想要在黑五实现逆袭?你的Google购物广告做好准备了吗? - 深圳拓扑

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想要在黑五实现逆袭?你的Google购物广告做好准备了吗?
2020-10-07 18:08
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做跨境电商的人都知道,黑色星期五绝对是每年销售成败的关键。再此期间产生的搞销售额都将为品牌带来可观的回报,甚至可能弥补一整年产生的任何损失。

对于跨境电商来说,这是一年中最紧张的时期之一;而此时此刻,正是即将冲刺的关键时刻。

Google购物广告作为电商引流的重要渠道之一,对于迎战黑五来说至关重要,那么你的Google购物广告是否已经做好准备?

在投放黑五广告之前,请务必做好以下准备:

 

1.    清除Feed中的错误和拒登


如果Feed状态不佳,你甚至无法对广告系列做出进一步优化。
 


在Google Merchant Center的“诊断”标签中转到“项目问题”,然后查找Feed中每一项的错误,警告和通知。

我们建议你优先解决所有商品上的错误,以使你的所有产品都符合购物广告系列的条件。 

 

2.在产品级别解决问题


接下来,着重解决具有最佳性能的产品的警告和通知。

Google最近增强了有关购物广告系列的报告,因此你可以将产品状态报告(与效果报告结合起来一起分析。

 


例如,你可以添加点击和转化数据,并确定需要首先改进性能问题的产品。
 

3.检查展示次数并点击共享指标


展示份额是指产品已获得的印象数除以产品有资格获得的估计印象数。

点击份额显示的是产品点击次数相对于有资格获得的点击次数的百分比。

在产品组级别一起跟踪效果最佳的产品或高利润产品的展示次数份额和点击份额:
- 如果印象份额高而点击份额低,则你的产品针对不相关的搜索查询进行展示。
- 如果展示次数份额较低而点击份额较高,则应提高出价以获取更多展示次数。

 

4.改善排名第一的印象份额


查看“最佳表现绝对排名榜”,了解性能最佳的产品。 
(此指标显示的是产品在产品中获得最高展示次数的次数在Google Shopping Carousel中排名最高的次数。)

最高位置是指Google购物轮播中最左侧的位置。

 


当轮播中所有位置的数据都可用时,事情将会变得更加有趣。

争夺最高印象数的竞争可能会导致出价提高,因此,争夺所有产品的最高印象数是没有意义的,你只需要关注核心产品的排名就行。

 

5.看一下去年的数据


查看历史数据以查看营销方案中哪些方法是有效,哪些方法是无效的。使用报告查找可重新激活、重复使用的关键字、效果最佳的广告、其他效果指标。 

记住,查看过去的数据是为了了解有效的方法,而不是要你根据去年的业绩来直接制定预算和预测,这一点非常重要。  

 

6.评估Feed的健康


在制定Feed改进策略之前,请先了解一下:
- 你的产品标题是否对搜索友好且用户可能点击?
- 你在说明中使用了所有正确的关键字吗?
- 你的价格准确无误吗?请确保提要中的价格与产品着陆页上的价格相似。
- 你是否已将商品分类为至少2-3级深度?
- 数据准确吗?请确保使用排除规则处理所有缺货商品,并提交当日Feed更新。

 

7.优先处理Feed改进


请重点关注10-20%的SKU,重点是对底线影响最大的Feed改进:产品标题、说明和Feed更新频率。
 

8.改善产品标题


在Google购物中,不乏有关标题改进的提示、思想和建议。如果它不断出现,那是因为它确实会对性能产生重大影响。

以下是一些改善标题的快速提示:
- 根据每个产品的行业创建标题的自动化规则。

 


- Google购物标题结构。
- 撰写标题时,尝试模仿客户的语言。顺序这个词很重要,因此“white coat”将不被视为类似于“coat white”。
- 品牌应首先包含在标题结构中。唯一的例外是不经常搜索品牌时,应将其移到标题的中间或结尾。

 

9.完善描述


完整的描述应包括有关有助于捕获新流量的产品的其他关键信息。

通过使用购物搜索字词报告和关键字研究工具的见解来优化你的描述。借助收集的见解,你可以重新创建它们,以便它们与高流量搜索词更紧密地匹配。

你应该在产品说明中包含的数据是:品牌,产品类型,尺寸,形状,图案,质地,材料,年龄范围,特殊功能和技术信息。

 

10.增加提要更新的频率


每24小时更新一次Feed已成为在线商家的最佳做法。对于黑色星期五和假日季节,建议你每天都进行频繁更新,这对于确保你不会遭到拒登至关重要。

你可以将以下更新与在线产品库存更新一起提交,以进行以下产品数据更改:
价格,可用性,销售价格和销售价格生效日期。

随着假期临近,现在是时候开始测试并找到最适合你的垂直行业的时候了。这10个技巧应该可以帮助你在黑色星期五和网络星期一获得良好的状态。尽早开始,你将获得竞争优势。

 

内容来源:From DataFeedWatch by Monica Axinte
编译:深圳拓扑

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