Une nouvelle étude de DataFeedWatch a révélé un certain nombre de tactiques d'optimisation des flux de produits des e-commerçants afin d’augmenter les performances de leurs campagnes - et où ils se trompent.
Chez Adenlab nous avons aussi analysé l’ensemble des flux et les erreurs identifiées dans les Merchant Center de nos clients pour comparer l'étude de DataFeedWatch et les flux que nous gérons.
Un des premiers constats de l’étude est lié à l'approvisionnement de vos produits. En effet, depuis le début de la pandémie, les problèmes de chaîne d'approvisionnement ont semé la panique chez les e-commerçants.
En moyenne, 16% des produits sont en rupture de stock et ne peuvent être achetés par les internautes. À l'inverse, ce sont 39,40 % de ruptures de stock chez les e-commerçants français, touchés en début d’année 2022 par la propagation d'Omicron une inflation plus élevée que prévue. Il existe également de grandes disparités entre les zones géographiques. L'Amérique latine a connu l'un des niveaux de disponibilité des stocks les plus bas.
Ces statistiques de DataFeed Watch se basent sur les informations de 4,5 millions de produits, 15 000 e-commerces et plus de 60 pays.
En conclusion de ce rapport nous avons identifié des tendances et des erreurs courantes ainsi que des optimisations que vous pouvez appliquer à votre propre flux Google Shopping.
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Quelles sont les 4 erreurs les plus fréquentes dans les flux Google Shopping ?Les erreurs les plus courantes incluant souvent des données manquantes ou incorrectes et des attributs mal formatés. Ses informations sont remontées dans les rapports et diagnostics du Merchant Center de Google.
Il est donc très important de consulter régulièrement votre compte Merchant Center.
Les informations sur l’expédition de vos produits sont responsables de 23,49 % de tous les refus de vos produits par Google Shopping (Merchant Center).
L'expédition est l'aspect le plus gênant de la configuration des données produits.
Les erreurs les plus courantes sont :
Les problèmes d'attributs d'image sont responsables de 20,32 % de tous les refus. Les principales erreurs sur les images incluent :
Les problèmes de GTIN représentent 5,5% d'erreurs.
L'envoi de valeurs GTIN incorrectes ou l'omission totale de GTIN représentent un peu plus de 5 % des erreurs.
25,82 % des titres sur les annonces et produits sur Google Shopping dépassent les 70 caractères.
Cela à un impact sur les informations affichées pour l’internaute, car ce même titre est alors coupé dans l'annonce.
Dans Google Shopping, les titres de produits ont un nombre total de caractères de 150, mais sont coupés après 70 caractères. Étant donné que 25,82 % des titres des fiches Shopping dépassent 70 caractères, des informations importantes risques de ne pas être visibles.
L'étude de DataFeedWatch nous a particulièrement intéressés et nous avons voulu comparer ses données avec les données des comptes sur lesquels nous travaillons chez Adenlab.
En effet, l'étude de DataFeedWatch analyse un grand nombre de marchands et de produits. Elle mentionne 4,5 millions de produits pour 15 mille marchands
Alors, commençons par un comparatif de nos comptes et ceux analysés par Datafeedwatch :
DataFeedWatch : 4,5 millions de produits => 15 mille marchands : soit 300 produits par marchand
Adenlab : 425 mille produits => 40 marchands actifs : 10 625 produits par marchand
Bien entendu, certains comptes ont beaucoup plus de produits que d’autres, mais le fait est que nous travaillons sur des catalogues plus importants.
Voyons dans les grandes lignes le taux de produit refusé :
Pour cette analyse, nous avons fait le choix de trier le classement des erreurs par le nombre d'articles concernés (et non pas par comptes affectés, qui aurait aussi eu du sens)
La plupart des e-commerçants utilisent des tactiques de flux pour augmenter les performances de leurs campagnes. Lorsqu’ils font de la publicité sur plusieurs canaux, différentes données de flux peuvent être requises, ce qui augmente la probabilité que les annonceurs aient besoin d'exploiter des sources de données secondaires.
Que vous créiez de nouveaux titres ou que vous segmentiez en fonction des "meilleures ventes" ou des marges, l'optimisation des flux de données a un effet positif sur les performances des campagnes.
Pour avoir plus d'information sur l'étude de Datafeedwatch, vous pouvez télécharger le rapport PDF complet ici . Il comprend plus d'informations sur l'état actuel des achats en ligne, y compris des conseils aux annonceurs pour optimiser et améliorer leurs flux, choisir les bonnes plateformes et les meilleures pratiques pour les campagnes publicitaires payantes.
Et pour tout ce qui est optimisation et gestion de vos flux et campagnes Shopping ou Performance Max, n'hésitez pas à nous contacter.
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