Seitdem Google Shopping Deutschland nicht mehr kostenlos ist, kommt der Datenqualität (Aufbau, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität) eine noch größere Bedeutung zu. Wurde der Kanal in der Vergangenheit häufig mit der Mentalität „Kostenloser Umsatz wird gerne ohne Aufwand mitgenommen“ behandelt, muss nun auf Händlerseite nach Lösungen gesucht werden, wie der Relevanz der Produktdaten Rechnung getragen werden kann.

Wichtig ist es, sich mit der grundsätzlichen Funktionsweise der PLA auseinanderzusetzen und sich die Unterschiede zum AdWords-Prinzip zu veranschaulichen. Im Gegensatz zu AdWords besteht bei den Product Listing Ads keine Möglichkeit, auf einzelne Keywords zu bieten. Nicht der Advertiser bestimmt somit, wann welche Anzeigen ausgeliefert werden, sondern Google. Daher spielt die Qualität der Daten eine entscheidende Rolle. Diese wird maßgeblich von den bereits zuvor bekannten, bestehenden Faktoren der Google Produktsuche determiniert, hier sind u.a. zu nennen:

• Einheitliche Struktur der Daten 
• Nach Möglichkeit vollständige Anlieferung aller unterstützten Attribute (über die Pflichtfeldinformationen hinaus) 
• Mapping der shopinternen Kategorien auf die Google Taxonomie 
• Individuelle und aussagekräftige Beschreibungen und Produktnamen mit entsprechenden inhaltlichen Anreicherungen 
• Regelmäßige Aktualisierung des Google Shopping Datenfeeds 
• Berücksichtigung der von Google vorgegebenen möglichen Attributs-Ausprägungen 
• Produktbilder: korrekte Abbildungen zu den jeweiligen Produkten in optimaler Auflösung

Entscheidend ist die Relevanz der Produktdaten des Artikels und damit die Einschätzung Googles zur Datenqualität auf die jeweiligen Suchanfragen. 

Voraussetzung ist die Anlieferung eines Produktdatenfeeds ins Google Merchant Center und dessen Verknüpfung mit einem Google AdWords Konto. Bereits bestehende Datenfeeds, die zuvor schon für die Google-Produktsuche genutzt wurden, können auch für die PLA zum Einsatz kommen, ein zusätzlicher Datenfeed ist hierfür nicht notwendig. In der Einfachheit der Einrichtung der Product Listing Ads liegt aber die Crux: Um nicht für alle Produkte im übermittelten Datenfeed die gleichen Gebote und Anzeigentexte zu vergeben, müssen Händler eine Segmentierung durchführen und sich hierbei überlegen, aufgrund welcher Faktoren geeignete Gruppierungen erfolgen können. Kann die Differenzierung der Anzeigentexte zum Start noch vernachlässigt werden, so muss beim Thema Bidding in jedem Fall von Beginn an eine Segmentierung stattfinden, um hier keine unnötigen Kosten zu verursachen und Potenziale zu verschenken. Generell gilt: Je detaillierter und granularer diese Segmentierung vorgenommen wird, desto höher sind die Chancen, diesen Kanal erfolgreich zu nutzen.

Aus Google Shopping Attributen lassen sich zum einen Kombinationen aus Marke, Produkttyp und Zustand bilden. Zum anderen kann man aber auch die frei definierbaren Attribute AdWords Grouping und AdWords Labels einfließen lassen. Neben der Gruppierung auf Basis der produktspezifischen Inhalte haben Händler damit die Möglichkeit, Performancewerte im Rahmen der Aussteuerung zu nutzen, z. B. durch Übergabe von Margenklassen, die dann mit unterschiedlich hohen Geboten berücksichtigt werden, oder durch Anreicherung des Feeds mit Erfolgskennzahlen aus anderen Kanälen. Entscheidend für den späteren Erfolg ist somit u. a. die Komplexität der eingeführten Steuerungsmechanismen auf Basis des angelieferten Datenfeeds, d. h. aufgrund welcher Informationen der Bidding-Mechanism greift.

Das Bidding findet bei Google Shopping im Gegensatz zu den Google AdWords nicht auf Keyword-Ebene, sondern auf Produktziel-Ebene statt. Dadurch bezieht sich das Bidding mehr auf die Produkte, als auf die Keywords bzw. Suchanfragen der User. Eine PLA-Kampagne ist i.d.R. auch anders strukturiert als eine „klassische“ Textanzeigen-Kampagne, da man mit den Anzeigengruppen bestimmte Produktziele clustert, diese mit einem CPC versehen und keine Keywords definiert werden. Dadurch lassen sich wiederum andere Gebotsstrategien ableiten. 

Durch den Einsatz der Spalte "adwords_grouping" im Datenfeed für das Google Merchant Center lassen sich auch eigene Werte übergeben, wie etwa Topseller, Neuheiten, Flags für besonders margenträchtige Produkte, etc., welche dann für die Aussteuerung eingesetzt werden können. 

Die kontinuierliche Optimierung der Daten ist für Händler mit einem nicht zu unterschätzenden Aufwand verbunden. Dem gegenüber stehen jedoch direkte Kosten, die verursacht werden, wenn Defizite in der Qualität der Produktdatenfeeds durch höhere CPCs bei den Geboten kompensiert werden müssen, um vergleichbare Ergebnisse wie beim Einsatz eines optimierten Datenfeeds zu realisieren. Bevor mit höheren Geboten gearbeitet wird, sollten Händler daher immer zunächst den Fokus darauf legen, sämtliche Möglichkeiten in der Optimierung ihres Datenfeeds auch tatsächlich auszuschöpfen, um hier keine unnötigen Kosten zu verursachen.

Hilfreiche Links:

Richtlinien Google Merchant Center

Anforderungen Produktdaten

Tipp 4 –Über den Tellerrand schauen

Online-Händler sind gut beraten, ihre Google Shopping-Kampagne in ihre gesamte Search-Strategie zu integrieren und nicht als isolierte Maßnahme zu betrachten, die im ungünstigsten Fall die Budgets von anderen Disziplinen angreift. Ziel sollte es stattdessen sein, die höchste Gesamt-Sichtbarkeit auf Googles Suchergebnisseite (SERP) zu erreichen: „Klassische“ Textanzeige, natürliches Suchergebnis, Google Shopping und Bildersuche. Natürlich wird sich im Zeitverlauf herausstellen, dass die optimale Kombination aus AdWords-Anzeigen und Google Shopping Leistungen händlerspezifisch variiert – keinesfalls sollte jedoch von Beginn an nur auf eine der beiden Werbemöglichkeiten zu Lasten der jeweils anderen gesetzt werden, sondern die beste Balance durch kontinuierliches Testen und Optimieren evaluiert werden.

Tipp 5 – Vier Augen sehen mehr als zwei

Google Shopping Deutschland verlangt in seiner aktuellen Form Know-how und Technologien, um voll- oder teilautomatisiert die inhaltliche und strukturelle Optimierung der Datenfeeds abzubilden. Händler müssen einen geeigneten organisatorischen Rahmen schaffen, in dem die Kenntnisse und Fähigkeiten von verantwortlichen Mitarbeitern aus SEM und IT optimal gebündelt  werden.