Auf Marge optimieren mit Shoptet: Produktmarge bis in PMax bringen (Teil 1)

Problem: Performance Max verteilt das Budget nach Leistung – doch „Leistung“ wird an Umsatz und ROAS gemessen, nicht daran, wie viel Ihnen beim Produkt real übrig bleibt. So verschiebt PMax das Geld problemlos in Produkte mit hohem Umsatz und miserabler Marge, während Produkte, die wenig Umsatz, aber viel Marge generieren, im Schatten bleiben. Sie bezahlen Ihre Rechnungen jedoch nicht vom Umsatz. Sie bezahlen sie von der Marge.

PMax selbst sieht die Marge nicht – im feed wird sie nicht übermittelt. In dieser Serie zeige ich Ihnen, wie Sie dem System beibringen, sie zu sehen, und wie Sie das Budget danach steuern. Teil 1 – Die Basis: Wir übertragen die Produktmarge von Shoptet über Google Sheets nach Mergado, reichern damit den feed an und bereiten Margenstufen im custom_label vor, nach denen PMax segmentiert werden kann, um jeder Stufe ein eigenes Ziel zuzuweisen.

Es ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Sie selbst umsetzen können. Und am Ende erkläre ich fairerweise auch, wo der Haken liegt – denn Margenstufen sind nicht dasselbe wie eine Optimierung auf den tatsächlichen Margenwert, und das sollte man direkt sagen.

Inhalt

1. Warum auf Marge optimieren (PMax kann es nicht)

Die meisten E-Shops steuern ihre Werbung auf Basis des ROAS – dem Verhältnis von Umsatz zu Werbekosten. Das klingt vernünftig, hat aber einen versteckten Mangel: ROAS rechnet mit dem Umsatz, nicht mit dem Gewinn. Zwei Produkte mit demselben ROAS können Ihnen einen völlig unterschiedlichen Betrag in der Tasche lassen, wenn eines eine Marge von 15 % und das andere von 60 % hat.

PMax weiß das nicht. In den Feed, aus dem sie schöpft, sendet der E-Shop Preis, Verfügbarkeit, Kategorie, Bilder – aber nicht die Marge. Sie hat keine Quelle, um diese zu beziehen. Daher optimiert sie auf das, was sie sieht (Conversion-Wert = Umsatz), und investiert das Budget bereitwillig in „Umsatztreiber“ mit miserabler Marge, während Ihre margenstärksten Produkte leer ausgehen.

Wir wollen das umkehren: dem System ein Signal geben, welche Produkte Ihnen realen Gewinn bringen, und ihnen dementsprechend Raum zuweisen. Die Komplettlösung wäre, den tatsächlichen Margenwert als Conversion-Wert zu senden (darauf kommen wir in den nächsten Teilen zurück). Aber es gibt einen einfacheren, robusten Zwischenschritt, mit dem wir beginnen: die Produkte in Margenstufen zu unterteilen und diese über custom_label in den Feed zu senden. Dann segmentieren Sie in Google Ads die PMax nach Stufen und weisen jeder ein eigenes Ziel zu.

Es ist die gleiche Logik wie bei der Auswertung, bei der es um den Gewinn geht, nicht um Vanity-Metriken – nur direkt auf die Kampagnensteuerung angewendet.

2. Schritt 1: Produktexport aus Shoptet mit Marge

Zuerst müssen wir zwei Dinge aus dem E-Shop exportieren: die Produkt-ID und die Marge. Shoptet kann glücklicherweise beides exportieren.

Gehen Sie in der Administration auf Produkte → Export und erstellen Sie einen eigenen Export. Markieren Sie in den Spalteneinstellungen (neben code, was die interne Produkt-ID ist) auch die Relative Marge (relativeMargin). Dies ist der Wert, mit dem die gesamte Methode steht und fällt.

Speichern Sie den Export als CSV und kopieren Sie die URL-Adresse – Shoptet generiert einen Link, unter dem der feed immer aktuell ist. Diese URL werden wir gleich in Google Sheets verwenden.

Ein paar Anmerkungen, damit Sie keine Fehler machen:

  • Relative Marge ist die Marge in Prozent (z. B. 42 %), nicht in Kronen. Für Margenstufen reichen uns Prozentsätze aus, da sie über das gesamte Sortiment hinweg vergleichbar sind.
  • Der Export muss code enthalten – das ist die Verbindung zum Produkt, die wir gleich auf g:id umstellen werden.
  • Wenn Ihre Marge in Shoptet unvollständig oder falsch berechnet ist (Einkaufspreise fehlen), beheben Sie dies jetzt. Die Margenstufen sind nur so gut wie die Eingangsdaten.

