L'ottimizzazione del feed è la pratica continua di migliorare i dati di un feed di prodotto (titoli, descrizioni, immagini e attributi) affinché piattaforme di shopping e motori di ricerca posizionino, abbinino e mostrino le inserzioni in modo più favorevole. Comprende tutto, dalla scrittura di titoli ricchi di parole chiave alla compilazione dei campi facoltativi che le piattaforme usano per l'abbinamento, e viene applicata in modo continuativo e non come una pulizia una tantum, perché sia gli algoritmi di ranking sia le inserzioni dei concorrenti cambiano di continuo. Se la gestione dei feed garantisce che i dati siano accurati, l'ottimizzazione del feed garantisce che siano competitivi.
Perché l'ottimizzazione del feed è importante
Due feed possono essere ugualmente accurati e avere comunque performance molto diverse nei risultati di shopping a pagamento e organici, perché le piattaforme premiano le inserzioni che offrono loro più elementi su cui lavorare: attributi completi, titoli ben strutturati e immagini che rispettano le soglie di qualità influiscono tutti sul fatto che un prodotto compaia per una ricerca pertinente e su quanto costi vincere un'asta. Un titolo scarno o generico può descrivere tecnicamente il prodotto in modo corretto e perdere comunque ogni impression a favore di quello più dettagliato di un concorrente. L'ottimizzazione è inoltre cumulativa come poche altre attività sui feed: un template di titolo o una mappatura degli attributi migliori si applicano a tutti i prodotti che li usano, quindi il ritorno si moltiplica sull'intero catalogo e non su una singola inserzione.
Come funziona
L'ottimizzazione del feed di solito parte dallo stabilire la situazione attuale del feed, spesso tramite il feed benchmarking rispetto ai concorrenti o agli standard della categoria, per poi applicare regole di business che riscrivono sistematicamente i titoli, compilano gli attributi mancanti e correggono la categorizzazione sull'intero catalogo invece che prodotto per prodotto. Queste regole possono aggiungere taglia e colore ai titoli che ne sono privi, spostare materiale o fantasia in un attributo personalizzato o ristrutturare le descrizioni in modo che inizino con i termini più cercati. Le piattaforme restituiscono i risultati tramite segnali come il quality score, che riflette quanto un annuncio o un'inserzione appaia pertinente e completo rispetto a ciò che viene cercato, offrendo ai team un ciclo di feedback per affinare ulteriormente le regole. Poiché le regole si applicano a livello di feed, una singola modifica può migliorare la performance di migliaia di SKU in una volta sola.
Esempio
<item>
<g:id>SKU-40218</g:id>
<title>Nordwool Merino Wool Beanie - Slate Grey, One Size</title>
<g:description>Soft 100% merino wool beanie in slate grey, ribbed knit, machine washable, one size fits most.</g:description>
<g:color>Slate Grey</g:color>
<g:material>Merino Wool</g:material>
<g:size>One Size</g:size>
</item>Rispetto a un titolo spoglio come "Wool Beanie", questa versione aggiunge brand, colore e taglia direttamente nel titolo e compila anche gli attributi dedicati color, material e size: la combinazione che le piattaforme usano sia per l'abbinamento testuale sia per i filtri strutturati nei risultati di shopping.
Concetti correlati
L'ottimizzazione del feed è più efficace quando segue il feed benchmarking, perché sapere dove un feed è carente concentra il lavoro sui campi che incidono davvero sulla performance, e viene implementata tramite gli stessi motori di regole di business che gestiscono le altre modifiche automatiche al feed. I suoi risultati emergono in modo più diretto nel quality score e in metriche simili delle piattaforme, ed è per questo che l'ottimizzazione continua tende a dare risultati migliori delle correzioni una tantum. Per un quadro strategico più approfondito, leggi Power Up Performance Max: The Strategic Guide to Feed Optimization.
