De afgelopen jaren zijn veel activiteiten in Google Ads geautomatiseerd. Nog niet zo lang geleden moest je biedingen handmatig instellen en advertenties zelf schrijven. Tegenwoordig nemen de machine learning-technologieën van Google dit grotendeels van je over, waardoor jouw invloed minder groot wordt. Hoe kun je toch het verschil blijven maken? Door een start te maken met het verbeteren van jouw landingspagina’s. Dit is een onderdeel dat Google Ads (nog) niet geautomatiseerd heeft en waar veel winst op te behalen valt.

1. DATA DRIVEN DIGITAL MARKETING
Hogere conversie met Google Ads
A/B Testing
Uitleg en concrete voorbeelden van Google Ads A/B testen
Jeroen Witteman
30-07-2020

2. ➜ Bijna 5 jaar actief als online marketeer
➜ Sinds september 2018 CXO & Digital Advertising
consultant bij OrangeValley
Hogere conversie met Google Ads A/B testing
Aangenaam kennis te maken!

3. Even voorstellen - deelnemers
Hogere conversie met Google Ads A/B testing

4. 1
2
3
4
5 redenen om te testen op Google
Ads verkeer
Voorbeelden per branche
Het belang van testen
Conclusie
Hogere conversie met Google Ads A/B testing
Inhoudsopgave

5. 5 redenen om te testen op Google
Ads verkeer

6. ➔ Al jaren stijgen de klikprijzen binnen Google
netwerken door toenemende concurrentie.
➔ Consequentie hiervan is dat je continu moet blijven
verbeteren om hetzelfde resultaat te behalen.
5 redenen om te testen op Google Ads verkeer
1.Adverteren wordt steeds duurder
Industry
Average CPC
(Search)
Average CPC
(GDN)
B2B $3,33 $0,79
Consumer
Service
$6,40 $0,81
Home Goods $2,94 $0,60
Travel &
Hospitality
$1,53 $0,44
Technology $3,80 $0,51
Legal $6,75 $0,72
*Onderzoek van Wordstream over gemiddelde CPC’s
in 2018.

7. ➔ De laatste jaren heeft Google Ads steeds meer
geautomatiseerd.
➔ Zo is het bidmanagement volledig geautomatiseerd
en worden tegenwoordig ook advertenties vrijwel
automatisch gecreëerd.
➔ Het enige aspect dat Google (nog) niet
automatiseert is de ervaring op de website.
5 redenen om te testen op Google Ads verkeer
2. Enige aspect dat Google nog niet automatiseert

8. ➜ Over bezoekers vanuit Google Ads weten we veel
meer dan bezoekers vanuit andere kanalen.
➜ Zo weten we bijvoorbeeld;
● welke zoekwoorden gebruikt worden;
● wat hun locatie is;
● en binnen welke doelgroepen ze vallen.
➜ Deze informatie is waardevol om de website beter te
laten aansluiten bij advertenties en gebruikers.
5 redenen om te testen op Google Ads verkeer
3. Veel bruikbare informatie over bezoeker

9. 5 redenen om te testen op Google Ads verkeer
4. Eerste en makkelijkste niveau van personalisatie
Per kanaal
Per segment
of doelgroep
Per bezoeker

10. ➔ Positieve testen hebben een blijvende impact op het
conversieratio.
➔ De grafiek rechts geeft een fictief voorbeeld met de
volgende berekening:
◆ 1 A/B test per maand
◆ 50% success ratio
◆ Raakt 25% van het verkeer
◆ Gemiddelde uplift van 10%
5 redenen om te testen op Google Ads verkeer
5. Blijvende impact op campagne resultaten

11. Voorbeeld Verzekeringen

12. ➔ We zien bij veel verzekeraars dat de diversiteit aan
zoekwoorden die gebruikt wordt voor dezelfde
verzekering groot is.
➔ In dit voorbeeld laten we zien hoe je de zoekintentie
van een gebruiker dynamisch kan laten terugkomen
op de website.
Voorbeeld Verzekeringen
Beschrijving doelgroep

