£13.800 meer uitgegeven aan Google Ads. £160.000 meer aankoopwaarde terug.
Dat zijn de cijfers van een Britse e-commerce klant over 1 april tot 23 juni, vergeleken met de periode ervoor. En in diezelfde tijd ging de ROAS van 3,98 naar 5,76.
Dat laatste is het deel dat mensen meestal verrast. Meer uitgeven en tegelijk efficiënter worden klinkt tegenstrijdig, want normaal gesproken koop je extra omzet met een lager rendement. Hier gebeurde het omgekeerde. En dat komt door iets dat je op een screenshot met resultaten helemaal niet ziet: ik ben véél minder op het eigen merk gaan leunen dan het bedrijf daarvoor deed.
Wat ik aantrof toen ik het account overnam
Een patroon dat ik vaker zie. Veel te veel campagnes. Het merk nergens uitgesloten bij Performance Max. En daardoor te weinig data per campagne, waardoor het algoritme niks kon leren.
Die drie punten hangen samen. Het algoritme leert per campagne, dus hoe meer campagnes je aanmaakt, hoe dunner je dezelfde hoeveelheid data uitsmeert. Elke campagne houdt dan te weinig over om een patroon in te ontdekken. Het account ziet er van buiten druk en verzorgd uit, terwijl er onder de motorkap weinig van de grond komt.
Waarom merkverkeer je cijfers mooier maakt dan ze zijn
Het merk zat overal in de Performance Max campagnes, niet uitgesloten. Dat betekent dat merk-zoekopdrachten meetellen in de resultaten: mensen die het bedrijf al kenden, de naam intypten en toch wel gekocht hadden.
Die aankopen komen binnen tegen een lage klikprijs en een hoge waarde, want er hoeft niemand meer overtuigd te worden. Op papier ziet alles er daardoor mooier uit dan het is. Je rapportage vertelt je dat de campagnes goed draaien, terwijl een deel van die omzet ook zonder advertenties was binnengekomen.
Ik heb het merk daarom uitgesloten, met een kleine aparte campagne puur voor de merknaam. Daardoor weet ik van elke euro groei zeker dat het echte, nieuwe omzet is. Geen verkeer dat sowieso al binnenkwam.
Versimpelen zodat het algoritme iets te leren heeft
Naast dat uitsluiten heb ik de structuur sterk versimpeld: van heel veel campagnes terug naar een handvol. Daarna heb ik de producten opgesplitst naar hoe ze presteren, elk in een eigen campagne. De best sellers apart. De producten die al genoeg verkopen apart. De belangrijkste categorieën apart. En de producten met een hoge aankoopwaarde apart.
Die opzet lijkt van buiten simpeler, maar hij geeft Google per campagne juist veel meer gerichte data. En dat is precies waar het algoritme op draait. Gecombineerd met smart bidding gaat het systeem dan vóór je werken in plaats van tegen je.
De resultaten van die aanpak over de genoemde periode: de aankoopwaarde steeg met £160.000 naar £341.000 in totaal, de ROAS ging van 3,98 naar 5,76, en er kwamen 1.050 aankopen bij.
Google Ads is wat mij betreft een redelijk voorspelbaar platform. Geef het de juiste structuur en genoeg data per campagne, en het algoritme gaat voor je werken. Het lastige is dat je die twee dingen niet ziet in de cijfers die je maandelijks krijgt toegestuurd, want een account dat op zijn eigen merknaam draait rapporteert prima getallen.
Wil je weten hoeveel van jouw resultaat op de eigen merknaam binnenkomt? Daar kijk ik vrijblijvend even naar. Dat is meestal binnen een half uur duidelijk.