Zobacz jak nasz e-commerce został liderem SEO w jednej z najtrudniejszych branż Zobacz
Sukces kampanii Google Ads dla sklepu z akcesoriami kuchennymi w dropshippingu
Wstęp – informacje o kliencie i współpracy
Klient reprezentował całkowicie nowy i nierozpoznawalny sklep z artykułami kuchennymi w modelu dropshipping. Start działań promocyjnych w systemie reklamowym Google nastąpił w listopadzie 2020 roku. Klient zaczynał z budżetem na ten cel wielkości 1600 zł/miesiąc. Obecnie na reklamy w Google przeznaczana jest kilkakrotność startowej kwoty. Co więcej, klient zdecydował się na otworzenie nowego sklepu na tej samej platformie dropshippingowej, który również mamy przyjemność promować. Współpraca trwa do dziś.
Przewagi systemu reklamowego Google Ads
Reklama w Google jest bardzo wyjątkowym narzędziem promocyjnym. W odróżnieniu od reszty znanych metod ze świata marketingu służy do zaspokajania popytu. W praktyce oznacza to, że reklamy wyświetlają się tylko i wyłącznie osobom, które wpisały w wyszukiwarkę frazę definiującą szukany produkt. Dzięki temu treści reklamowe pokazują się jedynie zainteresowanym użytkownikom, u których od początku istnieje intencja zakupowa. Techniczna specyfikacja tej usługi sprawia, że reklama w Google trafia do wyznaczonej grupy docelowej, a przez to jest precyzyjna, skuteczna oraz relatywnie tania.
Fundament strategii kampanii Google Ads
Dla promowanego sklepu 100% dostępnego budżetu zainwestowaliśmy w kampanię produktową. Ten rodzaj pozwala wyświetlać zdjęcia produktów wraz z informacją o cenie i sklepie pod paskiem wyszukiwania Google. Promowane w kampanii artykuły są zintegrowane z pozycjami widniejącymi w sklepie za pośrednictwem pliku produktowego, dlatego też reklamowany asortyment jest cały czas aktualny. Reklama w postaci zdjęcia wyświetla się po wpisaniu przez użytkownika frazy definiującej promowany produkt. Po kliknięciu w link użytkownik zostaje przeniesiony na docelową stronę internetową.
Ten typ kampanii cieszy się największą skutecznością i jest stosowany w sklepach typu e-commerce.
W trosce o badanie efektywności kampanii Google Ads zaimplementowana została integracja danych na linii: platforma sklepowa – Google Analytics.
Dzięki temu znana była wartość i ilość transakcji dokonywanych w sklepie po interakcji z reklamą Google Ads.
Dla kampanii produktowej zdefiniowana została strategia ustalania stawek „CPC ustawiane samodzielnie”. Tak jak wspomniano we wstępie – był to nowy sklep, pozbawiony danych o konwersjach. W tym przypadku inteligentne strategie ustalania stawek mogłyby nie zdać egzaminu ze względu na brak danych będących fundamentem prawidłowej pracy algorytmów Google.
W samodzielny sposób sterowaliśmy stawkami „maks. CPC” dla poszczególnych produktów. Dla artykułów o zadowalającej wartości ROAS (wartość konwersji/koszt) zwiększaliśmy stawki po to, aby ich reklamy wyświetlały się wyżej i częściej. Natomiast dla produktów o niskiej wartości ROAS bądź o zerowej sprzedaży zmniejszaliśmy stawki. W ten sposób reklamy tych produktów wyświetlały się rzadziej, a co za tym idzie – wykorzystywały mniejszą kwotę z budżetu. W przypadku, gdy koszt kliknięć przy danym produkcie przewyższał jego cenę, podejmowana zostawała decyzja o jego wykluczeniu z wyświetlania. Sterowanie stawkami dokonywane było wprost proporcjonalnie do wartości ROAS.
Tego typu praca stanowi optymalizację zmierzającą do wzrostu efektywności kampanii produktowej.
Poniżej przedstawiono przykład produktów, gdzie stawki zmniejszono bądź podjęta została decyzja o wykluczeniu ich z wyświetlania.
Oczywiście optymalizacja konta nie ograniczała się tylko do modyfikacji dotyczących stawek na produktach.
Drugim równie ważnym elementem optymalizacji kampanii jest zadbanie o to, aby reklamy produktów nie wyświetlały się na zapytania nieprowadzące do konwersji. W tym miejscu należy wyjaśnić bardzo ważną kwestię – w przypadku kampanii produktowej nie ma możliwości definicji słów kluczowych, na które mają wyświetlać się reklamy. Algorytmy same podejmują decyzję, na jakie zapytanie reklama zostanie pokazana. Robią to na podstawie stopnia podobieństwa (zgodności) frazy wpisanej przez użytkownika, a atrybutami produktu zawartymi w pliku produktowym.