3. Schritt 2: Daten in Google Sheets über =IMPORTDATA

Jetzt benötigen wir diese Daten an einem Ort, an dem wir mit ihnen arbeiten können und von dem Mergado sie einlesen kann. Der einfachste Weg ist Google Sheets.

Öffnen Sie ein neues Tabellenblatt und fügen Sie in die Zelle A1 die Funktion IMPORTDATA mit der Export-URL ein:

				
					=IMPORTDATA("https://ihr-shop.myshoptet.com/export/ihr-export.csv?hash=…")

Sheets lädt den gesamten Export herunter und teilt ihn in Spalten auf. Der Vorteil liegt darin, dass IMPORTDATA die Daten aktuell hält – Google ruft den Feed regelmäßig ab. Wenn sich also in Shoptet die Marge ändert oder ein Produkt hinzugefügt wird, wird dies (mit einer kleinen Verzögerung) automatisch übernommen. Sie müssen nichts manuell kopieren.

Überprüfen Sie, dass Sie mindestens zwei Spalten sehen, die für uns relevant sind: code (ID) und relativeMargin (Marge). Der Rest spielt keine Rolle.

4. Schritt 3: Zweites Blatt – „code“ zu „g:id“ + CSV

Hier ist ein kleiner, aber entscheidender Schritt. Mergado muss die Produkte mit Ihrem bestehenden Feed für das Google Merchant Center verknüpfen – und die Verknüpfung erfolgt über die ID. Im GMC-Feed heißt die ID g:id, während Shoptet sie als code sendet. Wir müssen dies vereinheitlichen.

Erstellen Sie in derselben Arbeitsmappe ein zweites Blatt und füllen Sie es nur mit dem, was wir benötigen – mit einer umbenannten Kopfzeile:

				
					Blatt 2 (nur die zwei Spalten, die wir an Mergado senden):

g:id                  relativeMargin
=Tabellenblatt1!A2    =Tabellenblatt1!X2
=Tabellenblatt1!A3    =Tabellenblatt1!X3
...

Das heißt: Sie übertragen die code-Werte aus dem ersten Tabellenblatt unter die Überschrift g:id und die Marge in die entsprechende Spalte. Das Ergebnis ist eine saubere Tabelle „Produkt-ID + Marge“, die Mergado problemlos abgleicht.

Sobald dies erledigt ist, veröffentlichen Sie dieses zweite Tabellenblatt als CSV: in Google Sheets Datei → Freigeben → Im Web veröffentlichen → zweites Tabellenblatt auswählen → CSV-Format → Veröffentlichen. Sie erhalten eine öffentliche URL, unter der das CSV-Dokument stets aktuell bleibt. Speichern Sie diese URL – sie wird für die Importregel in Mergado benötigt.

Achtung: Sie veröffentlichen nur das bereinigte Tabellenblatt mit g:id und Marge, nicht die gesamte Arbeitsmappe. Und ja, es handelt sich um eine öffentliche URL – senden Sie darüber keine sensiblen Daten, sondern nur die ID und die Margen-Prozentsätze.

5. Schritt 4: Mergado – Margen-Element und Zusatz-Feed

Jetzt übertragen wir die Marge in den Feed. In Mergado werden wir die Quelldaten nicht überschreiben – wir reichern sie lediglich um die Marge aus unserer CSV-Datei an. Es handelt sich um einen klassischen ergänzenden (supplemental) Feed.

Zuerst ein Punkt, der leicht vergessen wird: Das Element für die Marge muss in Mergado existieren, bevor Sie die Regelanwendung starten. Erstellen Sie daher vorab ein eigenes Element (z. B. relativeMargin) – andernfalls hat die Importregel keinen Ort, um die Daten zu schreiben.

Erstellen Sie dann eine Regel vom Typ Import einer Datendatei (CSV / XML):

  • Quelle: URL eingeben → fügen Sie die veröffentlichte CSV-URL aus Google Sheets ein.
  • Verknüpfung: Lassen Sie „Nach Eingabewerten verknüpfen“ aktiviert (verknüpft über g:id mit den ursprünglichen Feed-Werten, nicht mit Daten, die bereits durch andere Regeln geändert wurden).
  • Trennzeichen: Komma (Google veröffentlicht CSV mit Komma).
  • Der Import verknüpft g:id → Produkt und zieht relativeMargin hinzu.

