Data Science in Google Ads: Praktische Toepassingen Voor Betere Campagneprestaties

Data science klinkt misschien als iets voor nerds in witte jassen, maar voor adverteerders met Google Ads en Google Shopping is het gewoon een praktische aanpak om betere beslissingen te nemen. In dit artikel geven we enkele voorbeelden ter inspiratie hoe je data science toepast op je campagnes.

Wat is data science eigenlijk?

Data science is het verzamelen, analyseren en interpreteren van data om patronen te ontdekken en voorspellingen te doen. Voor Google Ads betekent dit concreet: welke producten verkopen goed, welke zoekopdrachten leveren conversies op, en waar lekt je budget weg?

Het verschil met gewoon je cijfers bekijken? Data science kijkt niet alleen naar wat er gebeurt, maar ook naar waarom het gebeurt en wat er waarschijnlijk gaat gebeuren.

Budget verdeling op basis van voorspellingen

Een van de meest praktische toepassingen is het voorspellen van seizoensinvloeden. Door historische data te analyseren, kun je patronen ontdekken die verder gaan dan “de decembermaand is druk”.

Neem bijvoorbeeld een webshop in tuinartikelen. Door data van de afgelopen jaren te analyseren, ontdek je mogelijk dat barbecues niet alleen in mei en juni goed verkopen, maar ook halverwege september nog een piek hebben. Met die kennis kun je je budgetverdeling over het jaar anders indelen en niet te vroeg stoppen met adverteren op deze productgroep.

In Google Ads kun je dit toepassen door:

• Campagnebudgetten maandelijks aan te passen op basis van historische conversiepieken
• Biedstrategieën per seizoen te variëren
• Productgroepen die seizoensgebonden zijn tijdig op te schalen of af te schalen

Productprestaties analyseren met clustering

Binnen data science bestaat er een techniek die clustering heet. Dit betekent dat je producten groepeert op basis van vergelijkbare kenmerken. Voor Google Shopping is dit interessant omdat je zo patronen ontdekt die niet meteen voor de hand liggen.

Stel je hebt een assortiment van 5000 producten. In plaats van te kijken naar individuele producten, kun je ze clusteren op basis van:

• Gemiddelde orderwaarde en conversieratio
• CTR en CPC
• Marge en advertentie-uitgaven

Dit levert je bijvoorbeeld drie clusters op:

1. Lage marge, hoog volume (populaire producten waar je weinig aan verdient)
2. Hoge marge, laag volume (niche producten met goede winstgevendheid)
3. Gemiddelde marge, gemiddeld volume (je stabiele basis)

Met deze inzichten pas je je biedstrategie aan per cluster. Producten in cluster 1 krijgen een lagere maximum CPC om je marge te beschermen. Cluster 2 krijgen juist een hoger bod omdat elke verkoop veel oplevert.

Afwijkingen detecteren voordat ze impact hebben

Data science helpt je om afwijkingen vroegtijdig te spotten. Denk aan een product dat normaal gesproken 20 conversies per week haalt, maar opeens maar 5 conversies oplevert. Dit kan komen door:

• Een prijswijziging in je feed die niet goed is doorgevoerd
• Een concurrent die jouw positie heeft overgenomen
• Technische problemen op de productpagina
• Voorraadproblemen die niet in je feed zijn verwerkt

Door deze afwijkingen geautomatiseerd te detecteren met scripts of externe tools, los je problemen op voordat ze je een hele week omzet kosten. In Google Ads kun je dit doen met:

• Google Ads scripts die dagelijks je data controleren
• Alerts in Google Analytics die waarschuwen bij sterke dalingen
• Regelmatige checks in Merchant Center via de diagnostische gegevens

Attributie modellering met data

Niet elke klik leidt direct tot een conversie. Iemand klikt vandaag op je advertentie, overmorgen komt hij terug via een merk-zoekopdracht en koopt dan pas. Welke advertentie krijgt de toekenning?

Google biedt verschillende attributiemodellen aan, maar met data science kun je een eigen attributiemodel bouwen dat past bij jouw klantreis. Door te analyseren hoeveel touchpoints gemiddeld nodig zijn en welke rol elke campagne speelt in die klantreis, maak je bewustere keuzes over waar je budget naartoe gaat.

