Google shopping kampagner der giver flere kunder

Google shopping er en af de annonceringsmuligheder i Google der giver flest konverteringer. Det er en kanal der er kendt for at konvertere væsentligt bedre end andre i et traditionelt annonceringsmix.

Denne exceptionelle position, denne annonceringskanal har fået hænger bl.a. sammen med, at brugeren møder produktet allerede ude i Googles søgeresultat. På den led, foregår opdagelsen og den kommercielle transaktion tidligt i brugeradfærden.

Jeg hjælper med at:

  • Opsætte google shopping kampagner
  • Optimere og overvåge jeres Google shopping feed
  • forretningsstrategi og budget hænger sammen

      Bliv kontaktet

      Fortæl om din(e) udfordring(er) og få en gratis uforpligtende vurdering af hvordan de kan løses.

      shopping online

      Opsætning

      Informationerne omkring dine produkter, sendes til Google via et feed. Det er dette der sikrer at Google forstår dine produkter korrekt. Og det er også her udfordringen ligger, at Google forstår dine produkter korrekt.

      Mange formår nemlig ikke at sætte dette feed korrekt op, enten er opsætningen utilstrækkelig eller også er den mangelfyldt, hvilket i begge tilfælde påvirker jeres ROI.

      Kortsagt betaler I alt for meget for konverteringerne, hvis dette feed ikke er sat korrekt op. Jeg hjælper jer derfor med:

      • opsætning af Google Merchant Center konto
      • Sparring og hjælp til opsætning af Google Shopping Feed.
      • Korrekt konverteringssporing

      Det er derfor kritisk at din virksomhed også har en strategi for, hvordan I udnytter mulighederne på denne platform. Start dialogen i dag, og lad os få en samtale om hvordan.

      Optimering

      Selvom Google Shopping er en af de stærkeste kanaler at markedsføre sig gennem, ifht. at opnå resultater, så er det også en platform hvor det er bydende nødvendig at man løbende optimerer på den.

      Den måde dine produktannoncer bliver vist, sker nemlig ud fra dynamiske machine learning parametre som Google i sidste ende styrer selv. Vurderingen af, hvor dine produktannoncer skal vises sker derfor på baggrund af:

      • dine produkttekster
      • specifikationer
      • brugernes søgninger

      Hver måned hjælper jeg dig således med, at du får det maksimale afkast af dit annoncebudget, netop ved at sørge for at disse er optimeret korrekt.

      Graf Google Shopping

      En konsulent i øjenhøjde

      Som konsulent er jeg specialiseret i at anvende mine kompetencer i spændingsfeltet mellem IT, markedsføring, salg, big data og automatisering.

      Jeg vil gå aktivt ind, og integrere mig i jeres team, og være den katalysator I har brug for, for at succesfuldt binde IT, markedsføring, salg, big data og automatisering sammen.

      Jeg vil altid gå målrettet efter, at skabe den bedste synergi, fleksibilitet og skalerbarhed i de løsninger der løser jeres udfordringer.

      Du får derfor

      • vejledning tilpasset dine udfordringer
      • tæt personlig dialog
      • uvildig relevant rådgivning.
        Michael Rurup Andersen Digital Marketing Konsulent
        Google Shopping 02

        “Michael har lavet et fremragende arbejde for mig”

        I løbet af kort tid har jeg fået skabt nogle positive og effektive kommunikationskanaler på Facebook, Twitter og Youtube. Michael har lavet et fremragende arbejde for mig, hvilket gør at jeg kan skabe øget salg og netværk på de sociale medier.

        Thomas Grønnemark – Indkasttræner for Liverpool FC

        Google Shopping 000

        “Michael besidder stærke analytiske evner og forretningssans

        Michael besidder stærke analytiske evner og forretningssans, hvilket bevirker, at han er dygtig til at analysere på den nuværende forretningsgang og skabe nye indtægtsmuligheder, med udgangspunkt i den nuværende strategi.

        Brian Møller – Kommunal Bestyrelsesmedlem

        Google Shopping

        “yder yderst kompetent rådgivning”

        Michael Andersen yder yderst kompetent rådgivning. Hans kendskab til Google’s algoritmer og hele det tekniske møllehjul bag hjemmesider gør, at hans SEO optimering ligger niveauer over, hvad mange andre kan tilbyde.