Nach der Anwendung verfügt jedes Produkt im Feed zusätzlich über seine Marge. Wir senden diese Spalte nicht eigenständig an Google Ads (die Marge gehört nicht zu den Standardfeldern des Feeds) – wir verwenden sie lediglich als Input für die Margenstufen im nächsten Schritt.

6. Schritt 5: Margenstufen in custom_label

Jetzt machen wir aus der Zahl eine Kategorie, die Google Ads versteht. Der Google Shopping Feed hält hierfür die Felder custom_label_0 bis custom_label_4 bereit – freie Labels, in die Sie beliebige Werte eintragen und nach denen Sie anschließend in der Kampagne segmentieren können.

Das Vorgehen in Mergado besteht aus zwei Teilen:

  1. Produktauswahl nach Margenhöhe. Erstellen Sie Auswahlen (Segmente) über dem Margen-Element – z. B. margin < 20, margin 20–40, margin 40–60, margin > 60.
  2. Regel, die das Level in custom_label_4 schreibt. Regeltyp Massenhaftes Überschreiben nach Auswahl, Element g:custom_label_4, und weisen Sie jeder Auswahl den entsprechenden Level-Wert zu:
				
					AUSWAHL (nach Marge)     →   custom_label_4
margin < 20              →   "20 und weniger"
margin 20 - 40           →   "20 - 40"
margin 40 - 60           →   "40 - 60"
margin > 60              →   "60 und mehr"

Tipp: Wenn Sie die Ebenen in Google Ads übersichtlich sortiert haben möchten, stellen Sie ihnen eine laufende Nummer voran (1 – do 20 %, 2 – 20–40 %…). Google sortiert Labels alphabetisch, und „60 a více" würde sonst vor „20 a méně" erscheinen.

Betrachten Sie die Grenzen der Ebenen (20/40/60) nicht als Dogma – legen Sie diese entsprechend der Margenverteilung in Ihrem Sortiment fest, damit in jeder Ebene genügend Produkte und Budget verbleiben, damit PMax eine ausreichende Datengrundlage zum Lernen hat.

Sobald der Feed neu generiert wurde, wird custom_label_4 in das Google Merchant Center und von dort in Google Ads übertragen.

7. Schritt 6: PMax-Segmentierung nach Marge und ROAS

Das letzte Puzzleteil liegt in Google Ads. Sobald Sie custom_label_4 im Merchant Center haben, können Sie Produkte in PMax danach in Listing-Gruppen (listing groups) unterteilen – eine eigene Gruppe für jede Margenstufe.

Und hier ist der Clou: Sie können jeder Stufe ein eigenes ROAS-Ziel zuweisen. Für Produkte mit hoher Marge legen Sie ein lockereres Ziel fest (niedrigerer tROAS) – Sie erlauben ihnen, mehr auszugeben und mehr Reichweite zu gewinnen, da die Marge dies zulässt. Für Produkte mit niedriger Marge setzen Sie ein strengeres Ziel, damit diese das Budget nicht unnötig verbrauchen.

Das Ergebnis: Das Budget fließt dorthin, wo Ihnen real am meisten Geld übrig bleibt – nicht dorthin, wo lediglich der höchste Umsatz erzielt wird. Es ist dieselbe Philosophie wie beim Aufbau einer PMax-Struktur mit Hand und Fuß, nur gesteuert durch die Marge statt durch das Bauchgefühl.

8. Wo ist der Haken (ehrliche Anmerkung)

Ich habe Fairness versprochen, also erhalten Sie diese auch. Diese Methode ist ein hervorragender Zwischenschritt, aber sie entspricht nicht einer vollständigen Margenoptimierung – und es ist wichtig zu wissen, warum:

  • Die Margenstufe ist eine Produkteigenschaft, keine conversion. Ein Kunde klickt auf ein margenstarkes Produkt, kauft am Ende jedoch etwas anderes (oder legt einige margenschwache Artikel in den Warenkorb). Das System erhält dann ein Signal basierend auf dem Produkt im feed, nicht basierend darauf, was tatsächlich im Warenkorb gelandet ist.
  • Es handelt sich nicht um eine Optimierung auf den Margenwert bei der Erfassung von conversion. Dies würde bedeuten, die tatsächliche Bestellmarge als conversion-Wert an die Messung zu übermitteln – das ist das nächste Level (und ein weiterer Teil dieser Serie).
  • Stufen sind eine Vereinfachung. Ein Produkt mit einer Marge von 39 % und eines mit 41 % landen in unterschiedlichen Stufen, obwohl sie fast identisch sind. Grenzwerte ziehen immer eine Trennlinie.

