Shopping Ads

Anders als bei klassischen Suchanzeigen bilden vor allem die Produktdaten die Grundlage der Anzeige. Deshalb beginnt die Optimierung bereits bei den Informationen, die Ihr Shop an die Werbeplattform übermittelt:

• 🖼 Produktbild: Ist die beworbene Variante deutlich erkennbar, vollständig dargestellt und in ausreichender Bildqualität verfügbar?

• 📝 Produkttitel: Enthält er die Merkmale, nach denen Kunden suchen und Angebote unterscheiden?

• 🏷 Preis und Verfügbarkeit: Stimmen die Angaben mit der verlinkten Produktseite überein?

Das Zusammenspiel entscheidet: Eine passende Anzeige weckt Interesse. Auf der Produktseite müssen Besucher genau das Angebot wiederfinden, das ihnen angekündigt wurde.

Beispiel für Shopping-Anzeigen in der Google-Suche.

Eine Shopping-Anzeige entsteht aus mehreren verbundenen Systemen. Am Beispiel von Google zeigt sich, wie Produktdaten, Kampagnen und Shop zusammenspielen:

1. Webshop: Produktinformationen bereitstellen
   Titel, Bilder, Preise, Varianten und Verfügbarkeit bilden die Grundlage. Je vollständiger und eindeutiger diese Angaben sind, desto besser lassen sie sich für Werbung nutzen.

2. Produktfeed: Daten aufbereiten und übertragen
   Ein Export übermittelt die Produktinformationen. Hier können Titel verbessert, fehlende Merkmale ergänzt und Produkte für die spätere Kampagnensteuerung gekennzeichnet werden.

3. Merchant Center: Produkte prüfen und verwalten
   Google verarbeitet die übermittelten Daten und prüft sie auf Anforderungen und Richtlinien. Hinweise auf fehlende Angaben oder abgelehnte Produkte zeigen, wo nachgebessert werden muss.

4. Google Ads: Sortiment und Werbeeinsatz steuern
   Shopping- oder Performance-Max-Kampagnen legen fest, welche Produkte mit welchem Budget und welchen Gebotszielen beworben werden.

5. Shopping-Anzeige: Das passende Angebot zeigen
   Aus den Produktdaten entsteht eine Anzeige mit Bild, Titel und Preis. Welche Produkte ausgespielt werden, hängt unter anderem von der Suchanfrage, den Produktdaten und der Auktion ab.

6. Produktseite: Interesse zum Kauf führen
   Der Klick führt zum passenden Angebot im Shop. Variante, Preis und Verfügbarkeit müssen mit der Anzeige übereinstimmen. Produktinformationen, Lieferbedingungen und Kaufprozess helfen bei der Entscheidung.

Der Weg endet nicht beim Klick: Verkaufsdaten und Deckungsbeiträge fließen in die Kampagnenbewertung ein. Erkenntnisse aus der Auswertung helfen wiederum, Produktdaten, Sortiment und Budgets gezielt zu verbessern.

Von den Produktdaten zur Shopping-Anzeige: Verkaufsdaten helfen, Sortiment, Produktinformationen und Kampagnen weiterzuentwickeln.

Shopping-Anzeigen lassen sich bei Google über Standard-Shopping- und Performance-Max-Kampagnen ausspielen. Beide nutzen Ihre Produktdaten, unterscheiden sich aber in Reichweite und Steuerung.

• 🛍 Standard Shopping: Der Schwerpunkt liegt auf Produktanzeigen, etwa in der Google-Suche und im Shopping-Tab. Produkte lassen sich gezielt gruppieren; für Gebote stehen manuelle und automatisierte Strategien zur Verfügung.

• 🌐 Performance Max: Bewirbt Ihr Angebot über mehrere Google-Kanäle, darunter Shopping, Suche und YouTube. Google automatisiert Gebote und Ausspielung anhand Ihrer Ziele, Produktdaten und bereitgestellten Texte, Bilder und Videos.

Welche Variante passt, hängt von der Aufgabe ab: Soll ein Sortiment gezielt über Shopping-Anzeigen beworben werden? Oder sollen Produkte und weitere Werbemittel über mehrere Kanäle zusammenwirken?

incremance prüft dafür Datenqualität, Sortiment, Budget und bisherige Ergebnisse. Bei Performance Max wird die Leistung nach Kanälen und Anzeigenformaten differenziert betrachtet: Nicht jeder ausgewiesene Verkauf stammt aus einer Shopping-Anzeige.

Ein technisch gültiger Feed kann wichtige Fragen offenlassen: Welche Abmessungen hat das Produkt? Was ist enthalten? Passt das Bild zur angebotenen Variante? Gerade bei beratungsintensiven Produkten helfen konkrete Angaben, das passende Angebot zu erkennen.

incremance prüft und verbessert Produktdaten deshalb auch aus Kundensicht:

• 🔎 Fehlende Merkmale ergänzen: Material, Maße oder Ausstattung aus verlässlichen Quellen übernehmen – beispielsweise von Produktseiten oder aus Herstellerdatenblättern.

