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PMAX Shoppingstrukturen
mit BigQuery
Christopher Gutknecht | Eric Estel | PPC Camp 2023
Hallo Rosenheim 👋 Weltstadt des ROAS?
Über uns: Chris & Eric von Bergzeit
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1. Reaktiv
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Kombiniert das beste aus Beiden Welten!
Zukunftsbezogen
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1. Reaktiv
PMAX Shoppingansätze: Proaktiv vs. Reaktiv
2. Proaktiv
● Inventory Score
● Attractiveness Score
● Produktsegmentierung:
○ Heroes
○ Villains
○ Zombies
Das Standard-Framework: Heroes, Villains & co
https://blog.producthero.com/shopping-ads-guide/how-to-use-producthero-labelizer-for-performance-max-campaigns/
Das Versprechen von Heroes, Villains & Co
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Findet Parents
ohne Impressions
Nicht alle SKUs
ohne Impressions
Zombies taugen nichts. Warum nutzen Wir sie?
CTR & CPA schlechter
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Sind Zombies Reine Google Propaganda?
Das Problem mit Villains👺 (Kostenfressern)
Fehlender
Margenbezug
Setzen von
Schwellenwerten
Vergangenheits-
bezogen
Ein Vorausschauender Villain-Ansatz👺🔮
Link mit Code: github.com/chrisgutknecht/ppc_camp_pmax
Das Problem mit Heroes󰬾 (Performern)
Setzen von
Schwellenwerten
Vergangenheits-
bezogen
Keine zukünftigen
Prädiktoren
Campaign Hopping
von SKUs
Limitierte Budgets
Das Problem mit Heroes 󰬾
Campaign Hopping
von SKUs
Was ist Attraktiv? Händler vs. Kundensicht
Attraktive Produkte für Händler
Hohe Marge
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Nachhaltig
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Dicke Rabatte
Gute Sortierung
Viele Bewertungen
Problem #1: Shopping liebt Frische Rabatte
2. Google Shopping 💸
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1. Deine Sale Produkte 📢
Problem #1: Hohe Rabatte sind oft DBIII-Negativ
😮
Daten: 2022, 60 Tage
Lösung: DBII-Bidding & Wertkorrektur
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Google Ads OrderIDs
SKU-Roherträge je Order
Payment & Frachtkosten
Sprengt den Rahmen > siehe 2021: slideshare.net/christophergutknecht
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Problem #2: Sale-Rabatte & Sortierung
🥳Dicker Rabatt 😢Dünne Sortierung
Lösung #2: Unser Gewichteter Inventory Score
Mitte
Außenzone
Innenzone
2 * Außenzone = 2/6 = 33%
Lösung #2: Unser Gewichteter Inventory Score
Mitte
Außenzone
Innenzone
2 * Innenzone = 4/12 = 33%
Lösung #1+2: Kombinierter Attraktivitätsscore
Grundlage für High-Low Split
(zukunftsorientiert)
Lösung #1+2: Unsere High/Low Buckets
🪣 1. HIGH
🪣 2. LOW
❌Kostenfresser
👕Inventory Score kleiner a
🔥Attractiveness Score kleiner b
📅 Historischer ROAS kleiner c
🔮NextClick ROAS kleiner d
ODER
ODER
Lösung: Unsere High Low Ergebnisse
1. HIGH
2. LOW
Budgetsplit High 78 % vs Low 22 %
Low mit besserer Performance
(Öffnung möglich)
Lösung #1+2: DBII-Bidding &
Attraktivitätsscore
2023 (90d):
13% bessere
DBIII-Quote zu VJ
+35% Shopping DBII
Alle Rabattgruppen
DBIII-positiv
Was Ihr Heute Mitnehmen solltet…
1. Kombiniert reaktive und proaktive Signale für PMAX Shopping
3. Nutzt Marge & Retourenquote, Sortierung und Rabattgruppen
2. Nutzt Performancedaten, aber auch interne Produktdaten
github.com/ChrisGutknecht/ppc_camp_max
4. Probiert viele Setups und Schwellenwerte aus!
Danke Euch, Rosenheim 👋
Her mit Euren SEA Fragen!
Christopher Gutknecht | Eric Estel | PPC Camp 2023
Alternative Approach via BigQuery and LLM

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PMAX Product structures with BigQuery [GERMAN]

  • 1. PMAX Shoppingstrukturen mit BigQuery Christopher Gutknecht | Eric Estel | PPC Camp 2023
  • 2. Hallo Rosenheim 👋 Weltstadt des ROAS?
  • 3. Über uns: Chris & Eric von Bergzeit Performance Analytics Klettern ⛰ 1997 2008 2013 2023 2003 2015 2018 2023 Bergzeit Performance Gaming 🎮 & Fußball ⚽
  • 4. Ist PMAX unser selbstfahrendes Auto im SEA?