Dennoch wende ich dies an und empfehle es, da es sowohl Ihnen als auch dem System hilft: Es gibt PMax ein zusätzliches sinnvolles Signal, unterteilt das Sortiment verständlich und ist robust sowie schnell – Sie können es an einem Nachmittag implementieren, ohne Eingriffe in die Messung. Dies ist die erste Etage. In den nächsten Teilen bauen wir die höheren Stockwerke auf.

Die Margenoptimierung ist kein Schalter, sondern ein Prozess. Margenstufen in custom_label sind der erste Schritt, den Sie schnell und sicher umsetzen – und dank dessen sehen sowohl das System als auch Sie zum ersten Mal, wo das eigentliche Geld verdient wird.

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Fazit

Zusammenfassend in einem Satz: Wir haben die Marge aus Shoptet extrahiert, sie über Google Sheets und Mergado in den Feed übertragen, in Stufen im custom_label übersetzt und die Grundlage geschaffen, um in PMax das Budget nach Gewinn und nicht nur nach Umsatz zu steuern.

Wichtigste Punkte:

  1. PMax sieht die Marge nicht selbst – Sie müssen sie über den Feed und das custom_label bereitstellen.
  2. Der Weg führt über den Shoptet-Export → Google Sheets (IMPORTDATA + g:id) → Zusatzfeed in Mergado.
  3. Margenstufen sind ein robuster Zwischenschritt, keine endgültige Lösung – aber sie rücken das Budget sofort näher an den Gewinn.

Im nächsten Teil gehen wir eine Ebene höher – wie Sie den tatsächlichen Margenwert an das Tracking senden und direkt darauf optimieren.

Wollen Sie auf Marge optimieren?

Falls Sie dies bei sich umsetzen möchten und an einer Stelle nicht weiterkommen – oder direkt besprechen wollen, ob sich die Margensegmentierung für Sie auszahlt und wo die Schwellenwerte anzusetzen sind: Ich gehe das gerne mit Ihnen durch.
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FAQ

  • Shoptet oder andere Plattformen? Das Prinzip ist universell – es geht darum, die ID und die Marge zu extrahieren. Shoptet bietet dies im Export an (Produkte → Export, Spalte Relativní marže); bei anderen Plattformen suchen Sie nach einem Margen-Export oder berechnen Sie diese aus Einkaufs- und Verkaufspreis.
  • Warum Google Sheets statt CSV in Mergado? Sheets hält Ihre Daten über IMPORTDATA aktuell. Zudem lässt sich code einfach in g:id umbenennen und unnötige Spalten lassen sich leicht entfernen. Dieser Zwischenschritt erspart Ihnen bei jeder Änderung manuelle Arbeit.
  • Fehlende Einkaufspreise in Shoptet? In diesem Fall ist die relative Marge ungenau oder leer, und die Stufen ergeben keinen Sinn. Das Einpflegen der Einkaufspreise ist Voraussetzung – ohne korrekte Marge ist die Methode nur so gut wie die Eingangsdaten.
  • Welches custom_label verwenden? Jedes beliebige freie Label (custom_label_0–4). Ich verwende custom_label_4, um Konflikte mit anderen Labels (Saisonalität, Bestseller, Abverkauf) zu vermeiden. Wichtig ist nur, dass Sie wissen, welches frei ist.
  • Margenstufe vs. Margenoptimierung? Nein. Es ist eine Vereinfachung auf Produktebene, nicht der tatsächliche Margenwert der Bestellung. Es ist ein wichtiger Zwischenschritt, kein Finale – die vollständige Optimierung auf den Margenwert behandeln wir im nächsten Teil.
  • Gefahr für die Performance? An sich nicht – Sie fügen lediglich ein Signal hinzu und segmentieren Produkte. Das Risiko liegt in zu feinen Stufen (zu wenig Daten pro Gruppe) oder überhasteten ROAS-Zielen. Beginnen Sie grob (2–3 Stufen) und passen Sie diese basierend auf den Daten an.