[Estudo de caso] Como controlar e maximizar os lucros do Google Shopping para termos de marca e termos que não são de marca

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Desafio

Essa conhecida empresa de óculos de sol tem uma presença de marca muito forte, então muitas de suas métricas relacionadas à marca eram fortes. Seu tráfego orgânico, de mídia social e de e-mail foram bem-sucedidos em impulsionar as vendas iniciais, obter altas taxas de retorno de visitantes e obter altos valores de vida útil. Todos os dados indicavam que o Google Shopping deveria ser um canal lucrativo, mas não foi...

O problema é que toda vez que eles aumentavam os lances para aumentar o tráfego e obter posições de anúncios mais altas, o lucro caía significativamente. Eles sabiam que estavam deixando dinheiro na mesa por não capturar esse tráfego e sabiam que não podiam desistir de um canal de alto volume como o Google Shopping. À medida que nos aprofundávamos nos dados, percebemos que o problema real era que eles estavam perdendo tráfego crítico e com alto ROI e estavam gastando muito dinheiro em tráfego genérico.

Nossa análise mostrou que aproximadamente 66% dos gastos com anúncios estavam sendo gastos em tráfego não lucrativo , que eram principalmente termos relacionados a outras marcas irrelevantes, estilos de óculos de sol que eles não vendem e termos gerais de óculos de sol que não estavam relacionados aos produtos da empresa . Embora esse tráfego tenha uma taxa de cliques (CTR) decente, ele teve uma alta taxa de rejeição, mostrando que não era tráfego de qualidade chegando ao site, pois eles estavam saindo quase assim que entravam no site.

Além disso, a análise mostrou que muito pouco tráfego pago vinha nos termos orgânicos que estavam gerando 80% do lucro orgânico sem marca. Seus anúncios eram muito baixos para obter qualquer tráfego significativo ou seus anúncios não eram exibidos.

O desafio era como aumentar melhor as posições de anúncios e o tráfego para os termos de alto ROI e, ao mesmo tempo, obter tráfego dos termos de maior volume e menor ROI, mas a um custo por clique mais baixo.

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Solução

Nossa ideia inicial era separar o tráfego em três buckets diferentes e otimizar para cada bucket. Os três grupos eram termos de marca, termos lucrativos e termos genéricos . No entanto, precisávamos encontrar a melhor estratégia para conseguir isso e como otimizar melhor cada um dos três buckets. A solução foi uma combinação de otimização de feed de dados e campanhas segmentadas por palavras-chave .

Com a otimização do feed de dados, usamos uma combinação da opção de arquivo de mesclagem do Data Feed Watch e seus modificadores baseados em regras para adicionar palavras-chave aos títulos e descrições .

O resultado foi que conseguimos aumentar nossa CTR e relevância do anúncio em termos sem marca e de alto volume, o que aumentou nossas posições de anúncios e tráfego. É claro que estamos continuamente ajustando títulos e testando novas palavras-chave e novos produtos, além de fazer ajustes com base em feriados e sazonalidade.

Outro requisito importante da otimização do feed de dados foi identificar e segmentar automaticamente os produtos mais vendidos , novos produtos, produtos sazonais e produtos com CTR historicamente alta .

Novamente, usamos as regras do Data Feed Watch para adicionar programaticamente esses rótulos personalizados, que são enviados automaticamente para as campanhas do Google Shopping. O resultado foi que conseguimos enviar produtos rapidamente com base em dados da loja e insights de clientes e, em seguida, otimizar esses produtos para obter posições de anúncios mais altas e tráfego mais alto, maximizando o lucro.

A otimização do feed de dados ajudou, mas ainda precisávamos definir lances diferentes com base no termo usado pelo cliente em potencial .

Por exemplo, alguém que procura os óculos de sol dessa empresa em particular é um cliente completamente diferente de alguém que procura óculos de sol baratos.

É claro que queríamos obter tráfego em ambos os termos para maximizar o tráfego, mas precisamos fazer isso enquanto maximizamos o lucro. Além disso, queríamos exibir muitos, muitos anúncios para os termos da marca para bloquear mercados e concorrentes, mas simplesmente não podíamos oferecer o mesmo em termos genéricos, como óculos de sol baratos. Portanto, tivemos que licitar de forma diferente nesses termos.

Para resolver isso, usamos uma estratégia de campanha segmentada por palavras-chave, que nos permitiu criar campanhas para cada um dos três intervalos e suas palavras-chave. Fizemos isso usando um sistema de configurações de prioridade de campanha e palavras-chave negativas .

Por exemplo, a palavra-chave negativa de sua marca, ou um de seus estilos de marca registrada, adicionado a duas campanhas, forçou esse tráfego para a terceira campanha.

Mais importante ainda, permite-nos ter lances mais elevados e uma otimização mais agressiva nas palavras-chave com ROI mais elevado. Além disso, ele nos permite ter lances mais baixos e gastos com anúncios mais baixos em palavras-chave mais genéricas e de qualidade inferior, com menor probabilidade de conversão.

Isso resultou em maior controle de anúncios, lances e palavras-chave, o que levou a maiores lucros do Google Shopping.

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Resultados

Esses resultados aumentaram significativamente o tráfego e a receita . Embora o custo tenha aumentado, o retorno dos gastos com anúncios também aumentou, tornando as campanhas do Google da empresa de óculos de sol mais lucrativas do que anteriormente.

Além disso, com a alta quantidade de visitantes de retorno da empresa e o alto valor da vida útil do cliente, as vendas de outros canais aumentaram à medida que direcionamos mais tráfego de termo genérico no topo do funil.

Agora temos o melhor posicionamento para termos de marca e sem marca , ao mesmo tempo em que geramos tráfego e conversões de qualidade

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Sobre a Easton Digital...

A Easton Digital é um Parceiro Premier do Google Ads e uma agência especializada da Shopify que muda a maneira como os proprietários de lojas da Shopify de pequeno e médio porte aumentam suas vendas e lucros com inteligência

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