        Rikke Hellerup Madsen – Kommunikationsrådgiver hos PressConnect

        Google Shopping

        “færdighederne til at skabe holdbare resultater”

        Michael er en stærk ressource når det kommer til formidling af viden samt har omfattende færdigheder og kompetencer inden for markedsføring gennem sociale medier og søgemaskineoptimering, dertil kommer også færdighederne til at skabe holdbare resultater.

        Mads Z. Due – Strategic Director

         

        Markedsfolks anstrengelser for at få del i en global økonomisk opvækst bliver mere præcise,
        relevante og hurtigere takket være mulighederne ved maskinlæring.

        De bedste markedsfolk bruger maskinlæring til bedre at kunne forstå, forudsige og handle på de
        problemer deres kunder har, hurtigere og mere præcist end deres konkurrenter.

        At kende til den bedste måde at lave engagerende indhold som skaber glæde hos jeres kunder, og
        at lave undersøgelser for at opbygge succesfulde strategier er bare et par af de essentielle
        områder hvor maskinlæring er i gang med at ændre hele marketingindustrien.

        Maskinlæring tager automatisering af marketing til nye højder af præcision og hastighed.
        Her kommer 10 måder hvorpå maskinlæring vil have en effekt på nutidens, og fremtidens,
        marketing.

        Men først, hvad er maskinlæring?

        Maskinlæring er et felt inden for computer videnskab som forsøger at forudsige, analysere og
        automatisere mønstergenkendelse i data.

        Sagt på en anden måde, maskinlæring bruger algoritmer til at finde mønstre i store mængder data
        som mennesker ikke kan se, og så analysere de mønstre for at finde frem til den bedste måde at
        gøre brug af de data.

        Der er fire typer af maskinlærings algoritmer: Læring under opsyn, læring uden opsyn, læring
        delvis under opsyn, og forstærket læring.

        Læring under opsyn er en type af maskinlæring, hvor et program bliver trænet via et
        foruddefineret datasæt. Baseret på den data kan programmet så komme frem til præcise
        resultater når det får ny data at arbejde med.

        Et program under opsyn vil f.eks. lære at genkende dyr efter at være blevet trænet i et datasæt af
        billeder af dyr, hvor dyrene er blevet beskrevet præcist med arten og nogle genkendelige træk.

        Læring uden opsyn er det direkte modsatte. Her bliver programmet ikke trænet i et allerede
        defineret datasæt. Programmet bliver bare fodret med data, og vil automatisk finde frem til
        mønstre og relationer i datasættene.

        En læringsalgoritme delvist under opsyn bliver trænet i en kombination af både et foruddefineret
        datasæt, og ny data. Dette virker ofte til at forbedre de dele, som ofte fejler ved de to foregående
        algoritmer.

        Forstærket læring, eller Reinforcement Learning på engelsk (RL), er en maskinlæringsteknik som
        lader et program lære i et interaktivt miljø ved at prøve sig frem, og gøre brug af resultaterne fra
        sine egne handlinger og oplevelser.

        Disse typer af maskinlæring har alle specifikke brug i marketingsverdenen. For eksempel tillader
        læring under opsyn markedsfolk til at optimere forskellige aspekter af kundeoplevelsen, imens
        læring uden opsyn lader markedsfolk optimere deres data angående kunde engagement.

        Lad os nu kigge på måder, hvor på maskinlæring vil ændre fremtidens marketing.

        Optimering af frekvensen af meddelelser

        Et af de helt store spørgsmål er, hvor mange beskeder man må sende ud til brugerne, uden at
        risikere at mange melder sig fra at modtage beskederne, og uden at få en lavere
        konverteringsrate.

        Kundernes opførsel ændres konstant, hvilket betyder at ikke to kunder er ens. Så ved at analysere
        og kategorisere kunderne for at kunne sende dem beskeder målrettet dem, vil hjælpe markedsfolk
        med at arbejde med disse forskelle.

        Takket være maskinlæring kan markedsfolk nu lettere kategorisere og analysere kundeadfærds
        data for at få mere indsigt. Den indsigt vil derefter kunne hjælpe med at præcisere indholdet som
        sendes til forskellige kunder, baseret på deres individuelle karakteristika og adfærd.

        I stedet for at sende beskeder baseret på et enkelt eksempel af tidligere adfærd, analyserer
        programmerne konstant data og indsigter, og personaliserer meddelelserne, uden at markedsfolk
        skal holde sig konstant opdateret med deres kunders adfærd.