13. Voorbeeld Verzekeringen
Huidige situatie

14. Voorbeeld Verzekeringen
Gewenste situatie -Voorbeeld “Porsche autoverzekering”

15. Hoe weten we bij de landing welk zoekwoord iemand heeft
gebruikt?

16. ➔ Aan de hand van een value tracking parameter
stuurt Google Ads informatie door in de URL op het
moment dat iemand op de website landt.
➔ Deze informatie kan gebruikt worden om dynamisch
elementen op de website aan te passen.
Voorbeeld Verzekeringen
Gebruik van een value tracking parameter
Parameter Uitleg
{loc_physical_ms}
Geeft de actuele locatie
van een gebruiker
terug
{network}
Geeft het kanaal terug
waar een gebruiker
vandaan komt
{device}
Geeft informatie over
het device dat iemand
gebruikt
{keyword}
Geeft het zoekwoord
terug dat iemand
gebruikt heeft

17. Voorbeeld Verzekeringen
Parameter {keyword} toevoegen aan elke advertentie

18. Bruikbare informatie
Voorbeeld parameter in de URL
Keyword:
Orangevalley

19. Voorbeeld Food Industry

20. ➔ Voor consumenten die pizza’s willen bestellen is de
locatie van belang voor bezorging.
➔ In dit voorbeeld laten we zien hoe je de website en
advertenties kan personaliseren op basis van de
locatie van een gebruiker.
Voorbeeld Food Industry
Beschrijving doelgroep

21. Voorbeeld Food Industry
Huidige situatie -Advertentie

22. Voorbeeld Food Industry
Huidige situatie -Website

23. Voorbeeld Food Industry
Gewenste situatie -Advertentie

24. Voorbeeld Food Industry
Gewenste situatie -Website

25. Hoe weten we de locatie van iemand zodat we dit kunnen
gebruiken in advertenties en op de landingspagina?

26. ➔ Via ad customizers in Google Ads is het mogelijk om
dynamische waarden in advertenties te krijgen.
➔ Een toepassing hiervan is om de actuele locatie van
een gebruiker toe te voegen aan de hand van een
locatiefeed.
Voorbeeld Food Industry
Ad customizer - advertenties

27. ➔ Aan de hand van een value tracking parameter
stuurt Google Ads informatie door in de URL op het
moment dat iemand op de website landt.
➔ Een voorbeeld hiervan is het meesturen van de
locatie van een gebruiker.
Voorbeeld Food Industry
Parameter - locatie meesturen
Parameter Uitleg
{loc_physical_ms}
Geeft de actuele locatie
van een gebruiker
terug
{network}
Geeft het kanaal terug
waar een gebruiker
vandaan komt
{device}
Geeft informatie over
het device dat iemand
gebruikt
{keyword}
Geeft het zoekwoord
terug dat iemand
gebruikt heeft

28. Voorbeeld Food Industry
Parameter {loc_physical_ms} toevoegen aan elke advertentie

29. Voorbeeld Food Industry
Voorbeeld parameter in URL

30. Voorbeeld Food Industry
Voorbeeld parameter in URL

31. Voorbeeld E-commerce

32. ➔ E-commerce websites gericht op fashion zijn vaak
onderverdeeld in de volgende drie doelgroepen:
◆ Dames
◆ Heren
◆ Kinderen
➔ In dit voorbeeld laten we zien hoe Zalando de
websites beter zou kunnen laten aansluiten op deze
verschillende doelgroepen.
Voorbeeld E-commerce
Beschrijving doelgroep

33. Voorbeeld E-commerce
Huidige situatie

34. Voorbeeld E-commerce
Gewenste situatie
Homepage Dames Homepage Heren Homepage Overig/kinderen

35. Hoe weten we van te voren het geslacht van een bezoeker?

36. ➔ Binnen Google Ads is het mogelijk om specifiek te
targeten op het geslacht.
➔ Waarbij het onderscheidt gemaakt wordt tussen
man, vrouw of onbekend.
➔ Binnen onbekend vallen alle mensen waarvan
Google geen voldoende data heeft om het geslacht
te bepalen.
Voorbeeld E-commerce
Targeting op geslacht

37. Voorbeeld E-commerce
Structuuraanpassing Advertentiegroepen
Advertentiegroep 1

38. Voorbeeld E-commerce
Structuuraanpassing Advertentiegroepen
Advertentiegroep 1
Advertentiegroep 1 (geslacht - overig)
Advertentiegroep 1 (geslacht - man)
Advertentiegroep 1 (geslacht - vrouw)

39. Voorbeeld E-commerce
Structuuraanpassing Advertentiegroepen
Advertentiegroep 1
Advertentiegroep 1 (geslacht - overig)
Advertentiegroep 1 (geslacht - man)
Advertentiegroep 1 (geslacht - vrouw)

