Kraften i AI i Google Shopping: Smarta strategier och verktyg för tillväxt inom e-handel

I den här artikeln kommer vi att fokusera på hur e-handelsföretag kan dra nytta av att använda AI-lösningar och, mer specifikt , hur de e-handelsföretag som använder Google Ads för att marknadsföra sina produkter kan förbättra effektiviteten i sin Shopping Ads-strategi på Google genom att använda verktyg för artificiell intelligens.

Dessutom har vi sammanställt mer än 10 AI-verktyg som kan hjälpa annonsörer att öka effektiviteten i alla de olika processer och steg som ingår i skapandet av Google Shopping .

Slutligen tar vi en titt på tre utmaningar som följer av att införliva AI-teknik och vi fördjupar oss i framtiden för AI tillämpad på e-handel och reklam.

Artikelöversikt:

1. Hur AI-teknik kan gynna e-handelsföretag

2. AI-verktyg för varje process som är involverad i skapandet av Google Shopping :

1. AI-lösningar för skapande och optimering av landningssidor och webbsidor
2. AI-verktyg för att optimera produkttitlar och beskrivningar
3. AI-verktyg för att skapa bra bilder för dina Shopping-annonser
4. AI-lösningar för foderhantering och foderoptimering
5. AI-lösningar för att bygga målgrupper
6. AI-verktyg för att definiera budget och budstrategi
7. AI-drivna lösningar för att analysera data i dina kampanjer
8. Andra AI-verktyg för att förbättra dina Google Shopping

3.3 Utmaningar som e-handelsföretag möter när de använder AI-teknik

4. Framtiden för AI inom e-handel och onlineannonsering

Hur AI-teknik kan gynna e-handelsföretag

Användningen av AI kan ge ett betydande mervärde till olika aspekter av e-handelsbranschen.

För det första kan det ha en stor inverkan på kundupplevelsen genom att inte bara ge mycket anpassade (och därmed mer relevanta) rekommendationer, utan också genom att ständigt hjälpa kunderna genom shoppingresan, vilket i slutändan leder till ökad kundnöjdhet och kundlojalitet och, naturligtvis, till en ökning av konverteringsgraden.

Som Baptiste TricoireChief Marketing Officer och Strategic Marketing Advisor på Aimfluance, säger "[...] Chatbots och virtuella assistenter som drivs av artificiell intelligens erbjuder skalbar och omedelbar kundvård, vilket ökar nöjdheten och kundlojaliteten och undanröjer språkbarriärer med översättningsfunktioner i realtid."

Utöver detta kan artificiell intelligens också spela en viktig roll när det gäller att förenkla och optimera processer som att minska överlager, förutse perioder med hög efterfrågan och förbättra lagerhanteringen.

"[...] AI förbättrar inte bara interaktionen med kunderna, utan revolutionerar också backend-verksamheten. AI-driven analys kan till exempel identifiera mönster och trender i kundbeteenden, vilket gör det möjligt för företag att optimera sin supply chain management och säkerställa att produkter lagras effektivt där och när de är mest efterfrågade." Tricoire tillägger.

Slutligen kan AI också bidra till att undvika bedrägerier: "Artificiell intelligens är också viktigt för att skydda e-handelsföretag från bedrägerier. AI-drivna lösningar för att upptäcka bedrägerier bidrar till att minska risken för intäktsförluster och skyddar både företag och kunder genom att kontinuerligt övervaka transaktioner och identifiera misstänkta mönster", säger Tricoire.

AI-verktyg för varje process som är involverad i skapandet av Google Shopping :

1) AI-lösningar för skapande och optimering av landningssidor och webbsidor

När du kör Google Shopping är det första kravet en e-handelswebbplats där kunderna kan följa shoppingvägen och göra inköp. Att skapa en webbplats eller landningssida från grunden kräver dock betydande resurser och tid. Det är här AI kommer in i bilden.

Lösningar som Landingfolio eller Unbounce använder AI för att bygga anpassade målsidor med fokus på att få konverteringar. Dessa plattformar hjälper dig också med att skapa innehåll på din webbplats.

