Google, con Google Ads, è da qualche anno sempre più concentrato nell’offrire soluzioni di advertising online con il più alto livello di automatizzazione possibile, per liberare gli inserzionisti dal peso di dedicar sforzi al lavoro manuale e limitare il più possibile l’inefficienza che si determinerebbe lasciando a un umano un lavoro che potrebbe essere eseguito con maggiore accuratezza e velocità da una macchina.

Le campagne Smart Shopping sono figlie di questa concezione, che vede l’intelligenza artificiale e la “machine learning” di Google, protagoniste nel fornire un servizio di advertising sempre più efficace ed efficiente.
In fondo si può dire, semplificando, che la campagna Smart Shopping non è altro che una campagna Shopping convenzionale potenziata e automatizzata mediante la più aggiornata tecnologia di apprendimento automatico di Google.

Differenze con la campagna Shopping standard

Prima di parlare delle differenze tra la campagna classica e la campagna Smart suggerisco, per chi è meno ferrato su Google Shopping, di affrontare almeno una lettura, rapida ma essenziale, sulle campagne Shopping tradizionali:

Dove sono le differenze? Sono nell’automatizzazione e nei dati utilizzati.
Per esempio non esiste la voce “parole chiave”, che nella campagna Shopping classica portava alla gestione delle parole chiave escluse e all’analisi dei termini di ricerca usati dagli utenti.
Scompaiono poi le scelte “Massimizza clic” e “CPC manuale” tra le strategie di offerta.

L’annuncio di una campagna Shopping classica non ha nulla da configurare, poiché è “preimpostato” in modo da contenere solo i dati di ogni singolo prodotto, mentre l’annuncio Smart Shopping prevede delle parti modificabili, in ragione del fatto che verrà pubblicato su placement più articolati, con logiche display e di remarketing. Pertanto si dovranno configurare logo aziendale, immagini a supporto, dei titoli brevi e lunghi, un testo di descrizione, un’URL finale ed è addirittura possibile inserire un annuncio in formato HTML 5. Infine è possibile visualizzare in anteprima come si vedrebbe questo annuncio nei diversi formati e combinazioni.

 

Come funziona una campagna Smart Shopping

Come accade per la campagna Google Shopping standard, anche la Smart Shopping si basa sulla presenza di un feed di prodotti preventivamente inserito, approvato e aggiornato su Google Merchant Center. A differenza però della Shopping classica, è la machine learning a decidere pressoché tutto e lo fa combinando tutti i dati che Google è in grado di raccogliere: dati importati dai merchant, dati sui comportamenti di utilizzo e acquisto degli utenti, dati sulle ricerche, dati sui prezzi, segmenti di pubblico, stagionalità e chissà quanti e quali altri, immagino che non sia neppure più dato saperlo con precisione neppure per il team di sviluppo di Google Ads 😉
Questi dati vengono utilizzati con l’unico scopo di massimizzare per il cliente i ricavi o fargli raggiungere un determinato ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS target), a seconda di quale di queste due (uniche) strategie di offerta egli seleziona.
Dunque il cosa (quale/i prodotto/i), il quando (in base a quale ricerca o evento) e il dove  (se per esempio in un posizionamento su un sito partner o come risultato in una ricerca) mostrare gli annunci non lo decide più il cliente, ma la macchina. Sempre.

Come si crea una campagna Smart Shopping

Il processo è semplice, servono pochi passaggi, ma visto che è argomento piuttosto pratico ce lo teniamo per un futuro articolo così da poterlo spiegare nei dettagli.
Oggi concentriamoci sulle basi e sugli aspetti di ottimizzazione.

