Profit Labeling System (PLS)

Worum es geht

In großen Sortimenten verteilt Google das Budget nach Nachfrage und bisherigem Erfolg. Das bevorzugt Topseller, auch wenn ihre Marge klein ist. Produkte mit guter Marge und wenig Historie bleiben unsichtbar.

Das Profit Labeling System dreht das um. Jedes Produkt bekommt regelmäßig ein Label aus Performance, Marge und Wettbewerbsfähigkeit. Auf dieser Grundlage entscheiden wir über Budget, Gebotsstrategie und Optimierung. Es ist ein zentraler Bestandteil unserer Arbeit in Google Ads.

1. Produkte automatisch bewerten

Für die Bewertung setzen wir den Flowboost Labelizer ein, eine Kombination aus Google Ads Skript und Google Tabelle. Er bewertet alle Produkte jede Woche neu und ordnet sie in fünf Gruppen ein.

2. Marge und Wettbewerb einbeziehen

Labels entstehen nicht nur aus Klicks und ROAS. Zwei betriebswirtschaftliche Größen kommen dazu:

• Marge: Produkte mit geringem Deckungsbeitrag werden auch bei solider Performance zurückgestuft. So liegt der Fokus auf den profitableren Artikeln.
• Preiswettbewerbsfähigkeit: Die Preisdaten aus dem Merchant Center fließen ein. Produkte, die dauerhaft teurer als der Wettbewerb sind, rutschen automatisch in Under-Index, auch wenn sie Klicks und Impressionen haben.

Zusammen ergibt das ein Label, das Marketing-Entscheidungen nach Wirtschaftlichkeit trifft und nicht nur nach Klick- und Conversionzahlen. Woher Marge, Retouren und Bestand kommen, steht im nächsten Schritt.

3. Mit ERP-Daten

In diesem Schritt holst du Marge, Retouren und Bestand aus der Warenwirtschaft und bringst sie mit den Zahlen aus Google Ads zusammen. Das ist die Brücke zwischen Marketing-Daten (Klicks, Kosten, ROAS) und Geschäftsdaten (Deckungsbeitrag, Lager, Retouren). Ohne sie lernt Smart Bidding aus unvollständigen Signalen, und Topseller mit kleiner Marge bekommen weiter das meiste Budget.

Datenquelle und ID-Kette

Lege fest, welches System für jedes Produkt die Wahrheit liefert:

• ERP, Shop oder BI: Marge, Deckungsbeitrag, Retourenquote, Lagerbestand, Einkaufspreis, Lieferzeit
• Google Ads und Merchant Center: Kosten, Conversions, Conversion-Wert, Klicks, Preiswettbewerbsfähigkeit

Entscheidend ist eine Artikel-ID, die in ERP, Feed und Google Ads gleich ist, zum Beispiel id im Feed oder item_id im Tracking. Stimmen die IDs nicht überein, stimmt keine Auswertung.

Bewertungsmatrix

Die Matrix führt beide Quellen je Artikel zusammen. Das Minimum sind Deckungsbeitrag und Marge, Retourenquote, Bestand und Lieferfähigkeit aus dem ERP sowie Kosten und Conversions aus Google Ads. Aktualisiere sie wöchentlich oder alle zwei Wochen.

Einstieg von Hand: Liste 50 Top-Artikel und 50 Problem-Artikel, zieh für jeden die Kennzahlen und entscheide, ob er gepusht, gehalten oder begrenzt wird. Aus deinen Entscheidungen entsteht das erste Regelset. Viele starten mit drei Stufen: A pushen, B stabil halten, C begrenzen. Die feinere Einteilung sind die fünf Gruppen aus Schritt 1. Neue Produkte starten in C oder einer eigenen Testgruppe und steigen auf, wenn sich die Performance bestätigt.

Label in den Feed schreiben

Das Ergebnis der Matrix wird ein Feld je Artikel, zum Beispiel erp_label mit der Gruppe und optional erp_reason mit dem Grund ("Low margin", "High returns", "OOS"). Es kommt als Custom Label in den Feed, per Feed-Regel oder ergänzendem Feed, siehe Shopping & PMax Playbook.

Bei Baushop Express haben wir so eine Matrix aufgebaut, die Google-Ads-Daten mit Umsatz, Marge und Deckungsbeitrag aus dem ERP verbindet. Die wichtigsten Learnings: Saubere Produkt-IDs sind das Fundament, und erst ein fester Rhythmus aus Jour Fixe und Dashboard macht das System wirksam.

Typische Fehler

• Nur ROAS als Kriterium: ROAS ist kein Profit.
• Zu komplexes Scoring: Was niemand versteht, nutzt niemand.
• Keine Routine: Läuft die Bewertung nicht regelmäßig, veraltet die Steuerung.

4. Kampagnen an die Labels koppeln

Aus den Labels folgt die Kampagnenlogik in Google Ads:

Das Ergebnis ist eine klare Budgetlenkung: Budget fließt bevorzugt in die Produkte mit dem größten Ergebnisbeitrag. Schwache Produkte bleiben sichtbar, bekommen aber nur wenig Budget. Die Labels kommen als Custom Label in den Feed, siehe Shopping & PMax Playbook.

5. Pflege automatisieren

Die Labels werden nicht von Hand gepflegt:

• Regeln in Optmyzr: Labels werden nach festen Kennzahlen vergeben, etwa ROAS, Klicks, Kosten oder Conversion-Wert.
• Anzeigeneffektivität: Die Anzeigenstärke der responsiven Suchanzeigen wird automatisch überwacht und gelabelt.
• Placement-Ausschlüsse: unprofitable oder unpassende Placements werden nach festen Regeln ausgeschlossen.

So bleibt die Struktur aktuell, ohne dass im Tagesgeschäft Pflegeaufwand entsteht.

Beispiel: Möbelhändler mit großem Sortiment

Ein Möbelhändler mit über 5.000 Produkten hatte die typische Ausgangslage: Wenige Topseller dominierten die Performance Max Kampagnen, viele Produkte mit guter Marge liefen kaum, und ein Teil des Budgets floss in Produkte mit viel Traffic und ohne Conversions.

So sind wir vorgegangen:

1. Alle Produkte nach Klicks, ROAS und Marge in die fünf Gruppen eingeteilt
2. Eigene PMax Push Kampagnen mit mehr Budget für Over-Index
3. Dauerhaft zu teure Produkte nach den Daten aus dem Merchant Center in Under-Index verschoben, sichtbar, aber mit wenig Budget
4. Near-Index mit neuen Anzeigentexten, zusätzlichen Zielgruppensignalen und besseren Bildern getestet
5. No-Index in eigenen Testkampagnen mit kleinem Budget

Danach war im Konto klar, welche Produkte Geld verdienen, und die Struktur ließ sich sauber skalieren.