Profit alapú Google Ads kampányoptimalizálás

Bevezetés

Az e-kereskedelmi piacon a hatékony Google Ads kampánykezelés kulcsfontosságú a profitabilitás növeléséhez. Gyakori hiba azonban, hogy a webshopok minden termékre ugyanazt a ROAS célt (Return on Ad Spend, azaz hirdetési megtérülési célt) alkalmazzák, függetlenül a termékek ára, árrése vagy teljesítménye közti különbségektől. Ez a klasszikus, egységes megközelítés gyakran nem optimális: hiszen egy olcsó, alacsony haszonkulcsú terméknél más stratégia szükséges, mint egy drágább, magasabb profittartalmú cikknél. E szakmai cikkben bemutatunk egy bevált módszertant a Google Merchant Center custom_label mezőinek segítségével történő profit-alapú kampányoptimalizálásra, amelyet webshop tulajdonosok és e-kereskedelmi döntéshozók is sikerrel alkalmazhatnak. Részletesen kitérünk arra, miért érdemes szétbontani a kampányokat termékkategóriák és teljesítmény szerint, hogyan működik a címkézési logika, miként számítható ki egy termék súlyozott értéke profit és egyéb mutatók alapján, és hogyan építhetünk erre hatékony kampánystruktúrákat (különösen a Google Performance Max esetében). Valós példákkal és adatokkal illusztráljuk az elérhető eredményeket, ismertetjük a megközelítés előnyeit, és végül útmutatást adunk a megvalósításhoz – akár saját kezűleg, akár szakértői támogatással. Ha szeretnéd javítani Google hirdetéseid megtérülését és okosabban költeni hirdetési büdzsédet, olvass tovább, mert ez a cikk Neked szól!

Miért nem hatékony az egységes ROAS cél különböző értékű termékeknél?

A hagyományos gyakorlat szerint sok hirdető egyetlen kampányban, azonos tROAS (cél ROAS) beállítással hirdeti az összes termékét. A Google algoritmusa ilyenkor egyformán kezeli az összes terméket, nem tesz különbséget sem ár, sem népszerűség, sem profitabilitás szerint. Ennek következtében a magasabb árú vagy jobb árrésű termékek és az olcsóbb, kisebb haszonkulcsú cikkek ugyanazt a licitkezelést kapják – ami torz eredményekhez vezethet. Nem minden termék egyformán profitábilis vagy konvertál jól, így az egységes stratégia egyes termékeknél alul-, másoknál túlköltekezést eredményezhet.

Gondoljunk bele egy példába: egy webáruházban van két termék. Az A termék ára 45 $, amin mindössze 10% a bruttó árrés, tehát kb. 4,5 $ profit keletkezik rajta. A konverziós arány (CR) ennél a terméknél legyen mondjuk 3%, ami azt jelenti, hogy ~30 látogatóra jut egy vásárlás. Ahhoz, hogy nullszaldósak legyünk, legfeljebb 0,15 $-t költhetünk el egy kattintásra – ez irreálisan alacsony CPC egy népszerű termék esetében. B termék ezzel szemben 35 $-ba kerül, de 40% a haszonkulcs rajta, vagyis ~14 $ profitot hoz darabonként. Ugyanúgy 3%-os konverzióval számolva 30 kattintásból lesz egy vevő, így akár 0,46 $-t is adhatnánk egy kattintásért, hogy ne veszítsünk a tranzakción – ez már jóval magasabb összeg. Látható, hogy a két termék esetében teljesen eltérő licitmaximum és megtérülési cél indokolt. Ha mindkettőt ugyanazzal a ROAS céllal futtatnánk, az egyiknél vagy a költség szaladna el, vagy a hirdetés nem kapna elég megjelenést. Valójában ez történik is sok egységes kampánynál: vagy túl magas CPC-t állítunk be, így a költség meghaladja a bevételt, vagy túl alacsonyat, így alig lesznek kattintások és eladások.

Az egységes ROAS alapú automatikus licitálásnál a Google a könnyebben konvertáló termékeket preferálja a beállított célhoz viszonyítva. Gyakran előfordul, hogy a drágább, nagy bevételt hozó, de ritkábban fogyó termékek háttérbe szorulnak, míg az olcsóbb vagy kis árrésű termékek viszik el a költségkeret nagy részét – holott utóbbiaknál lehet, hogy a valós profit alacsony vagy negatív. Ezzel szemben a nagyobb árrésű vagy kosárértékű termékek lehetőséget adnának magasabb profit elérésére, de csak akkor, ha megfelelően allokáljuk rájuk a büdzsét. A lényeg: nem minden termék egyenlő értékű a vállalkozás számára, így nem is érdemes velük azonos módon bánni a kampányokban. Itt jön képbe a címkézés-alapú szegmentálás, mellyel a termékeket csoportokra bontva külön stratégia és célok szerint kezelhetjük.