  • 5. 1. Reaktiv PMAX Shoppingansätze: Proaktiv vs. Reaktiv 2. Proaktiv Dynamisch Vergangenheitsbezogen Datenmengen & Schwellenwerte Zusätzliche Daten Kombiniert das beste aus Beiden Welten! Zukunftsbezogen Nicht nachfrage- orientiert
  • 6. 1. Reaktiv PMAX Shoppingansätze: Proaktiv vs. Reaktiv 2. Proaktiv ● Inventory Score ● Attractiveness Score ● Produktsegmentierung: ○ Heroes ○ Villains ○ Zombies
  • 7. Das Standard-Framework: Heroes, Villains & co https://blog.producthero.com/shopping-ads-guide/how-to-use-producthero-labelizer-for-performance-max-campaigns/
  • 8. Das Versprechen von Heroes, Villains & Co https://blog.producthero.com/shopping-ads-guide/how-to-use-producthero-labelizer-for-performance-max-campaigns/
  • 9. Starten wir mit Zombies: Unsere Erfahrungen
  • 10. Das Problem mit Zombies🧟 Findet Parents ohne Impressions Nicht alle SKUs ohne Impressions
  • 11. Zombies taugen nichts. Warum nutzen Wir sie? CTR & CPA schlechter Unter 1% Spend
  • 12. Sind Zombies Reine Google Propaganda?
  • 13. Das Problem mit Villains👺 (Kostenfressern) Fehlender Margenbezug Setzen von Schwellenwerten Vergangenheits- bezogen
  • 14. Ein Vorausschauender Villain-Ansatz👺🔮 Link mit Code: github.com/chrisgutknecht/ppc_camp_pmax
  • 15. Das Problem mit Heroes󰬾 (Performern) Setzen von Schwellenwerten Vergangenheits- bezogen Keine zukünftigen Prädiktoren Campaign Hopping von SKUs Limitierte Budgets
  • 16. Das Problem mit Heroes 󰬾 Campaign Hopping von SKUs
  • 17. Was ist Attraktiv? Händler vs. Kundensicht
  • 18. Attraktive Produkte für Händler Hohe Marge Neue Saison Nachhaltig
  • 19. Attraktive Produkte für User Dicke Rabatte Gute Sortierung Viele Bewertungen
  • 20. Problem #1: Shopping liebt Frische Rabatte 2. Google Shopping 💸 3. Google Nutzer 🍭 1. Deine Sale Produkte 📢
  • 21. Problem #1: Hohe Rabatte sind oft DBIII-Negativ 😮 Daten: 2022, 60 Tage
  • 22. Lösung: DBII-Bidding & Wertkorrektur ➡ Sync Conversion Adjustment Google Ads OrderIDs SKU-Roherträge je Order Payment & Frachtkosten Sprengt den Rahmen > siehe 2021: slideshare.net/christophergutknecht Logs ⬅
  • 23. Problem #2: Sale-Rabatte & Sortierung 🥳Dicker Rabatt 😢Dünne Sortierung
  • 24. Lösung #2: Unser Gewichteter Inventory Score Mitte Außenzone Innenzone 2 * Außenzone = 2/6 = 33%
  • 25. Lösung #2: Unser Gewichteter Inventory Score Mitte Außenzone Innenzone 2 * Innenzone = 4/12 = 33%
  • 26. Lösung #1+2: Kombinierter Attraktivitätsscore Grundlage für High-Low Split (zukunftsorientiert)
  • 27. Lösung #1+2: Unsere High/Low Buckets 🪣 1. HIGH 🪣 2. LOW ❌Kostenfresser 👕Inventory Score kleiner a 🔥Attractiveness Score kleiner b 📅 Historischer ROAS kleiner c 🔮NextClick ROAS kleiner d ODER ODER
  • 28. Lösung: Unsere High Low Ergebnisse 1. HIGH 2. LOW Budgetsplit High 78 % vs Low 22 % Low mit besserer Performance (Öffnung möglich)
  • 29. Lösung #1+2: DBII-Bidding & Attraktivitätsscore 2023 (90d): 13% bessere DBIII-Quote zu VJ +35% Shopping DBII Alle Rabattgruppen DBIII-positiv
  • 30. Was Ihr Heute Mitnehmen solltet… 1. Kombiniert reaktive und proaktive Signale für PMAX Shopping 3. Nutzt Marge & Retourenquote, Sortierung und Rabattgruppen 2. Nutzt Performancedaten, aber auch interne Produktdaten github.com/ChrisGutknecht/ppc_camp_max 4. Probiert viele Setups und Schwellenwerte aus!
  • 31. Danke Euch, Rosenheim 👋 Her mit Euren SEA Fragen! Christopher Gutknecht | Eric Estel | PPC Camp 2023
  • 32. Alternative Approach via BigQuery and LLM