Voor de meeste adverteerders is het data-driven attributiemodel van Google al een grote verbetering ten opzichte van het standaard last-click model. Dit model gebruikt machine learning om de waarde van elk contactmoment te bepalen.

Voorspellen van conversiekansen per zoekopdracht

Door historische data te analyseren, kun je voorspellen welke zoekopdrachten de hoogste conversiekans hebben. Dit gaat verder dan alleen kijken naar de conversieratio van het verleden.

Data science modellen kunnen rekening houden met:

• Tijdstip van de dag
• Apparaattype
• Geografische locatie
• Combinatie van zoekwoorden
• Seizoen en weersinvloeden

Met deze voorspellingen pas je je biedstrategie dynamisch aan. Een zoekopdracht die op maandagochtend een lage conversiekans heeft, krijgt een lager bod dan diezelfde zoekopdracht op zondagavond als blijkt dat dan de conversiekans veel hoger ligt.

Customer lifetime value (CLV) voorspellen

De waarde van een klant stopt niet bij de eerste aankoop. Data science helpt je om de customer lifetime value van klanten te voorspellen op basis van hun eerste aankoop.

Ontdek je bijvoorbeeld dat klanten die als eerste product een specifiek item kopen gemiddeld drie keer terugkomen en in totaal €500 uitgeven? Dan kun je voor dat product een hogere CPA accepteren dan je marge op de eerste aankoop toestaat.

Dit toepas je in Google Ads door:

• Waarde per conversie aan te passen op basis van voorspelde customer lifetime value
• Remarketing campagnes op te zetten voor klanten met hoge voorspelde customer lifetime value
• Biedstrategieën te baseren op de totale klantwaarde in plaats van alleen de eerste aankoop

Datafeedoptimalisatie met tekstanalyse

Data science kan ook ingezet worden voor het optimaliseren van je productfeed. Door tekstanalyse toe te passen op je product titels kun je achterhalen welke woorden en woordcombinaties leiden tot hogere CTR en conversieratio.

Stel je verkoopt sportschoenen. Door te analyseren welke titels het beste presteren, ontdek je mogelijk dat titels met specifieke maatgegevens (“maat 42-43”) beter converteren dan algemene titels. Of dat het vermelden van de kleur vooraan in de titel leidt tot een hogere CTR.

Met deze inzichten optimaliseer je systematisch je hele feed, niet op basis van aannames maar op basis van wat de data laat zien.

Aan de slag met data science

Je hoeft niet meteen een data scientist in dienst te nemen. Begin klein:

1. Verzamel voldoende data: Zorg dat je conversietracking goed staat en dat je minimaal enkele maanden data hebt
2. Start met eenvoudige analyses: Bekijk patronen in je bestaande data, bijvoorbeeld per dag van de week of per productcategorie
3. Gebruik de tools die Google biedt: Performance Max en slimme biedstrategieën gebruiken al machine learning en data science principes
4. Bouw kennis op: Je hoeft geen programmeur te zijn, maar basiskennis van statistiek helpt bij het interpreteren van data
5. Test en leer: Probeer voorspellingen uit en kijk of ze kloppen, verfijn je aanpak op basis van de resultaten

Data science is geen wondermiddel

Data science lost niet alle problemen op. Je hebt nog steeds gezond verstand nodig, kennis van je producten en inzicht in je markt. Data science is een hulpmiddel dat je helpt om betere beslissingen te nemen, geen vervanging voor strategisch denken.

Ook vraagt het tijd en toewijding om data science goed toe te passen. Voor veel adverteerders is het realistischer om te beginnen met de machine learning functionaliteiten die Google al aanbiedt in plaats van zelf complexe modellen te bouwen.

Hulp nodig met data-gedreven campagnebeheer?

Wil je weten hoe je data science praktisch toepast op jouw Google Ads en Google Shopping campagnes? Of heb je wel de data maar niet de tijd of kennis om er iets zinvols mee te doen? Gianluigi en Mark denken graag met je mee over hoe je data beter kunt inzetten voor betere campagneprestaties.