Come espandere il tuo e‑shop all'estero con i dati (senza scottarti)

Questa primavera un cliente con un catalogo da un quarto di milione di articoli mi ha fatto una domanda semplice: in quale paese ci espandiamo adesso? Qualche anno fa avrei preventivato quell’analisi in mesi. Domanda, prezzi dei clic, prezzi dei competitor e unit economics su tredici paesi significavano qualcosa come 400 ore di lavoro manuale, il tipo di preventivo che i clienti rifiutano con gentilezza. Questa volta la ricerca delle parole chiave ha girato di notte mentre dormivo, e il mio tempo su tutta la faccenda si è ridotto a una sola giornata.

Vale la pena farla, per una ragione brutale. Il primo giorno in un paese nuovo non hai posizionamento SEO, né brand riconosciuto, né clienti che tornano. La pubblicità a pagamento è l’unico canale che porta acquirenti. Quindi, senza che te ne accorga, tutta la convenienza dell’espansione dipende da un numero: quanto costa un clic su quel mercato. Scegli un paese perché in riunione suonava giusto, entra in un’asta costosa, e bruci budget prima di aver venduto qualcosa.

E il clic è solo metà della storia. Anche con traffico a buon mercato devi comunque chiudere la vendita, quindi il prezzo del tuo prodotto rispetto alla concorrenza locale conta altrettanto, insieme al tasso di conversione e allo scontrino medio su quel mercato. I mercati occidentali viaggiano su prezzi più alti e clic più cari. Quelli orientali, più bassi su entrambi. La combinazione che genera davvero profitto cambia da paese a paese, e in vent’anni di PPC non ho mai visto che fosse ovvio guardando la mappa.

La buona notizia è che ognuno di quei numeri si trova già nei dati che puoi tirare giù in un giorno. È ciò che fa questo blueprint. Parte dal tuo catalogo prodotti, lo stesso file di Google Merchant Center che hai già, e finisce in una tabella ordinata di paesi: dove espanderti adesso e perché, sostenuta da domanda di ricerca reale, prezzi dei clic reali, prezzi reali dei competitor e un ritorno pubblicitario simulato per ogni mercato. Qui sotto c’è ogni passaggio, con i numeri veri di un processo notturno su un e-shop vero.

Perché non lo fanno già tutti? Perché la versione onesta era assurdamente costosa. Domanda, prezzi, concorrenza e unit economics su dieci o quindici mercati significavano centinaia di ore di lavoro manuale: tirare giù volumi di parole chiave paese per paese, tradurre i seed a mano e, soprattutto, leggere le query di ricerca grezze riga per riga per separare la domanda vera dalla spazzatura. Fino a un paio di anni fa nessuna AI poteva fare quella lettura al posto tuo, quindi la faceva una persona. Centinaia di ore, e nessun cliente le pagava. Quindi per lo più non veniva fatto, e i team sceglievano il paese successivo perché qualcuno parlava la lingua o aveva chiamato un distributore. L’idea è sempre stata valida. Il costo di realizzarla è crollato. Quelle centinaia di ore manuali ora sono un processo notturno più una giornata di lavoro.

Il blueprint in sette passaggi, in sintesi

Ecco la forma d’insieme prima di andare in profondità. Per ogni passaggio: cosa fai, cosa stai guardando e perché. Ogni passaggio risponde a una domanda specifica su un mercato e ti avvicina di un passo alla tabella ordinata.

Ora gli stessi sette passaggi, uno alla volta, ognuno con quello che ha davvero prodotto in questo processo.

Passaggio 1 · Rosa

Passaggio 1: Fai la rosa dei paesi a cui puoi davvero consegnare

Non partire dall’opportunità, da quali mercati sono i più grandi, i più ricchi, i più allettanti. È la porta d’ingresso sbagliata. Il mercato più grande è di solito quello con l’asta più brutale, e un mercato a cui non puoi consegnare vale esattamente zero per quanto buoni sembrino i suoi numeri. Quindi il vero primo filtro è la logistica. Parti da dove arrivano davvero i tuoi corrieri, ed elenca solo i paesi dove puoi lasciare un pacco davanti a una porta.

