Das Feed-Management in PPC, insbesondere auf Plattformen wie google Ads und Microsoft Ads, ist für die Organisation und Aktualisierung von Produkt- oder Servicedaten von entscheidender Bedeutung. Es dient als Grundlage für Shopping-Anzeigen und stellt sicher, dass den Zuschauern relevante Ergebnisse und genaue Informationen präsentiert werden.
Mit KI-Tools wie chatgpt und Googles FeedGen können Sie Ihre Produkt- oder Servicedaten verbessern, um Ihrem Publikum relevantere und genauere Informationen zu liefern.
In diesem Artikel werden die Grundprinzipien der Produkt-Feed-Optimierung und die Möglichkeiten KI-gesteuerter Tools untersucht, einschließlich der Vorteile und Einschränkungen im Vergleich zu herkömmlichen Feed-Management-Tools.
Was ist Produkt-Feed-Optimierung?
Im Kern geht es bei der Produkt-Feed-Optimierung in PPC um die Erstellung von schlüsselwortreichen Titeln und Beschreibungen, die:
- Passen Sie Suchanfragen an.
- Informationen anzeigen.
- Kategorisieren Sie Produkte richtig.
- Fügen Sie zusätzliche Informationen wie Farbe, Größe usw. hinzu.
Bei fortgeschritteneren Optimierungen erwägen Sie auch die Optimierung von Bildern, die Anpassung von Preisen, die Verwendung von Leistungskennzeichnungen und die Durchführung von A/B-Tests.
Während die Best Practices je nach Produktkategorie variieren können, besteht ein gängiger Ansatz zur Erstellung effektiver Produkttitel in der folgenden Struktur:
Bekleidung
- Marke + Geschlecht + Produkttyp + Attribute (Farbe, Größe, Material)
Verbrauchsmaterial
- Marke + Produkttyp + Attribute (Gewicht, Anzahl)
Hartware
- Marke + Produkt + Attribute (Größe, Gewicht, Menge)
Elektronik
- Marke + Attribut + Produkttyp
Bücher
- Titel + Typ + Format (Hardcover, E-Book) + Autor
Um Produkttitel effektiv für den Online-Handel zu optimieren, finden Sie hier einige Best Practices:
- Verfolgen Sie einen kundenorientierten Ansatz.
- Denken Sie aus der Perspektive Ihrer Zielgruppe und verstehen Sie deren Einkaufsverhalten.
- Fügen Sie Schlüsselattribute in Titel ein (z. B. Farbe, Größe, Material und Spezifikationen), da Kunden diese häufig zur Verfeinerung ihrer Suche verwenden.
- Halten Sie sich an die plattformspezifischen Richtlinien, insbesondere an die strengen Google-Regeln zur Verwendung von Groß- und Ausrufezeichen.
- Verwenden Sie Daten aus Google Ads-Suchbegriffsberichten, Google Trends und Tools wie SEMrush oder Ahrefs, um leistungsstarke Suchanfragen und relevante Schlüsselwörter zu identifizieren.
- Passen Sie Ihre Titel an die Produktbranche an und berücksichtigen Sie dabei, wie Kunden in dieser Branche normalerweise suchen.
- Beziehen Sie Markennamen in Titel ein, wenn diese bekannt und relevant sind, schließen Sie jedoch weniger bekannte Marken aus, die bei Käufern möglicherweise keinen Anklang finden.
Optimierung eines Produkt-Feeds mit ChatGPT
Um mit der AI-basierten Feed-Optimierung zu beginnen, beginnen Sie mit ChatGPT.
Sie können Ihren Feed eingeben, Titel und Beschreibung optimieren und nach und nach weitere Informationen hinzufügen.
Dieser Ansatz vermittelt ein grundlegendes Verständnis der Möglichkeiten der Feed-Optimierung und ermöglicht es Ihnen, sich auf wesentliche Verbesserungen zu konzentrieren.
Sie können beliebte Plugins wie ChatGPT in Google Sheets und Docs verwenden oder App Scripts verwenden, um die ChatGPT-API auf diesem Blatt arbeiten zu lassen.
