Google Shopping es un producto de Google ADS que permite a los anunciantes publicar anuncios basados ​​en alimentos en la página de resultados de los motores de búsqueda (SERPS).

La subasta para anuncios de compras funciona de manera similar a los anuncios de texto de Google, en el sentido de que la subasta se basa en la consulta.

Sin embargo, Google Shopping no se dirige a las palabras clave y usa la alimentación (y algunos otros factores) para determinar cuándo y dónde servir anuncios.

Aquí hay un ejemplo de los resultados de Google Shopping en un SERP:

Los anunciantes están listos para aumentar sus gastos en anuncios de búsqueda de medios minoristas de EE. UU., Con un crecimiento proyectado de 23.4% año tras año en 2028, lo que lleva el gasto total a $ 76.83 mil millones.

Google Shopping ofrece a los anunciantes la libertad de servir:

• Imágenes de productos.
• Títulos claros de productos.
• Descripciones ricas en contenido.
• Precio por adelantado.
• Promociones.
• Costos de envío.

Google Shopping permite a los anunciantes informar a los buscadores sobre sus productos antes de hacer clic, y en comparación con los anuncios de texto estándar, tiene el potencial de impulsar el tráfico mejor calificado.

Desde minoristas multinacionales hasta panaderías locales, cientos de miles de marcas usan Google Shopping para obtener sus productos frente a los buscadores todos los días.

¿Cómo encontrar el éxito con los anuncios de Google Shopping?

Muchos factores determinan cómo funciona la publicidad en línea, desde los indicadores clave de rendimiento (KPI) hasta los precios, las opciones de pago, las imágenes, la velocidad del sitio, la responsabilidad social de una empresa y más.

Sin embargo, mirando únicamente desde una perspectiva de plataforma publicitaria en Google Shopping, el único factor que determinará el éxito es datos.

• Alimento del producto: Los datos dentro de su feed deben ser de alta calidad, precisos y bien planificados. Este es el corazón de Google Shopping y es un factor enorme para determinar las consultas de búsqueda para sus anuncios de compras para la que ingresará a la subasta. Siempre que sea posible, ingerga datos adicionales que ayuden a alimentar estrategias de licitación, informes y más con valiosas ideas sobre sus productos.
• Segmentación: Hay muchas formas de segmentar las campañas de compras de Google: por margen, categorías de productos, duración de la consulta de búsqueda, best sellers y más. La segmentación y la estructura son importantes porque aquí es donde los anunciantes pueden controlar sus presupuestos, establecer objetivos y sentar las bases para escalar el gasto.
• Presupuestos y ofertas: Si su estructura y segmentación se prestan a sus KPI, podrá establecer presupuestos con confianza y construir una cartera de objetivos de licitación que funcionen hacia el objetivo correcto.
• Refinamiento: No hay palabras clave, pero hay palabras clave negativas. Úselos para refinar sus campañas y grupos de publicidad para ingresar subastas para consultas de búsqueda que se alineen con sus KPI. Puede ser que para las consultas genéricas del embudo superior, desea servir una categoría determinada pero no a otra; Este es un caso de uso perfecto para negar consultas y canalizar el tráfico.
• Performance Max: No pude hablar de comprar sin mencionar PMAX. Se aplica todo lo anterior; La única diferencia es que la segmentación funciona de manera ligeramente diferente con los grupos de activos y un solo objetivo, que se establece en el nivel de campaña frente al nivel de grupo publicitario para Google Shopping.

Con estos conceptos básicos en su lugar, desde el momento en que activa sus campañas, recopilará datos y aprendizaje.

Este aprendizaje es la columna vertebral de las campañas de compras, que proporciona datos cruciales de Google (y el algoritmo de licitación) hasta el nivel de SKU.

Con el tiempo, comenzará a descubrir una gran cantidad de ideas, como:

• ¿Qué productos tienen la tasa de conversión más alta?
• ¿Cómo busca el compromiso de la categoría A cuando se sirve para consultas de búsqueda de embudo superior?
• ¿Qué sucede con la tasa de conversión cuando los productos A, B y C abandonan?

Estos datos alimentan al aprendizaje automático mientras Google entiende cómo funcionan sus productos en cientos de miles de puntos de contacto.

Este modelo se ajusta a la mayoría de las marcas de comercio electrónico con múltiples acciones de cada artículo para reunir aprendizajes en tiempo extra sobre lo que funciona y qué no.

