Google Shopping Agentur für E-Commerce Erfolge – Optimierung und Skalierung leicht gemacht
Die Google Shopping Agentur für etablierte E-Commerce-Unternehmen:
Als erfolgreicher Onlineshop mit sechsstelligen Monatsumsätzen kennen Sie die Herausforderung: Wie skalieren Sie Ihre Google Shopping Kampagnen effizient, ohne die Profitabilität zu gefährden? Wir sind darauf spezialisiert, etablierte E-Commerce-Unternehmen beim profitablen Wachstum auf das nächste Level zu begleiten.
Unsere Expertise für Ihren Erfolg:
- Skalierungs-Know-how: Bewährte Strategien für Shops mit 100.000€+ Monatsumsatz, die nachweislich ROAS und Marktanteile steigern
- Datengetriebene Optimierung: Fortgeschrittene Bid-Strategien, Feed-Optimierung und Performance-Max-Kampagnen für maximale Effizienz
- Dediziertes Account Management: Persönliche Betreuung durch Senior-Experten, die große Budgets und komplexe Sortimente meistern
Profitieren Sie von einem Partner, der die Komplexität großer Produktkataloge versteht und Ihre Wachstumsziele mit messbaren Ergebnissen unterstützt.
Unsere Leistungen: Google Shopping Optimierung für Ihren Onlineshop
Lesen Sie mehr über unsere Kunden im SEA
Case Study: Premium Wasserfilter E-Commerce
Ein etablierter Spezialist für Wasseraufbereitung mit über 25 Jahren Markterfahrung suchte nach Wegen, seine Online-Präsenz zu stärken. Als familiengeführtes Unternehmen mit Direktvertriebsmodell stand der Anbieter vor der Herausforderung, in einem stark umkämpften Markt gegen große Handelsplattformen und aggressive Haustürgeschäfte zu bestehen. Mit einem breiten Sortiment von Osmoseanlagen über Wasserspender bis zu spezialisierten Filtersystemen galt es, die richtige Zielgruppenansprache zu finden.
Case Study: B2B-Gebrauchtwagen-Auktionsplattform
Eine der führenden B2B-Auktionsplattformen für Gebrauchtwagen in Europa mit über 35 Jahren Markterfahrung. Das Unternehmen betreibt bundesweite Auktions- und Logistikzentren und vermarktet täglich Fahrzeuge an registrierte Händler aus ganz Europa. Die mehrsprachige Plattform bedient verschiedene Auktionsformen: Live-, Online- und Netlive-Auktionen.
Case Study: Spezialhersteller für Bioenergetische Geräte
Ein etabliertes deutsches Familienunternehmen aus dem Bereich bioenergetischer Systeme stand vor der Herausforderung, in einem hochspezialisierten und regulatorisch anspruchsvollen Markt zu wachsen. Das seit 1994 bestehende Unternehmen produziert wartungsfreie Geräte zur energetischen Harmonisierung und bedient eine sehr spezifische Zielgruppe aus Heilpraktikern, Therapeuten und spirituell Interessierten weltweit.
Case Study: Spezialisierter Möbelhersteller im E-Commerce
Ein deutscher Matratzenhersteller mit jahrzehntelanger Tradition im Direktvertrieb stand 2019 vor der Herausforderung, sich in einem hart umkämpften Online-Markt gegen große Matratzen-Startups und etablierte Händler durchzusetzen. Das Unternehmen verfügte über einzigartige Kompetenzen in der Maßanfertigung für Sonderlösungen (Wohnmobile, Boote, individuelle Formen), nutzte diese USPs jedoch nicht systematisch für die digitale Kundengewinnung.
Case Study: Automotive Recruiting – Revolutionierung der Personalakquise im Automobilsektor
Case Study: Automotive Recruiting – Revolutionierung der Personalakquise im Automobilsektor
Case Study: Motorrad-Ersatzteile E-Commerce
Ein deutscher Großhändler für Motorrad- und Roller-Ersatzteile mit Fokus auf kompatible Alternativen zu Originalteilen. Das Unternehmen bedient primär B2B-Kunden wie Werkstätten, Händler und Tuner, aber auch Endverbraucher über einen umfangreichen Online-Shop mit integrierter Fahrzeugdatenbank.
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Effiziente Zusammenarbeit: Schritt für Schritt zu Google Shopping Erfolg
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Optimierung von Google Shopping Feeds mit OpenAI’s ChatGPT: Ein umfassender Leitfaden
Im hart umkämpften E-Commerce-Markt sind qualitativ hochwertige Produktdaten entscheidend für den Erfolg. Eine präzise Darstellung der Produktdetails verbessert nicht nur die Sichtbarkeit in Suchmaschinen, sondern auch das Kauferlebnis der Kunden. Doch die Erstellung und Pflege dieser Daten kann besonders in Branchen mit schnellem Produktwechsel und kleinen Stückzahlen eine Herausforderung darstellen. Hier kommt die
Stündliche Updates für das Google Merchant Center
In diesem Beitrag stellen wir ein Google Ads Script vor, das die Aktualisierung von Merchant Center Feeds auf einer stündlichen Basis ermöglicht. Dieses hilfreiche Tool optimiert die Aktualität der Produktdaten in Shopping-Kampagnen, verbessert das Budgetmanagement und steigert die Skalierbarkeit von Feed-Importen.
Tutorial: ChatGPT mit Google Spreadsheets für Produkttexte
Nutze Du ChatGPT, um schnell und einfach Text automatisiert zu erstellen. Mit Google Spreadsheets kannst Du es nutzen, um Produkttexte, Meta-Titel und Meta-Beschreibungen anhand von Produktdaten zu generieren, aber auch für Daten aus WebCrawlern und anderen Analysetools. Nutze die Vorlage im Artikel um schnell und einfach Produkttexte anhand Deines Produktfeeds zu erstellen. Wie funktioniert
Neue Produkte im Google Merchant Center automatisch labeln
Wenn im Merchant Center des Kunden viel Bewegung ist, gehen neue Produkte manchmal unter. Diese können aber eventuell ein hohes Potenzial haben und saisonal wichtig sein. Bei manchen Kunden kann es also relevant sein, alle Produkte, die neu im Merchant Center sind in eine eigene Kampagne zu gliedern, damit sie dort mit abgegrenztem Budget die Performance besser entwickeln können. Damit die Kommunikation nicht einem statischem Haken der Warenwirtschaft des Kunden überlassen wird, haben wir eine Lösung entwickelt, welche die Produkte mit einem "neu" label versieht, wenn ihr Merchant Center "creationDate" nicht älter als z.B. 30 Tage ist.
Datastudio Report: Produkte im Merchant Center mit BigQuery analysieren
Wer kennt das nicht im Agenturalltag? Der Onlineshop eines Kundens publiziert neue Produkte aber in der Ads Agentur hat das keiner mitbekommen, weil die Verantwortlichen für Produktpflege nicht regelmäßig mit den versch. Agenturpartnern Kommunizieren. Am Ende werden solche Produktneuheiten dann beiläufig auf dem nächsten Performance-Review Meeting erwähnt. Weil wir diesen
Google Merchant Center Daten zu BigQuery übertragen (BigQuery Data Transfer Service)
In BigQuery steht ein automatischer Datentransfer für Google Merchant Center Daten zur Verfügung. Leider hat dieser Service das Problem, dass dieser Connector nicht für die Conent API for Shopping v2.1 angepasst wurde. Somit ist der dort generierte Datenbestand lückenhaft und nur bedingt verwendbar. Dieser Artikel zeigt wie die Importfunktion