Eine Beispielabfrage könnte sein:
- „Schreiben Sie einen für Google Shopping optimierten Produkttitel mit maximal 150 Zeichen mithilfe von How to optimize your product feeds with ChatGPT and FeedGen, How to optimize your product feeds with ChatGPT and FeedGen Search Engine Land, [category], [color], [size] Und [gender].“
Der Eingabe-Feed:
Das Ergebnis:
Dies ist zwar keine Allzeit-Spitzenleistung bei der Produkt-Feed-Optimierung, aber eine Verbesserung des Eingabe-Feeds und eine gute Basis für die Arbeit.
Das Einrichten von ChatGPT + Google Sheet ist problemlos in 15 bis 30 Minuten erledigt, einschließlich der Einrichtung eines Plugins oder AppScripts auf dieser Grundebene.
Ein fortgeschrittenerer Ansatz kann spezielle Eingabefelder für Eingabeaufforderungen, Google Shopping-Richtlinien und Best Practices zur Optimierung umfassen, die ChatGPT verwenden kann.
ChatGPT ist eine kostengünstige Möglichkeit, mit der Feed-Optimierung für schnelle Titel- und Beschreibungsverbesserungen zu beginnen. Wenn Sie jedoch eine ausgefeiltere und fortschrittlichere Lösung benötigen, sollten Sie FeedGen in Betracht ziehen.
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Optimierung eines Produkt-Feeds mit Google FeedGen
Unterstützt durch die fortschrittlichen großen Sprachmodelle von Google Cloud, FeedGen ist ein Open-Source-Tool, das entwickelt wurde, um:
- Produkttitel verbessern.
- Erstellen Sie detaillierte Beschreibungen.
- Ergänzen Sie fehlende Attribute in Produkt-Feeds.
Sein Hauptzweck besteht darin, Händlern und Werbetreibenden dabei zu helfen, Qualitätsmängel in ihren Feeds mithilfe generativer KI zu erkennen und zu beheben, die auf zugängliche und anpassbare Weise präsentiert wird.
Durch die Nutzung der Vertex AI API der Google Cloud Platform bietet FeedGen sowohl Zero-Shot- als auch Fow-Shot-Inferenzfunktionen.
Insbesondere die Funktion zur Eingabeaufforderung für wenige Aufnahmen ermöglicht es Benutzern, die besten Beispiele aus ihrem Shopping-Feed zu integrieren und so die Ausgabe des Modells auf Konsistenz und höhere Qualität abzustimmen.
Dies kann weiter verfeinert werden, indem die grundlegenden Modelle mit proprietären Daten angepasst werden.
FeedGen bietet viele Vorteile, insbesondere seine Fähigkeit, Produkttitel und -beschreibungen in großen Mengen schnell zu verfeinern.
Dies ist besonders dann von Vorteil, wenn Sie auf Daten Dritter angewiesen sind, und stellt die Integrität von Titeln und Beschreibungen sicher, indem gefälschte Zusätze vermieden werden.
Darüber hinaus können Nutzer mühelos ihre bevorzugten Titel und Beschreibungen auswählen und diese in einen ergänzenden Feed umwandeln, der für die Integration in ihr Google Merchant Center bereit ist.
Die Verwendung von FeedGen kann jedoch eine Herausforderung darstellen, da hierfür die Erstellung eines Google Cloud-Projekts, die Aktivierung der Vertex-API und ein solides Verständnis von Vertex AI für maschinelle Lernvorgänge erforderlich sind.
Die Qualität des Ergebnisses hängt von der Qualität Ihrer Eingabeaufforderungen ab und erfordert Fachwissen bei der Definition der optimalen Eingabeaufforderungsbeispiele. Das Erstellen von Beispielen für jede Produktkategorie kann zeitaufwändig sein, und die sorgfältige Prüfung aller Produkte bleibt unerlässlich, um erstklassige Qualität sicherzustellen.
Derzeit wird nur Englisch unterstützt, es besteht jedoch die Möglichkeit einer Erweiterung auf andere Sprachen durch Gespräche mit Google-Vertretern.
