Google Smart Shopping et Segmentation des Campagnes

Google Shopping est une plateforme efficace pour attirer les clients potentiels et les acheteurs de biens et services. Il est donc important de savoir comment l’utiliser.

Google Shopping propose un type de campagne marketing qui permet aux utilisateurs d’obtenir toutes les informations nécessaires avant de cliquer sur un produit, y compris les photos, les notes du magasin, les noms des produits, les prix, les programmes de réduction, etc. Les annonces sont publiées sur plusieurs sources : résultats de recherche, Google Shopping, “Goods”, YouTube.

Google Smart Shopping – Caractéristiques Distinctives et Concepts Clés

Smart Shopping est l’un des types de campagnes publicitaires les plus récents de Google. Il utilise le machine learning non seulement pour réduire le nombre d’heures nécessaires à l’optimisation des campagnes, mais aussi pour faire beaucoup plus en peu de temps. Les annonceurs n’ont qu’à télécharger le logo de la campagne et les informations sur les produits, définir l’objectif et le budget de la campagne, et les Smart Shopping Campaigns se chargent du reste avec des enchères automatiques et la diffusion des annonces. Ainsi, les annonces de produits intelligentes sont conçues spécifiquement pour les annonceurs ayant des budgets plus petits et moins de temps pour gérer stratégiquement les annonces.

Notez ! Les Smart Shopping Campaigns sont un sous-type efficace et populaire de la plateforme de campagnes shopping. Leur caractéristique principale est l’utilisation du machine learning. Il n’est pas possible d’influencer directement le fonctionnement des campagnes intelligentes, mais il est possible de les préparer autant que possible avant le lancement.

Segmentation des Campagnes Smart Shopping

L’étude de ce sujet soulève de nombreuses questions. Beaucoup ne comprennent pas s’il est nécessaire de combiner tous les produits en une seule campagne, ou s’il vaut mieux opter pour une segmentation par catégories ou d’autres paramètres. C’est pourquoi il est important d’étudier toutes les caractéristiques des campagnes intelligentes et de leurs algorithmes.

Une Campagne Intelligente pour Tous les Produits

Avant de combiner les produits en une seule campagne, vous devez vous assurer qu’il n’existe pas d’autres options liées aux spécificités de la niche. Simultanément, une telle méthode, comme le lancement partiel des produits de la boutique en ligne, ne convient pas toujours. Cela est dû au fait qu’avec une grande variété d’assortiment, utiliser des produits dans une seule campagne est considéré incorrect et inapproprié. Google lui-même tient ce point de vue dans des paramètres marketing. Dans de telles circonstances, la publicité ne sera pas distinguée par le score de pertinence maximal. Par conséquent, la segmentation joue un rôle majeur.

Plusieurs Campagnes avec des Paramètres Divers

La création de campagnes intelligentes dans les outils Google Ads est limitée. Le nombre maximum est de 100. Cependant, l’efficacité de tels volumes sera réalisée uniquement dans un cas – si chaque campagne possède son propre produit ou groupe de produits spécifique, et ils ne doivent pas se chevaucher.

Par exemple, pour tester et analyser différentes directions stratégiques dans les enchères, il est recommandé d’utiliser 5 types de produits et pas plus de deux campagnes. Cette option est possible sous la stratégie de valeur numérique maximale assignée à une conversion définie pour étudier ultérieurement son impact sur l’entreprise. Les tests sont également acceptables pour étudier la rentabilité cible.

La solution est simple, mais une caractéristique est importante – les campagnes sont similaires aux entreprises concurrentes. Une telle lutte compétitive affecte la réduction de la rentabilité. La concurrence sera élevée lorsque les campagnes auront même un type de produit en commun. Si elles fonctionnent toutes simultanément, elles seront limitées dans les affichages. Un tel problème peut survenir dans une campagne ou dans deux immédiatement.