        Maskinlæringsværktøjer revolutionerer også marketing med e-mail. Det hjælper markedsfolk til
        hurtigt at finde frem til det indhold, som bedst vil kunne føre til konversion for hver individuelle
        kunde. Derudover assisterer det med automatiserede nyhedsbreve, streamliner indholdet og
        sender indhold ud som er skabt til den enkelte.

        Fremtidens maskinlæring vil hjælpe med at løse de to problemer omhandlende manglende
        ressourcer i optimeringsfasen, og personaliserings skalerbarhed.

        Content marketing/ Brugergenereret indhold

        Nutidens kunder hungrer efter godt indhold som kan hjælpe dem med at tage informerede
        beslutninger. De er mindre modtagelige overfor traditionelle marketingsmetoder, og derfor har
        markedsfolk de sidste år ændret fokus til content marketing.

        Content marketing betyder meget, en god strategi indenfor content marketing kan føre til
        indbringende kundehandlinger.

        En undersøgelse lavet af Roper har vist, at 80% af beslutningstagere i handelshensigter foretrækker at få deres informationer omkring et muligt køb fra artikler i stedet for reklamer. 70% siger at den type indhold får dem til at føle sig tættere på brandet, imens 60% siger at indholdet hjælper dem til at være bedre informeret i købssituationer.

        Der findes utrolig meget indhold rundt omkring i det digitale landskab. Det har gjort det sværere
        for markedsfolk at nå deres kunder, som selvfølgelig har en negativ effekt på kundeengagementet.
        Samtidig stoler kunderne mindre på de traditionelle marketing salgstricks.

        De kigger i stedet på deres venner, jævnaldrende, og på andres anmeldelser for at finde ud af, om
        et brand eller produkt er det rette for netop dem. Dette er også konklusionen i en rapport fra
        Consumerist, som nævner at næsten 70% af forbrugere læner sig op af online anmeldelser før de
        gør et køb.

        Det er ikke så underligt at bruger-genereret indhold er blevet en værdifuld markedsføringstaktik
        for millioner af brands.

        Data har vist hvordan brugergenereret indhold kan øge tilliden til et brand, og styre marketing.
        63% af voksne i USA taler eller poster om produkter og services online, imens 81% læser hvad
        andre folk har lagt op omkring de produkter, hvilket gør såkaldt optjent indhold en af de mest
        indflydelsesrige former for indhold i dag.

        Præcis derfor er marketingsfolk langsomt begyndt at integrere kampagner med brugergenereret
        indhold i deres content marketing strategi.

        Denne procces kan gøres automatisk med maskinlærings værktøjer, som nemt vil kunne øge salg
        og arbejdseffektivitet, opbygge tillid hos kunden, og styrket brandets forhold til kunderne.

        Takket være maskinlæring og AI (kunstig intelligens) ændres landskabet for både almindeligt
        indhold og brugergenereret indhold i marketingsverdenen, men fremtiden er samtidig meget lys
        for marketingsfolk.

        Dette er fordi maskinlæring vil hjælpe markedsfolk med at være mere proaktive når det kommer
        til at tage kontakt til kunderne, da deres indhold vil være mere relevant.

        Derudover vil det give et boost til brandet, ved at tilbyde hyper-personligt indhold til kunderne,
        hurtigt og præcist.

        Programmatisk visning

        Programmatisk marketing er en automatiseret metode, hvor brands køber annoncepladser, og
        vælger hvilket publikum de vil have til at se annoncen.

        Maskinlæringens effekt på programmatisk marketing har gjort markedsfolk i stand til at
        identificere nogle klare kundegrupper, og derved kun målrette deres annoncer så det vil give
        genlyd.

        Med hjælp fra maskinlæring ved brands nu, præcist hvem deres kunder er, og hvad der er
        spændende for dem, hvilket gør dem i stand til at imødekomme kundernes ønsker, og derved
        overgå deres forventninger hver gang.

        Ved at bruge maskinlæringsværktøjer, vil programmatisk reklame ramme det korrekte publikum
        på det rette tidspunkt og det rette sted, og maximere investeringsafkastet samt føre til leads
        (kundeemner) af højere kvalitet.

        Derudover kan det hjælpe med at identificere hvor leads af lav kvalitet kommer fra, og justere
        hvor fokus skal lægges, for at undgå falsk traffik.