40. Voorbeeld E-commerce
Structuuraanpassing Advertentiegroepen
Advertentiegroep 1
Advertentiegroep 1 (geslacht - overig)
Advertentiegroep 1 (geslacht - man)
Advertentiegroep 1 (geslacht - vrouw)

41. Voorbeeld E-commerce
Structuuraanpassing Advertentiegroepen
Advertentiegroep 1
Advertentiegroep 1 (geslacht - overig)
Advertentiegroep 1 (geslacht - man)
Advertentiegroep 1 (geslacht - vrouw)

42. Voorbeeld Travel

43. ➔ Veel hotelketens maken het onderscheidt tussen
twee grote doelgroepen:
◆ Zakelijk
◆ Consumenten
➔ In dit voorbeeld laten we zien hoe je de website
beter kan laten aansluiten op deze verschillende
groepen.
Voorbeeld Travel
Beschrijving doelgroep

44. Voorbeeld Travel
Huidige situatie - Gericht op consumenten

45. Voorbeeld Travel
Gewenste situatie - Zakelijk

46. Hoe weten we bij de landing of bezoekers zakelijke reizigers zijn?

47. ➔ Binnen Google Ads is het mogelijk om specifiek te
targeten op interessecategorieën.
➔ Een van de categorieën hierin heeft betrekking op
“reizen” waarbij het onderscheid gemaakt kan
worden tussen diverse soorten reisfans, zoals
“zakelijke reizigers”.
Voorbeeld Travel
Targeting op interesse categorie

48. Voorbeeld Travel
Structuuraanpassing Advertentiegroepen
Advertentiegroep 1

49. Voorbeeld Travel
Structuuraanpassing Advertentiegroepen
Advertentiegroep 1
Advertentiegroep 1 (Zakelijke reizigers)
Advertentiegroep 1 (Alle behalve zakelijke reizigers)

50. Voorbeeld Travel
Structuuraanpassing Advertentiegroepen
Advertentiegroep 1
Advertentiegroep 1 (Zakelijke reizigers)
Advertentiegroep 1 (Alle behalve zakelijke reizigers)

51. Het belang van testen

52. De voordelen van testen
Het belang van testen
Alleen investeren in
gevalideerde
verbeteringen.
Bescherming tegen
keuzes die een
negatieve impact
hebben op omzet.
Met het testen van
nieuwe ideeën ligt de
focus op de
belangrijkste KPI’s.
Inzicht in wat werkt en
wat niet werkt.
Data driven werkwijze
in plaats van meningen
en discussies.

53. Het belang van testen
Bescherming tegen beslissingen die omzet kosten
Data driven or
commercial insight
Idea
Test #1
Test #2
A B
A B
Increasing
the impact
Live!A B

54. Het belang van testen
Bescherming tegen beslissingen die omzet kosten
Data driven or
commercial insight
Idea
Test #1
Test #2
Increasing
the impact
Live!
A B
A B A B
Geen onnodig
verlies
Direct meer omzet door
een positieve test
Impact verhogen

55. Het belang van testen
Hoe aanpassingen zorgen voor resultaat
Slechts 1 verschil tussen de condities
Externe factoren Analyseren van het verschil in KPI’s
Weer
Korting actie
Aanpassing Google Ads
Verandering in propositie
Conditie #1
Conditie #2 Variant
Conversie
Conversie
Wat is het verschil in
KPI’s?

56. Conclusie

57. ➔ De landingspagina en website zijn bepalende
onderdelen in het succes van een campagne.
➔ Maak gebruik van de informatie die Google geeft om
de landingspagina en website beter te laten
aansluiten op Google Ads verkeer.
➔ Start met testen om meer te leren over je bezoekers
en blijvende impact te maken op de omzet!
Conclusie
Daarom Google Ads Testen

58. OrangeValley
De Corridor 27
3621 ZA Breukelen
030 - 8 200 200
info@orangevalley.nl
DATA DRIVEN DIGITAL MARKETING
Bedankt!

