Door: Bas Klein
Founder en online marketeer bij Search Signals

Geoptimaliseerde Google Ads campagnes en perfect geïmplementeerde SEO strategieën zijn de wens van elke retailer. Waar het vroeger gangbaar was om alleen te vragen op welke zoekwoorden je gevonden wilde worden, is het vandaag de dag heel anders. Tegenwoordig is het gebruikelijk om te kijken naar meerdere statistieken en op basis daarvan je strategieën en campagnes te bepalen. Dit doen we met een big data analyse.

Retail anno 2020: maak beslissingen op basis van data
In de loop der tijd is het belangrijk dat je als retailer beslissingen steeds meer gaat nemen op basis van data. Dit heeft als gevolg dat we veel meer inzichten krijgen in de gekozen strategieën.
Met behulp van big data is het onder meer mogelijk om inzicht te krijgen in met welke zoekwoorden je geld kunt verdienen. Je kunt je huidige prestaties analyseren en op basis hiervan belangrijke beslissingen nemen. Zowel op het gebied van SEO als Google Ads kun je dan veel beter onderbouwde keuzes maken. 

Het grootste voordeel van een goede big data-analyse is dat het veel tijdswinst oplevert. Met behulp van een big data-tool kun je data visueel inzichtelijk maken. Dit heeft als gevolg dat je veel sneller inzichten kan verkrijgen. Waar je vroeger handmatig gigantische lijsten van 100 duizend zoekwoorden moest doorspitten, is het nu mogelijk om dit veel eenvoudiger te doen.

Hoe kan je meer dan 100 duizend zoekwoorden analyseren?
In de retail is het voor een big data-analyse belangrijk om zoveel data als mogelijk te verzamelen. Dit kan betekenen dat je soms meer dan 100 duizend zoekwoorden moet analyseren. Vroeger vond dit plaats in Excel. Dat is een uitstekend programma, maar als je grote sets met data wilt filteren dan is dit nogal complex. Naast dat het niet overzichtelijk is en erg lang duurt, loopt het ook snel vast, mits je met een SUMMIT supercomputer werkt. 

Met behulp van een big data-tool is het een stuk eenvoudiger om met een grote data set aan de slag te gaan. Een big data tool loopt niet vast en werkt zeer snel. Je kan veel efficiënter en eenvoudiger te werk gaan. Het scheelt veel tijd en moeite. Je SEO- en advertentiekansen en optimalisaties krijg je zo veel sneller in beeld. Voordelen van een big data tool in het kort:

• Zeer snel & efficiënt
• Data visueel inzichtelijk
• Analysewerk wordt eenvoudiger & vermakelijker!

Google Ads & SEO-data combineren
Een van de manieren waarop je big data kan gebruiken om beslissingen te maken is door advertenties & SEO-data met elkaar te combineren. Voor je SEO strategieën kan je er voor kiezen om je te volledig te focussen op hoge zoekvolumes. Maar een interessante vraag die je jezelf als retailer kunt stellen is natuurlijk 'welke zoekwoorden leveren de meeste conversies en omzet op?' Met behulp van big data kunnen we hierachter komen.

Door Google Ads en SEO-data met elkaar te combineren kun je erachter komen welke zoekwoorden het meest interessant zijn om organisch hoger op te scoren. Hier heb je eigenlijk maar een aantal statistieken voor nodig:
•    Zoektermen (Ads)
•    Klikken (Ads)
•    Conversies (Ads)
•    Organische posities (SEO)
•    Zoekvolumes (SEO)
•    Conversiewaarde (SEO/Ads, lees hier meer over hoe je dit instelt)

Door deze data te combineren (in bijvoorbeeld Power BI) kun je er op verschillende manieren naar kijken. We geven graag drie voorbeelden:
•    Zoektermen met veel conversies vs. organische positie 10-100
•    Zoektermen met veel conversies vs. organische positie buiten de top 5 en meer dan 100 zoekvolume
•    Zoektermen met veel conversies vs. conversie percentage

 
In de bovenstaande matrix kun je vervolgens de data visueel inzien. Door de matrix onder te verdelen in vier kwadranten is het mogelijk om nog specifieker naar de data te kijken:

 
Door in te zoomen op de zoekwoorden die aan de rechterkant van de matrix vallen kun je snel SEO zoekwoordkansen ontdekken. Deze zoekwoorden hebben namelijk een hoog aantal conversies, maar scoren niet in een top tien. Oftewel via SEO leveren ze nog niets op, terwijl we via Google Ads of Bing Ads zien dat de mensen die hierop zoeken op zoek zijn naar je product of dienst. 

Het bovenstaande is de basis, maar kan al veel opleveren. Met behulp van andere data is het zelfs mogelijk om hier nog specifieker naar kijken. Doe hier een gratis check en ontvang 25 keer zoekwoorden die je meteen uit kan sluiten.

Google Ads optimalisatie: besparen en verdienen
Naast SEO-kansen is het als retailer ook mogelijk om big data te gebruiken voor je Google Ads campagnes. Een aantal interessante manieren waarop je kan kijken naar Google Ads optimalisaties is door te kijken naar:

• Kostenbesparing
• Kosten vs. omzetwaardes
• Hoge kosten per klik, veel vertoningen en (veel of weinig) klikken

Een hele interessante optie is om te kijken naar de manieren waarop je de kosten kunt drukken. Wat echter ook vaak wordt vergeten en wat zeker net zo interessant is; de kosten in vergelijking met de omzetwaardes.

Vaak wordt er gedacht 'dit zoekwoord converteert, dus ik sluit het niet uit'. Maar de kans bestaat dat als je verder kijkt dat het misschien wel verstandig is om een zoekwoord uit te sluiten. De verhouding tussen de kosten en de uiteindelijk omzet kan scheef zijn. Als een zoekwoord bijvoorbeeld dertig euro aan kosten heeft en het levert maar vijftig euro op dan is het niet het meest rendabele zoekwoord.

Met behulp van een big datatool is het een stuk eenvoudig om dit inzichtelijk te maken. Het grote voordeel hiervan is dat het een stuk efficiënter is om dit te analyseren. Daarnaast is het een stuk interessanter en vermakelijker om je Google Ads-campagnes te optimaliseren door te kijken naar meerdere statistieken en invalshoeken.

 
Verschillende tijdsperiodes
Big data kan je ook analyseren door te kijken naar verschillende tijdsperiodes. Door te kijken naar verschillende periodes krijg je verschillende inzichten. Vaak wordt er gekeken van maand op maand of kwartaal tegen kwartaal. 

Met behulp van big data kan je eenvoudiger over een langere tijdsperiode kijken. Je kunt eenvoudig de afgelopen zes maanden, het afgelopen jaar of zelfs vanaf het begin van de campagne tot nu analyseren. 

Probeer het zelf eens uit en maak betere en data gedreven beslissingen voor je Google Ads en SEO-strategie voor je online retail shop.