A profit-alapú rendszer logikája

A Google Merchant Center termékfeed öt darab egyedi címkemezőt (custom_label_0 – custom_label_4) biztosít, amelyeket tetszőleges értékekkel tölthetünk fel a saját üzleti logikánk szerint. Ezeket a címkéket a Google Shopping vagy Performance Max kampányokban felhasználva könnyedén szétválaszthatjuk a termékeket saját csoportokra. Gyakori gyakorlat például az ár szerinti, szezonális, akciós, vagy éppen profitabilitás szerinti megjelölés. A címkék segítségével a kampányaink könnyebben kezelhetők, hiszen a hirdetéscsoportokat vagy kampányokat ezek mentén logikusan tagolhatjuk, és külön paramétereket állíthatunk be csoportonként.

Jelen módszerünkben két egyedi címkét használunk a termékek struktúrálására:

• Árkategória (custom_label_3): Minden terméket beosztunk egy adott ár szerinti kategóriába, például price_1, price_2, price_3, price_4 kategóriákba (a konkrét felosztás a kínálat árszintjétől függően kialakítható). Ez a címke azt mutatja, hogy az adott termék milyen ár sávba tartozik – pl. alacsony, közepes, magas, prémium árkategória. Az ár szerinti szegmentálás azért fontos, mert a drágább termékek abszolút értékben több bevételt hoznak egy konverziónál, míg az olcsóbbaknál kisebb a mozgástér. Például egy magas árú terméknél még alacsonyabb konverziós ráta mellett is összejöhet a kívánt ROAS (egyetlen eladás nagy bevételt ad), míg egy olcsó terméknél nagyon magas találati arány kellene az azonos bevételhez. A gyakorlatban bevált, hogy 4-5 árkategóriára bontjuk a kínálatot és a különböző kategóriákra külön kampánycélokat alkalmazunk. (Tipikus példa: custom_label_0 = árkategória, értékei pl. “$0-$49”, “$50-$99”, “$100-$199”, “$200+” stb.). Egy hazai webáruház esetében pl. price_1 lehet a 0-5 000 Ft közti termékek, price_2 az 5 001-20 000 Ft, price_3 a 20 001-50 000 Ft, price_4 pedig az 50 000 Ft feletti termékek kategóriája – természetesen az intervallumok testreszabhatók a konkrét áruháznak megfelelően. A lényeg, hogy hasonló árú termékek kerüljenek egy csoportba, mert ezeknél hasonló nagyságrendű licitekkel és költségkerettel érdemes dolgozni.

• Súlyozott teljesítménycímke (custom_label_4): Ez a második címke egy összetett, súlyozott értékelést ad az egyes termékekről, több mutató kombinálásával. A cél egy olyan kategorizálás, amely megmutatja, mely termékeket érdemes erősebben hirdetni és melyeket kevésbé. Három fő szempontot veszünk figyelembe: az egységnyi profitot (Ft), a termék konverziós arányát (%) és a termék szállíthatóságát (lead time). E három tényező alapján minden termék kap egy pontszámot, ami alapján besoroljuk egy kategóriába. A kategóriák például: zero_budget, low_budget, medium_budget, high_budget – azaz nulladik (gyakorlatilag nem hirdetendő), alacsony, közepes és magas hirdetési prioritású csoportok. Ez a címke azt fejezi ki, hogy mennyire éri meg hirdetni az adott terméket az üzleti céljaink alapján.

Miért pont ez a három tényező? Az egységnyi profit (haszon) azért kritikus, mert hiába nagy a forgalom egy terméken, ha alacsony a rajta realizált nyereség, a hirdetési költség arányaiban felemésztheti azt. A konverziós arány (CR) megmutatja, hogy a termék oldalára érkező látogatók hány százalékából lesz vásárló – ez a termék vonzerejét és a marketing hatékonyságát jelzi. Lehet egy termék nagyon nyereséges papíron, de ha a konverziója gyenge (pl. mert niche termék vagy drága a piacon), akkor hirdetéssel nehezebben ad el. Fordítva, egy magas konverziós arányú termék kevesebb költéssel is szép forgalmat hozhat, még ha a profit nem is kiemelkedő rajta. Végül a szállíthatóság (lead time) – ami alatt érthetjük a készlet elérhetőségét és a kiszállítás várható idejét – azért lényeges, mert azokat a termékeket érdemes nyomni, amik könnyen és gyorsan eljuttathatók a vevőhöz. Ha valamiből kevés van raktáron, vagy hosszú szállítási idővel érkezik (pl. 2-3 hét), akkor hiába jó a profit és a konverzió, a lassú teljesítés rontja a vásárlói elégedettséget és az ismételt vásárlás esélyét. Ezért a gyorsan szállítható, raktáron lévő termékek plusz pontot érdemelnek a rangsorban, a nehezen beszerezhetők pedig leértékelődnek hirdetési szempontból. Kombinálva ezt a három faktort kapunk egy holisztikus képet a termék teljesítményéről: pl. egy magas profitú, jól konvertáló és azonnal szállítható termék a high_budget kategóriába kerül (nagy súlyt fektetünk a hirdetésére), míg egy minimális hasznú, gyengén fogyó vagy éppen nem raktáron lévő termék a zero_budget kategóriába (gyakorlatilag nem költünk rá). Fontos, hogy ez a rendszer nem a termék fontosságát vagy minőségét értékeli általánosságban, csupán azt, hogy hirdetési szempontból mennyire érdemes rá költeni, objektív üzleti mutatók alapján.

