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SEA Camp 2018 - DIY Search Query Automation

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Im norisk Vortrag von Judith ging um einen automatisierten Ansatz zur Einbuchung von neuer Suchanfragen inklusive kompletter Adgroupanlage. Der Schlüssel ist die Extraktion von Produktfeed Entitäten wie Marken, Kategorien und Titel, um die Suchanfragen an die richtige Stelle im Account einzubuchen. Der Toolansatz bietet die Möglichkeit, Shopping und DSA Queries skalierbar und strukturiert in Textkampagnen zu überführen.

Veröffentlicht in: Daten & Analysen
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SEA Camp 2018 - DIY Search Query Automation

  1. 1. DIY Search Query Automation for Retail: Wie fängt man gute Suchanfragen automatisiert mit Feeddaten ab? JENA RULES!
  2. 2. ÜBER NORISK – ÜBER MICH norisk Judith
  3. 3. 1. INTRO: SUCHANFRAGEN, ENTITÄTEN & MEHR (1/3) JENA RULES!
  4. 4. BASIC SEARCH QUERY WORKFLOW - EASY ODER? youtu.be/TcYZi9rEvgo
  5. 5. DIE REALITÄT: ENTITÄTEN ÜBERALL FARBE GESCHLECHT ÜBERGRÖßE GRÖßEN KATEGORIE & TITEL KAUFEN PRÄPOS
  6. 6. DIE REALITÄT: ENTITÄTEN ÜBERALL TITEL KATEGORIE ATTRIBUT GESCHLECHT MARKE KAUFEN PRÄPOS
  7. 7. WAS IST EINE ENTITÄT? Eindeutig identifizierbar (Material, Immaterial) ENTITÄT Beziehungen zu anderen Entitäten Ziel: Disambiguieren Attribute
  8. 8. vs TRAVEL ZWEI WICHTIGE SCHLACHTFELDER IM PPC RETAIL + Mehr Suchanfragen-Quellen + Mehr interne Struktur + Mehr Entitäts-Kombinationen + Mehr Entitäts-Hierarchie + Externe APIs benötigt (Geo)
  9. 9. CLASS BRANDS (SUBBRANDS) ENTITÄTEN IM FASHION-BEREICH CLASS OCCASION CLASS COLORS CLASS CATEGORIES SUBCATEGORIES 1. FASHION MERCHANT DOMAIN CLASS TITLES/MODELS CLASS PLUS SIZE CLASS BUY WORDS …. DIREKTE BEZIEHUNGEN (n-n) CLASS SIZES CLASS MATERIAL
  10. 10. vs - NEGATIV ZWEI KEYWORD-TYPEN & QUERY ACTIONS + POSITIV + Hinzufügen des richtigen Matchtypes + In der richtigen Camp / AdGoup + Mit guter Anzeige & URL + Hinzufügen der richtigen Wörter + Im richtigen Matchtype + Im korrekten Level
  11. 11. IDENTIFIZIEREN “GUTER” SUCHANFRAGEN: HERANGEHENSWEISEN HISTORIC PREDICTIVE (ngram)LOOKUPBASED (SEO) Komplexität KeywordMenge
  12. 12. SUCHANFRAGE-QUELLEN & ATTRIBUTE FÜR RETAIL SEARCH Anzahl “guter” Suchanfragen GRADDERSTRUKTURIERUNG SHOPPING DSA
  13. 13. 2. BESTEHENDE HERANGEHENSWEISEN: POSITIVES & NEGATIVES (2/3) JENA RULES!
  14. 14. POSITIVES: BESTEHENDE ANSÄTZE Selection EntityMatch StructureFit UrlBuild AdBuild Sync 1. norisk/Whoop (Skript) ✓ 2. Camato (Tool) ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 3. Godzilla (Tool) ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ > DIE CRUX: Alle Schritte richtig MACHEN!