Per questo shop ne sono usciti 13 paesi candidati tra Europa centrale e orientale e Balcani. Anche il mercato di casa (Cechia) è nella lista, ma solo come baseline di calibrazione, non come target. Guarda l’ultima colonna. Due paesi escono qui, prima di estrarre una singola parola chiave.

Per essere chiari, Google Ads funziona benissimo in entrambi i paesi. Ciò che manca è la ricerca. Il Keyword Planner non supporta il bosniaco né il macedone, quindi non restituisce suggerimenti di parole chiave, né volumi, né CPC in quelle lingue. Non puoi dare un prezzo a un mercato che lo strumento non sa leggere. Quindi entrambi escono dall’analisi per quanto attraente sembri la loro crescita (+22% e +25%). Tredici pianificati, undici che lo strumento riesce davvero a ricercare.

Ecco com’è un processo reale: i dati ti tolgono dal tavolo due delle tue opzioni migliori per un motivo che non avresti mai indovinato in anticipo.

Passaggio 2 · Seed

Passaggio 2: Trasforma il tuo feed dei prodotti in seed per le parole chiave

Non serve fare brainstorming di parole chiave. I seed escono direttamente dall’attributo product_type del tuo feed di Google Merchant Center. Per i seed, product_type è l’unico attributo che ti serve. Per l’intero processo no: il passaggio 6 vorrà anche id, title e price per costruire l’asse dei prezzi contro i competitor, più un dato che il feed non contiene affatto: le vendite, cioè qualunque cosa ti dica quali prodotti sono i tuoi best seller.

Quell’attributo porta l’albero delle categorie dello shop, la stessa struttura in cui i clienti navigano sul sito, e scende fino a cinque livelli (Electronics > Mobile > Accessories > Cases > Leather). Non prendere solo l’ultimo livello di un percorso, e nemmeno solo il primo: spezzalo in tutti i nomi che contiene. Poi deduplicali sull’intero feed, perché la stessa categoria compare in decine di percorsi diversi e, senza quella deduplica, finisce cinquanta volte nei tuoi seed. Il risultato è che il feed nomina già ogni categoria che vendi, con un conteggio di frequenza allegato, ed è sul tuo hard disk.

La materia prima qui erano ~252.000 articoli di catalogo, con i percorsi product_type incollati insieme da segni & e da slash, come capita sempre nei feed reali («Frigoriferi e congelatori», «Giochi e giocattoli»). Un solo nome di categoria ne contiene quindi spesso due, e vanno separate: «Frigoriferi e congelatori» sono due seed, non uno. Spezza sulla &, sulla parola «e», sugli slash, sulle virgole e sui trattini. E per ogni seed risultante, annota i sinonimi con cui il mercato cerca davvero: «lavatrice» e «lavabiancheria», «notebook» e «portatile». Sono queste due espansioni a trasformare 400 categorie nelle 488 voci che passano alla traduzione.

Il parser spezza tutto questo in categorie singole, scarta i nodi generici di primo livello («casa», «elettronica», «giardino») e tiene solo i percorsi che superano una soglia di frequenza. Quella soglia non la scegli come numero assoluto, la scegli al contrario: ordina le categorie per frequenza e taglia dove ti resta qualche centinaio di seed. Qui il taglio ha lasciato 400 seed, e la categoria più piccola sopravvissuta taggava ancora 234 articoli. Qualche centinaio è la taglia giusta da entrambi i lati: sotto, le categorie diventano casi isolati senza volume di ricerca; sopra, paghi chiamate API che non aggiungono nulla alla decisione. Un quarto di milione di articoli si riduce a una lista di seed compatta e significativa:

E i seed sono esattamente ciò con cui interrogheresti un mercato: categorie, mai nomi di prodotto. I più pesanti in termini di catalogo:

Per renderlo concreto, diciamo che il feed dello shop ha un percorso come Electronics > Mobile > Phone cases. Il parser butta via «Electronics» perché troppo generico, tiene «cover per telefono» come seed e conta quanti prodotti ci stanno sotto. Qui «cover» tagga 14.411 articoli, quindi è chiaramente una categoria reale degna di ricerca, non un caso isolato. I nomi dei prodotti hanno per lo più volume di ricerca zero, quindi vengono ignorati; gli oltre 40.000 brand vengono tenuti da parte come segnale separato. Sono le categorie a portare avanti la ricerca, e non hai speso un minuto a inventarle.