A súlyozott teljesítményérték kiszámítása (példával)

Most nézzük meg, hogyan lehet számszerűsíteni a fenti logikát egy konkrét példán keresztül. Tegyük fel, hogy van két termékünk, és ki szeretnénk számolni a súlyozott pontszámukat a fenti három tényező alapján:

• 1. Termék: Eladási ára 10 000 Ft, ebből a profit mondjuk 2 000 Ft (azaz 20% árrés). A termékoldal konverziós aránya 2% (100 látogatóból 2 vásárlás). Raktáron van, 1-2 napos szállítási idővel.

• 2. Termék: Eladási ára 50 000 Ft, profit rajta 5 000 Ft (10% árrés). A konverziós aránya 0,5% (200 látogatóból 1 vásárlás). Előrendelhető termék, ~2 hetes szállítási idővel.

Először határozzuk meg a maximális pontszámot minden tényezőre egy skálán. Példánkban 10 pontos skálát használunk az egyszerűség kedvéért (de használhatnánk 100-asat is). Vegyük úgy, hogy a kínálatunkban a legmagasabb egységprofit mondjuk ~5 000 Ft, a legjobb konverziós arány ~5%, és a legrövidebb szállítás 1 nap, míg a leghosszabb mondjuk 14 nap. Ezeket tekintjük ideálisnak (10 pontnak), a többi értéket arányosan pontozzuk.

• Profit pontszám: Az 1. termék 2 000 Ft profitot hoz, ami a maximális 5 000 Ft-nak a 40%-a – így kb. 4 pontot ér a 10-ből a profit skálán. A 2. termék 5 000 Ft profitú, ami a csúcstartó (mondjuk ez a max nálunk), így 10 pontot kap erre. (Ha lenne ennél is profitábilisabb termék, annak lenne 10, és arányosan kevesebb pont jutna mindkettőnek.)

• Konverzió pontszám: Az 1. termék 2%-os CR értéke a maximum 5%-nak kb. 40%-a, tehát 4 pontot ér a 10-ből konverzióra. A 2. termék 0,5%-os CR-je a csúcs 5%-hoz viszonyítva 10% csupán, így 1 pontot kap (eléggé gyenge a konverziója).

• Szállíthatóság pontszám: Az 1. termék 1-2 nap alatt kiszállítható, ezt közel ideálisnak tekinthetjük – adjunk rá 10 pontot. A 2. terméknél 14 napos várakozás szükséges, ami nagyon lassú; erre 0 pontot adunk (hiszen a skála másik véglete).

Most alkalmazzuk a súlyozást. Feltételezzük, hogy a három tényező közül a profit a legfontosabb, mondjuk 50% súlyt kap, a konverziós arány 30%-ot, a szállítási idő 20%-ot. (Ezeket a súlyarányokat cégünk prioritásai alapján szabadon megválaszthatjuk – például egy prémium márkánál lehet, hogy a konverziót nagyobb súllyal vesszük, míg ha logisztikai kihívások vannak, a szállítás jelentősége nőhet.)

Számoljuk ki a végső pontszámot a két termékre:

• 1. Termék összpontszám: (Profit 4 pont * 50%) + (Konverzió 4 pont * 30%) + (Szállítás 10 pont * 20%) = 2 + 1,2 + 2 = 5,2 pont.

• 2. Termék összpontszám: (Profit 10 * 50%) + (Konverzió 1 * 30%) + (Szállítás 0 * 20%) = 5 + 0,3 + 0 = 5,3 pont.

