Slimmer adverteren met het Productscore Model

Slimmer adverteren met het Productscore Model: zo bepaal je automatisch je budgetten in Google Ads

In de nieuwste aflevering van Marketing Inside schuift Social Ads Specialist Esther aan bij host Robert Hoekstra. Het onderwerp: het Productscore Model binnen Google Ads en hoe je hiermee automatisch de juiste budgetten toewijst aan je campagnes. Door slim gebruik te maken van data en automatisering helpt dit model webshops om efficiënter te adverteren en betere resultaten te behalen.

Wat is het productscore model

Het Productscore Model is een slimme methode om binnen Google Shopping-campagnes producten automatisch te prioriteren op basis van een totaalscore. Deze score wordt opgebouwd aan de hand van verschillende factoren, zoals het aantal verkopen, het aantal klikken, zoekvolume, winstmarge en verkoopprijs. Door producten met een hogere score ook meer advertentiebudget te geven, zorgt het model voor een optimale inzet van middelen.

Om dit model toe te passen maakt Esther gebruik van de tool Channable. Deze tool helpt bij het beheren van productfeeds en maakt het mogelijk om geautomatiseerde regels in te stellen op basis van data. Hierdoor kun je realtime inspelen op veranderingen in voorraad, populariteit of prijs.

Praktijkvoorbeeld: een kledingwebshop

Esther deelt een concreet voorbeeld van een klant met een grote kledingwebshop. Door de inzet van het Productscore Model konden zij efficiënt omgaan met producten die bijvoorbeeld slechts in één maat beschikbaar waren. Deze kregen automatisch een lagere prioriteit, omdat ze voor minder mensen relevant zijn. De productdata wordt dagelijks bijgewerkt, waardoor het systeem voortdurend inspeelt op de actualiteit.

"Met het Productscore Model kun je meer uit je Ads halen."

Campagnestructuur op basis van prioriteit

De totale productscore wordt vertaald naar drie prioriteitsniveaus: laag, middel en hoog. In Google Ads worden hier vervolgens drie aparte campagnes voor opgezet. Producten met hoge prioriteit krijgen een groter budget, terwijl producten met lage prioriteit minder budget ontvangen, maar wel een hogere target ROAS. Zo wordt zowel branding als rendement geoptimaliseerd.

Blijven testen en optimaliseren

Hoewel het model grotendeels geautomatiseerd werkt, blijft optimalisatie belangrijk. Esther vertelt hoe ze het model uitbreidt met retourdata en zelfs customer lifetime value om de scores nog verfijnder te maken. Ook benadrukt ze dat elke webshop uniek is en dat het belangrijk is om vooraf goed te bepalen welke factoren meewegen in het model.

"Optimalisatie en testen is nog steeds essentieel."

Advies voor ondernemers

Esther merkt dat veel ondernemers in eerste instantie terughoudend zijn om te investeren in zo’n model. Toch raadt ze aan om altijd te blijven testen. Door iteratief te werk te gaan kun je ontdekken wat werkt en waar nog kansen liggen. Ondernemers die nu niet innoveren lopen het risico achter te raken op de concurrentie.

Resultaten

Dankzij het model is de budgetverdeling bij de kledingwebshop veel efficiënter geworden. Meer budget gaat naar producten die ook echt goed verkopen, terwijl minder succesvolle producten automatisch worden teruggeschaald. Het resultaat: meer omzet en rendement zonder extra kosten.

Het laat zien hoe belangrijk een heldere merkpositionering is – en dat authenticiteit loont.

Blijf bij met Brandmerck

AI ontwikkelt razendsnel, offline blijft verrassend sterk, en merken die durven kiezen, winnen terrein. Als marketeer is het belangrijk om te blijven experimenteren, maar altijd trouw te blijven aan je merkverhaal. Heb je hulp nodig om bij te blijven? Dan staan onze specialisten voor je klaar. Neem vooral contact met ons op. Wij informeren je graag over de mogelijkheden tijdens een vrijblijvend bakje koffie.