Passaggio 3 · Traduci

Passaggio 3: Traduci ogni seed nella lingua locale

Questo è il passaggio che le persone saltano, e saltarlo compromette tutto ciò che viene dopo senza che te ne accorga. Se ricerchi la Polonia digitando «toys» nello strumento per le parole chiave, Google ti dà il volume e il CPC della parola inglese «toys» così com’è cercata in Polonia, una fetta minuscola e strana di expat e turisti. Il numero sembra reale. Lo è. È anche inutile, e ogni decisione successiva è ormai costruita su un mercato dove non c’è nessuno.

Quindi prima di una singola chiamata API, un LLM traduce l’intera lista di seed nella lingua di ogni paese. I 400 seed di base, espansi con sinonimi e varianti ortografiche, sono diventati 488 voci × 12 lingue = 5.856 traduzioni automatiche pronte. Ecco un seed, «toys», così come è effettivamente partito verso ogni mercato:

Interroga zabawki invece di «toys» e ottieni il vero mercato polacco. I numeri si spostano di un ordine di grandezza, non di un errore di arrotondamento. L’unica eccezione sono i nomi di brand; quelli non si traducono mai. Salta questo passaggio e i passaggi dal 4 al 7 sono costruiti sulla sabbia, e nessuno te lo dirà, perché il foglio di calcolo sembra perfettamente plausibile fino alla decisione sbagliata.

Passaggio 4 · Estrai la domanda

Passaggio 4: Estrai la domanda di ricerca per ogni mercato

Ora il grosso del lavoro, e la prima cosa che scarichi. Fai passare ogni seed tradotto, in ogni paese, attraverso l’endpoint GenerateKeywordIdeas di Google Ads e mantieni il collegamento tra ogni parola chiave e il suo product_type di origine. Scrivo codice sulla Google Ads API da dodici anni, e questo è ancora l’endpoint su cui mi appoggio di più. Restituisce gli stessi dati di domanda che mostra il Keyword Planner, solo a una scala che nessun essere umano scorrerebbe mai a colpi di clic. Non hai accesso alla Google Ads API? Usa l’API di DataForSEO. Fornisce gli stessi dati sulle parole chiave, paghi a richiesta, e il prezzo è così basso che perfino un processo di questa taglia resta economico. Sugli undici paesi analizzabili il processo ha prodotto 1.402.486 idee per le parole chiave. E la ripartizione per mercato è già un risultato, perché la domanda grezza non segue i mercati su cui punteresti:

Se la domanda fosse tutta la storia, questa tabella sarebbe la risposta: Polonia, Germania, Austria, via. È esattamente la trappola. Germania e Austria stanno in cima qui, ed è proprio per questo che un’analisi basata solo sulla domanda ti porta dritto nell’asta più costosa dell’insieme. I mercati che vincono davvero sono più in basso, e i passaggi sul prezzo per clic e sulla redditività stanno per farli risalire.

Il processo è tracciato seed per seed, paese per paese: 4.220 job seed-paese tentati, 3.619 hanno restituito dati, 601 hanno dato errore. La maggior parte di quegli errori erano limiti di quota dell’API, e gli errori di quota li ritenti semplicemente più tardi finché il processo non è completo. Il resto erano le interruzioni per lingua non supportata del passaggio 1, che nessun retry sistemerà. Tieni comunque il log; vuoi la prova di quali celle hanno davvero dei dati dietro.

Passaggio 5 · Pulisci

Passaggio 5: Pulisci le parole chiave, non i seed

Un seed generico trascina dentro rumore, e la mossa ovvia è uccidere il seed rumoroso. Non farlo. «Calcio» in Germania tira dentro milioni di ricerche sulla Bundesliga che non hanno nulla a che fare con il tuo shop. Lo stesso seed tira dentro anche «scarpe da calcio», che vuoi assolutamente vendere. Uccidi il seed e uccidi con lui anche i suoi derivati con intento d’acquisto. Quindi filtri a livello di parola chiave, non di seed, ogni volta.

