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Preisgruppen in Shopping Kampagnen

[ Bearbeitet ]
Rang 12
# 1
Rang 12

Hallo,

 

erstaunlicherweise verkaufen sich Produkte die mehr kosten (20 - 50 Euro und 50 - 100 Euro) am besten. Siehe hierzu nachfolgender Screenshot.

 

Sollte ich für die beiden Produktgruppen (20-50 Euro und 50-100 Euro) eine eigene Kampagne mit höhereren CPCs erstellen oder macht das zum jetzigen Zeitpunkt noch keinen Sinn, weil die Anzahl der Klicks noch nicht hoch genug ist um Schlüsse daraus zu ziehen?

screenshot.png

 

 

2 Expertenantwort(en)verified_user

Preisgruppen in Shopping Kampagnen

Top Beitragender
# 2
Top Beitragender

Hallo @Christine L,

 

leider kann ich keinen Screenshot sehen, deshalb lässt sich Deine Frage noch nicht beantworten.

Hilfreich wären Informationen zu Impressions, Clicks, Conversions und CPC für jede Produktgruppe. Damit kann man dann beurteilen, ob die vorliegenden Daten schon ausreichen, um Gebotsanpassungen zu begründen.

 

Schöne Grüße

Christian

Preisgruppen in Shopping Kampagnen

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Top Beitragender
# 3
Top Beitragender

Hallo @Christine L,

 

wie läuft der Einstieg in die Welt der AdWords-Scripts?

Falls es da noch hakt und die bestehende Produktgruppenstruktur erhalten bleiben soll, würde ich wie folgt vorgehen:

 

- Gebotsstrategie auf "Manuell" umstellen

- max. CPC Gebote für jede Produktgruppe individuell wie folgt berechnen:

 

max. CPC = Ziel-CPA * CR

 

In Bezug auf die obigen Zahlen:

 

Falls der Ziel-CPA des Kunden für alle Produktgruppen bei 20,- Euro liegt, wäre das dann z.B.

 

Anzeigengruppengebot (wird nur für neue Produktgruppen übernommen): max CPC = 20 Euro * 16/595 = 0,54 Euro

Produktgruppe 6: max CPC = 20 Euro *4/128 = 0,63 Euro

Produktgruppe 7: max CPC = 20 Euro *8/87 = 1,83 Euro

Produktgruppe 8: max CPC = 20 Euro *1/262 = 0,08 Euro

 

ggf. würde ich die Werte nach oben deckeln also z.B. auf das zwei- oder dreifache des Anzeigengruppengebotes. Aber das hängt von den jeweiligen Benchmark CPC-Geboten ab.

 

Bei den Produktgruppen ohne Conversions würde ich mit 20 Euro * 1/Klicks rechnen, den max CPC aber auf den Anzeigengruppenwert deckeln.

 

Sind die Warenkorb- oder Margenwerte der Produktgruppen ähnlich unterschiedlich wie die VK-Preise, dann würde ich den Ziel-CPA-Wert in diesen Formeln jeweils nach Kundenabsprache individuell auf Produktgruppenebene anpassen.

 

Als Datenbasis würde ich übrigens die gesamte Laufzeit nehmen, bis zu einem Jahr (je nach Traffic). Die Werte würde ich dann engmaschig neu berechnen.

 

Viele Grüße

Matthias

Preisgruppen in Shopping Kampagnen

Top Beitragender
# 4
Top Beitragender

Hallo Christine,

 

jetzt kann ich die Tabelle sehen Smiley (fröhlich)

 

Ich habe die Klicks und Conversions für Zeile 6 & 7 mit dem Durchschnitt verglichen und geprüft, ob die Unterschiede statistisch signifikant sind (z.B. mit diesem Tool: http://abtestguide.com/calc/).

Für Zeile 6 ist das noch nicht der Fall, für die Produktgruppe in Zeile 7 aber durchaus. Damit ließe sich eine Erhöhung des CPCs begründen.

 

Das ist allerdings nur ein Aspekt: Interessant wäre auch eine weitere Segmentierung der Daten  auf Anzeigengruppenebene nach Gerätekategorien, Uhrzeiten, etc. Daraus ließen sich dann weitere Ansätze für Gebotsanpassungen ableiten.

 

Schöne Grüße

Christian

Preisgruppen in Shopping Kampagnen

Top Beitragender
# 5
Top Beitragender

Hallo @Christian E,

 

ich würde nochmal überdenken, ob ich die Resultate dieses Tools als Begründung für "unterlassene Hilfeleistung" verwende:

 

Visitors A: 10.000 Conversions A: 1.000
Visitors B: 10.000 Conversions B: 1.100

Ergebnis: Signifant test result! (inkl. Typo)

 

Visitors A: 10.000 Conversions A: 1.000
Visitors B: 10.000 Conversions B: 1

Ergebnis: Test result not significant....

