Al equipo de PPC de StubGroup Advertising le encanta DataFeedWatch por historias de éxito como la siguiente:
A finales de agosto de 2015, incorporamos a nuestra lista de clientes un minorista online que ya había puesto en marcha sus campañas de Google Shopping y Google Search.
Nos pareció un reto muy emocionante porque nos daba la oportunidad de comparar su rendimiento en Google Ads antes y después de StubGroup. De esta manera, podríamos demostrarle que nuestros conocimientos en PPC y herramientas como la de DataFeedWatch pueden mejorar los resultados.
Este cliente se dedica a vender camisetas, tazas, figuras decorativas, pegatinas y otros artículos originales a través de su página web.
Cuando se puso en contacto con nosotros en 2015, su campaña de Shopping utilizaba datos de un feed de productos muy sencillo que había cargado manualmente a Google Merchant Center. El catálogo de productos era bastante básico, aunque suficiente para cumplir con los requisitos de Google (a excepción de los cientos de productos que se habían rechazado por falta de información).
Extrajimos los datos de los productos de su tienda BigCommerce y recurrimos a DataFeedWatch para crear un nuevo feed desde cero.
Nuestro objetivo era proporcionarle a Google la mayor cantidad de información posible sobre los productos. Cuantos más datos de calidad le proporciones a Google, más le gustarán tus productos y, por lo tanto, mayor será la probabilidad de superar a la competencia.
Además de asignar toda la información obligatoria, utilizamos DataFeedWatch para añadir campos adicionales como:
El siguiente problema al que nos enfrentamos era el de qué hacer con los cientos de productos que Google Merchant Center había rechazado automáticamente.
Los productos rechazados suponen un problema porque:
La mayoría de los artículos se habían rechazado porque faltaba información obligatoria para Google. Para solucionar este problema, recurrimos a las reglas personalizadas de DataFeedWatch y las utilizamos para añadir la información que faltaba o indicarle a Google que dichos datos simplemente no existían (por ejemplo, algunos productos no necesitan identificadores únicos).
Utilizamos el feed nuevo y mejorado de DataFeedWatch como base y profundizamos en la estructura de la campaña de Google Shopping, en busca de maneras de aumentar el número de clics de aquellos productos con una mayor conversión.
En agosto de 2015, el cliente obtuvo 2429 clics en Google Shopping.
Un año más tarde, el número había ascendido a 10 505 clics. Esto representa un aumento del 333 % del número de clics en tan solo un año y, lo que es mejor, las conversiones aumentaron un 379 %.
Son muchos los factores que contribuyeron a este aumento significativo del rendimiento, entre ellos: la evolución del mercado, los cambios en el presupuesto y las optimizaciones de las campañas.
Dicho esto, cabe señalar que DataFeedWatch desempeñó una función esencial en este proceso porque nos permitió anunciar el máximo número de productos y dar forma a los datos de manera optimizada.