Az eredmények azt mutatják, hogy – ebben a kitalált példában – a két termék súlyozott pontszáma nagyjából hasonló (5,2 vs 5,3). Ez elsőre furcsa lehet, hiszen a két termék profilja nagyon eltérő. De nézzük meg, hogyan kategorizálnánk őket: ha például azt mondjuk, hogy 5 pont alatt low_budget, 5-7 pont között medium_budget, 7 pont felett high_budget a besorolás, akkor mindkét termék a medium_budget kategória aljára esne. Ez jelezné, hogy egyik sem kimagaslóan jó vagy rossz jelölt a hirdetésre – mindkettőnél odafigyeléssel, de lehet költeni. A példában a 2. termék magas profitja felhúzta a gyenge konverzió és lassú szállítás ellenére, míg az 1. terméket a kiváló szállíthatóság és korrekt konverzió ellensúlyozta a kisebb profitot. Ha most változtatunk egy paraméteren: képzeljük el, hogy a 2. termék konverziója nem 0,5%, hanem 2% lenne (tegyük fel, népszerűbb a piacon, mint gondoltuk). Ebben az esetben a konverziós pontszáma 4 pontra nőne, így a súlyozott értéke ~7,3 pontra ugrana – ezzel máris a high_budget kategóriába kerülne. Vagy ha az 1. termék profitját sikerülne megemelni (pl. beszerzési ár csökkentésével), mondjuk 4 000 Ft-ra (8 pont), akkor az összpontszáma ~6,6 lenne – szintén feljebb léphet mediumból a high kategória felé. Látható, hogy a rendszer rugalmas: a pontszám változik a termék üzleti mutatóinak függvényében, és automatikusan átsorolja a terméket a megfelelő kategóriába.

A való életben természetesen több száz vagy ezer termék esetén ezt a számítást érdemes automatizálni. Feed kezelő eszközökkel vagy táblázatban könnyen ki lehet számolni minden termék pontszámát (akár valós idejű adatok alapján), majd ennek megfelelő értéket adni a custom_label_4 mezőben. A Google Merchant Centerben feed szabályokat is beállíthatunk: például “ha a pontszám > 7, akkor custom_label_4 = high_budget; ha 5-7 között, akkor medium_budget; stb.”. Így a rendszer automatikusan felcímkézi a termékeket a megadott logika szerint. Eredmény: minden termékünk rendelkezik egy árkategória címkével és egy teljesítmény címkével, amik alapján a Google Ads fiókban finomhangolt kampánystruktúrát tudunk kialakítani.

Kampánystruktúra építése a címkék alapján

Miután a termékfeedben minden termék megkapta az ár- és teljesítménycímkéjét (pl. price_1…price_4 és low/medium/high_budget), a Google Ads felületén ezeket kihasználva alakíthatjuk ki a kampányokat. Két fő megközelítés kínálkozik: (1) egy kampányon belül külön hirdetéscsoportokra bontjuk a termékeket a címkék szerint, vagy (2) teljesen külön kampányokat hozunk létre az egyes kategóriákra. A választás függ a kínálat méretétől, a költségkerettől és attól, hogy milyen szintű kontrollt szeretnénk.

1. Külön kampányok a teljesítmény kategóriákra: Ez a legátláthatóbb módja a szegmentálásnak. Például indíthatunk egy kampányt kimondottan a high_budget termékeknek, egyet a medium_budget csoportnak, és egyet a low_budget termékeknek (a zero_budget termékeket akár teljesen kizárhatjuk minden kampányból, így nem hirdetjük őket egyáltalán). Mindegyik kampányban tovább bonthatjuk a termékeket árkategória szerint hirdetéscsoportokra vagy termékcsoportokra. A Performance Max (PMax) kampánytípusban például lehetőség van Asset Groupokon belül listing group szűrőket beállítani, hogy csak bizonyos custom_label értékű termékeket tartalmazzon. Így megoldható, hogy mondjuk a High-budget termékek kampányán belül külön asset group fogja a price_1, price_2 stb. alcsoportokat, ha indokolt (például eltérő kreatív üzenettel szeretnénk szólni a különböző árú termékekhez). Mivel azonban a PMax kampány szintjén kell megadni a bidding stratégiát (pl. cél-ROAS értéket), gyakran érdemesebb külön kampányt csinálni a low, medium, high csoportra, hogy mindegyiknek saját költségkeretet és célokat adhassunk.

Külön kampányok esetén a stratégiánk lényege, hogy minden csoportnak a számára megfelelő célt és költségkeretet szabunk. A high_budget (kiemelt) termékek kampányában agresszívebb liciteket és alacsonyabb ROAS célt (azaz nagyobb költési hajlandóságot) engedhetünk meg, mert ezek a termékek úgyis jó profitot hoznak. A low_budget (gyenge teljesítményű vagy alacsony haszonkulcsú) termékeknél viszont szigorúbb ROI elvárás indokolt – magasabb célt ROAS-t állíthatunk be, vagy napi költségkeret plafont alkalmazhatunk, hogy ezek ne vigyék el a büdzsé túlnyomó részét. A medium_budget (átlagos) kategória valahol a kettő között lesz mind licitek, mind költési limit tekintetében. Fontos előny, hogy a kampányokat prioritizálhatjuk: például a Google Ads felületén a Performance Max kampányok esetén használhatunk portfólió szintű költségkeret allokációt, vagy egyszerűen kézzel osztjuk el a napi büdzséket úgy, hogy a legfontosabb csoportra jusson a legtöbb. Egy korábbi esettanulmányban például 3 külön Shopping kampányt állítottak fel, ahol a “top termékek” vitték a büdzsé 75%-át magas licittel, az “átlagos termékek” 20%-ot átlagos CPC-kkel, míg a maradék összes termék csak 5%-ot kapott nagyon alacsony CPC mellett. Ezzel biztosították, hogy a Google főként a legjobban teljesítő termékeket hirdesse, de azért minden termék megjelenhessen valamilyen szinten.