När det gäller copywriting för webbplatser erbjuder Hubspot en AI-generator för kopiering av landningssidor som hjälper dig med texten till dina landningssidor.

Dessutom spelar användarupplevelsen (UX) också en nyckelroll för effektiviteten på en målsida (vilket i slutändan påverkar konverteringsgraden). I det här avseendet kan vi också hitta AI-drivna verktyg som hjälper dig att förbättra UX på dina webbplatser.

Ett exempel på detta är UXsniff. Detta verktyg registrerar hur användare interagerar med dina målsidor och utnyttjar sedan kraften i ChatGPT API för att ge dig en sammanfattning av varje inspelning, vilket förenklar identifieringen av eventuella användarfrustrationer som kan förbättras.

Källa: UXsniff UXsniff

Ett annat exempel skulle kunna vara Uppmärksamhet Insiktsom utnyttjar kraften i AI för att tillhandahålla prediktiva analyser och insikter genom att skapa och analysera värmekartor. Detta möjliggör validering av designkoncept och optimering av deras prestanda före lansering. Detta är inte bara tillämpligt på målsidor utan även på annonsdesign.

2) AI-verktyg för att optimera produkttitlar och beskrivningar

Titlar och beskrivningar är bland de viktigaste funktionerna i Shopping-annonser när det gäller relevans. Ju mer optimerade titlar och beskrivningar av dina annonser är, desto mer sannolikt är det att de visas för relevanta sökresultat.

Productheros verktyg för optimering av titlar (även känt som Optimizer) kombinerar användarnas språk och sökbeteende för att ge smarta innehållsrekommendationer för titlar. Lösningen tar hänsyn till konvertering av söktermer, sökordsanalys och produktbeskrivningar och attribut för att ge sökordsförslag baserat på olika datakällor och AI-funktioner.

Den här lösningen har inte bara en dra-och-släpp-funktion som gör att vi kan lägga till relevanta sökord på bara några sekunder, utan den kan också ge sökordsrekommendationer för olika språk. På så sätt kan annonsörer som kör annonser i olika länder också optimera titlar på språk som de inte talar.

Productheros verktyg för titeloptimering ger dessutom möjlighet att redigera titlar i bulkvilket är särskilt användbart för att lägga till säsongsbetonade nyckelord för att öka sannolikheten för att dina annonser visas när användare söker efter artiklar som är förknippade med specifika säsonger eller evenemang som jul eller Halloween.

3) AI-verktyg för att skapa bra bilder för dina Shopping-annonser

Bilder spelar en nyckelroll i potentiella kunders köpbeslut. Dessutom är det också ett viktigt element i Googles kostnadsfria listningar. Därför är det viktigt att noggrant välja bilder för dina Shopping-annonser för att öka chanserna att dina annonser visas för användare som söker produkter som liknar dem vi erbjuder, särskilt efter att Google släppte sin nya funktion 'Handla med Google AI'.

Den nya funktionen, som för närvarande bara är tillgänglig för ett fåtal utvalda användare, gör det möjligt för dem att skapa AI-genererade bilder för de produkter de är intresserade av att köpa. Efter att ha angett frågan kan de välja den bild de föredrar och Google kommer att visa produkter som liknar den bilden.

Några av Googles viktigaste rekommendationer för bilder är att välja högkvalitativa bilder som tydligt visar den faktiska produkten, att välja helt vita eller transparenta bakgrunder och att se till att bilderna är minst 800×800 pixlar och upp till 16 megabyte stora.

För att få de bilder vi tagit att se så bra ut som möjligt och uppfylla de nämnda kraven kan vi använda olika fotoredigerare med AI-drivna funktioner som Photoshop (som är mer inriktad på professionella designers) eller Klippning Magi.

I februari 2024 meddelade Google meddelade att de skulle starta ett partnerskap med Canva. Därför kommer den kommande Canva-integrationsappen att göra det enklare för dig genom att låta användare direkt publicera de bilder som skapats med detta verktyg i Performance Max .