Quelles sont les conséquences de faibles volumes d’affichages ou de clics ? Google a plusieurs secrets connus d’un très petit pourcentage de diffuseurs. Ainsi, par exemple, la situation peut se développer dans plusieurs directions.

• Si le volume de clics et le ratio du volume d’utilisateurs de ressources qui ont effectué des actions cibles par rapport au volume total des utilisateurs visitant le site (métrique en pourcentage), diffèrent par de grandes valeurs, alors la publicité sera distinguée par une grande efficacité et pertinence pour l’utilisateur.</li>
• Avec des indicateurs défavorables, le système affecte négativement le compte. Les concurrents auront l’avantage. Par exemple, le nombre d’affichages d’annonces sera réduit, et celui des concurrents augmentera. Le même algorithme s’applique à d’autres indicateurs.</li>

Cela survient en raison d’une diminution significative de la métrique d’efficacité. Si des enchères intelligentes sont utilisées, alors toutes les actions sont automatisées. Si une gestion manuelle est appliquée, alors toutes les actions d’enchère sont effectuées manuellement. Cependant, les deux options influencent l’augmentation des enchères.

Attention ! Le service standard Google Shopping sera une solution idéale aux problèmes lorsqu’il est nécessaire d’activer deux campagnes ou plus avec des paramètres différents pour des catégories de produits identiques. Cela ne causera pas de concurrence avec les campagnes intelligentes.

Segmentation Selon les Catégories

Cette option est la plus simple et la plus efficace lorsqu’il est nécessaire de séparer les produits pour Google Smart Shopping. Comme chaque produit a ses propres paramètres, tels que l’efficacité cible et la métrique de rentabilité, cette approche est particulièrement demandée. Elle peut être utilisée dans de nombreuses stratégies, y compris Target ROAS.

Si une entreprise ou société traite la vente d’ordinateurs et de leurs composants, alors chaque produit de l’assortiment a son coût distinct. À cause de cela, ils appartiendront à différentes catégories de prix. Cependant, ils diffèrent par leurs propres taux de marge. Dans de telles circonstances, un seul Target ROAS pour tous est inacceptable.

Par exemple, il sera inefficace de se concentrer sur les composants marketing, car le profit sera minimal. Les annonces ne montreront pas les ordinateurs, ce qui aura un impact sévère sur la rentabilité. La compréhension inverse peut être envisagée avec cet exemple. Si la concentration est uniquement sur les ordinateurs, alors l’annonce n’inclura pas les composants. En conséquence, l’efficacité des ventes ne sera que du premier type de produits.

Conseil ! Pour exclure tous les problèmes listés, assurez-vous qu’une catégorie de biens correspond à une campagne.

Segmentation Basée sur les Potentiels des Produits

Un moyen efficace de segmenter les campagnes intelligentes est basé sur les taux de conversion des produits.

Dans certaines situations, il peut se révéler que certains des produits performent mieux que les autres. Dans ce cas, il n’est pas efficace de faire de la publicité pour le second groupe. Dans de telles circonstances, les produits avec un taux de conversion devraient être déplacés dans une campagne séparée. Cet algorithme s’applique lorsque, après analyse marketing, il devient clair qu’une campagne publicitaire engendre des pertes significatives en raison de la rare apparition de certaines parties des biens dans la publicité.

Conclusion : Clés d’Apprentissage

Actuellement, les campagnes de shopping intelligentes qui opèrent sur la base du machine learning sont en tête. Ainsi, si la sélection de produits dans la boutique en ligne est petite, utiliser Google Smart Shopping, la meilleure solution peut être d’arrêter le fonctionnement d’autres campagnes. Cela évitera toute interférence dans le processus d’apprentissage.

Dans d’autres circonstances, il est nécessaire de choisir un groupe de produits spécifique, qui n’appartient à aucun type de campagne. Cette règle s’applique aux types standard, intelligents et de remarketing. La seule nuance est que de telles exigences ne s’appliquent pas au marketing de type recherche.