Przez lata w e-commerce przyzwyczailiśmy się do prostego myślenia o reklamach produktowych:
Google bierze tytuł, opis, atrybuty – a potem dopasowuje produkt do zapytania.

Zdjęcie? Ważne dla klikalności, ale nie dla tego, na jakie frazy w ogóle się pokażemy. Tymczasem testy, które zrobiliśmy, sugerują coś innego: zdjęcie może wpływać na to, na jakie zapytania wyświetla się produkt – szczególnie (a na razie “tylko”) widać to w kontekście koloru. Co to oznacza dla Ciebie, jako sprzedawcy?

Jeżeli sprzedajesz produkt w róznych wariantach kolorystycznych – każdy z nich musi mieć swoje odrębne zdjęcie. Inaczej – możesz stracić budżet na niepasujące zapytania, a wyniki kampanii mogą się pogorszyć mimo braku zmian w kampaniach.

Co dokładnie zaobserwowaliśmy?

Jeśli w danych produktowych (tytuł, opis, atrybuty) konsekwentnie komunikujesz na przykład, że produkt jest biały, ale na zdjęciu wygląda na granatowy, to system może:

• częściej (tylko) pokazywać go na frazy związane z granatowym kolorem,
• a rzadziej (albo wcale) na frazy związane z białym kolorem.

W branży odzieżowej ma to szczególny sens, bo kolor jest jednym z najsilniejszych “filtrów” intencji zakupowej. Użytkownik oczywiście szuka „swetra”, ale często szuka też „bordowego swetra”. I jeśli Google jest w stanie z dużym prawdopodobieństwem rozpoznać kolor po obrazie – to zaczyna go używać jako sygnału, a wręcz na nim bazować.

Czy algorytm analizuje tylko kolor?

Zamiana zdjęć między różnymi produktami

W jednym z testów zamieniliśmy zdjęcia między zupełnie różnymi produktami (np. sofa ↔ szafa). Hipoteza była prosta: jeśli Google mocno rozpoznaje zawartość zdjęcia, to produkt zacznie pojawiać się na zapytania związane z tym, co jest na zdjęciu -> nic się jednak nie wydarzyło.

W praktyce nie było efektu, na który trochę liczyliśmy „od dziś sofa odpowiada na frazy o szafie”.

Wniosek wysnuliśmy taki, że algorytm – pomimo, że wiemy, jak świetnie radzi sobie wyszukiwanie na podstawie zdjęć – i pewnie mógłby działać “szerzej”, to skupia się tylko na kolorze, który widzi na zdjęciu.

Kolor vs tekst

W innym teście zmieniliśmy kolor w tytule na inny niż na zdjęciu (dla dwóch produktów). Efekt:

• produkty nie zaczęły wyświetlać się na nowe kolory, które dopisaliśmy w tytule,
• nadal pojawiały się na frazy z kolorem zgodnym z tym, jak wyglądały (albo jak „system” je interpretował).

Ten oraz poprzedni test potwierdzają to, że kolor widoczny na zdjęciu ma nadrzędne znaczenie nad treścią opisową produktu.

Usunięcie atrybutu „kolor”

Kolejny test: usunięcie atrybutu „kolor” dla produktu (przy zachowaniu tytułu, opisu i zdjęcia). Porównanie okresów przed i po zmianie pokazało:

• praktycznie brak różnic w zapytaniach z kolorem (wahania minimalne).

Wniosek (na dziś): sam atrybut „kolor” może nie być kluczowym źródłem sygnału – albo jego rola jest mniejsza niż zakładamy (albo jest „nadpisywana” przez inne sygnały).

Zdjęcie nadpisuje kolor mimo spójnych atrybutów w feedzie

Najbardziej reprezentatywny test wyglądał tak:

• produkty w tytule/opisie/atrybutach były opisane jako białe,
• ale podmieniliśmy zdjęcia na takie, gdzie produkt wyglądał na granatowy,
• zostawiając wszystkie pozostałe dane bez zmian.

Efekt:

• zapytania z „białe” mocno spadły,
  
  

• zapytania z „granatowe” (i nawet „czarne”) wyraźnie wzrosły.

I to był dla nas ostateczny dowód potwierdzający wpływ zdjęcia – większy niż tytuł/opis produktu – na to, na jakie frazy (związane z kolorem) będziemy się wyświetlać.

Jak kluczowa jest ta zmiana algorytmu?

Jeżeli ten mechanizm działa szerzej (a wszystko wskazuje, że w modzie przynajmniej częściowo działa), to mamy trzy, a przynajmniej dwie konsekwencje:

Możesz tracić budżet na niepasujące zapytania

Jeżeli kampania ma sprzedawać „zieloną kolekcję”, a system „widzi” czerwony, to zaczniesz płacić za ruch, który z definicji ma niższą szansę na zakup. Taka sytuacja ma prawo jednak wystąpić najczęściej, gdy wystąpił jakiś błąd w dopasowaniu zdjęć, kolorów na zdjęciu jest dużo lub jest on niewyraźny.

Dlatego objęte szczególną uwagą powinno być zadbanie o odpowiednią prezentację produktu.

Wyniki mogą się pogarszać bez zmian w kampaniach

To jest szczególnie zdradliwe: można nie zmienić nic w kampaniach Google Ads, a mimo to:

• spadnie trafność zapytań,
• spadnie CR,
• spadnie CTR
• wzrośnie koszt sprzedaży.

A źródło będzie „poza kontem”: feed, zdjęcia, obróbka, spójność wariantów.

Co powinieneś teraz zrobić?

Spójność zdjęć to nie tylko estetyka – w tym momencie to optymalizacja efektywności.

• Każdy wariant kolorystyczny musi mieć swoje zdjęcie
  Jedno zdjęcie dla wszystkich kolorów może dziś realnie rozjechać dopasowanie zapytań. 
• Uważaj na obróbkę i filtry
  Balans bieli, preset, tło, mocne ocieplenie/ochłodzenie – to potrafi przesunąć kolor w odbiorze (i w interpretacji systemu). 
• Zadbaj o miniaturę
  W Shoppingu szczególnie użytkownik, ale może też algorytm często widzą miniaturę, nie zdjęcie w pełnej jakości. Upewnij się, że w tej wersji zdjecie odpowiednio prezentuje produkt – a szczególnie jego kolor. 
• Działaj prewencyjnie
  Dopasowywanie wyszukiwanych haseł do innych szczegółów zdjęcia to kwestia czasu. Zadbaj o to, żeby produkt był przedstawiony wyraźnie i z widocznymi detalami.

Podsumowanie

Na dziś wygląda na to, że w reklamach produktowych kolor rozpoznany z obrazu potrafi mieć większy wpływ na frazy niż kolor zadeklarowany w tekście feedu. Większy albo jedyny.

Jeśli sprzedajesz produkty, gdzie kolor jest istotnym filtrem (moda, beauty, home decor), potraktuj zdjęcie jak dane. W każdym innym przypadku nie bagatelizuj tej zmiany w działaniu algorytmu.
Wiemy, jak już teraz dobrze działa wyszukiwanie przy pomocy obrazów. Dopasowywanie większej ilości wyszukiwanych haseł w większej ilości branż do zdjęć, a nie do treści w feedów to kwestia bardzo bliskiego nas czasu.