Költségvetés megoszlása kampánycsoportok között. Egy konkrét példában a hirdető a termékeket három kampányra bontotta: a legjobb termékekre fordította a költségvetés 75%-át, az átlagosakra 20%-ot, míg a többi termékre csupán 5%-ot – ezzel arányosan tudta növelni a nyereséges termékekre jutó forrásokat. Az ilyen arányú büdzséelosztás jól mutatja a címkézéses megközelítés lényegét: a legjobbakra költünk a legtöbbet, a gyengébbekre a legkevesebbet.

2. Egy kampány, több asset group (hirdetéscsoport) a címkék alapján: Alternatív megoldásként, ha valamiért nem akarunk több kampányt kezelni, egy Performance Max kampányon belül is feloszthatjuk a termékeket. Ilyenkor például létrehozunk egy asset groupot a high_budget termékeknek, egyet a medium_budget-nek stb., és mindegyikhez külön kreatív elemeket (szövegeket, képeket) rendelhetünk. Az árkategóriák szerint is szétbonthatjuk tovább a listing groupokat, ahogy korábban említettük. Az egykampányos megoldás előnye, hogy egy helyen kezeljük az összes terméket, és könnyebb lehet az adminisztráció. Hátránya viszont, hogy a licitcél (pl. tROAS) és a költési keret közös lesz az összes csoportra, így elveszítjük a lehetőséget, hogy a high vs. low kategóriát külön optimalizáljuk. A Google ugyan kampányszinten próbálja optimalizálni, de a tapasztalatok szerint jobb eredmény érhető el külön kampányokkal, ha markáns eltérések vannak a csoportok között. Ugyanakkor egyes hirdetők portfólió bidding stratégiával kísérleteznek: pl. több PMax kampányt futtatnak közös portfólió tROAS stratégián, ami lehetővé teszi, hogy a Google külön kampányokból is tanulva ossza el a költést. Ez már haladó módszer, és megfelelő adatmennyiség kell hozzá.

Gyakorlati beállítások: A címkézés bevezetéséhez először is fel kell töltenünk a custom_label mezőket a Merchant Centerben a megfelelő értékekkel. Ezt megtehetjük manuálisan a webshop admin felületén extra mezők hozzáadásával, vagy a Google Merchant Center Feed Rules (feed szabályok) funkciójával automatizálva. Például beállíthatunk egy olyan feed szabályt, hogy ha a termék ára ≥ 50 000 Ft, akkor custom_label_3 = price_4; ha 20 000-50 000 Ft között, akkor price_3; stb. Ugyanígy, ha a profit-konverzió pontszám > 7, akkor custom_label_4 = high_budget; 5-7 között medium_budget; stb. A feed szabályok rugalmasan kezelik a matematikai műveleteket is: a profit számítható a [price] és [cost_of_goods_sold] (COGS) mezők alapján, ha utóbbit kitöltjük a feedben. (A Merchant Center támogatja a COGS mezőt is, így közvetlenül bevihetjük a beszerzési költséget, ebből is számolhatunk margin-t.) Miután a feed frissült a címkékkel, a Google Ads felületén újra kell szerveznünk a kampányainkat. A régi, mindent egyben kezelő kampány helyett létrehozhatjuk az új struktúrát: például új PMax kampányt indítunk csak a high_budget termékekkel, külön beállításokkal. A termékcsoportok kiválasztásánál szűrhetünk custom_label_4 = high_budget feltétellel, illetve tovább bonthatunk custom_label_3 (árkategória) szerint. Hasonlóan elkészítjük a medium és low kampányokat is. Fontos beállítás, hogy a kampányok ne versenyezzenek egymással feleslegesen: például ha egy terméket high_budget címkével külön kampányban hirdetünk, érdemes kizárni azt a medium/low kampányokból (a listing group feltételeknél lehet “custom_label_4 ≠ high_budget” stb. szűréseket alkalmazni). Így egy termék csak egy kampányban szerepel egyszerre. A kampánycélokat (cél-ROAS vagy cél-CPA, esetleg max. kattintás, attól függően mit használunk) testre szabjuk: pl. high_budget kampány – alacsonyabb cél ROAS (engedékenyebb, hagy költeni a konverziókért), low_budget kampány – magas cél ROAS (csak nagyon olcsón hajlandó eladást hozni), stb. Illetve a költségkereteket ennek megfelelően osztjuk el. A beállítás eleinte időigényesebb lehet, de a befektetett energia megtérül a hatékonyabb hirdetések formájában.