  15. 15. 1. NORISK QUERY DASHBOARD: NEUE KEYWORDS >> BLOGPOST & SKRIPT: noriskshop.de/blog/category/adwords-scripts/
  16. 16. 1. NORISK QUERY DASHBOARD: SHOPPING-MATCHING - Detaillierte Shopping-Struktur-Info zu Queries - Einfache “New Query” Extraktion mit Kontoabgleich - SEA & SEO Query-Gegenüberstellung >> BLOGPOST & SKRIPT: noriskshop.de/blog/category/adwords-scripts/
  17. 17. POSITIVES: BESTEHENDE ANSÄTZE Selection EntityMatch StructureFit UrlBuild AdBuild Sync 1. norisk/Whoop (Skript) ✓ 2. Camato (Tool) ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 3. Godzilla (Tool) ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ > DIE CRUX: Alle Schritte richtig MACHEN!
  18. 18. 2. CAMATO ENTITÄTEN DARSTELLUNG IM UI
  19. 19. 2. CAMATO ENTITÄTEN DARSTELLUNG IN ADWORDS … UGH
  20. 20. 3. GODZILLA AUTOMATISIERUNGS-ANSATZ blog.kallerhoff.org/2016/05/16/performance-marketing-automatisieren-macgyver-style/
  21. 21. > Alle Schritte RICHTIG machen: NOCH SCHWIERIGER. (Rekursiver Ansatz notwendig) NEGATIVES: BESTEHENDE ANSÄTZE NGram AddKeyword RightMatchtype RightLevel BlockingCheck StructureCleanup 1. norisk (Skript) ✓ (Feed) 2. Brainlabs (Skript) ✓ ✓ ? 3. peakeace (Skript) ✓ 4. Optmyzr (Tool) ✓ ✓ ? 5. Adalysis (Tool) ✓ 6. Karooya (Tool) ✓ ✓ ?
  22. 22. 1. NEGATIVE LIST SYNC FÜR SHOPPING - Automatischer CSV Sync in Shared Negative Library - Feedspalte wählbar - “Multilisten”-fähig: Wenn 5000 voll, wird nächste Liste erstellt >> BLOGPOST & SKRIPT: noriskshop.de/blog/category/adwords-scripts/
  23. 23. 4. N-GRAM ANALYSE MIT OPTMYZR
  24. 24. 4. SHOPPING QUERY OVERLAP MIT OPTMYZR SKIP?
  25. 25. 5. N-GRAM ANALYSE MIT ADALYSIS youtu.be/TcYZi9rEvgo
  26. 26. > Alle Schritte RICHTIG machen: NOCH SCHWIERIGER. (Rekursiver Ansatz notwendig) NEGATIVES: BESTEHENDE ANSÄTZE NGram AddKeyword RightMatchtype RightLevel BlockingCheck StructureCleanup 1. norisk (Skript) ✓ (Feed) 2. Brainlabs (Skript) ✓ ✓ ? 3. peakeace (Skript) ✓ 4. Optmyzr (Tool) ✓ ✓ ? 5. Adalysis (Tool) ✓ 6. Karooya (Tool) ✓ ✓ ?
  27. 27. KANN DAS ADWORDS UI DAS ABBILDEN?! EHER NICHT....
  28. 28. 3. UNSERE SUCHANFRAGEN AUTOMATISIERUNG: WORKFLOW IM DETAIL (3/3) JENA RULES!
  29. 29. QUERY AUTOMATION WORKFLOW: IN 8 SCHRITTEN Queries Entities Query2Entity StructureMatch Camp Camp AG AG UrlBuild AdBuild NegativeFence StatusSync AG
  30. 30. 1. Queries NewKeyword Config 1. QUERY FETCH: GUTE NEUE KEYWORDS FINDEN 1. Performance-Filter 2. isNotMatchtype = Exact 3. isNewKeyword
  31. 31. 1. Queries NewKeyword Config 1. QUERY FETCH: GUTE NEUE KEYWORDS FINDEN 1. Performance-Filter 2. isNotMatchtype = Exact 3. isNewKeyword
  32. 32. 1. QUERY FETCH: ORGANIC ALS WEITERE QUELLE 1. Queries NewKeyword Config 1. Performance-Filter 2. isNotMatchtype = Exact 3. isNewKeyword 4. Organic optional > KEINE PERFORMANCE! SKIP?
