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ECOMMERCE

Rising Star: Produktdaten im Multichannel-Einsatz

Von Stefan Bechstein, 28. Juli 2015

Produktdatenmarketing boomt. In den letzten Wochen jagte eine Ankündigung die nächste. Facebook führt Dynamic Product Ads ein, YouTube bietet Shoppable True View Ads, Amazon steigt ins Werbegeschäft ein, Buy Button hier, Buy Button dort. Und obwohl Produktsuchmaschinen und Preisvergleiche seit langem fester Bestandteil im Online-Marketingmix von Retailern sind, erreicht das Werben auf Basis von Produktdaten eine neue Dimension. Das bedeutet mehr Kanäle, mehr Reichweite, mehr Spielfläche, aber auch mehr Anforderungen an die Datenqualität und mehr Komplexität.

In Deutschland gibt es allein über 30 Portale, auf denen Online-Händler ihre Produkte listen und bewerben können. Die reichweitenstärksten sind Google, Amazon und Idealo. Zu den bekannteren gehören außerdem Ladenzeile, connexity Network, billiger.de, eBay Commerce Network, LeGuide und Twenga.

Je nach Branche und Produktsortiment können spezialisierte Plattformen für den Vertrieb relevant sein, wie beispielsweise medizinfuchs.de im Pharmasegment, mybestbrand, stylight oder fashion.de für Modeanbieter oder moebel.de für Verkäufer von Interior.

Performance-Treiber: Sichtbarkeit der Portale und eigene Datenqualität

Eine Produktsuchmaschinen-Marketing-(PSM)-Strategie kann sowohl Performance-Ziele verfolgen als auch auf eine bestmögliche Platzierung im Listing und somit größtmögliche Sichtbarkeit abzielen. Um das jeweilige Ziel zu erreichen, ist es entscheidend, die unterschiedlichen Klassifizierungen der Portale zu kennen. Wer seine Produkte bei reinen Preisvergleichen (Idealo, günstiger.de, billiger.de) platzieren will, muss einen konkurrenzfähigen Preis bieten. Nur der beste Preis schafft es an die Spitze der Suchergebnisse und wird vom User überhaupt wahrgenommen. Bei Produktsuchmaschinen wie Google, Amazon, eBay Commerce Network oder dem connexity-Netzwerk spielt die Datenqualität eine entscheidende Rolle dabei, ob es mit der Topplatzierung klappt. Bei einigen Portalen kann man die Platzierung auf Produktebene zudem über einen entsprechend hohen Cost-per-Click im Gebotsverfahren beeinflussen.

Die Performance der verschiedenen Portale hängt stark von der Branche des einzelnen Retailers ab. Allerdings erzielen Google Product Listing Ads (PLA) meist überdurchschnittlich gute Werte. Das liegt sicher nicht zuletzt am Marktanteil. Auch die Produktanzeigen von Amazon sind sehr reichweitenstark. Der Traffic, den die Portale liefern können, steht mit ihrer eigenen Präsenz bei Google und Co. in direkter Verbindung. Verändert sich nach einem Google-Update beispielsweise ihre SEO-Sichtbarkeit, schlägt sich das in der Gesamt-Performance nieder.

Die Feed Engine: Die Steuerungszentrale im Produktdatenmarketing

Unabhängig von der Auswahl performanter Kanäle für das Produktdatenmarketing steht und fällt der Erfolg mit der Qualität der bereitgestellten Produktdaten. Wie eingangs erwähnt, stellen die verschiedenen Plattformen unterschiedliche Anforderungen an die gelieferten Informationen. Je nach Produktpalette und Kanalmix ist eine sechsstellige Anzahl an Datensätzen pro Feed keine Seltenheit. Eine sogenannte Feed Engine fungiert als Steuerungszentrale im Produktdatenmarketing. Damit lässt sich der gesamte Prozess automatisieren und so äußerst effizient gestalten. Der Rohdatenfeed aus dem Online-Shop wird von der Feed Engine verarbeitet. Dabei können die Daten mit weiteren Informationen angereichert und den jeweiligen Anforderungen entsprechend strukturiert werden. Auch eine Performance-Steuerung ist über die Feed Engine möglich. So kann man hier, um bestimmte Zielwerte zu erreichen, auch anhand von Kennzahlenanalysen bestimmte Produkte ausschließen. Anschließend werden die kanalspezifischen Datenfeeds bei den Portalen hochgeladen oder für Remarketing-Kampagnen zur Verfügung gestellt.