        Google Ads Script

        For mange markedsfolk kan det at analysere Google AdWords data være meget skræmmende,
        tidskrævende og forudindtaget. Google Ads scripts er en måde at programmatisk kontrollere jeres
        Google Ads data ved hjælp af simpel JavaScript i et browser-baseret udviklingsmiljø.

        Det vil sige, ved at bruge et script med hjælp fra maskinlæring kan I automatisere typiske
        procedurer eller interaktioner med data udefra. Google har en række af maskinlæringsværktøjer,
        bl.a. Responsive Search Ads, google local campaign, og google smart shopping campaign som alle
        sigter efter at hjælpe markedsfolk til at skabe mere effektive annoncer.

        Et af værktøjerne er Responsive Search Ads som bruger et reklameformat baseret på maskinlæring
        som blander, sammensætter og optimerer kreative aktiver i realtid for at vise den bedst mulige
        reklame for hver søgning.

        Takket være maskinlæring og AI, vil forbrugernes præferencer bliver tilset som aldrig før. Brands
        vil have adgang til deres kunders fremtidige behov og ønsker, i stedet for at læne sig op af
        reklamer for behov der måske allerede er blevet opfyldt.

        Forudsigende analyser

        Forudsigende analyser handler om at bruge data og maskinlæringstekniker til at forudse
        mulighederne for forskellige fremtidige resultater. Det går efter at komme udover hvad som er
        sket, og komme med det bedst mulige bud på hvad der vil ske i fremtiden.
        Dette vil hjælpe til at løse problemerne vi har med den store mængde af ustruktureret data som
        går ind og ud af den digitale sfære, som jeres firma indkapsler.
        Markedsfolk bruger nu fuldt ud maskinlæring for at iterativt at blive klogere, og lære at genkende
        mønstre ud fra data.
        Dette lader dem nemt finde skjult indsigt som kan forudsige fremtidige begivenheder ved brug af
        forskellige varianter af forudsigende analyse tekniker.
        Maskinlæringens effekt på forudsigende analyser vil forøge et brands produktivitet, reducere
        omkostninger, forbedre operationer, hjælpe med at genkende bedrageri og optimere
        marketingskampagner.

        Kundechurn

        For ethvert brand er det at vinde kunder en ting, men at holde fast i dem og få succes med at
        engagere med dem over længere tid kan være ret svært.
        Kundechurn er mængden af kunder som stopper samarbejdet med jeres brand over en periode.
        Dette er en af de største udfordringer for mange brands.
        I stedet for at læne sig op ad dyre og tidskrævende taktikker for at minimere kundechurn, kigger
        markedsfolk på maskinlæring for at løse dette problem
        Hemmeligheden bag måden at maskinlæringen griber tingene an ligger i dens forudseende natur.
        Jo hurtigere du kan forudse kundechurn, jo hurtigere kan du forhindre det.
        Med maskinlæringens modeller for indgriben, kan markedsfolk kigge på hvordan graden af
        indgriben kunne have en effekt på kundechurn og på kundens værdi i hele levetiden.
        Computer vision
        Ligesom mennesker bruger deres øjne og hjerneceller til visuelt at sanse verdenen omkring os,
        ligesådan gør computere. Computer vision er computerens evne til at se, identificere og
        processere billeder på samme måder som mennesker gør med synet.
        Væksten indenfor computer vision i de sidste år har været utrolig, og gjort spændende kapaciteter
        mulige indenfor marketing. Ifølge Tractica vil det globale marked for hardware og software som
        arbejder med computer vision stige fra $6,6 milliarder i 2015 til $48,6 milliarder årligt i 2022.
        Denne teknologi bruger maskinlæring og AI til at skanne billeder, og genkende og forstå det
        præcise indhold i billedet.
        Det er for eksempel det der foregår, når Facebook genkender din ven i et af dine fotos og spørger
        om du vil tagge ham eller hende.
        På samme måde bruger Snapchat og Instagram computer vision til at genkende bestemme dele af
        ansigtet som øjne, læber og kæbe, og bruger derefter augmented reality (AR) til at transformere
        ansigtet i realtid.
        Denne teknologi kan hjælpe brands med at identificere hvornår brands bliver nævnt, hvad der har
        en visuel effekt, produktproblemer, og kan endda spore sponsor ROI. Det hjælper også kunder
        med at finde produkter baseret på deres egne visuelle kendetegn.
        This technology helps brands by discovering and identifying when brand names are mentioned,
        visual influencers, product issues and even track sponsorship ROI. It also helps customers discover
        product based on visual traits.
        Indtil for nyligt, har det været umuligt for computere at genkende og forstå billeder. Med hjælp fra
        maskinlæring kan computere ikke bare identificere f.eks. en bil i et billede, men også hvilken
        model det er.
        Sagt på en anden måde, markedsfolk har nu muligheden for at bruge særlige billede kontekster til
        at målrette deres annoncer. For eksempel er GumGum et brand som kan vise annoncer henover
        billeder, ved at identificere hvad der er på billedet, og derved vise en relevant annonce ovenpå.