Ecco cosa ha effettivamente rimosso la pulizia in questo processo, prima le categorie fuori segmento, poi puro rumore:

La regola in un esempio. Il seed «auto-moto» è ottimo per questo shop, che vende accessori per auto. Ma in tedesco tira dentro anche «gebrauchtwagen» (auto usate) e «auto kaufen» (comprare un’auto), inutili per un e-shop di piccoli articoli. Non cancelli il seed. Cancelli quelle parole chiave specifiche e tieni «Handyhalter Auto» (porta-telefono per auto). Oltre 2.100 parole chiave spazzatura eliminate, quelle buone intatte.

E la pulizia non è solo sottrazione; è anche taggare il segnale che vuoi. Per un catalogo di primo prezzo l’intento d’acquisto vive nelle parole dell’occasione, quindi 49.770 parole chiave sono state taggate come intento d’occasione in undici lingue:

È il passaggio che separa un deliverable di cui un cliente si fida da un foglio di calcolo che viene ignorato senza che nessuno te lo dica. La mia prima passata era piena di Bundesliga, calendari 2026 e annunci di auto usate. Mi ci è voluta una seconda revisione completa su dieci lingue per arrivare a un nucleo che valesse la pena consegnare.

Passaggio 6 · Scraping competitivo

Passaggio 6: Fai scraping della concorrenza e dei suoi prezzi

Tutto finora misura la domanda. Nulla ti dice se entrerai in un mercato e verrai schiacciato sul prezzo da chi è lì da dieci anni. Per questo devi guardare il campo di battaglia reale. Quindi per il 20–30% migliore dei prodotti più venduti per categoria, localizzi il titolo e fai scraping della pagina dei risultati live. Prendi i «più venduti» a fatturato degli ultimi dodici mesi, non a numero di pezzi: quello che ti serve sono i prezzi dei prodotti che reggono davvero il giro d’affari, mentre ordinare per pezzi ti riempirebbe la lista di minuteria a basso prezzo. Il feed non contiene quel dato, quindi tiralo da GA4 o dal report prodotti di Google Ads e fai il join su id. Una richiesta POST all’endpoint SERP di DataForSEO restituisce l’intera pagina come JSON strutturato, e costa circa 0,0035 $ a query, quindi controllare 3.000 prodotti top su un mercato viene sui 10,50 $. La chiamata esatta, pronta da incollare, è nel pacchetto scaricabile alla fine di questo articolo.

Una risposta, tre cose, un prezzo: il blocco paid (copy degli annunci dei competitor, materia prima per il tuo messaging), popular_products (annunci Shopping con prezzi live che non puoi ottenere dal tuo stesso Merchant Center) e i risultati organici (i veri player del mercato, inclusi quelli che non fanno pubblicità). Paghi per un controllo prezzi e te ne vai con una libreria di copy dei competitor e una mappa del mercato.

E siccome è tutto scriptato, non ti fermi ai prezzi. La stessa pipeline percorre i competitor che ha appena trovato e tira giù il resto della loro offerta: prezzi e tempi di consegna, soglie di spedizione gratuita, metodi di pagamento, contrassegno oppure no. In questa regione è il contrassegno a decidere se l’ordine si fa o no. Se ogni shop locale lo offre e tu no, il checkout è dove muore il tuo clic economico. Tutto questo lo facciamo passare per le API SEO di DataForSEO, quindi è un’unica pipeline JSON da un capo all’altro, senza scraper fatti in casa da accudire. E il costo dell’intero programma è la battuta finale:

Una passata SERP competitiva completa su dodici paesi costa 22–126 $ a seconda della modalità. Confrontalo con un abbonamento Semrush a ~140+ $/mese fissi, solo per l’interfaccia. Stai mappando ogni competitor in ogni mercato target per meno di un mese dello strumento su cui tutti ripiegano per default.