Produktdaten im Google-Universum

Remarketing ist das relativ neue, stark expandierende Segment für den Einsatz von Produktdaten in Werbekampagnen. Im Google-Display-Netzwerk versorgen Produktdatenfeeds etwa das dynamische Remarketing. Ein Nutzer, der sich in einem Online-Shop Produkte angesehen, aber nicht gekauft hat, erhält diese per Werbeanzeigen zur Erinnerung auf Partnerseiten im Display-Netzwerk eingeblendet. Klickt er auf ein Produkt in der Anzeige, wird er direkt auf die Produktdetailseite des Shops geführt und kann den Artikel im zweiten Anlauf erwerben. Dieses dynamische, weil on the flight generierte Remarketing funktioniert inzwischen auch über die Shoppable TrueView Ads auf YouTube. Innerhalb eines Werbevideos wird eine vertikale Produktgalerie eingeblendet mit den Produkten, die sich der Nutzer zuvor auf der Website des Werbetreibenden angesehen hat. Klickt er auf ein Produkt, gelangt er wiederum auf die Produktseite im Shop.

Produktdaten im Programmatic Buying

Auch außerhalb des Google-Universums werden Produktdaten für das Retargeting genutzt. Im Display Advertising kommen sie beim Programmatic Buying zum Einsatz. Die Produktdaten werden dafür aus der Feed Engine im jeweils geforderten Format an die Demand-Site-Plattform (DSP) (z. B. DoubleClick Bidmanager, Turn, Appnexus, The Trade Desk) übergeben und von dort auf den Seiten der Publisher und RTB-Netzwerke ausgespielt. Das Prinzip ist ähnlich wie bei Google. Im Hinblick auf die Performance-Optimierungen haben diese Kampagnen allerdings den Nachteil, dass man nicht auf einen maximalen Cost-per-Order bieten kann. Spannend für Retailer ist auch das Prospecting, also Neukundenakquise. Das Retargeting-Prinzip wird quasi umgekehrt: Bei der Ausspielung der Produktanzeigen werden die Nutzer ausgeschlossen, die bereits im Online-Shop waren.

Produktdaten bei Facebook

Auch Facebook hat nachgezogen und bietet inzwischen Werbeformate basierend auf Produktdaten an. Die Ausspielung der sogenannten Dynamic Product Ads erfolgt bei Facebook nach dem Retargeting-Prinzip. Vor allen Dingen durch den Facebook-Pixel wird das Produkt für Werbungtreibende spannend. So können Nutzer beispielsweise beim Durchstöbern des mobilen Shops markiert, später dann aber auf dem Desktop mit genau den angesehenen Produkten wieder angesprochen werden. Es ist sogar möglich, geräteübergreifend zu erkennen, ob ein Nutzer das Produkt bereits erworben hat.

Ein weiterer Vorteil gegenüber dem bisherigen Retargeting-System Facebook Exchange sind die Carousel Ads. Darüber können dem Nutzer mehrere angesehene Produkte in der Anzeige präsentiert werden. Während Facebook Exchange die Nutzer stumpf wieder anspricht, können die Product Ads um weitere Targeting-Optionen erweitert werden, wie z. B. Alter, Geschlecht oder Interessen.

Amazon Product Ads – Einsatz von Produktdaten ohne Marktplatzlistung

Bei Amazon Deutschland gibt es seit Mitte 2014 ein neues Format, die Amazon Product Ads. Die Produktanzeigen funktionieren hier ähnlich wie die Google-Shopping-Suche. Wenn User auf Amazon nach Produkten recherchieren, bekommen sie Anzeigen in verschiedenen Formaten ausgespielt, die gleiche oder ähnliche Produkte bewerben. Klickt der User auf die Anzeige, wird er direkt zum beworbenen Shop weitergeleitet. Der Händler bezahlt einen vorher festgelegten Preis pro Klick. Auch hier wird die Auslieferung der Anzeigen sowohl von der Datenqualität als auch vom Maximalgebot beeinflusst. Der komplette Bestellprozess liegt beim Händler. Und: Das Ad-Format funktioniert unabhängig von einer Marketplace-Kooperation mit Amazon.

Spezialdisziplin braucht Spezialisten

Produktdatenmarketing ist eine schnell wachsende Spezialdisziplin im Online-Marketing. Damit die verschiedenen Ausgabeplattformen und -kanäle optimal und ressourcenschonend bedient werden können, empfiehlt sich unbedingt der Einsatz einer Feed Engine, die eine intuitive und effiziente Aufarbeitung der Daten ermöglicht. Außerdem kommt man kaum mehr ohne einen Spezialisten aus, der die Spezifikationen kennt, Daten optimiert und Prozesse überwacht. Während ein Inhouse-Experte sehr nah an den internen Prozessen ist und hiervon bei seiner Arbeit profitiert, haben Agenturen in der Regel den Vorteil, dass sie aus den Best Practices verschiedener Kunden schneller lernen und Erkenntnisse übertragen können. Das zeigt sich etwa bei der Steuerung der Feed Engine, Veredelung der Produktdaten, beim Gebotsmanagement oder der Performance-Optimierung. Die Zusammenarbeit mit einem externen Partner spart dem Händler zudem die Investition in eine eigene Feed Engine und das Vertragshandling mit den einzelnen Portalen.

Stefan Bechstein Über den Autor/die Autorin:

Stefan Bechstein ist Director SEA bei der Performance-Marketing-Agentur eprofessional und leitet zudem das Produktdatenmarketing-Team.