Eredmények és gyakorlati példák

A címkézés-alapú kampányoptimalizálást alkalmazó e-kereskedők számos sikertörténetről számoltak be. Statisztikai adatokkal alátámasztva is látszik, hogy a módszer jelentős javulást hozhat a kampányteljesítményben:

• Egy esettanulmányban, ahol a hirdető a termékeket ár és árrés alapján szétválasztotta, azt tapasztalták, hogy bár az egy eladásra jutó hirdetési költség (CPA) ~20%-kal nőtt, az átlagos rendelési érték (AOV) majdnem duplájára emelkedett. Ennek oka, hogy a címkézés bevezetése után a fókusz a magasabb árú és magasabb marginú termékekre került át. Az eredmény: a bevétel és a profit is jelentősen nőtt a korábbiakhoz képest. Vagyis megérte többet költeni egy vásárlóra, mert a vásárlások értéke aránytalanul nagyobb lett.

• Egy skandináv webáruház kampányainál a profitabilitás alapú szegmentálás bevezetése drámai javulást eredményezett. Miután a magas árrésű, jó konverziójú termékeket külön címkézték és magas prioritású kampányba helyezték, a teljes Shopping kampány teljesítménye ugrásszerűen javult. A bevétel 85%-kal nőtt, a tranzakciók száma 68%-kal emelkedett, miközben a hirdetések konverziós rátája 22%-kal magasabb lett. Ráadásul mindezt 45%-kal alacsonyabb átlagos kattintási költség mellett érték el, azaz a hirdetési pénz jóval hatékonyabban hasznosult. Ez azt jelenti, hogy ugyanakkora költéssel sokkal több értékesítést generáltak, köszönhetően annak, hogy a rendszer a nyereséges termékeket részesítette előnyben.

• Egy másik példa szerint, ha a termékeket margin (haszonkulcs) alapján csoportosítjuk külön kampányokba, elképesztő növekedés érhető el. Egy webshopban a magas árrésű termékek kiemelése révén 96%-kal javult a ROAS mutató, és az árbevétel is 602%-kal növekedett a korábbi időszakhoz viszonyítva. Természetesen ez egy rendkívüli eredmény, de jól mutatja, mekkora potenciál rejlik a tudatos termékszelekcióban és licitallokációban.

• Az ár szerinti bontás is önmagában képes javítani a kampány hatékonyságát. Egy K2 Digital által közölt esetben az “igen kedvező árú” termékeket külön csoportba rendezték és megemelték a hirdetési aktivitást rájuk – ennek hatására 33%-kal nőtt az érintett termékek konverziós rátája. Itt valószínűleg arról volt szó, hogy az adott árkategóriában a piaci verseny és a kereslet olyan volt, hogy a kicsit intenzívebb hirdetés az olcsó termékekre sok új vevőt hozott, akik értékelték a jó ár-érték arányt.

• Egy hazai példát véve: képzeljük el, hogy egy webshopban a “maradék” (gyenge) termékeket szinte nem is hirdetik (zero_budget), csak a közepesekre és legjobbakra koncentrálnak. Ennek hatása, hogy a teljes költés talán csökken is, viszont a bevétel nem csökken arányosan, mert a kieső forgalom amúgy is rossz hatékonyságú volt. Helyette a pénz a jobban megtérülő termékekre megy, így az össz-ROAS jelentősen javul, a profit pedig nő. Az eredmények természetesen iparáganként változnak, de általában elmondható, hogy a címkézéses megközelítést alkalmazó kampányok kiegyensúlyozottabbak, kiszámíthatóbbak és profitábilisabbak.

Fontos hozzátenni, hogy a sikeres eredmények eléréséhez szükség van megfelelő adatminőségre és folyamatos optimalizálásra. A címkék kezdeti beállítása után figyelni kell a teljesítményt: lehet, hogy bizonyos termékekről kiderül, tévesen lettek kategorizálva (pl. egy termék low_budgetbe került, de valójában jól megy, csak nem volt elég adat). Havi auditokkal vagy akár gyakrabban érdemes áttekinteni a kategóriák eredményeit, és finomítani a besorolás logikáját. Például, ha a medium_budget kampányban van néhány kiugróan rossz hatékonyságú termék, akkor lehet, hogy azokat át kell tenni low-ba (vagy tiltani), illetve fordítva, egy low-ban lévő, de profitot hozó terméket feljebb lehet emelni. Az adatalapú iterációval idővel egyre pontosabb lesz a rendszer, és maximalizálható a megtérülés.

