Karsa labelizer: Wielowymiarowa segmentacja produktów dla Google PLA

Dlaczego lepsze klastrowanie produktów przynosi lepsze wyniki kampanii Google PLA

Jeśli produkty w kampaniach są umieszczane niespójnie, Google nie może optymalnie przewidzieć, jakiej wartości konwersji można oczekiwać. Po podziale na spójne kampanie można lepiej zarządzać budżetem i docelowym ROAS. Skupisz się na wydajnych produktach i zmniejszysz straty na produktach niewydajnych.

Projektant Klastrów

Pomaga łatwo ustawić kryteria tworzenia struktury kampanii Google Zakupy według kilku parametrów. Algorytm ML wyszukuje optymalną liczbę kampanii dla Twojego e-sklepu.

Analizy i raporty

Porównuj różne segmentacje, analizuj podział produktów i wybierz ten, który najlepiej odpowiada dystrybucji Twoich danych.

Automatyzacja operacji

Regularne automatyczne pobieranie wszystkich danych o produktach z Google Ads z historią, eksport własnych etykiet do GMC, przemieszczanie produktów między kampaniami.

Prawidłowa segmentacja jako podstawa sukcesu

Pomóż Google osiągnąć lepsze wyniki

Każda kampania jest tak skonstruowana, aby spełniała minimalną liczbę konwersji, aby Google mógł ją skutecznie zoptymalizować.
Utwórz dowolną liczbę kampanii lub pozwól, aby model ML wybrał optymalną liczbę dla Twojej struktury danych. Nie ograniczaj się do 4 lub 6 predefiniowanych podziałów kampanii.
Nie używaj tylko jednego parametru do podziału produktów (ROAS), ale więcej niż 2, a nawet 5 parametrów, aby znaleźć idealną przewidywalność kampanii.
Oceniaj spójność kampanii w czasie i porównuj ją z ich wydajnością.

Długoterminowa optymalizacja przynosi sukces

Optymalizacja kampanii produkcyjnych

Produkty są automatycznie przenoszone między kampaniami zgodnie z ich wydajnością. To poprawia wydajność kampanii.
Przenoszenie produktów można ograniczyć, aby kampania nie straciła zbyt wielu produktów lub określonego % wartości konwersji.
Dostępny jest szczegółowy raport o produktach, które zostały przeniesione lub czekają na przeniesienie.
W przypadku nowych produktów bez historii możliwe jest wywnioskowanie ich potencjalnej wydajności na podstawie produktów powiązanych. Oznacza to, że produkty te nie pozostaną w niewydajnym klastrze.