 

Cosa non può mancare in una Smart Shopping campaign

Non parliamo dunque per ora dei passaggi per creare una campagna Smart Shopping, ma una veloce nota sui requisiti per avviarla, è utile farla.
Ecco cosa non può mancare:

  • deve esserci un pubblico di remarketing attivo: è necessario aggiungere continuativamente individui e avere almeno 100 utenti attivi associati all’account. Questo poiché la campagna Smart Shopping si basa anche su logiche di remarketing, ossia sul riproporre a utenti già ingaggiati i prodotti con cui ha già interagito;
  • deve essere attivo il monitoraggio delle conversioni, con valori specifici per le transazioni: poiché per lavorare a dovere, la machine learning di Google ha bisogno le si dia in pasto quante più conversioni possibile, e il loro valore serve per capire come meglio raggiungere l’obiettivo di massimizzazione del ricavo o il raggiungimento del ROAS target impostato.

 

Come ottimizzare una campagna Shopping Intelligente

Ora sappiamo cos’è e a cosa serve una campagna Google Smart Shopping, e che nella sostanza fa tutto da sola. Come possiamo dunque ottimizzare una campagna completamente automatizzata?
Per farlo partiremo dal basso e vedremo prima di tutto cosa non si può certamente fare, poi ci occuperemo di cosa Google stessa ci consiglia di fare, per passare poi a cosa va fatto per forza e concludere con le (poche) attività che è possibile eseguire per ottimizzare al meglio questo tipo di campagne automatiche.

 

Cosa non si può fare

  • Le parole chiave a corrispondenza inversa non sono disponibili: non è possibile dunque decidere di “aiutare” l’intelligenza artificiale di Google segnalando quei termini che raccoglierebbero ricerche fuori contesto e fuori obiettivo. Google vuole capirlo autonomamente e in genere sembra in grado di riuscirci abbastanza bene.
    Nota: ci sono servizi CSS (Comparison Shopping Service) alternativi a Google che forniscono questa possibilità.
  • Il targeting per dispositivo e gli aggiustamenti delle offerte non sono disponibili: a differenza della campagna Shopping standard, la machine learning vuole capire da sola se e quanto aggiustare le offerte e in che proporzione veicolare gli ads su mobile / tablet / desktop;
  • Il targeting per pubblico non è disponibile: nonostante, come detto, sia necessario avere almeno un segmento di pubblico con 100 utenti raccolti, non ci è data possibilità di decidere autonomamente quale pubblico utilizzare come target, sarà sempre l’algoritmo di Google a decidere da dove attingere in ogni momento.

 

Cosa Google ci consiglia di fare

Il più importante suggerimento di ottimizzazione di queste campagne Google ce lo dà nella sua guida ufficiale:

“Per massimizzare il rendimento, Google consiglia di consolidare le campagne Shopping intelligenti e creare campagne distinte solo se le esigenze aziendali lo rendono necessario, ad esempio se gli obiettivi di ROAS sono diversi per le varie parti dell’inventario dei prodotti.”

Dunque:

  1. la campagna Google Shopping Intelligente funziona meglio quando è unica e gestisce l’intero catalogo dei prodotti con un’unica strategia di offerta uguale per tutti i prodotti: la machine learning può così lavorare su una mole più grande e completa di dati e “non confondersi” gestendo più campagne separate, magari su limitati segmenti di prodotto e con obiettivi diversi;
  2. non tutti i merchant si possono permettere di pubblicizzare la totalità dei loro prodotti in catalogo con il medesimo ROAS target: i margini tra prodotti e categorie merceologiche, all’interno dello stesso catalogo, potrebbero essere molto diversi. In questo caso Google ci viene in aiuto suggerendoci che questo potrebbe essere un buon motivo (forse l’unico valido) per suddividere i prodotti  in campagne distinte.