 

Also ich wüsste nicht, wie ich meinem Kunden kommunizieren sollte, dass es ok ist, wenn er in einer Anzeigengruppe das tausendfache für eine Conversion ausgibt als im Durchschnitt, nur weil da ein Tool gemeint hat, das sei nicht signifikant.

 

Dazu vielleicht auch noch diesen Artikel lesen:

http://www.zeit.de/2014/01/statisitk-wissenschaft-signifikanz

 

Viele Grüße

Matthias

 

 

 

Preisgruppen in Shopping Kampagnen

Top Beitragender
# 6
Top Beitragender

Hi @Matthias B,

 

ich glaube, du hast eine Einstellung übersehen.

In solch einem Fall muss in dem Tool unter Hypothesis auf "Two-sided" gestellt werden, weil die Berechnung sonst kein gültiges Ergebnis liefert.

 

One-sided hypothesisif CR version B < CR version A, then no conclusive statement can be made

 

Two-sided hypothesisSignificance statement can be made, both when CR version A > CR version B and vice-versa)

Wenn Du die Testanordnung in Deinem obigen Beispiel umdrehst auf

Visitors A: 10.000 Conversions A: 1
Visitors B: 10.000 Conversions B: 1000

wird auch in der Einstellung "one-sided" hypothesis ein korrektes Ergebnis geliefert.

 

Schöne Grüße

Christian

Preisgruppen in Shopping Kampagnen

[ Bearbeitet ]
Top Beitragender
# 7
Top Beitragender

Ja, stimmt, Danke für den Hinweis!

(Das könnte das Tool ja auch von selbst merken... :-))

 

Viele Grüße

Matthias

Preisgruppen in Shopping Kampagnen

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Top Beitragender
# 8
Top Beitragender

Kein Thema,

 

ich war selber kurz erschrocken, als ich Dein Beispiel sah Smiley (zwinkernd)

 

Schöne Grüße

Christian

Betreff: Preisgruppen in Shopping Kampagnen

Rang 12
# 9
Rang 12

Hallo,

 

mit den Skripten hackt es noch ein wenig, einfach zu wenig Zeit :-).

 

Nun gibt es ja viele Wege nach Rom. Einen habe ich mir überlegt und würde diesbezüglich gerne Eure Meinung wissen.

 

Nehmen wir an ein Neukunde hat 10.000 Produkte im Datenfeed.

 

Das händische Setzen von CPCs für jedes Produkt wäre viel zu aufwändig zumal ich im Monat ja nur eine begrenzte Zeit zur Verfügung habe.

 

Deshalb gehe ich wie folgt vor:

 

Schritt 1:

 

Erstellen einer Shopping-Kampagne (Kampagne 1) die alle 10.000 Produkte enthält. Wie die Shopping Kampagne gruppiert ist wird von Fall zu Fall unterschieden. Man könnte z.B. Preisgruppen (benutzerdefinierte Regeln), Marken oder Kategoriern nehmen. Der CPC wird für alles Produkte zunächst gleich festgelegt z.B. auf 0,50 Euro. Kampagnen Priorität: niedrig.

 

Schritt 2:

 

In regelmäßigen Abständen prüfe ich welche Produkte aus Kampagne 1 verkauft wurden. Alle Produkte die mindestens einmal verkauft wurden werden in Kampagne 2 gepackt. Damit enthält Kampagne 2 nur die Produkte die mindestens einmal verkauft wurden. Für das Setzen der CPCs bei Kampagne 2 kann ich mir viel mehr Zeit nehmen, weil ja hier viel weniger Produkte enthalten sind. Als Regel für das Festlegen des CPCs verwende ich die von Matthias vorgeschlagene Strategie. Kampagnen Priorität: mittel.

 

Schritt 3:

 

Im Analytics E-Commerce-Tracking prüfe ich welche Produkte Kanal übergreifend (google/cpc, googel/organic, direct/none usw.) für einen Großteil des Umsatzes verantwortlich sind. Diese Produkte packe ich in eine dritte Kampagne (Kampagne 3). Kampagnen Priorität: hoch.

 

- Kampagne 1 dient damit als Basis um nach und nach die Produkte, die tatsächlich verkauft werden, zu erkennen und in Kampagne 2 zu verschieben.

 

- Kampagne 2 hat wesentlich weniger Produkte als Kampagne 1. Damit verteilt sich das Kampagnen Budget auf wesentlich weniger Produkte. Das wiederum führt dazu das die Produkte in Kampagne 2 wesentlich aggressiver beworben werden können als die Produkte in Kampagne 1.

 

- Kampagne 3 ist die wichtigste Kampagne, weil diese für den größten Teil des Umsatzes verantwortlich ist.

 

Bei der monatlichen Betreuung und Optimierung (die Zeit ist ja bedingt durch das Kundenbudget leider begrenzt) investiere ich den größten Teil in die Optimierung von Kampagne 3, weil diese ja den größten Umsatz und damit auch größten Nutzen bringt. In Kampagne 2 investiere ich weniger Zeit, in Kampagne 1 schließlich den kleinsten Zeitanteil.

 

Was haltet Ihr von dieser Strategie?