Slutligen är Google medvetna om att bildskapande ofta tilldelas externa byråer eller designers. Därför uppgav de också att de under de kommande veckorna kommer att lägga till möjligheten att dela en länk till förhandsvisningarna av dina annonser från Performance Max, vilket kommer att förenkla arbetsflödet.

4) AI-lösningar för foderhantering och foderoptimering

Google Shopping bygger på ett Produktdataflöde -En omfattande och detaljerad fil som innehåller all information om artiklarna i ditt lager, inklusive produktbilder, varumärke, priser, tillgänglighet och mycket mer. Den här informationen är avgörande för att Google ska kunna avgöra hur och var dina annonser ska visas.

Matare, eller foderoptimera är exempel på feedoptimeringsverktyg som förlitar sig på AI för att identifiera saknad information, erbjuda rekommendationer för felkorrigering och optimera produktfeedelement för att följa Google Shoppingrekommenderade riktlinjer

Google introducerade Feed Gensom är ett verktyg med öppen källkod som hjälper dig att optimera ditt produktinnehåll baserat på stora språkmodeller med hjälp av Vertex AI. Det gör den hemska uppgiften att optimera produktinnehåll enklare. Upplägget är ganska tekniskt för de flesta PPC-specialister, medan de optimerade flödena ger annonsörerna en konkurrensfördel.

Även om optimeringarna ser bra ut kommer de tekniska färdigheter som krävs för att använda Feed Gen att vara en vägspärr för de flesta e-handelsannonsörer. På Producthero strävar vi alltid efter att skapa smarta, kraftfulla och lättanvända verktyg. Dessutom utvecklar vi ständigt resurser, till exempel Producthero Academysom ger användarna all den kunskap som behövs för att utnyttja våra lösningar på ett effektivt sätt.

"Genom att använda FeedGens AI för optimering av produktdata förvandlas den skrämmande uppgiften till en strategisk fördel, vilket sparar tid och omdefinierar foderhanteringen." Martijn Beumer, PPC-specialist och Produchteros medgrundare.

5) AI-lösningar för att bygga målgrupper

Att rikta in sig på rätt målgrupp är avgörande när du kör Google Shopping , eftersom det säkerställer att dina annonser är relevanta för de personer som mest sannolikt är intresserade av dina produkter. Ju större relevans dina annonser har för användarna, desto större är sannolikheten att du får klick och konverteringar.

Att identifiera och skapa din idealiska målgrupp kan vara en ganska tidskrävande och komplex process. PPC-specialister är dock inte ensamma om denna uppgift, eftersom de kan räkna med AI-algoritmer för att förenkla och optimera detta arbete.

För några år sedan började Google använda artificiell intelligens för att hjälpa annonsörer att skapa relevanta målgrupper för sina kampanjer. Googles Performance Max utnyttjar kraften i AI för att identifiera de mest relevanta och responsiva målgrupperna för reklamkampanjer genom att analysera målgruppssignaler - indikatorer som härrör från data som information som annonsörer tillhandahåller om sina befintliga kunder, remarketinglistor, demografisk information, användarnas onlinebeteende etc. Tack vare maskininlärning kan Google sedan använda dessa data för att upptäcka nya målgrupper som annonsörerna kanske inte har identifierat.

Bortsett från Googles egen AI-teknik kan vi hitta andra AI-drivna lösningar som kan hjälpa dig att skapa målgrupper för dina Google Shopping , till exempel KeywordSearchs AI-målgruppsbyggare.

Verktyget effektiviserar och förenklar processen med att skapa högpresterande målgrupper (vilket i slutändan bidrar till att uppnå bättre kampanjresultat samtidigt som det sparar tid) genom att använda AI-algoritmer för att skapa Google Ads-grupper och synkronisera dem med dina Google Ads-kampanjer med ett enkelt klick, vilket eliminerar behovet av manuella dataöverföringar eller komplexa konfigurationer.