• 🔄 Widersprüche erkennen: Feed und Produktseite auf abweichende Varianten, Preise oder Ausstattungen prüfen.

• 📝 Titel und Beschreibungen gezielt aufbauen: Die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale im Titel nennen und durch relevante Produktdetails in der Beschreibung ergänzen.

• ✅ Änderungen kontrolliert übernehmen: Angaben gegen ihre Quellen prüfen, Stichproben freigeben und Anpassungen zunächst an ausgewählten Produktgruppen testen.

Praxisbeispiel: Produktinformationen gezielt aufbereiten

Das folgende Beispiel zeigt ein Regalsystem.

Produkttitel – vorher

Regalsystem 180

Produkttitel – überarbeitet

Stahl-Steckregal 180 × 90 × 40 cm – verzinkt, 5 höhenverstellbare Böden, 175 kg Traglast je Boden

Warum dieser Titel aussagekräftiger ist

• Konkreter Produkttyp statt allgemeiner Bezeichnung.

• Wichtigste Informationen auch bei gekürzter Anzeige sichtbar.

• Produktvariante durch Maße und Ausstattung eindeutig erkennbar.

• Relevante Eigenschaften erleichtern den Vergleich.

• Verfügbarer Platz für Fakten statt Werbefloskeln genutzt.

• Reihenfolge auf die Produktgruppe abgestimmt.

Produktbeschreibung – vorher

Hochwertiges Regal für viele Anwendungen.

Produktbeschreibung – überarbeitet

Verzinktes Stahl-Steckregal mit fünf höhenverstellbaren Böden für trockene Innenräume wie Keller, Werkstatt oder Lager. Die Abmessungen betragen 180 cm Höhe, 90 cm Breite und 40 cm Tiefe. Jeder Boden trägt bei gleichmäßig verteilter Last bis zu 175 kg. Die Böden lassen sich in unterschiedlichen Höhen einsetzen, um den Stauraum an die gelagerten Gegenstände anzupassen. Das Regal wird über ein Stecksystem montiert. Zum Lieferumfang gehören das Stahlgestell und fünf Böden.

Warum diese Beschreibung hilfreicher ist

• Wichtigste Produkteigenschaften direkt am Anfang.

• Zusätzliche Details zu Ausstattung, Montage und Lieferumfang.

• Technische Angaben mit klaren Bezugsgrößen und Bedingungen.

• Einsatzbereich und Einschränkungen verständlich benannt.

• Ausreichende Information ohne unnötige Textlänge.

• Konkrete Fakten statt allgemeiner Qualitätsversprechen.

Produktwissen auch strukturiert übermitteln

Material, Farbe und Produktmaße werden zusätzlich über eigene Feed-Attribute übermittelt. Weitere technische Merkmale wie Traglast oder Ausstattung lassen sich als strukturierte Produktdetails ergänzen. So stehen die Informationen auch unabhängig von Titel und Beschreibung zur Verfügung.

Bei großen Sortimenten hilft KI, Informationen aus unterschiedlichen Quellen aufzubereiten und Lücken oder Widersprüche zur Prüfung zu markieren. Welche Produkte zuerst überarbeitet werden, richtet sich nach Nachfrage, wirtschaftlicher Bedeutung und den gefundenen Datenproblemen.

Ein gepflegter Shopping-Feed enthält Informationen, die auch für andere Kampagnen wertvoll sind. Dazu gehören Produkt-URLs, Kategorien und Verfügbarkeit.

Für einen Kunden (Onlineshop mit beratungsintensiven Produkten) hat incremance ein eigenes Tool entwickelt, das den bestehenden Google-Shopping-Feed als Ausgangspunkt nutzt. Daraus entsteht ein Seitenfeed für Search-Kampagnen mit AI Max. Die Verarbeitung läuft automatisiert; Google Ads ruft den bereitgestellten Seitenfeed regelmäßig ab.

So funktioniert der Ablauf:

1. Produktdaten einlesen: Der bestehende Shopping-Feed liefert die Produktinformationen und Ziel-URLs.

2. Auswahl und Aufbereitung anwenden: Die hinterlegte Produktauswahl wird berücksichtigt, URLs werden aufbereitet und Änderungen im Quellfeed geprüft.

3. Seitenfeed bereitstellen: Die ausgewählten Ziel-URLs werden im passenden Format für Google Ads exportiert und regelmäßig abgerufen.

Einblick in ein von incremance entwickeltes Feed-Tool.

Was diese Vorgehensweise bringt

• ♻ Bestehende Daten nutzen: Produktinformationen müssen nicht in einer zweiten Liste von Grund auf gepflegt werden.