Összefoglalva, a példák azt mutatják, hogy a címkézés-alapú optimalizálás nem csupán elméletben hangzik jól, hanem a gyakorlatban is mérhetően javítja a kampányok teljesítményét. A hirdetők több bevételt, magasabb konverziót és jobb ROI-t érhetnek el ugyanazzal vagy akár kevesebb ráfordítással, pusztán azzal, hogy a hirdetési költést okosabban osztják szét a termékek között.

A megközelítés előnyei

A fenti eredményekből már kitűnik néhány előny, de érdemes pontokba szedve is áttekinteni, mit nyerünk a címkézéses kampányoptimalizálással:

• Jobb költséghatékonyság: A hirdetési büdzsé nagyobb része a magas megtérülésű termékekre fordul, így az összes kampány szintjén javul a ROAS. Nem pazaroljuk a pénzt olyan termékekre, amik nem hozzák vissza az árukat. Ha jól van belőve a rendszer, a veszteséges vagy minimális marginú eladások száma csökken, miközben a nyereséges tranzakcióké nő.

• Testreszabott ROAS és licitek: Minden termékkategóriának a saját tulajdonságaihoz illő ROAS célt állíthatunk be. Például alacsony árrésnél magas ROAS elvárás (hogy legalább nullszaldó legyen), magas árrésnél alacsonyabb ROAS cél (belefér több költés is a növekedésért). Ezzel elkerülhető, hogy a Google rossz irányba optimalizáljon egy átlagolt cél miatt. Gyakorlatilag elkerüljük a két végletet, amit korábban említettünk: nem lesz se túlköltés rentábilis termék nélkül, se alulköltés potenciális jó termékeken, mert mindenki a maga szintjén kap teret.

• Prioritizált kampánykezelés: A szegmentált struktúrának köszönhetően könnyebben priorizálhatunk. Ha növelni akarjuk a cég profitját, egyszerűen a high_budget kampány büdzséjét emeljük meg, hiszen tudjuk, hogy ott térül meg a legjobban a pénz. Válságosabb időszakban vagy ha óvatosabbnak kell lenni, a low_budget kampányt akár le is kapcsolhatjuk ideiglenesen, anélkül, hogy a fő árbevételi forrásainkat veszélyeztetnénk. Így rugalmasan reagálhatunk az üzleti igényekre és a piaci változásokra kampányszinten.

• Könnyebb optimalizáció és skálázás: Mivel a hasonló tulajdonságú termékek együtt vannak, a kampányok elemzése áttekinthetőbb. Láthatjuk, hogy pl. a high_budget kampány konverziós rátája, CPA-ja hogyan alakul a low_budgethez képest, és ebből következtetéseket vonhatunk le (ha a high_budget CR-je sokkal magasabb, talán még több terméket érdemes abba áttenni stb.). A kulcs teljesítménymutatók csoportonként jobban összehasonlíthatók, mint egy nagy, vegyes kampányban. Emellett a skálázás is egyszerű: ha bővül a kínálat, az új termékek automatikusan a címkéik alapján a megfelelő kampányba kerülnek. Könnyebb kezelni akár több ezer terméket is, hiszen nem egy halmazként tekintünk rájuk, hanem kategóriánként.

• Versenyelőny és piacra reagálás: Azok a versenytársak, akik nem alkalmaznak hasonló szegmentálást, valószínűleg kevésbé hatékonyan költik a hirdetési pénzt. Aki először vezeti be ezt a módszert, versenyelőnyhöz jut: többet tud licitálni a fontos termékekre (mert ismeri a profitját és megéri neki), így jobb pozíciókat szerezhet a Shopping találatok között a legjövedelmezőbb termékeivel. Ugyanakkor nem esik abba a csapdába, hogy a nagy forgalmú, de értéktelen kulcsszavakra (termékekre) költ. Emellett a rendszer dinamikusan alakítható: ha például változik a beszerzési ár vagy az eladási stratégia (pl. kiárusítás, raktársöprés), a címkék módosításával azonnal át tudjuk strukturálni a kampányokat. Ez a fajta kontroll és agilitás kulcsfontosságú az e-kereskedelem gyors ütemű világában.

• Skálázható és automatizálható: A modern feed kezelő eszközök, illetve a Google saját megoldásai (Merchant Center feed rules, Google Ads API) lehetővé teszik, hogy nagyobb emberi beavatkozás nélkül működjön a rendszer. Egyszer kell jól beállítani a szabályokat, utána a címkék automatikusan frissülnek az adatok alapján, és a kampányaink ezeket követik. Ez azt jelenti, hogy nem szükséges naponta manuálisan állítgatni liciteket termékszintű bontásban – a stratégiai szintű beavatkozásra fókuszálhatunk, míg a “piszkos munkát” a címkék és az algoritmusok végzik. Ettől függetlenül természetesen az emberi felügyelet (pl. havi riportok áttekintése) továbbra is kell, de a napi mikromenedzsment teher jelentősen csökken.