6) AI-verktyg för att definiera budget och budstrategi

Artificiell intelligens kan också hjälpa dig att effektivisera processer som att definiera och justera budgeten och budstrategin för dina Google Shopping .

Till exempel, Optmyzr erbjuder omfattande budgethanterings- och optimeringsfunktioner för PPC-reklamkampanjer med särskilt fokus på Google Ads. När det gäller budgetdefinition ger detta verktyg användarna "AI-baserade prognoser för annonsutgifter baserat på kontohistorik, säsongsmässighet och senaste budgetändringar".

Optmyzr erbjuder också en funktion som heter "Enhanced Scripts". På det sättet genererar denna lösning förbyggda skript som gör att du kan utföra uppgifter som att automatiskt justera bud baserat på aspekter som Return On Ad Spend (ROAS) eller Target Cost per Action (CPA).

Det är också värt att nämna att Optmyzr förser användarna med olika verktyg för att hantera bud för produktgrupper i Shopping-kampanjer.

Ett annat alternativ är Acquisio Turingett PPC-bud- och budgethanteringssystem som drivs av maskininlärning. Denna teknik tar hänsyn till aspekter som tid, veckodag, säsong eller plats för att fatta beslut om bud- och budgethantering. Dessutom, som det anges på deras webbplats, kräver det inte nödvändigtvis historiska data.

Bland de mer än 30 intelligenta algoritmer som ingår i Acquisio Turing kan vi hitta en algoritm som är inriktad på budgetfördelning. Denna algoritm "gör det möjligt för kampanjchefer att ange kampanjens prioritet mellan att maximera budgeten eller maximera antalet klick". Efter att ha angett prioriteringen kommer algoritmen att se till att budgeten fördelas i enlighet med detta för att uppnå de definierade målen eller prioriteringarna.  

Genom att använda lösningar som de två som nämns ovan kan PPC-specialister spara mycket tid genom att snabbt och enkelt identifiera de aspekter inom kampanjer som kräver uppmärksamhet eller förbättringar, oavsett om det handlar om att omdefiniera budstrategier, optimera budgetar eller automatisera olika uppgifter eller processer.

7) AI-drivna lösningar för att analysera data i dina kampanjer

För att kontinuerligt förbättra prestandan och effektiviteten i dina Google Shopping är det viktigt att du hela tiden övervakar och analyserar dina resultat. Detta säkerställer att du fattar välgrundade beslut när du justerar eller underhåller kampanjelement.

Google Analytics 4 (GA4) är ett av de nuvarande toppverktygen för kampanjanalys eftersom det ger mycket detaljerad information. Många av de datadrivna insikterna som tillhandahålls av GA4 är AI-drivna, inklusive automatiserade och anpassade insikter, rekommendationer eller prediktiva mätvärden.

Inom Google Analytics spelar artificiell intelligens en avgörande roll i beteendemodellering för samtyckesläge. GA4 utnyttjar maskininlärning för att uppskatta beteendet hos användare som har avböjt analytiska cookies genom att dra insikter från liknande användare som har accepterat dem. Detta innovativa tillvägagångssätt gör att du kan få användbara insikter samtidigt som du respekterar användarnas integritet.

För att GA4 ska kunna göra detta måste du bland annat aktivera samtyckesläget på alla sidor på din webbplats. Kolla in den här PPC Mastery-artikeln för att lära dig hur du kan ställa in samtyckesläge.

8) Andra AI-verktyg för att förbättra dina Google Shopping

Slutligen skulle denna sammanställning inte vara komplett utan att inkludera ChatGPTett mångsidigt verktyg som kan vara till hjälp i nästan alla processer som är involverade i dina Google Shopping och som nämns i den här artikeln.

Vissa PPC-specialister har till och med använt GPT för att skapa skript som syftar till att övervinna pMax begränsade rapportering och insikter och få tillbaka kontrollen genom att få mer omfattande resultatinsikter om Google-kampanjer.