• 🎯 Sortiment gezielt auswählen: Es lässt sich festlegen, welche Produktseiten für die Kampagnen berücksichtigt werden sollen.

• 🔄 Änderungen laufend verarbeiten: Wiederkehrende Exporte und manuelle Datei-Uploads entfallen.

• 🔎 Auswahl nachvollziehen: Die Oberfläche zeigt, welche Produkte berücksichtigt werden und wo Änderungen oder Konflikte zu prüfen sind.

KI hat die Entwicklung des individuellen Tools unterstützt. Im laufenden Betrieb sorgen definierte Regeln und automatisierte Abläufe für die Verarbeitung.

Der Seitenfeed ergänzt die Steuerung der Zielseiten in AI Max. Er ersetzt weder den Shopping-Feed im Merchant Center noch die Kampagneneinstellungen, die bestimmen, wie Google Ads die URLs verwendet.

Zwei Bestellungen mit gleichem Umsatz können unterschiedlich viel zum Geschäftsergebnis beitragen. Wer Kampagnen ausschließlich nach Umsatz steuert, berücksichtigt diese Unterschiede nicht direkt.

Dafür gibt es zwei Ansätze: Deckungsbeiträge als Conversion-Wert übermitteln oder Produkte nach ihrer Marge gruppieren und unterschiedlich steuern.

🎯 Deckungsbeitrag als Conversion-Wert übergeben

Bei diesem Ansatz erhält Google Ads für einen Kauf den Deckungsbeitrag der Bestellung vor Werbekosten als Wert. Welche variablen Kosten dabei berücksichtigt werden, wird gemeinsam festgelegt.

So kann die Gebotssteuerung unterscheiden, ob eine Bestellung beispielsweise 20 oder 50 Euro Deckungsbeitrag erzielt – auch bei gleichem Umsatz. Produkte mit unterschiedlichen Margen können dadurch in einer gemeinsamen Shopping- oder Performance-Max-Kampagne bleiben.

Der Umstieg erfolgt schrittweise:

• Umsatzmessung beibehalten: Die bestehende Kauf-Conversion erfasst weiterhin den Umsatz.

• Deckungsbeitrag zusätzlich messen: Eine separate Conversion-Aktion, beispielsweise über einen zusätzlichen Tag, erfasst den Deckungsbeitrag zunächst ohne Einfluss auf die Gebote.

• Werte prüfen: Bestellungen, Rabatte und berücksichtigte Kosten mit den Shopdaten abgleichen und den Umgang mit Retouren festlegen.

• Gebotssteuerung umstellen: Nach der Prüfung die ausgewählten Kampagnen auf den Deckungsbeitrag ausrichten. Umsatz bleibt separat auswertbar.

Wichtig: Umsatz und Deckungsbeitrag derselben Bestellung dürfen nicht gemeinsam als Zielwerte in die Gebotssteuerung einfließen. Mit der Umstellung wird wirtschaftlich auf POAS (Profit on Advertising Spend) gesteuert: In diesem Ansatz zählt der Deckungsbeitrag vor Werbekosten im Verhältnis zu den Werbeausgaben. Das bisherige Umsatz-ROAS-Ziel muss dafür neu berechnet werden. In Google Ads heißt die Einstellung weiterhin Ziel-ROAS; die übermittelten Werte bilden nun jedoch den Deckungsbeitrag ab.

🏷 Produkte nach Marge gruppieren

Sind Margen je Produkt verfügbar, aber noch keine verlässlichen Deckungsbeiträge je Bestellung, können Custom Labels im Produktfeed einen Einstieg ermöglichen.

Produkte werden beispielsweise in drei Margengruppen eingeteilt und getrennten Kampagnen zugeordnet:

• Niedrige Marge: Höheres Umsatz-ROAS-Ziel, damit die Werbekosten einen kleineren Anteil am Umsatz ausmachen.

• Mittlere Marge: Ein zur Kalkulation passendes mittleres Umsatz-ROAS-Ziel.

• Hohe Marge: Mehr Spielraum für Werbekosten und damit gegebenenfalls ein niedrigeres Umsatz-ROAS-Ziel.

Diese Abstufung gilt bei ansonsten vergleichbaren wirtschaftlichen Zielen. Die konkreten Zielwerte werden aus Ihrer Kalkulation abgeleitet.

Der übermittelte Conversion-Wert bleibt der Umsatz. Die Marge wird über Produktzuordnung, Kampagnenbudgets und ROAS-Ziele berücksichtigt. Das Label allein verändert die Gebotssteuerung nicht.

Drei Kampagnen sind dabei ein mögliches Modell. Wichtig sind ausreichend Kaufdaten je Gruppe, aktuelle Margeninformationen und eine eindeutige Zuordnung der beworbenen Produkte.

