Questo articolo è scritto da Valerio Celletti, AdWords Specialist, Google Partner e docente del Master in eCommerce Management della Ninja Academy.

valerio cellettii

Per gli eCommerce che vendono online prodotti fisici, le Campagne Shopping sono forse quanto di meglio Google possa offrire oggi per raggiungere clienti in una fase avanzata rispetto alla loro decisione d’acquisto. Caricando un feed prodotti (una base di dati strutturati sui prodotti in catalogo, contenente foto, titolo, descrizione e altri attributi identificativi) è possibile creare annunci/schede prodotto che verranno mostrate nella rete di ricerca di Google a chi sta attivamente cercando uno dei prodotti in catalogo (con una ricerca di tipo “marca+modello”) o la sottocategoria al quale appartiene (es. “piastre per capelli”).

La potenza dell’immagine, la possibilità di vedere il prezzo prima del click e CPC mediamente più contenuti rispetto alla Search rendono le Campagne Shopping un interessante canale per raggiungere il proprio pubblico. Concretamente un eCommerce, anche in presenza di cataloghi ampi, ha la possibilità di mettere in vetrina una grande quantità di prodotti con uno sforzo minimo in comparazione con le campagne search, con il massimo controllo su spesa e ritorno d’investimento.

Nella fase iniziale di lancio delle campagne, il rischio più comune è quello di vedere il proprio budget saturato completamente da prodotti di maggior traino come volumi di ricerca (ad esempio dei marchi più noti) ma con tassi di conversione bassi, che sottraggono spazio a prodotti potenzialmente più profittevoli o con maggiori probabilità di conversione (es. prodotti non immediatamente disponibili su altri eCommerce, con marginalità maggiore, in promozione ecc.).

Se stai valutando o hai già lanciato le tue campagne Shopping ecco quattro cose da controllare.

1. Il valore delle transazioni è tracciato correttamente in Google Analytics? È correttamente riportato in Google AdWords?

È assolutamente indispensabile che le tue campagne AdWords per eCommerce riportino il valore effettivo delle vendite che hanno generato. Senza questo dato, o solo con il conteggio delle vendite generate, è impossibile o estremamente più difficile prendere decisioni rafforzate dai dati. Esistono moduli/plugin specifici per tutte le principali piattaforme (es. Magento, Prestashop, WooCommerce ecc.) ma spesso è necessario un fine-tuning ulteriore da parte di uno sviluppatore.

2. Il feed è di buona qualità?

Non potendo scegliere le keyword, sarà l’algoritmo di Google che andrà ad associare i prodotti in catalogo con le ricerche degli utenti. Gli elementi che prenderà in considerazione, oltre ai dati identificativi del prodotto (Brand, EIN/GTIN, Manufacturer Product Number) saranno i titoli, le descrizioni e gli altri attributi (es. la categoria prodotto Google, una tassonomia). Lo strumento di diagnostica di Merchant Center potrà darti una prima indicazione di cosa può essere migliorato e le buone pratiche possono davvero fare la differenza. Titoli chiari, non ambigui e ricchi di informazioni nelle rispettive categorie, come

Abbigliamento: Adidas Stan Smith Bianco Verde 44 M20342-2
Alimentari: Confettura di Albicocche Santa Rosa – 500gr
Prodotti di Consumo: 20 Scatole di Cartone Multistrato 60x40x30cm
Elettronica: Samsung Galaxy S7 G930 64GB 4GB Ram Bianco

possono essere utili sia per i dettagli che possono fornire all’utente (inducendolo a cliccare se è il prodotto che sta cercando) che per la corretta associazione con le sue ricerche (il prodotto corretto alla ricerca corretta).

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3. L’offerta CPC massima – il prezzo è giusto?

Un errore molto comune è quello di creare pochi, grandi raggruppamenti di prodotti senza tener conto di alcuni fattori chiave che possono determinare il potenziale ritorno di investimento su ciascun prodotto.

Poniamo che il nostro CPC massimo sia di 0.10€ su tutti i prodotti presenti sul nostro eCommerce di materiale per il fai-da-te. Questo significa che siamo disposti a pagare lo stesso costo per click su prodotti che costano pochi euro (un sacchetto di dadi e rondelle) o migliaia (un trapano a colonna professionale), che hanno volume di ricerca da poche ricerche al mese (un ricambio di un prodotto ormai ritirato dal mercato) a qualche migliaia (un avvitatore professionale ‘consumer’ di un brand noto). Discorso analogo per prodotti che venderanno più o meno frequentemente (le marche hanno un traino diverso in tutti gli ambiti), che genereranno maggiori o minori ritorni e così via.

Sebbene i dati di performance e vendita che verranno raccolti dovranno essere l’unica bussola che dovrebbe guidare le azioni di ottimizzazione successive alla fase di lancio iniziale in una Campagna Shopping, partire da una gestione dell’offerta quanto più razionale possibile può fare la differenza tra una campagna da scalare o una campagna da scartare.

