Zielstellung
- Steigerung der Conversion-Anzahl und somit des Umsatzes der Top-Artikel bzw. Bestseller des Online-Shops
- Steigerung der Conversion-Anzahl und somit des Umsatzes der „Low Seller“-Artikel des Online-Shops
Ausgangslage
Das maschinelle Lernen bzw. der hinter den Google Ads PMax-Kampagnen stehende Optimierungsalgorithmus tendiert dazu, v.a. Produkte mit bisher sehr guter Konvertierung bzw. Performance auszuliefern. Aufgrund dessen werden Produkte mit schwächerer Performance oder geringerer Datenhistorie ggf. weniger stark in der Anzeigenauslieferung berücksichtigt. Dadurch können weitere potenzielle Umsätze verloren gehen.
Umsetzung
Das Ziel sollte erreicht werden, indem Artikel mit dem größten Conversion- & Umsatzvolumen in einer eigenen Kampagne (genannt „Top-Artikel Kampagne“) gesondert beworben werden sollten. Der Algorithmus sollte dadurch zum einen in der Top-Artikel Kampagne die Möglichkeit erhalten, sich mittels dieser noch mehr auf diese Bestseller-Artikel zu konzentrieren bzw. diese weiter zu pushen.
Kriterien für die Definition der Top Artikel waren:
- Kontinuierliche Verfügbarkeit in den letzten 12 Monaten
- Zukünftige Gewährleistung der Verfügbarkeit der Artikel
- Größtes Conversion- & Umsatzvolumen über den gesamten Zeitraum hinweg
- Unabhängigkeit von saisonalen Schwankungen
Dafür wurde die Artikel-Performance der letzten 12 Monate betrachtet, nach höchsten Umsatz- und Conversion-Volumen sortiert und zuletzt anhand der internen Shopdaten des Kunden noch einmal verifiziert.
Am Ende konnten über 70 Artikel definiert werden, die mittels eigener Google Ads Performance Max-Kampagne beworben wurden.
Um Überschneidungen zwischen den Kampagnen zu verhindern, wurden die Top-Artikel im Umkehrschluss in der anderen Kampagne (genannt „Low-Seller-Kampagne“) ausgeschlossen. Der Algorithmus der Low-Seller-Kampagne hatte somit die Möglichkeit, auch bisher weniger ausgelieferte Artikel zu pushen, ohne dass diese durch die gute Performance der Bestseller quersubventioniert werden.
Letztendlich gab es im getesteten Performance-Max-Setup somit eine Top-Artikel- sowie eine Low-Seller-Kampagne.
Nebenbedingungen
Für das Konto bzw. die Kampagnen in diesem Case gab es eine KUR-Vorgabe von 10 %, welche nicht überschritten werden sollte.
Zudem wurde der Beginn des Tests von einer Rabatt-Aktion im Online-Shop unterstützt bzw. begleitet (Juni und Juli).
Zeitraum
Testzeitraum von 06/2024 – bis 10/2024
Ergebnisse
Dargestellt sind hier die relativen Änderungen zwischen dem ersten Monat des Tests (Juni) und dem letzten Monat (Oktober).
Performance-Entwicklungen der Top-Artikel:
- +35% Klicks
- +33% Conversions
- +16% Umsatz
- +47% Kosten
Performance-Entwicklungen der Low-Seller-Artikel:
- Klicks: +18%
- Conversions: +25%
- Umsatz: +29%
- Kosten: +20%
Im Anschluss ist grafisch auch noch einmal die Entwicklung der wichtigsten Metriken über alle Monate des Testzeitraum hinweg zu finden inkl. des bisherigen Jahresverlaufs.
Top Artikel:


Low-Seller:


Fazit
Durch die ergänzte Top-Artikel Kampagne konnte die Zielstellung, den Traffic auf die vorab definierten Top-Artikel zu erhöhen und die Verkäufe dieser weiter zu steigern, erfüllt werden.
Gleiches gilt auch für die Low-Seller-Artikel. Durch den Ausschluss der Top-Artikel in der Low-Seller-Kampagne war der Algorithmus in dieser gezwungen, die zuvor weniger ausgelieferten Artikel nun deutlich häufiger auszuliefern und den in die neue Top-Artikel-Kampagne „verschobenen“ Umsatzanteil auszugleichen und sogar weiter zu steigern.
Analog zum Traffic-Wachstum stiegen in beiden Kampagnen auch die Kosten, welche jedoch in Relation zum generierten Umsatz im Ziel-Korridor gehalten werden konnten (KUR-Vorgabe von 10%).
Der 4-monatige Test wurde in den ersten beiden Monaten durch eine Rabatt-Aktion unterstützt. Doch auch nach Beendigung der Aktion Ende Juli konnte weiterhin ein Umsatzwachstum erzielt werden, was für die Nachhaltigkeit des dargelegten Kampagnen-Settings spricht.
Autor: Niklas Hammer
Veröffentlichung: 28.03.2025