59. Bijlage

60. 5 redenen om te testen op Google Ads verkeer
Lagere CPA zorgt voor meer conversies uit hetzelfde budget
* voorbeeld met een vast maandelijks budget

61. 5 redenen om te testen op Google Ads verkeer
Veel meer conversies tegen dezelfde CPA
* voorbeeld met een flexibel maandelijks budget

62. Google Optimize als ideale tool

63. ➔ Een A/B testing tool is nodig om landingspagina’s
beter te laten aansluiten bij advertenties en
bezoekers.
➔ Google Optimize is de ideale tool hiervoor door de
volgende kenmerken:
◆ Gratis product van Google
◆ Directe integratie met Google Analytics
◆ Directe integratie met Google Ads
Google Optimize als ideale tool
Gratis A/B testing tool

64. Google Optimize als ideale tool
Voorbeeld -Targeting op parameter

65. Google Optimize als ideale tool
Voorbeeld -Targeting op doelgroep

66. Voorbeelden van testen

67. Hypothese: Door de branded campagne dichter bij het conversiepunt te laten landen zal het conversieratio toenemen, doordat
bezoekers minder stappen hoeven af te leggen op de website.
Voorbeeld van testen
Redirect Test - Opzoek naar de beste landingspagina
Control Variant

68. Hypothese: Door de best converterende highlight extensies te laten terugkomen in de USPs op de pagina zal het conversieratio
stijgen, doordat de advertentie beter aansluit bij de landingspagina.
Voorbeeld van testen
A/B Test Extensies laten terugkomen
Control Variant

69. Hypothese: Door het zoekwoord te laten terugkomen in de titel van een pagina zal het conversieratio stijgen, doordat de
zoekintentie beter terugkomt op de landingspagina.
Voorbeeld van testen
A/B Test Zoekwoord laten terugkomen
Control Variant

70. Hypothese: Door de locatie waar een gebruiker zich bevindt tijdens het zoeken te laten terugkomen zal het conversieratio
toenemen, doordat de relevantie voor een gebruiker verhoogd wordt.
Voorbeeld van testen
A/B Test Locatie laten terugkomen
Control Variant

71. Hypothese: Door de uiting van de display banner te laten terugkomen waarop interactie is geweest zal het conversieratio
toenemen, doordat de relevantie van de website verhoogd wordt.
Voorbeeld van testen
A/B Test Uiting display banner laten terugkomen
Control Variant

72. Hypothese: Door de homepage te personaliseren op basis van het geslacht van een gebruiker zal het conversieratio toenemen
doordat de content op de homepage relevanter is.
Voorbeeld van testen
A/B Test Homepage aansluiten op geslacht
Control Variant

73. Hypothese: Door de homepage te personaliseren op basis van de samenstelling van het gezin van een gebruiker zal het
conversieratio toenemen doordat de content op de homepage relevanter is.
Voorbeeld van testen
A/B Test Homepage aansluiten op gezinssamenstelling
Control Variant

74. Prioriteren van testen

75. ➔ De volgorde van testen dienen bepaald te worden
op basis van een kosten en baten analyse.
➔ Uiteindelijk wil je starten met de testen die naar
verwachting de meeste impact maken tegen de
juiste tijdsinvestering.
➔ Er zijn verschillende modellen die gebruikt kunnen
worden om scores mee te geven aan testen zoals PIE
en PXL.
Prioriteren van testen
Kosten / baten analyse

76. Prioriteren van testen
Roadmap testen

77. Analyse en vervolg

78. ➔ Om een definitieve analyse te doen op een test
hanteren wij de volgende criteria:
◆ Minimaal 100 conversies per conditie
◆ Minimaal 1 business cycle
◆ Een stabiel verschil in conversieratio
➔ Als er te weinig conversiedata beschikbaar is kan er
afgerekend worden op soft conversie doelen zoals
doorstroom naar de funnel.
Analyse en vervolg
Looptijd van een test

79. Analyse en vervolg
Impact op KPI’s en kanspercentage

80. Analyse en vervolg
Segmentatie op device

81. Analyse en vervolg
Stabiliteit van het verschil in conversieratio

82. ➔ Na het analyseren van een test zijn er drie scenario’s
mogelijk:
◆ Positief resultaat
◆ Geen verschil
◆ Negatief resultaat
➔ Bij een positief resultaat is het meest gangbare om
de test om te zetten naar een personalisatie test via
Google Optimize.
➔ Bij een negatief resultaat of geen verschil moet je
terug naar de tekentafel om een eventuele
vervolgtest op te zetten.
➔ Ongeacht het resultaat van de test zal het altijd
waardevolle inzichten geven over je website
bezoekers.
Analyse en vervolg
Vervolg na een test

83. OrangeValley
De Corridor 27
3621 ZA Breukelen
030 - 8 200 200
info@orangevalley.nl
DATA DRIVEN DIGITAL MARKETING
Bedankt!