Ett exempel på detta är Mike Rhodes, som skapade PMax Insights Script, ett skript som ger dig ytterligare insikter om dina Performance Max (pMax) genom att extrahera data om PMax- och Shopping-kampanjer från ett Google Ads-konto och skicka informationen till ett Google Sheet

I synnerhet visar detta skript fördelningen av Performance Max mellan Shopping, Video, Display och Search genom grafik och diagram på Google Sheet. Med dessa insikter kan du fatta välgrundade beslut om dina pMax-kampanjer.

3 Utmaningar som e-handelsföretag ställs inför när de inför AI-teknik

I nuläget är det obestridligt att det finns otaliga fördelar med att införliva AI-teknik. Men det medför också många utmaningar. I den här artikeln fokuserar vi på de tre vanligaste:

1) Inversion och teknisk kapacitet

Vid implementering av AI-teknik är det inte bara viktigt att e-handelsföretag noggrant väljer AI-verktyg som exakt matchar deras specifika behov, utan också att de räknar med den nödvändiga tekniska infrastrukturen för att sömlöst integrera dem.

Som Sergio Rico Crespo, chef för flera e-handelsföretag, säger: "Att införa AI-teknik kan vara en stor utmaning, särskilt för mindre företag. Och vi får naturligtvis inte glömma bort att integrera dessa lösningar med de system vi redan har, vilket ibland är som att lägga ihop bitar av olika pussel."

2) Datakvalitet och tillgänglighet

Enligt Cisco AI Readiness Index är endast 14% av alla organisationer i världen helt redo att integrera AI i sina verksamheter.

Detta kan delvis förklaras av att data fragmenteras mellan olika avdelningar. I synnerhet visade samma studie att 32% av företagen har delvis fragmenterade data och 11% bekräftade att deras data är mycket fragmenterade.

När det gäller reklam är datakvalitet också avgörande. I t.ex. pMax-kampanjer kan kvaliteten på de data som matas in ha en betydande inverkan på kampanjresultaten. Genom att förstå hur algoritmen fungerar och därmed tillhandahålla korrekta och relevanta data kan du optimera dina annonskampanjer och förbättra resultatet. Om du däremot lägger in irrelevanta eller felaktiga data kan det skada resultatet för dina kampanjer.

"Det är viktigt att börja med att se till att din konverteringsspårning är korrekt inställd och optimera dina produktdata för att förbättra kampanjens prestanda", säger Martijn Beumer.

Sammanfattningsvis är det viktigt att övervinna fragmenteringsbarriären innan du börjar införliva AI-verktyg och AI-teknik i dina dagliga processer genom att se till att det finns tillräckligt med högkvalitativa, enhetliga och normaliserade data som AI-algoritmer effektivt kan arbeta med för att producera värdefulla resultat.

3) Datasekretess

När vi arbetar med AI-verktyg får vi inte glömma bort att de är beroende av data, som ofta innehåller känslig information. För att upprätthålla etiska och juridiska standarder är det därför viktigt att se till att vi följer gällande bestämmelser när vi hanterar data.

"De enorma volymer av personuppgifter som AI-system hanterar visar hur viktigt det är att införa strikta åtgärder för datasekretess och säkerhet. Robusta skyddsåtgärder måste finnas på plats för att förhindra obehörig åtkomst till eller missbruk av känsliga data och bevara användarnas förtroende för plattformen." säger Baptiste Tricoire.

AI-generering av bilder är en lovande möjlighet att effektivisera processerna inom e-handeln och reklambranschen. Det finns dock fortfarande en del osäkerhetsfaktorer när det gäller bildernas unika karaktär och äganderätten till dem.

Bildgenereringsprocessen innebär t.ex. att både maskinresultat och konstverk skapade av människor (som ofta är upphovsrättsskyddade) används för att träna algoritmer. Därför uppstår frågor om den rättmätiga äganderätten till de genererade bilderna och de potentiella juridiska konsekvenserna av att använda upphovsrättsskyddat material i träningsdata.