Passaggio 7 · Punteggio

Passaggio 7: Assegna il punteggio a ogni mercato e ordinali

Ora tutto si riduce a un unico numero per paese. A partire dal CPC reale, da un tasso di conversione difendibile e da un AOV per mercato, simuli il ROAS di ogni mercato, poi pesi domanda, prezzi, logistica, crescita e attrito d’ingresso in un singolo punteggio. Una tabella ordinata. La cosa per cui sei venuto:

Eccola: Slovacchia, Polonia e Serbia. Un mercato piccolo, un mercato grattacapo per i pagamenti e uno fuori UE che la maggior parte delle persone non avrebbe proposto. La Germania, il paese con la seconda domanda più alta dell’intero insieme (348.000 idee per le parole chiave), arriva quarta, trascinata giù da un ROAS simulato di appena 1,0. L’Austria, l’altra scelta di default, arriva quinta, sotto 1,0, il che significa che perde soldi.

I due mercati che sembrano più ovvi sono i due che la matematica scarta per primi.

Cosa fa da zavorra? Una regola deliberata e brutale che impedisce alla tabella di mentire. Quando il ROAS simulato scende sotto la soglia di fattibilità, il punteggio viene moltiplicato per 0,4. Ricorda perché. Su un mercato nuovo il paid è il tuo unico canale. Non hai ancora SEO, né brand, né clienti che tornano. Un mercato dove l’acquisizione a pagamento non rende non può essere il tuo punto d’ingresso, per quanto grande sia l’opportunità. La penalità esiste proprio per impedire al foglio di calcolo di ratificare un istinto.

Come è costruito il punteggio: nove fattori pesati

Il punteggio non è una singola metrica con la corona. Sono nove componenti, ognuna pesata in base a quanto incide davvero sulla decisione. Il ROAS domina, perché un mercato enorme con CPC brutali perde contro un mercato piccolo con clic economici ogni singola volta. È l’intera lezione della classifica qui sopra:

Due penalità dure impediscono al punteggio di mentire. Un ROAS sotto la soglia di fattibilità moltiplica il punteggio per 0,4, come sopra. E un paese senza alcun dato di CPC viene tagliato a un terzo, perché non scommetti su un mercato che non puoi prezzare. Quella seconda penalità è esattamente il motivo per cui i due paesi scartati al passaggio 1 non raggiungono mai la classifica: nessun supporto linguistico, nessun dato di parole chiave, nessun prezzo da modellare, nessuna scommessa difendibile.

La leva più grande: il prezzo di un clic per mercato

Se riduci il modello all’unico fattore che lo sposta di più, è questo. Ecco il CPC mediano del planner per mercato dal processo notturno, su 745.712 idee per le parole chiave pulite e prezzate (Google Ads GenerateKeywordIdeas, 28–29 aprile 2026). Ogni cifra è in CZK, la valuta dell’account, così i mercati si confrontano in modo pulito. È proprio questa forbice il motivo per non ripiegare per default sul mercato ovvio:

Leggi i colori prima dei numeri. La mappa è fredda a est e a sud e si scalda man mano che vai a ovest: la Serbia e i Balcani stanno nella menta, Germania e Austria bruciano in corallo, e un clic austriaco costa 5,1× uno serbo; uno tedesco, 4,5×. Questo prima della dimensione del carrello, prima del tasso di conversione, prima di qualsiasi cosa tu possa controllare. La riga tratteggiata è l’ancora, ma leggila con attenzione. Quei 2,54 CZK sono ciò che l’account di casa paga davvero per clic in Cechia oggi, mentre tutti gli altri numeri della mappa sono stime del planner che tendono a sovrastimare il CPC reale. Mettere il dato reale accanto alle stime vuol dire confrontare una fattura con un preventivo: ecco perché la Serbia esce otticamente sotto l’ancora di casa (2,42 contro 2,54), anche se il vero clic serbo atterrerà molto più in basso una volta calibrato. Il confronto onesto è planner contro planner, e lì la forbice è tutto il punto. La Polonia è il mercato più grande della regione e confina con la Cechia, eppure il planner le assegna un clic mediano quasi doppio di quello serbo. Nei mercati occidentali più noti, il CPC stimato arriva a cinque volte la cifra serba. E quel prezzo più alto è poi quello che paghi per tutto il resto della vita della campagna. (L’Albania è esclusa dalla mappa perché con solo 31 idee prezzate la sua mediana non è degna di fiducia.)