Zwei Wege zur margenorientierten Steuerung: Deckungsbeitrag als Conversion-Wert oder getrennte Kampagnen nach Margengruppe.

Die beiden Ansätze im Vergleich

incremance prüft, welcher Ansatz zu Ihrer Datenbasis und Ihrem Sortiment passt. Anschließend wird ausgewertet, wie sich Deckungsbeiträge und Werbekosten entwickeln und ob die neue Steuerung das wirtschaftliche Ergebnis verbessert.

Shopping-Anzeigen werden in Österreich, Deutschland und weiteren europäischen Märkten über einen Preisvergleichsdienst ausgespielt. Einen sogenannten Comparison Shopping Service (CSS). Neben Google Shopping stehen dafür externe Anbieter zur Verfügung.

Ein Wechsel kann die Wirtschaftlichkeit verbessern: Google Shopping berücksichtigt bei der Teilnahme an der Anzeigenauktion eine eigene Marge. Bei externen CSS-Anbietern gelten andere Gebührenmodelle. Ob sich der Wechsel lohnt, hängt deshalb von den Anbietergebühren, Ihrem Werbevolumen und den tatsächlichen Kampagnenergebnissen ab.

incremance prüft dabei:

• Kosten: Anbietergebühren im Verhältnis zum möglichen wirtschaftlichen Vorteil.

• Abdeckung: Unterstützung der benötigten Länder, Ausspielungsflächen und kostenlosen Produkteinträge.

• Kontrolle: Kontozugriffe, Zuständigkeiten und Vertragsbedingungen.

• Umstellung: Bestehende Konten und Kampagnen möglichst weiterverwenden und die Auslieferung nach dem Wechsel kontrollieren.

Bei einem Wechsel kann das bestehende Merchant-Center-Konto einem anderen CSS zugeordnet werden. Ein neues Google-Ads-Konto ist dafür nicht erforderlich.

Entscheidend ist die Gesamtwirtschaftlichkeit einschließlich der CSS-Gebühren. Niedrigere Klickkosten allein zeigen noch nicht, ob sich der Wechsel für Ihr Unternehmen auszahlt.

Wer online nach einem Produkt sucht, möchte es nicht immer liefern lassen. Manchmal zählen die Verfügbarkeit in der Nähe, persönliche Beratung oder die Möglichkeit, den Artikel direkt mitzunehmen.

Local Inventory Ads (LIA) – Anzeigen für lokales Inventar – zeigen Produkte mit Bezug zu einem Geschäft in der Nähe. Damit verbinden Händler die digitale Produktsuche mit ihrem stationären Sortiment.

• 📍 Lokale Nachfrage erreichen: Produkte dort sichtbar machen, wo Interessierte nach Angeboten in ihrer Umgebung suchen.

• 🛍 Filialverfügbarkeit zeigen: Bereits vor dem Besuch Orientierung geben, welches Geschäft den gesuchten Artikel führt.

• 🔄 Online und stationär verbinden: Je nach Einrichtung auch Abholmöglichkeiten kommunizieren und unterschiedliche Einkaufswege unterstützen.

Beispiel für Produktanzeigen mit lokalem Bezug in der Google-Suche.

Welche Daten dafür benötigt werden

Neben den allgemeinen Produktdaten braucht Google Informationen darüber, welches Produkt in welcher Filiale verfügbar ist. Dafür wird eine zusätzliche Datenquelle für lokales Inventar im Merchant Center eingerichtet.

Entscheidend sind:

• Filialzuordnung: Eindeutige Geschäftscodes, passend zu den verknüpften Google-Unternehmensprofilen.

• Produktzuordnung: Übereinstimmende Produkt-IDs im Produktfeed und in den lokalen Inventardaten.

• Verfügbarkeit und Preise: Aktuelle Angaben je Standort; abweichende Filialpreise werden gesondert übermittelt.

• Abholinformationen: Falls angeboten, passende Angaben zur Abholung und Bereitstellungszeit.

Die zusätzliche Datenquelle enthält damit mehr als Filialadressen: Sie verknüpft Produkte mit dem jeweiligen Standort und dessen Bestand. Regelmäßige Aktualisierungen sind wichtig, damit beworbene Angebote und tatsächliche Verfügbarkeit zusammenpassen.

Erfahrung aus der praktischen Umsetzung

In die Planung bei incremance fließt Erfahrung aus der Umsetzung von Local Inventory Ads für Händler ein. Gemeinsam mit Ihrem Team wird geklärt, woher Bestandsdaten kommen, wie zuverlässig sie aktualisiert werden und welche Filialen und Sortimente sich für den Einstieg eignen.

Auch die Erfolgsmessung wird vorab festgelegt: Onlinekäufe, lokale Interaktionen und verfügbare Daten zu stationären Verkäufen werden entsprechend ihrer Aussagekraft bewertet.