 

Cosa va fatto per forza

Poche regole precise:

  • attendere 15 giorni: una volta avviata la campagna, bisogna dare alla machine learning il tempo di raccogliere i dati e ottimizzare i risultati;
  • mettere in pausa le campagne Shopping convenzionali che propongono gli stessi prodotti: è bene sapere che la campagna Smart Shopping ha sempre la priorità su quella standard, dunque a parità di condizioni verrà servito al cliente sempre il risultato della campagna Smart. Quindi è buona norma:
    • mettere in pausa tutte le campagne Shopping standard se la Smart Shopping comprende tutti i prodotti;
    • oppure escludere dalla campagna Shopping standard il segmento di prodotti usato nella campagna Smart Shopping, se quest’ultima viene adottata solo per una porzione del catalogo.
  • Dimentica la gestione della “priorità” tipica della campagna standard (la scelta era tra Bassa, Media e Alta) e la segmentazione eccessiva del prodotto: come detto sarà Google a fare tutto.

 

Cosa è possibile (davvero) ottimizzare

Ci siamo. Come anticipato è rimasto poco su cui lavorare:

  • Google Merchants: è dove risiedono i nostri feed, è importante un monitoraggio frequente per:
    • intercettare eventuali problemi relativi all’account, al feed o ai prodotti, e risolverli rapidamente;
    • verificare che l’aggiornamento del feed stesso sia sempre corretto e regolare;
  • Feed: è il cuore dei dati utilizzati da Google in queste campagne in relazione ai prodotti da promuovere. E’ possibile:
    • monitorare e ottimizzare le informazioni che lo compongono, per ogni singolo prodotto, con l’obiettivo che siano sempre rilevanti, complete e nel formato richiesto dai requisiti. Nulla di più di quello che già si dovrebbe fare per una campagna Google Shopping standard;
    • suddividere i prodotti in categorie e custom label rilevanti, per consentire un più efficace tracking della performance a livello di gruppo prodotti: segmentando i prodotti si potranno ottenere rapporti granulari e misurare il rendimento della campagna in base al rendimento di questi gruppi di prodotti. In situazioni di budget limitato si sarebbe così in grado di capire quali categorie o segmenti è possibile sacrificare temporaneamente per liberare budget su altri;
    • escludere a monte dal feed i pochi selezionatissimi prodotti che incontrovertibilmente dimostrano di essere sotto-performanti, sempre con lo scopo di liberare budget da veicolare su tutti gli altri.
  • Strategia di offerta: le opzioni sono solo due, ossia “massimizza il valore della conversione” o “ROAS target”, dunque si assomigliano un po’, ma pensate sempre in modo strategico prima di scegliere l’una o l’altra, poiché tale scelta può fare molta differenza. La strategia ROAS target è infatti più stringente, perché costringe l’intelligenza artificiale di Google al super-lavoro di raggiungere un obiettivo di rapporto ricavi/costi ben definito, mentre l’altra strategia ha come obiettivo quello meno complicato (per modo di dire) di massimizzare le vendite restando entro un determinato budget;
  • Stagionalità: è necessario stare attenti, monitorare con attenzione, perché in determinati momenti dell’anno si registrano aumenti dell’attività e potrebbe essere necessario adottare del budget aggiuntivo; inoltre in certi periodi la concorrenza potrebbe spingere con offerte più aggressive e sottrarci volumi di traffico, se si è impostata la strategia “ROAS target” bisogna valutare la possibilità di ridurlo per tornare competitivi nelle aste;
  • Attesa: bisogna aspettare di avere acquisito una sufficiente mole di dati, almeno 2-3 settimane dopo il periodo di apprendimento, e prima di fare una valutazione del rendimento della campagna va tenuto in considerazione il possibile ritardo di conversione che per alcune merceologie potrebbe anche essere lungo.

 

Conclusioni

Le campagne Google Smart Shopping possono rivelarsi strumenti di advertising molto utili ed efficienti per un e-Commerce, poiché sono in grado di consentire il raggiungimento di importanti obiettivi di vendita e di ROAS, grazie alla loro (quasi) completa automatizzazione, e al contempo liberare energie per permettere all’inserzionista di concentrarsi su altre attività strategiche. Ma è importate conoscerne bene il funzionamento e comprendere quali sono le poche ma importanti aree su cui è bene dedicare la necessaria attenzione, per consentire che esprimano al meglio il loro potenziale.
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