Pero si solo tiene uno de cada producto, ¿cómo puede impulsar el éxito en Google Shopping cuando una vez que un producto se ha ido, se ha ido?

¿Qué modelos de negocio tienen uno de cada producto?

• Subastas, por ejemplo, eBay.
• Mercados, por ejemplo, Etsy.
• De segunda mano/pre-querida, por ejemplo, vintera.
• Una mezcla de lo anterior. Minoristas típicos que han adoptado una característica del mercado o un brazo preciso de su negocio, como Farfetch.

La escala del negocio, vertical, mercado, etc., todo juega un papel en la determinación del stock de cada SKU.

Tome una marca como eBay, un mercado global en línea con la subasta y la funcionalidad de “comprarla ahora”. Tienen miles de artículos donde el nivel de stock está por encima de uno, y miles donde es uno de uno.

Hay miles de casas de subastas, minoristas de segunda mano, mercados y más que tienen una configuración similar, pero a menor escala.

Pero para esta publicación, nos estamos centrando únicamente en uno de un producto.

¿Cómo impacta este modelo de negocio en Google Shopping?

Este tipo de campaña prospera en los datos, y esto fluye a través de cada capa, desde la estrategia de licitación hasta el rendimiento individual de SKU.

El feed es el corazón de Google Shopping, y con el cambio de SKU con frecuencia (dependiendo del negocio), acumule datos en los que SKU realiza los mejores/peores trabajos de manera diferente a medida que los SKU se venden y pueden no estar en el feed durante semanas, meses, meses , o en algunos casos, nunca más.

Hay una serie de consideraciones que deben tenerse en cuenta:

• Aprendiendo: Con solo uno de cada SKU, los artículos pueden agotarse rápidamente, mientras que algunos artículos pueden estar en la alimentación por más tiempo. Los algoritmos de licitación tendrán dificultades para recopilar datos para optimizar hacia sus KPI, y la falta de datos históricos limitará para el aprendizaje automático, especialmente a nivel de producto.
• Alimentar: Los datos dentro de su alimento del producto deben ser ricos, actualizados y alineados con sus objetivos de medios pagados. Esto es aún más importante cuando se agregan/eliminan SKU con frecuencia, ya que esto causará inestabilidad con el aprendizaje, los rastreo y más.
• Informes: Con SKU de un solo tipo, la interpretación de los datos dentro de la plataforma AD es crítica; No es como si pueda filtrar por ventas> 0 en un rango de fechas y decidir cómo estructurar sus campañas, ya que muchos SKU habrán sido y desaparecido.
• Automatización: Las estrategias de oferta ciertamente se pueden utilizar, pero a diferencia de los minoristas tradicionales que pueden tener objetivos ROA/CPA en la plataforma que permanecen bastante estables, las complejidades del rendimiento de la categoría y saber exactamente qué productos han vendido es crítico, ya que esto es siempre cambiante e impactará cómo Alimenta datos en el aprendizaje automático.
• Asignación de presupuesto: Al construir a largo plazo, las fluctuaciones en el rendimiento hacen que sea difícil establecer presupuestos para aprovechar al máximo su gasto en los medios. Los informes de agua es esencial, y la comunicación entre los equipos es clave para ayudar a detectar tendencias, planificar inventario con anticipación y mantenerse lo más eficiente posible.
• Redargeting dinámico (y PMAX): El reargeting dinámico utiliza el feed para servir anuncios de productos al público (por ejemplo, visitantes del sitio web que han agregado un artículo a un carrito y no comprados) y se pueden ejecutar de forma aislada o como parte de PMAX. Tener uno de cada producto crea una desconexión ya que varios usuarios podrían estar interesados ​​en un elemento, y cuando se vende, ha desaparecido del feed.

Estos son solo una instantánea de las limitaciones, y hay más.

Pero eso ciertamente no significa que no sea un comienzo.

Se necesita un enfoque diferente, en comparación con Google Shopping, para un modelo tradicional de comercio electrónico. Sobre todo, la comunicación y la planificación serán la columna vertebral para el éxito, ya que estas campañas ciertamente no caen en la gestión de búsqueda de “establecer y olvidar”.

¿Puede escalar Google compra para este modelo de negocio?

Absolutamente.

Esto requerirá una nueva perspectiva sobre cómo informa, optimiza y planifica su presupuesto de medios, pero ciertamente se puede lograr.

