Im Laufe der Customer Journey generieren Nutzer eine Vielzahl an Touchpoints. Während ausgereifte Attributionsmodelle bereits aufzeigen, welche Werbemaßnahmen bei welcher Conversion unterstützend agieren, ist diese Ebene insbesondere für E-Commerce-Unternehmen mit breiter Produktpalette oftmals nicht aussagekräftig genug, um geeignete Maßnahmen abzuleiten.
So könnten generische Suchbegriffe beispielsweise Käufe von Produkten auslösen, die mittlerweile nicht mehr im Sortiment geführt werden. Dies führt dazu, dass eine reine Erhöhung der Sichtbarkeit für diese Kampagne nicht den gleichen Effekt zeigen wird.
Um die Qualität der Auswertungen zu erhöhen, werden über die Verknüpfung des Google Produktfeeds, der auch für Google Shopping verwendet wird, mit dem Floodlight Tag drei Variablen übergeben: die Product ID, die später mit dem Feed matcht, die Anzahl der verkauften Produkte und der Preis. Durch die Zusammenfassung in einem Kampagnenmanagement-Tool können diese Auswertungen nicht nur für Google Shopping-Kampagnen, sondern auch für Suchkampagnen eingesehen werden.
Nicht nur das verkaufte Produkt kann mit dem beworbenen Produkt verglichen werden, sondern jedes einzelne Attribut aus dem bereitgestellten Feed. So kann beispielsweise ausgewertet werden, wie viele Angebotspreis-Produkte aus einer “Sale”-Kampagne verkauft werden, ob über die eine Marke eher Damen- oder Herrenmode gekauft wird oder welche Größen die beliebtesten sind.
Die Funktion ermöglicht Werbetreibenden nun, genau nachzuverfolgen, an welcher Stelle eine Intensivierung der Werbemaßnahmen zu einer Erhöhung des Einzelprodukt-Absatzes führt. Insbesondere in der Beurteilung des markengetriebenen (Eigenmarke und Fremdmarken) und generischen Traffics werden so wertvolle Informationen generiert und verknüpft.