        Envision.ai, som er baseret i Montreal, arbejder på applikationer som kan gennemse utallige
        variationer af billeder og video, og matche det rette stykke medie med den rette bruger på det
        rigtige tidspunkt.
        Derudover vil annoncer i fremtiden indsamle data omkring opmærksomhed og reaktioner gennem
        computer vision, for at hjælpe til at bestemme, hvilken annonce som skal vises som den næste,
        eller hvilke dele af annoncerne som burde ændres.

        Segmenteret sammenligning
        Segmenteret sammenligning er processen hvor kunder eller besøgende bliver delt op efter
        placering, demografi, mangler, ønsker, krav, adfærd osv.
        Brands opdeler kunder for fuldt at forstå hvad de kan lide, styre forholdet med dem, forbedre
        deres tilbud af produkter og services, og for at vurdere risici. Til gengæld kan det være meget
        svært at sammenligne præstationen af et kundesegment med et andet.
        Med maskinlæringens værktøjer til segmenteret sammenlign, har man uovertruffen kapacitet til at
        få indsigt i kundesegmenter.
        Værktøjet udfører automatisk analyse på ethvert metrik for at afsløre de vigtigste karakteristika af
        målgruppen som styrer brandets nøgleindikatorer.
        Maskinlærings segmenteret sammenligningsmodeller er et effektivt værktøj når man skal
        prioritere udviklingen af nye produkter og services. Det hjælper også til at prioritere
        marketingskanaler og beskeder, og giver mulighed for at nå og engagere med hvert segment.
        Succesfuld
        Machine learning customer segmentation models are a very effective tool in prioritizing
        development of new products and services. It also helps to prioritize marketing channels,
        messages and offers to reach and engage each segment. Successful kunde segmentering er et
        essentielt værktøj for fremtidens marketing.
        Sentiment Analysis
        Teknologien bag sentiment analysis (analyse af synspunkter) involverer forarbejdningen af
        naturligt sprog, og giver en score til positive, negative og neutral tekst, og maskinlæring arbejder
        så med denne data for at komme frem til relevante trends i fremtiden.
        Ethvert brand som leder efter en høj rate af kundebevaring må implementere automatiseret sentiment
        analysis. Dette er fordi, værktøjet automatisk finder frem til den følelsesmæssige tone for at kunne
        vurdere, hvordan kunden har det med brandet, og hjælper til at finde ud af, hvilke funktioner kunderne
        synes er positive, og hvilke de synes er negative.
        Da sentiment analysis baserer resultaterne på faktorer der er fundamentalt menneskelige, står det til at
        bliver en nøglefaktor i mange forretningsbeslutninger i fremtiden.
        Når man kigger ud i fremtiden, står det klart at her er en mulighed for ægte demokrati, hvor vi kan udnytte
        visdommen af det samlede publikum, i stedet for at læne os op ad nogle få såkaldte ”eksperter”.

        En fremtid hvor enhver mening tæller, og enhver følelse har en effekt på beslutninger som skal tages.
        Konklusion
        Dagene hvor menneskelig arbejdskraft var at foretrække frem for maskinerne er ovre. Grunden
        dengang var at maskinerne var mindre præcise end mennesker.
        Men det hører fortiden til. Med maskinlæringens indtog står maskinerne til at være mere
        brugbare end mennesker i markedsføringsverdenen.
        Lige nu kan maskinlæring hjælpe brands med at øge deres produktivitet, reducere omkostninger,
        ændre på kundeengagement, og tilbyde mere og mere relevante kundeoplevelser.
        Herover har vi kun præsenteret 10 måder hvorpå maskinlæring vil have en effekt på fremtidens
        marketing og forbedre kundeoplevelsen.
        I fremtiden vil maskinlæring hjælpe til at skabe sofistikerede, målrettede, og endda hyper-
        personlige marketingstrategier.

        Ring op