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Was Sie bei der Arbeit mit FeedGen erwartet
Vermarkter nutzen KI zur Feed-Optimierung, um skalierbare und wertvolle Lösungen zu finden. FeedGen erfüllt diesen Bedarf und eignet sich sowohl für kleine als auch für große Futtermittel. Es ergänzt fehlende Daten und erstellt detaillierte Beschreibungen. Der Aufbau kann komplex sein, aber sein Potenzial ist enorm.
Ich habe FeedGen getestet und fand es zuverlässig. Agenturen nutzen es möglicherweise sogar für mehrere Kunden. Die Einrichtung dauert weniger als eine Stunde, aber die Auswahl der richtigen Eingabeaufforderungen kann je nach Branche und gewünschten Ergebnissen länger dauern.
Die Überwachung von FeedGen ist unerlässlich. Ich habe Fehler gesehen, die von falschen Beschreibungen bis hin zu Titeln mit fehlenden wichtigen Details reichen. Es ist wichtig, eine gute Eingabe sicherzustellen, da schlechte Daten zu schlechten Ergebnissen führen. FeedGen ist nicht perfekt.
FeedGen verfügt über ein Bewertungssystem für Produkte von -1 bis +1, um die Bewertung zu erleichtern. Dennoch empfehle ich, jedes Produkt manuell zu überprüfen. Was die Kosten betrifft, ist FeedGen erschwinglich. Größere Feeds könnten mehr kosten, kleinere Feeds sollten jedoch um die 100 $ oder darunter bleiben.
Meiner Erfahrung nach können Sie bis zu 80 % der richtig optimierten Produkte erhalten, nachdem Sie die idealen Eingabeaufforderungen und Einstellungen gefunden haben. Bis ich jedoch 80 % erreichte, brauchte ich einige Versuche.
Wenn Sie jedoch einen größeren Feed manuell optimieren oder versuchen, ihn anhand statischer Optimierungsregeln abzudecken, würden die Ergebnisse deutlich länger dauern oder schlechter ausfallen. Aus dieser Perspektive ist FeedGen bereits ein Game-Changer bei der Skalierung der Feed-Optimierung.
Vermarkter nutzen häufig Tools wie ProductsUp, Channable, DataFeedWatch und mehr, um Produkt-Feeds zu optimieren.
Mit dem Aufkommen von KI-Tools wie FeedGen stellt sich natürlich die Frage: Kann FeedGen diese beliebten Tools ersetzen?
Die klare Antwort lautet NEIN.
FeedGen eignet sich zwar hervorragend zur Verbesserung von Produktdetails, übernimmt jedoch nicht die strukturellen Aufgaben, die herkömmliche Tools übernehmen, wie zum Beispiel:
- Daten verknüpfen.
- Regeln für die Informationszuordnung einrichten.
- Arbeiten an einer umfassenderen Optimierung von Titeln und Beschreibungen.
Der ideale Arbeitsablauf könnte wie folgt aussehen:
- Nutzen Sie FeedGen, um Ihren Produkt-Feed mit Details anzureichern.
- Verlassen Sie sich dann auf ein herkömmliches Feed-Management-Tool, um alles zu organisieren und für Marketingplattformen vorzubereiten.
Grab tiefer: So richten Sie Feedregeln im Google Merchant Center ein und stellen qualitativ hochwertige Produktdaten sicher
ChatGPT und FeedGen: Ihr Tor zu gut optimierten Produkt-Feeds
KI-gesteuerte Tools wie ChatGPT und FeedGen können Ihre Bemühungen zur Produkt-Feed-Optimierung erheblich steigern und bieten Skalierbarkeit und verbesserte Datenqualität.
Diese Tools sind wertvolle Ergänzungen zu Ihrem PPC-Toolkit, es ist jedoch wichtig, ihre spezifischen Stärken und Einschränkungen zu erkennen.
Überlegen Sie, wie sie mit herkömmlichen Feed-Management-Tools zusammenarbeiten können, um die besten Ergebnisse für Ihre Werbekampagnen zu erzielen.
Die in diesem Artikel geäußerten Meinungen sind die des Gastautors und nicht unbedingt die von Search Engine Land. Die Autoren unserer Mitarbeiter sind hier aufgelistet.