Mając na uwadze powyższe – należy stale uzupełniać listę wykluczających słów kluczowych, aby kampania nie wyświetlała się na zapytania informacyjne, rozrywkowe oraz pozostałe o charakterze innym niż sprzedażowy. Wykluczać należy również te związane z produktami, których nie ma na sklepie bądź zapytania z intencją zakupu w innym miejscu niż promowane.
Wykluczanie zapytań niepożądanych z wyświetlania pozwała efektywniej gospodarować budżetem reklamowym.
Trzecim typem optymalizacji było dostosowanie mocy wyświetlania reklam w takich obszarach, jak:
- – urządzenia (telefony, komputery i tablety),
- – pory dnia (dni i godziny),
- – lokalizacje (województwa).
Dla każdej składowej wymienionych obszarów można dostosowywać moc wyświetlania wielkością stawek CPC. Dla typów urządzeń, województw dni i godzin, które odznaczały się zadowalającą wartością ROAS, zwiększaliśmy stawki w celu maksymalizacji efektywności sprzedaży. Natomiast dla typów urządzeń, województw dni i godzin, które cechowały się zbyt niską wartością ROAS, zmniejszyliśmy stawki w celu oszczędności budżetu.
Czas na kampanie inteligentne produktowe
Na skutek regularnie przeprowadzanych działań optymalizacyjnych, które zostały opisane we wcześniejszej części, konto Google Ads zbierało coraz więcej danych o transakcjach (konwersjach).
Rosnąca liczba notowanych transakcji powodowała, iż algorytmy konta Google Ads zyskiwały z okresu na okres coraz więcej danych dotyczących technicznych szczegółów wyświetlania powodujących sprzedaż.
W momencie, gdy kampania produktowa na samodzielnych stawkach CPC zaczęła generować ponad 90 transakcji miesięcznie, zdecydowaliśmy się przejść na inteligentną strategię ustalania stawek.
Inteligenta strategia ustalania stawek oczywiście nie zwalnia agencji z prowadzenia działań optymalizacyjnych.
Cały czas należy dbać, aby w kampanii produktowej nie były wyświetlane produkty, które wydają budżet bez zwrotu z inwestycji. Ponadto należy wziąć pod uwagę fakt, iż brak sprzedaży konkretnego artykułu w danym okresie roku nie oznacza, że nie będzie się sprzedawał za pośrednictwem reklam w innym okresie roku. Dlatego warto podejmować działania związane z ponownym wyświetlaniem produktów, które kiedyś zostały wykluczone. Najlepiej dla tego typu artykułów zrobić kampanie z osobnym budżetem, z wysoką docelową wartością ROAS. To bardzo ważne, gdyż przy takiej strategii algorytmy Google będą stymulowane do efektywnej sprzedaży produktów kiedyś „nietrafionych”.
Przy pracy na kampaniach inteligentnych bardzo istotne jest zarządzanie strukturą na koncie reklamowym wraz z odpowiednią pracą na budżetach. Zależy nam, aby produkty/kategorie o wysokiej wartości ROAS znajdowały się w osobnych kampaniach oraz posiadały odrębny budżet reklamowy. W takim modelu artykuły te nie będą musiały dzielić przeznaczonej na nie kwoty z pozycjami o gorszej lub zerowej wartości ROAS. Dzięki temu wyświetlanie ich pod kątem sprzedażowym przebiegnie efektywniej. Idąc dalej – zachodzi także konieczność przeniesienia pozostałych produktów/kategorii do osobnych kampanii z zachowaniem zasady, aby najwyższy budżet reklamowy miały te z największą wartością ROAS.
Podsumowanie – wyniki prowadzonych działań Google Ads
Czas przejść do najbardziej interesującej części tego case study – wyników kampanii reklamowej Google Ads.
Na skutek opisywanych wcześniej optymalizacji ROAS na przestrzeni poszczególnych miesięcy współpracy kształtuje się następująco:
ROAS to wskaźnik określający zwrot z inwestycji. Jest to nic innego, jak stosunek przychodu z kampanii do poniesionych kosztów na tę kampanię, pomnożony przez 100%. Analizując wykres, widzimy trend wzrostowy wartości ROAS. Oczywiście, istnieją miesiące lepsze i gorsze sprzedażowo, lecz średnio trend utrzymuje się w tendencji wzrostowej. Średni ROAS przez cały cykl współpracy wynosi 888%. Oznacza to, że jedna zainwestowana złotówka w kampanię Google Ads średnio generuje 8,88 zł przychodu. W najlepszym miesiącu ROAS konta osiągnął wartość 1639% – przychody były ponad 16 razy większe niż poniesione koszty na tę kampanię.
Piotr Bortkiewicz
Head of Ads