Ogni prodotto che inseriamo nelle Campagne Shopping dovrebbe avere un bid iniziale che, semplificando, tenga conto

– del valore del prodotto (prezzo al pubblico)
– di quanto profitto genera la vendita di quel prodotto (prezzo al pubblico – prezzo di acquisto)
– del conversion rate (valore medio in presenza di uno storico su search/shopping, o almeno stimato sulla base di altri dati dell’eCommerce – è opportuno approssimare al ribasso)


Il costo per click massimo che possiamo sostenere per essere in pareggio sarà quindi:

CPC Max Punto di Pareggio=Profitto per prodotto * Conversion Rate Iniziale

Il nostro CPC Max Effettivo sarà quindi più basso (moltiplicando il valore per un valore inferiore a 1, ad esempio 0.25/0.5/0.75: lo chiameremo Moltiplicatore Iniziale) del CPC massimo affinché ogni prodotto possa generare profitti dalle vendite. Un moltiplicatore più grande genererà probabilmente più impressioni e raccoglierà dati più rapidamente, ma in linea teorica porterà a ROAS più bassi se il conversion rate fosse conforme alle attese (perché il CPC effettivo sarà più vicino al CPC del Punto di Pareggio)

CPC Max Effettivo=CPC Punto di Pareggio * Moltiplicatore Iniziale

Una volta verificata la performance effettiva, l’aggiustamento del CPC massimo sarà prudente (+-5%- 10%) man mano che ogni singolo prodotto raccoglierà dati. Su un prodotto che vende e genera ritorni si salirà fino a trovare il punto ottimale di redditività, su un prodotto che non vende si abbasserà CPC Max fino a tendere a zero (o escludere il prodotto, se opportuno).

Come utilizzare questa formula? Se abbiamo tutti i dati necessari a disposizione possiamo utilizzare Google Sheets e ottenere l’offerta ottimale per ogni singolo prodotto, come in questa simulazione.

Se è impossibile determinare l’offerta iniziale corretta per tutti i prodotti, si potrà farlo almeno per macro-raggruppamenti per fasce di prezzo.

Questo potrebbe essere uno schema-tipo per strutturare le nostre campagne:

Campagne Shopping Google

Teniamo anche a mente che il comportamento dell’offerta in Shopping è leggermente differente rispetto alla search su AdWords. In Shopping esiste un livello “minimo” di offerta CPC per far visualizzare i nostri prodotti (leggi generare impressioni), seguito da un punto in cui piccoli incrementi determinano un forte aumento delle impressioni degli annunci (e conseguentemente click, più o meno proporzionalmente). Oltre una certa soglia, ogni aumento del costo per click aumenterà le impressioni di pochissimo.

Nel prossimo punto vedremo come si possono creare fattivamente delle fasce di prezzo o altre etichette per raggruppare i nostri prodotti, che ci saranno molto utili nella gestione quotidiana delle nostre campagne, anche per esigenze diverse dalla gestione ottimale dell’offerta.

4. Etichettare tutto: possiamo sfruttare le Custom Label?

Google Merchant Center, la piattaforma che consente di caricare i feed dei prodotti da ‘esporre’ nelle nostre campagne Shopping, ci dà la possibilità di aggiungere dei campi personalizzati su ciascun prodotto. Aggiungere etichette personalizzate (fino a 5, aggiungendo un campo custom_label_0 – custom_label_4 sui prodotti nel feed) è una opportunità straordinariamente utile per raggruppare insieme prodotti con logiche diverse da brand e categoria di appartenenza in modo versatile.

Ecco alcuni degli usi possibili:

– Stagione: prodotti invernali/estivi. Un modo per gestire le diverse stagionalità tramite raggruppamenti nel corso dell’anno
– Best Seller: raggruppare i prodotti più venduti dell’eCommerce in una campagna a parte può essere un modo per poter dedicare un budget specifico su un raggruppamento del quale si ha maggiore sicurezza sulla performance.
– Fasce di prezzo: creare delle fasce di prezzo per tutti i prodotti del nostro eCommerce ci permette di determinare delle offerte iniziali più razionali, soprattutto in assenza di dati di conversione. La fascia di prezzo più bassa conterrà prodotti al quale verrà attribuito un bid più basso, fino alla fascia di prezzo più alta. Anche in questo caso si aggiusterà l’offerta sulla base della performance effettiva.

In questo esempio “100” è la fascia di prezzo più bassa, “600” la più alta. Fino a che livello di profondità segmentare? Se i prodotti che vendiamo variano di un ordine di grandezza (es. Da 10€ a 100€) due/tre raggruppamenti possono essere corretti, dieci potrebbero essere inutili.

Raccogliere dati e ottimizzare analizzandoli è l’unico modo per poter migliorare le performance delle nostre campagne, ma queste indicazioni possono aiutarci a ridurre gli sprechi e a creare campagne con tutte le carte in regola per poter essere profittevoli.

>>> Se vuoi saperne di più su questo e altri argomenti legati al mondo del social commerce, incontriamoci al Master in eCommerce Management di Ninja Academy!