmen nicht einmal einen kleinen Leistungseinbruch erleiden könnte. Eine besondere Falle, die Sie beachten sollten: Wenn das Ziel höher als die historische Wertentwicklung festgelegt wird, kann das Wachstum begrenzt sein. In dieser Situation sehen Marketer oft zunächst eine vielversprechende Leistung, haben aber Schwierigkeiten, die Kampagne auszubauen.

Einrichten des Tests

Zuerst eine schlechte Nachricht: AdWords erlaubt keine experimentellen Shopping-Kampagnen. Es ist nicht zu leugnen, dass dies ein großer Nachteil ist, da Sie den Traffic nicht gleichmäßig zwischen einem Test mit Ziel-ROAS-Shopping-Kampagne und der Status-Quo-Gebotsstrategie aufteilen können. Stattdessen müssen Sie den Test nacheinander statt gleichzeitig ausführen. Vor diesem Hintergrund einige Tipps für die erfolgreiche Einrichtung Ihres Experiments:

• Legen Sie ein angemessenes Ziel-ROAS-Gebot fest : Die Faustregel für Kampagnen ohne strikte ROAS-Ziele lautet, Ihr Ziel-ROAS-Gebot auf oder knapp über dem historischen ROAS der Kampagne festzulegen. Wenn Sie jedoch das Volumen erhöhen möchten und das Unternehmen eine geringere Effizienz toleriert, sollten Sie den ROAS niedriger einstellen. Setzen Sie im umgekehrten Fall den Ziel-ROAS höher.
• Führen Sie den Test während eines Zeitraums mit geringer Saisonalität durch : Da der Test sequentiell sein muss, ist es unvermeidlich, dass die Saisonalität die Ergebnisse in gewissem Maße verfälscht. Sie können dieses Problem jedoch minimieren, indem Sie einen Zeitraum wählen, in dem die Saisonalität relativ gering ist. Wenn Ihre Shopping-Kampagne beispielsweise in den Sommermonaten die statischste Leistung erzielt, ist dies möglicherweise ein idealer Zeitpunkt, um mit dem Wechseln des Gebotstyps zu experimentieren. Denken Sie auch daran, dass das, was in der Nebensaison funktioniert, möglicherweise nicht ideal für die Hauptsaison ist. Ziel-ROAS könnte beispielsweise für die Nebensaison/weniger Budget/Effizienz gut sein, aber in Spitzenzeiten kann es um Website-Traffic und Aggressivität gehen. In diesem Fall ist die Optimierung für Klicks oder Conversions möglicherweise idealer.
• Legen Sie die Testparameter und -metriken im Voraus fest : Wie bei jeder Art von Experiment ist es wichtig, im Voraus zu wissen, wie ein Gewinn und ein Verlust aussehen. Entscheiden Sie, wie lange Sie den Test durchführen und was ein statistisch signifikantes Gewinnergebnis ist, bevor Sie den Test starten. Andernfalls könnten Sie mit mehrdeutigen Ergebnissen zurückbleiben.
• Beachten Sie, dass die „Lernphase“ möglicherweise nicht repräsentativ für die langfristige Leistung ist : Wenn eine Kampagne auf eine Ziel-ROAS-Gebotsverwaltungsstrategie umgestellt wird, durchläuft sie eine „Lernphase“, während sie Daten sammelt und Gebote festlegt. Nach meiner Erfahrung dauert dieser Zeitraum in der Regel ~1 Woche, wobei die Länge dieses Zeitraums mit dem Volumen variiert. Sie können die Lernphase bei der Leistungsbewertung aus den Testergebnissen ausschließen. Hinweis: Sie können auf der Registerkarte "Einstellungen" sehen, ob sich eine Kampagne im Status "Lernen" befindet oder nicht.

Abschluss

Wenn Sie Gebote für eine Shopping-Kampagne manuell anpassen, sollten Sie in diesem Beitrag zumindest darüber nachdenken, ob es sich lohnt, eine Gebotsstrategie für den Ziel-ROAS zu testen. Nicht überzeugt? Oder haben Sie in der Vergangenheit eine schlechte Leistung bei der Anwendung einer Ziel-ROAS-Strategie auf Ihre Shopping-Kampagnen gesehen? Melden Sie sich auf Twitter @ppchero an!