Come Very Ireland ha portato un feed già ottimizzato a un livello superiore, ottenendo un CTR del +11% e un ROAS del +5% con l'Products AI

Sfida: migliorare i titoli dei prodotti e la precisione della categorizzazione

Very Irlanda è uno dei principali rivenditori online del Paese, che opera nell'ambito del Gruppo Very. Con una gamma di prodotti diversificata che spazia dalla moda all'elettricità, dalla casa all'abbigliamento sportivo, aggiorna continuamente il proprio inventario per soddisfare la domanda dei clienti e promuovere nuovi affari. Tuttavia, l'ottimizzazione dei titoli dei prodotti su scala è una sfida significativa, soprattutto quando si tratta di affinare la categorizzazione dei prodotti di Google a un livello estremamente dettagliato.

Per affrontare questo problema, Very Ireland ha collaborato con Wolfgang Digitalil cui team ha riconosciuto il potenziale di Products AI-uno dei più recenti strumenti di Producthero basati sull'intelligenza artificiale, per ottimizzare l'ottimizzazione dei titoli dei prodotti e la loro categorizzazione per una maggiore precisione.

In questo processo, la tassonomia dei prodotti di Google svolge un ruolo fondamentale. Questo sistema strutturato classifica i prodotti in categorie gerarchiche, con un impatto diretto sulle prestazioni degli annunci. Una categorizzazione accurata aumenta il targeting degli annunci e migliora l'esperienza dell'utente, rendendo i prodotti più pertinenti alle query di ricerca.

Tuttavia, il vero punto di forza di Shopping Ads è il titolo del prodotto. Influenza la visibilità della ricerca, la rilevanza delle query e persino la competitività delle aste. La sfida è quindi duplice:

1. Come si possono migliorare ulteriormente i titoli dei prodotti, affinando al contempo la categorizzazione di Google al livello più granulare?
2. Come misurare con precisione il reale impatto dell'IA di Producthero sulle prestazioni

Con queste domande in mente, il team di Wolfgang Digital ha cercato soluzioni che portassero l'ottimizzazione dei prodotti a un livello superiore.

Approccio e implementazione

"A Wolfgang Digitali test sono nel nostro DNA. Ogni decisione è supportata da dati, quindi abbiamo strutturato un esperimento controllato per isolare l'impatto dello strumento Producthero AI."

Impostazione del test

Per misurare con precisione l'impatto reale di Products AI, il team di Wolfgang Digital ha organizzato un esperimento equo e controllato. Hanno lanciato due campagne Google Shopping identiche, con gli stessi prodotti, la stessa impostazione e la stessa data di inizio:

• Campagna 1: ha utilizzato i titoli dei prodotti esistenti e la categorizzazione dei prodotti di Google, gestita da un partner CSS di terze parti.
• Campagna 2: ha utilizzato titoli di prodotti generati dall'intelligenza artificiale tramite il CSS di Producthero, riscrivendo 1.471 titoli e affinando la classificazione dei prodotti di Google a un livello più granulare.

Per garantire un confronto equo, hanno mantenuto una configurazione semplice: CSS di terze parti contro CSS Producthero. Questo approccio ha eliminato qualsiasi discrepanza di CPC, rendendolo un vero e proprio test dei miglioramenti guidati dall'intelligenza artificiale.

Inoltre, hanno scelto di eseguire l'esperimento su campagne Shopping piuttosto che su Performance Max. Perché? Perché le campagne Shopping assegnano il 100% del budget agli annunci Shopping, mentre Performance Max distribuisce la spesa su più canali. In questo modo i dati sono rimasti puliti e affidabili.

L'esperimento è durato quattro mesi, concentrandosi sulla categoria Casa. Per spingere l'intelligenza artificiale di Producthero ai suoi limiti, hanno utilizzato il modello "Hard Goods" con l'AI Creativity impostata su High, sfidando l'AI a riscrivere e ottimizzare i titoli dei prodotti per ottenere il massimo impatto.

Risultati

• +11% di aumento del CTR
• +5% di aumento del ROAS
• Sono stati ottimizzati 1.471 prodotti.

Sebbene entrambe le campagne siano state lanciate contemporaneamente con configurazioni identiche, c'era una differenza fondamentale: Google Merchant Center conserva i dati storici dei prodotti. Una campagna è stata eseguita attraverso un CSS di terze parti, beneficiando dei dati esistenti nel Merchant Center, mentre l'altra ha utilizzato il CSS Producthero, partendo da zero senza alcun vantaggio storico.

In teoria, il CSS di terze parti avrebbe dovuto avere un chiaro vantaggio. Ma l'intelligenza artificiale aveva altri piani.

MESECTR (confronto con CSS di terzi)1° mese3% in meno2° mese3% in più3° mese3% in più4° mese11% in più

"Ciò che è ancora più impressionante è che i titoli dei prodotti erano già ben ottimizzati prima dell'inizio del test. Eppure, l'AI è riuscita a incrementare ulteriormente le prestazioni". - Otavio Dias, PPC & Analytics Specialist, Wolfgang Digital.

Con l'aumento del CTR, la pertinenza dell'annuncio ha seguito l'esempio. Al quarto mese, quando l'influenza dei dati storici è diventata probabilmente meno significativa, la campagna che utilizzava il CSS Producthero ha registrato un aumento dell'11% del CTR. Ciò si è tradotto in un aumento del 18% della spesa pubblicitaria.

Nonostante la spesa maggiore, il ROAS è migliorato del 5%, dimostrando che la maggiore pertinenza degli annunci ha avuto un impatto positivo sulla performance complessiva. Un CTR più elevato segnala a Google che gli annunci sono più pertinenti, il che può in ultima analisi portare a una maggiore crescita del business.

Azioni future

Dato l'impatto significativo dello strumento AI di Producthero, il team di Wolfgang Digital si sta ora concentrando sulla scalata dell'ottimizzazione su una gamma ancora più ampia di prodotti dell'ampio catalogo di Very. L'obiettivo è massimizzare l'efficienza e le prestazioni in tutte le categorie, garantendo una crescita e un successo continui.