Pressemitteilung von Stacie Levy

Kenshoo: Ab sofort Unterstützung von Google Shopping-Kampagnen in vollem Umfang


Werbung, Marketing & Marktforschung

München (26. Juni 2014) - Kenshoo (www.Kenshoo.com), führender Anbieter von Technologie für die prognosebasierte Medienoptimierung, unterstützt Google Shopping-Kampagnen ab sofort in vollem Umfang. Laut Jefferies Equity Research verarbeitet Kenshoo mehr Google Product Listing Ads (PLAs) als jede andere Plattform oder jeder andere Werbetreibende: Diese umfassende Erfahrung ist in die Entwicklung einer neuen, zum Patent angemeldete Gebotsrichtlinie geflossen. Die auf Shopping-Kampagnen ausgerichtete Lösung optimiert den ROI von PLA-Kampagnen durch die Analyse von Produktattributen und Prognosen zum Ertrag pro Klick. Die Unterstützung von Kenshoo bietet auch die Integration von Facebook-Werbeanzeigen.

"Die PLA-Verwaltung durch Kenshoo war eine sehr erfolgreiche Komponente unserer digitalen Marketingkampagnen", erklärt Jeff Hensel, Marketing Channel Manager bei AutoAnything. "In der Vorbereitung auf das Weihnachtsgeschäft sind wir bestens aufgestellt, um mit der Schaltung von Google Shopping-Kampagnen das größte Ertragspotenzial des Jahres für uns nutzbar zu machen."

Kenshoos Unterstützung von Google Shopping-Kampagnen in vollem Umfang hilft Werbetreibende, Verluste bei Ausgaben für Werbeanzeigen zu vermeiden und so ihren ROI zu verbessern: Negative Keyword-Vorschläge werden genutzt, um die wertvollsten Zielgruppen zu erreichen, und Berichte auf Produktebene liefern Erkenntnisse, mit denen die Erstellung von Produktgruppen optimiert werden kann. Kenshoo vereinfacht zudem die Einrichtung und den Optimierungsprozess von Google Shopping-Kampagnen durch die Integration einer Übersicht aller gebotsbasierten Einheiten und Gebote auf Basis von Produktattributen. Außerdem ist es mit der Lösung möglich, Kampagnen zu kopieren und Bulk-Änderungen von Geboten und Textinhalten vorzunehmen.

Damit Werbetreibende die Wirksamkeit von Google Shopping-Kampagnen im Vergleich zu anderen Marketingkanälen einschätzen können, hat Kenshoo einen kanalübergreifenden Rahmen für Google Shopping-Kampagnen geschaffen. Werbetreibende können die Leistung von PLA im Vergleich zu Display, Social Media Advertising und anderen Suchanzeigen - aber auch zu jedem anderen von Kenshoo verfolgten Kanal - schnell und unkompliziert nachvollziehen. Sie erhalten einen ganzheitlichen Überblick über aktive Kampagnen, um Konversionen exakt zu gewichten und intelligent zu optimieren. Außerdem können Marken und Agenturen über ihre Google PLA-Kampagnen automatisch Social Media Advertising-Maßnahmen aktivieren. Beispielsweise können Einzelhändler, die sowohl Google Shopping- als auch Facebook-Kampagnen schalten, ihre PLA-Daten nutzen, um mithilfe von Kenshoo Demand Driven Campaigns schnell Facebook-Werbekampagnen von ihren leistungsstärksten PLA-Anzeigen aus zu starten.

"PLAs haben sich als enorm erfolgreiches Anzeigenformat für Einzelhändler erwiesen. Die Ausgaben für PLAs im Einzelhandel sind weltweit um 138 Prozent gegenüber dem Vorjahr gestiegen", erklärt Will Martin-Gill, SVP des Bereichs Product bei Kenshoo. "Mit der Integration von PLA bei Google Shopping erwarten Werbetreibende von Kenshoo mehr Kontrolle und Flexibilität bei der Steuerung ihrer PLA-Kampagnen. Wir sind nicht nur der erste große Drittanbieter, der diese Unterstützung auf einer Bid Management-Plattform verfügbar macht; unser proprietärer Algorithmus und unsere Funktionalität haben auch genau den hohen Standard, für den wir in der gesamten Branche bekannt sind."

Vor Kurzem wurde Kenshoo in The Forrester Wave™: Social Advertising Platforms, Q4 2013 und The Forrester Wave™: Bid Management Software Providers, Q4 2012 als "Sole Leader" (einziger führender Anbieter) ausgezeichnet.

Untersuchungen und Best Practices zu Google Shopping sowie Informationen über die Lösungen von Kenshoo zu Product Listing Ads (Produktauflistungsanzeigen) finden Sie unter Kenshoo.com/PLA.

http://www.kenshoo.com
Kenshoo
80 Broad Street, 28th Floor NY 10004 New York

Pressekontakt
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