  33. 33. 2. ENTITY FETCH: QUELLEN KOMBINIEREN cat_Singular cat_Plural Anzug Anzüge Perspektive 2. Entities custom_Buy Kaufen custom_Anlass Hochzeit CoreTitle brand category ... GMC Feed-Klon Script Konfiguration
  34. 34. 3. QUERY2ENTITY: FULL QUERY-MATCH 3. Q2E Query lowa wanderschuhe damen nike epic react flyknit ... Query2Entity Match
  35. 35. 3. QUERY2ENTITY: INSTOCK-CHECK Query2Entity Match Instock Check Query lowa wanderschuhe damen nike epic react flyknit ... ✓ 3. Q2E
  36. 36. 3. QUERY2ENTITY: PARTIAL QUERY-MATCH Query lowa wanderschuhe damen patagonia nano puff damen ... Query2Entity Match → Gewinner nach Match Value → Wortsplit Query & Titel → Vergleich aller Teile → Bei Treffer, Multi-word match 3. Q2E
  37. 37. 4. STRUCTURE MATCH 4. SM Camp AG AG Struktur Konfig Struktur Match NR_B_Nike AG I z_Feed_BM_nike epic react flyknit Elementanlage ... ...
  38. 38. 5. URLBUILD: INTERNE ODER GOOGLE-SUCHE? Ansätze Site: Search 5. UB 1. Interne Suche (Bevorzugt) URL Ranking 2. Statische Seite Camp AG AG
  39. 39. URLBUILD: TOOL FÜR GOOGLE-ZIELSEITENSUCHE oneproseo.com/landingpagefinder/
  40. 40. 6. ADBUILD VIA TEMPLATE Input Data AdTemplate 5. AdB Bra > BraGen > BraCat > CatGen > Sitelinks aus Entities
  41. 41. 7. NEGATIVE FENCING: NACH KAMPAGNE ODER ADGROUP? 6. NegF Nach AdGroup Camp__E Camp__BMM AG AGKW (e) Neg KW (e) KW (bmm) Camp AG {e} AG {b+} KW (e) Neg KW (e) KW (bmm) Nach Kampagne ? ¯_(ツ)_/¯ ?
  42. 42. 7. NEGATIVE FENCING: NACH KAMPAGNE ODER ADGROUP? 6. NegF Nach Kampagne - Sinnvoll bei: - hoher ROAS-Differenz - Limitiertem Budget - Begrenztem Near-Exact-Anteil >> Matchtype-Report nutzen! Nach AdGroup
  43. 43. 8. STATUSSYNC FÜR BESTANDSÄNDERUNGEN 8. StatusSync Campaign AdGroup --- --- 8.1 Instock Check & WriteToSheet Camaign AdGroup Status NR_B_Nike__e Nike_Epic react fly knit {e} | SQ_BM Active ... AdGroupStatus Treffer < 2 8.2 Abgleich Sheet vs AdWords > Prozess in ZWEI Schritte aufteilen, sonst Laufzeitfehler!
  44. 44. QUERY AUTOMATION WORKFLOW: IN 8 SCHRITTEN Queries Entities Query2Entity StructureMatch Camp Camp AG AG UrlBuild AdBuild NegativeFence StatusSync AG
  45. 45. 4. SUMMARY & LESSONS LEARNED JENA RULES!
  46. 46. ENTITÄTS-ERKENNUNG FUNKTIONIERT! 1. Einfache Textextraktion deckt +85% der neuen Suchbegriffe ab 2. Instock Check zwingend für Online-Shops 3. AdGroup Build muss flexibel sein 4. Erfolg ist nicht garantiert, aber einen Versuch wert 5. Negative Automatisierung = viele größere Herausforderung!
  47. 47. GESUCHT: FREIWILLIGE FÜR GRATISTEST! Tool in Beta-Phase: Motivierte Tester? > Schreibt uns! jrogl@noriskshop.de
  48. 48. SEAs wanted: norisk is HIRING! noriskshop.de/karriere

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