Természetesen nem hibátlan a módszer, és nem egy csodaszer. Néhány kihívás vagy figyelmet érdemlő dolog:

• Kezdetben pontosan ki kell dolgozni a pontozási rendszert és a kategória-határokat – ehhez kellhet némi tesztelés, és az üzleti csapat inputja.

• Előfordulhat, hogy bizonyos marketing célok (pl. új termék bevezetése, készletkisöprés) felülírják a címkék logikáját ideiglenesen – ilyenkor tudni kell rugalmasan kezelni a rendszert (pl. egy új termék első hónapban automatikusan low_budget lenne, mert nincs múltbeli adat – de üzleti okból mégis nyomni akarjuk).

• A rendszer adatéhsége nagy: szükség van pontos adatokra profitokról, konverziókról, raktárkészletről. Ha ezek hiányosak vagy hibásak, a címkék félrevezetők lehetnek. Szóval előfeltétel egy jól működő analitika és feed.

Összességében azonban, ha az alapok rendben vannak, a címkézéses kampányoptimalizálás rengeteg előnyt nyújt a webáruházaknak. Mint ahogy egy szakmai anyag is fogalmaz: „Címkék használatával a Shopping kampányok könnyebben menedzselhetők… a Google pedig lehetővé teszi, hogy akár öt egyedi címkét is használjunk egyszerre a feedben”, így saját üzleti céljainkra szabhatjuk a kampánystruktúrát. A végeredmény: kiegyensúlyozottabb kampányok, magasabb profitabilitás, és tudatosabb marketing-költés.

Összefoglalás: Hogyan tovább?

A mai versengő e-kereskedelmi környezetben a puszta forgalomnövelés helyett a profitábilis növekedés a cél. Ezt támogatja a Google Ads kampányok címkézés-alapú optimalizálása, amelynek lényege, hogy nem egy kaptafára kezeljük az összes terméket, hanem okos szegmentálással minden csoporttal annak értéke szerint bánunk. A fenti módszertan segítségével elkerülhető az egységes ROAS stratégia buktatója, és átlátható rendszerbe szervezhető a hirdetési fiók. Az ár- és teljesítménycímkék használatával kiegyensúlyozottabban osztható el a hirdetési keret, ami tipikusan magasabb konverziós arányt, alacsonyabb költségeket és nagyobb megtérülést eredményez – mindezt konkrét esettanulmányok bizonyítják (lásd a +85% bevétel növekedést, +22% CR javulást hozó példát). A módszer előnye, hogy méretezhető és hosszú távon fenntartható: ahogy a kínálat vagy a piac változik, a címkék módosításával a kampányok is idomulnak, így mindig naprakészen tükrözik az üzleti prioritásokat.

Hogyan tovább innen? Ha Te is webshop tulajdonosként vagy marketing vezetőként szeretnéd kihasználni a címkézés-alapú optimalizálás előnyeit, érdemes mielőbb megvizsgálni a jelenlegi kampányaidat. Gondold át, melyek azok a termékcsoportok, amik a legtöbb profitot hozzák, és melyek, amik esetleg viszik a pénzt – ezek lesznek a jelöltjei a high_budget illetve low_budget kategóriáknak. Nézd meg, megvannak-e a szükséges adatok (profit, konverzió, készletinfó) egy ilyen rendszer kialakításához. Készíts egy tervet a feed címkék bevezetésére és a kampányok átszervezésére. Kezdd kicsiben, teszteld le pár kategóriával a hatást, majd fokozatosan terjeszd ki az egész termékkínálatra.

Amennyiben úgy érzed, szakértő segítségre van szükséged a folyamatban, a Webdoc.hu szolgáltatása rendelkezésedre áll. Csapatunk jelentős tapasztalattal bír e-commerce kampányok auditálásában és optimalizálásában – beleértve az itt bemutatott címkézéses módszert is. Segítünk bevezetni, finomhangolni és folyamatosan optimalizálni ezt a rendszert a Te webáruházadban is. Legyen szó a megfelelő egyedi címkék kialakításáról, a Google Merchant Center feed szabályok beállításáról, vagy a Performance Max kampányok újrastrukturálásáról különböző ROAS célokkal – számíthatsz ránk a teljes folyamat során. Keress minket bizalommal, és együtt elérjük, hogy hirdetéseid ne csak forgalmat, hanem profitot is maximalizáljanak!

Végül ne feledd: A sikeres Google Ads stratégia nem arról szól, hogy mennyit költesz, hanem arról, hogy mire költesz. A címkéken alapuló optimalizálás pedig pontosan ebben segít – abban, hogy minden egyes forint hirdetési költésed a lehető legjobban hasznosuljon, és a lehető legnagyobb megtérülést hozza a webáruházad számára. Hajrá a megvalósításhoz! 🚀