Door: Jasper
De beste retailers zijn steeds op zoek naar efficiëntere manieren om te adverteren. Want hoewel het noodzakelijk is om nieuwe klanten binnen te halen, wil je er wel voor zorgen dat elke euro die je uitgeeft jouw content bij het juiste publiek bezorgt. Als je zelf op zoek bent naar een nieuw product, begint je zoektocht bijna altijd bij Google. Het is dan ook niet gek dat bijna al onze klanten via Google adverteren.
Na het ontwikkelen van je campagnes zul je goed moeten bijhouden hoe deze presteren, want je betaalt uiteindelijk voor elke klik of impressie. Google heeft hier een overzichtelijk dashboard voor ontwikkeld, dat je waarschijnlijk zelf al gebruikt voor het monitoren van je advertenties. Om vervolgens je eigen analyses uit te voeren op al deze data, moet je deze data steeds handmatig exporteren via CSV bestanden. Vervolgens zou je deze data in almaar groter wordende CSV’s kunnen combineren, om ze daarna in te laden in een analysetool als PowerBi. Dit neemt vaak flink wat tijd in beslag. Je zult ook van tijd tot tijd bestanden moeten opschonen en back-up’s moeten maken.
Google Ads data centraliseren in mijn datawarehouse
Google biedt echter ook een alternatief: je kunt je eigen performance data namelijk ook met een zelfgemaakte pipeline automatisch ontsluiten via de API. Deze automatische ontsluiting haalt dan maandelijks voor elke onderdeel een aantal belangrijke metrieken op.
Deze data wordt automatisch opgehaald en opgeslagen op een centrale plek, je data warehouse. Hier kun je de data van Google Ads eenvoudig combineren met andere bronnen, bijvoorbeeld van andere kanalen zoals Bing, Pinterest of Meta. Zo kun je eenvoudig zien welke advertenties op welke kanalen de meeste exposure of conversies genereren. Zo kun je ervoor zorgen dat je elke euro optimaal besteedt.
Verdere verwerking
Daarnaast kun je bij het analyseren ook gebruik maken van andere automatische ontsluitingen. Denk bijvoorbeeld eens aan KNMI data, die wellicht kan verklaren waarom je advertentie het heel goed deed in die ene week (toen iedereen binnen zat vanwege de regen) en minder in de week daarna (toen iedereen op het strand lag). Zo kan het ook zijn dat je advertenties doorgaans het meeste publiek in de avond genereren. Maar aangezien dat het enige droge moment van de dag was, je resultaten op (on)verklaarbare manier toch tegenvallen.
Je zult zien dat als je je datastroom goed op orde hebt, je niet langer wordt beperkt door processen, maar door welke vormen van analyse je kunt bedenken!