Nettivaatekaupan Google-mainontaan merkittävä parannus – Malliesimerkki oikeanlaisesta hakutarkoitukseen vastaamisesta

Aloitimme tammi-helmikuun vaihteessa yhteistyön vaatealan yrityksen kanssa. Yrityksen Google-mainonnassa ei ole sinänsä ollut mitään vialla, mutta yrittäjä halusi ulkoistaa mainonnan ajanpuutteen vuoksi ulkopuolisiin käsiin. Projektista otti kopin toinen yrittäjistämme, Mikko Lintunen, joka toimii talossamme Google-mainonnan asiantuntijana.

Mikko kertoo alkuasetelmasta seuraavaa: ”Mainostili oli rakennettu perinteisellä tavalla niin, että yhteen mainosryhmään oli laitettu runsaasti erilaisia avainsanoja. Jo tämän perusteella oli nähtävissä, että mainostilin suorituskykyä pystytään parantamaan, sillä tällä tyylillä rakennetulla mainostilillä ei pystytä vastaamaan hakijan hakutarkoitukseen.”

Hakijan hakutarkoitukseen vastaaminen on Google-mainonnan tärkeimpiä perusperiaatteita. Se mainostaja voittaa, joka pystyy mainoksessaan puhuttelemaan tietoa etsiviä mahdollisimman relevantilla mainoksella, ja lisäksi vielä ohjaamaan nämä kävijät mahdollisimman relevantille laskeutumissivulle. Googlea käyttävälle on siis näytettävä mainos tarkalleen siitä aiheesta, josta hän etsii tietoa, ja lisäksi tämä kävijä on ohjattava aihetta käsittelevälle laskeutumissivulle (laskeutumissivu = verkkosivu, jonne mainoksia klikanneet päätyvät).

Mainontaa kannattaa lähteä kehittämään aina niin, että verkkokaupan kautta tuleviin myynteihin ei tule mainostilin ylläpitäjän vaihtuessa mitään suurempaa droppia. Tästä syystä aiemmista kampanjoista luotiin tarkat kopiot Google Adsin kampanjaluonnosten ja -kokeilujen avulla (Drafts and Experiments). Ominaisuuden avulla voidaan verrata kahden eri kampanjan suorituskykyä keskenään ja toteuttaa näin hallittuja A/B-testejä. Ohjasimme alkuperäiselle kampanjalle 50% budjetista ja uudelle kampanjalle saman 50%. Mainonnan kohdennus pidettiin avainsanojen osalta samana, mutta tilille luotiin noin kymmenkertainen määrä mainoksia ja mainosryhmiä. Näin mainoksista saatiin sellaisia, että niillä pystyttiin puhuttelemaan mahdollisimman tarkasti erilaisia hakusanoja käyttäviä ihmisiä.

”Tarkempien mainostekstien lisäksi yksi tärkeimmistä muutoksista oli harkitumpi laskeutumissivujen käyttö. Aiemmin kaikki mainokset olivat ohjanneet samalle laskeutumissivulle. Uudessa kampanjassa kaikki avainsanat käytiin läpi ja liikennettä alettiin ohjata usealle eri laskeutumissivulle hakijan hakutarkoituksen mukaan. Esimerkiksi farkkuihin liittyvät hakusanat ohjasivat muutoksen jälkeen neljälle eri laskeutumissivulle aiemman yhden sijaan. Uusilla mainoksilla pyrittiin näin vastaamaan hakijan hakutarkoitukseen mahdollisimman hyvin”, Mikko kertoo yhdestä tilin suorituskykyyn vaikuttaneesta avainmuutoksesta.

Hakutarkoitukseen vastaamisen tärkeyden voi nähdä myös kokeilun tuloksista: mainonnalla saatiin aikaan 12 myyntitapahtumaa, joista 11 tuli uusien kampanjoiden kautta. Kokeilu oli toteutettu Google Adsin kokeilutyökalun avulla, joten molemmat kampanjat saivat tasan saman verran näkyvyyttä ja mainosrahaa, joten tulos on täysin vertailukelpoinen. Käytämme johtopäätösten teossa apuna p-arvoa, joka on tilastollisessa analyysissa käytetty todennäköisyyttä kuvaava arvo. Kyseisessä tapauksessa p-arvo oli 0,004, joka tarkoittaa sitä, että on ainoastaan 0,4 % mahdollisuus, että lopputulos olisi sattumaa. Normaalisti käytämme rajana p-arvoa 0,05 eli 5 % rajaa.

Mainosbudjetti jakaantui tasaisesti molemmille kampanjoille, joten vanhat kampanjat olisivat saattaneet samassa ajassa kerätä vain 2 myyntitapahtumaa, jos mainontaa ei olisi lähdetty kehittämään. Uudet kampanjat olisivat taas täydellä budjetilla voineet kerätä 22 myyntiä. Kyseinen lopputulos, jonka tuoma lisäarvo pitkässä juoksussa on kymmeniä tuhansia, saatiin aikaan vain reilussa parissa viikossa. Miten tästä eteenpäin?

”Noudatamme työssämme jatkuvan kehityksen periaatetta. Vanhat kampanjat pysäytettiin kokeilun jälkeen, jonka jälkeen tilille jäi aktiiviseksi vain uudet kampanjat. Välittömästi muutoksen jälkeen teimme kuitenkin kokeilutyökalun avulla uudet testikampanjat. Tällä kertaa kokeilemme Googlen koneoppimiseen pohjautuvaa hintatarjousstrategiaa tällä hetkellä käytössä olevaa manuaalista hintatarjousstrategiaa vastaan.”

Testattavaa ja parannettavaa riittää siis pitkälle tulevaisuuteen – ja tilin suorituskykyä pystymme aivan varmasti tästä vielä kehittämään.