Mira eBay. Gasta> $ 150 millones cada año en los anuncios de Google, con la mayoría a través de anuncios de listado de productos (PLA).

Aquí hay algunos enfoques que se prueban y proban:

Informes

Los informes a nivel de producto serán útiles para cualquier negocio de comercio electrónico. Sin embargo, con los productos que entran y salen de existencia con frecuencia, es esencial un enfoque en las categorías (o agrupaciones a medida).

Digamos que es una casa de subastas para muebles para el hogar con un gran inventario. En la masa de datos, necesitará encontrar tendencias, y estas tendencias se encuentran en varias categorías, que se forman a partir de datos agregados de productos a lo largo del tiempo.

Esto podría ser:

• Diseñadores o marcas de búsqueda superior.
• La mayoría de los colores comprados de la categoría A.
• Participación de la búsqueda por categoría a través de los soportes AOV.

Estos datos alimentarán casi todas las estrategias y tácticas adoptadas en la cuenta, desde la estructuración hasta el pronóstico y la configuración de objetivos de licitación.

Este informe se puede automatizar y luego consultar para proporcionar a cada parte interesada una visión diferente del rendimiento que todos lleva a impulsar el crecimiento a través de Google Shopping:

• Los compradores pueden querer ver qué categorías o diseñadores están indexando altamente por volumen de búsqueda para alimentar a la planificación, lo que, a su vez, ayuda a Google Shopping como productos/categorías que están funcionando mejor se almacenan en el futuro.
• Los equipos de búsqueda pagados querrán una visión de cómo ROA/CAC ha tenido una tendencia con el tiempo por categoría para saber cómo establecer objetivos realistas en los niveles de campaña, grupo publicitario y de grupo de productos.
• Los equipos de análisis necesitan una vista del retraso de tiempo entre la primera fecha de sesión por campaña y la fecha de compra para proporcionar comentarios a los equipos de marketing sobre cómo informar con precisión sobre el rendimiento de los anuncios de Google.

Mejoramiento

Google tendrá dificultades para obtener suficientes datos para optimizar a nivel de producto.

Al reflejar sus informes, necesitará una visión del rendimiento en el nivel de categoría (u otro grupo), ya que el rendimiento del producto individual no va a alimentar sus campañas como lo haría para una tienda de comercio electrónico típica en el stock.

Deberá realizar el trabajo analizando el rendimiento en múltiples segmentos para crear una imagen de cómo se desempeña cada categoría para luego establecer presupuestos y objetivos de licitación y mantener las tareas diarias necesarias para administrar las campañas de compras de Google.

Alimentación de productos

Es fundamental que su feed esté optimizado y esté ingeriendo la mayor cantidad de datos suplementarios como sea posible (dentro de lo razonable).

Estos datos se alimentarán en sus campañas de compras de Google, y el tiempo invertido se pagará en el futuro.

Tome el ejemplo de la tienda de muebles. Puede complementar sus datos con ERA, diseñador, etc. Cuando se agregan nuevos elementos, estos datos adicionales pueden ayudar a agrupar los productos en segmentos con objetivos y presupuestos realistas frente a ser caídos en una categoría de nivel superior y apoyarse en el rendimiento del producto para determinar qué Skus para servir.

Sobre todo, tiene que haber propiedad y un proceso para agregar SKU a la alimentación.

Aunque los productos entrarán y saldrán de su alimentación con frecuencia, es probable que haya cohortes de SKU que permanecerán en la alimentación por un tiempo, lo que debe vigilar, ya que pueden necesitar eliminar/escalar en línea con la eficiencia.

Resumen: los anunciantes deberán pensar en sus pies

Una gran cantidad del trabajo involucrado en la navegación de este modelo de negocio y la escala de Google Shopping ocurre fuera de las cuentas publicitarias.

Los anunciantes deben interpretar y compartir datos en el negocio más amplio, y este proceso funciona en ambos sentidos.

¿Qué son los compradores de la compañía que busca traer y dónde se sentaría esto con la estrategia de compras de Google? ¿Hay categorías con tendencia hacia arriba que se pueden compartir con el equipo más amplio para capitalizar?

Sin datos de productos estables, los anunciantes deberán pensar sobre sus pies y estar completamente arraigados dentro del negocio, lo que en 2025 es esencial, sea cual sea el modelo de negocio.

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