Framtiden för AI inom e-handel och onlineannonsering

I takt med att algoritmerna för artificiell intelligens utvecklas och blir allt mer sofistikerade kan vi förvänta oss en våg av innovativa tekniker som revolutionerar både e-handeln och reklambranschen. Låt oss ta en titt på några av de möjliga trenderna under de kommande åren:

1) Shoppingupplevelser med förstärkt verklighet (AR)

I början av 2024 erbjuder e-handelsföretag, särskilt inom mode- och sminkbranschen, redan potentiella kunder virtuella prova-på-upplevelser. Dessa upplevelser gör det möjligt för kunderna att få en bättre uppfattning om hur en viss produkt kommer att se ut på dem innan de köper den. Detta leder till en ökad kundnöjdhet och därmed till färre returer.

Ett exempel på detta, år 2023, Google inkluderade ett "Try On"-märke för vissa amerikanska kunder. Denna nya AI-shoppingfunktion visar användaren hur ett klädesplagg som annonseras på Google Shopping ser ut på olika riktiga modeller i olika storlekar, med olika hudtoner, etniciteter och till och med hårtyper.

På samma sätt har några andra stora mode- och makeupmärken som Sephora, L'Oréaleller Zalando har redan infört denna teknik.

Under de kommande åren kan vi förvänta oss inte bara en förfining av denna specifika teknik, som ger ett mer realistiskt och exakt resultat, utan även att mindre e-handlare integrerar virtuella provningsfunktioner i sina onlineplattformar.

2) Röstbaserad handel

Användningen av röstsökning (som använder Conversational AI-teknik) går nu längre än att schemalägga möten eller kolla vädret. Populariteten har ökat så mycket att det blir allt vanligare att användarna använder rösten redan i de första stegen av shoppingupplevelsen online.

För närvarande interagerar röstassistenter främst med användare genom att ge produktrekommendationer eller uppdateringar om deras beställningar.

Med tanke på det tidiga skede som denna marknad fortfarande befinner sig i, och de juridiska begränsningar som detta innebär, är användningen av röstsökning fortfarande ganska begränsad. De snabba framstegen inom maskininlärningsalgoritmer kan dock leda till att röstbaserad handel inte bara kommer att spela en avgörande roll för tillgänglighet och inkludering, utan också påverka hur användarna gör sökningar, vilket kan göra kundens köpprocess enklare och snabbare.

3) Automatiserat skapande av annonser

I november 2023, meddelade Google att de började rulla ut AI-driven tillgångsgenerering och bildredigering i Performance Max (pMax)-kampanjer för kunder i USA. Med den här nya funktionen kan annonsörer enklare och snabbare skapa tillgångar (rubriker, beskrivningar och bilder) för sina kampanjer, samt generera nya variationer av de genererade eller befintliga bilderna.

Bildkälla: Google Google

Denna utveckling tyder på en förändring i hur annonser skapas, där AI får en alltmer framträdande roll när det gäller att skapa mer målinriktade, personliga och effektiva kampanjer. Följaktligen kan PPC-specialister förvänta sig strömlinjeformade arbetsflöden, vilket förenklar deras dagliga uppgifter.

Slutsats

Sammanfattningsvis har integrationen av artificiell intelligens (AI) i Google Shopping visat sig vara en transformativ kraft som har revolutionerat många aspekter av e-handeln.

I den här artikeln har vi tittat närmare på hur AI-verktyg kan gynna e-handelsföretag och hjälpa dig med de olika processerna för att skapa Google Shopping , med fokus på viktiga komponenter som bildskapande, flödeshantering eller titel och beskrivning.

Genom att integrera AI i dessa processer kan man inte bara effektivisera verksamheten, utan också förbättra den övergripande effektiviteten och prestandan i Google Shopping . Men trots de spännande framtidsutsikter som AI-tekniken för med sig finns det också utmaningar, vilket gör det viktigt för e-handelsföretag att se till att de är helt redo att integrera denna teknik på ett sömlöst sätt.  

‍