Perché questo singolo numero decide così tanto? Perché in un paese nuovo il clic è il costo di un cliente; non hai ancora altra via d’ingresso. Tieni tutto il resto costante e varia soltanto il prezzo del clic. Di conseguenza, il ROAS cambia di circa cinque volte. Stesso prodotto, stesso tasso di conversione, stesso carrello. L’unica cosa che si muove è quanto il mercato fa pagare per essere visto:

A un tasso di conversione del 2% servono 50 clic per fare una vendita. Quindi una vendita serba costa 121 CZK di pubblicità e una austriaca 620 CZK, per lo stesso identico prodotto. Contro lo stesso carrello, è un sano 8,3× di ROAS in Serbia e un 1,6× in perdita in Austria. Nulla è cambiato tranne il prezzo del clic del paese. È l’intero argomento in una tabella: a parità di tutto il resto, è il solo prezzo del clic a decidere se lo stesso prodotto rende o va in perdita.

La precisazione onesta è la stessa del riquadro qui sopra. Queste sono stime del planner, che tende a sovrastimare il CPC. L’account di casa reale ha pagato 2,54 CZK per clic su 22,6 mln di query di ricerca, sotto persino la cifra del planner più economica qui. Quindi leggi i numeri come pressione di mercato relativa, non come il prezzo letterale che pagherai. I rapporti tengono; le cifre assolute scendono appena calibri. E un clic occidentale più caro può comunque ripagare se l’ordine che porta è più grande, che è esattamente il motivo per cui non ti fermi al clic.

L’altra metà: il prezzo del tuo prodotto rispetto al mercato locale

Il clic porta il visitatore sulla tua pagina. Se compra dipende dal tuo prezzo rispetto alla concorrenza locale, e quel livello di prezzo oscilla tra i mercati ancora più del clic. La stessa cyclette che in Austria sta a scaffale a 349 €, in Romania si vende a 151 €. Un ventilatore da casa è 126 € in Austria e 41 € in Ungheria. La classifica finora prezza il clic ed è cieca a ogni euro di questo, perché non guarda mai cosa fa pagare davvero la concorrenza.

Quindi ho eseguito lo strato che il modello salta. Per sedici categorie che lo shop tiene davvero a magazzino ho tirato giù il prezzo mediano dei competitor su ogni mercato e l’ho messo accanto alla mediana dello shop. Mediane da entrambi i lati, mai il singolo annuncio più economico, perché un prezzo anomalo da solo non ti dice nulla. La fonte è il carosello popular_products di Google Shopping, gli annunci reali che vedono gli acquirenti reali. Le undici categorie con copertura abbastanza ampia da confrontarsi tra mercati sono qui sotto.

Una nota prima di leggerla. La colonna dello shop ha bisogno di un inquadramento onesto. È uno shop di primo prezzo. Il suo catalogo è costruito apposta sull’estremo economico di ogni categoria, quindi la sua mediana finisce spesso a metà del prezzo tipico di mercato di una categoria, a volte più in basso. Confrontarla con la media del mercato come se i beni fossero equivalenti abbellirebbe ogni cella. Quindi leggi ogni cella come margine di manovra, cioè quanto il prezzo a scaffale locale sta sopra il prezzo minimo dello shop. Quel margine è il colore della cella: il verde è ampio (mercato a 3× quel minimo o più), l’oro è discreto (1,6–3×), il corallo è stretto (sotto 1,6×).

Questa griglia fa emergere due cose che la tabella del prezzo per clic non potrebbe mai mostrarti.

Il margine è categoria × mercato, mai un «siamo più economici» piatto. Aspirapolvere e tastiere sono corallo quasi ovunque. Perfino uno shop di primo prezzo sta a un pelo dal mercato sull’elettronica di alto valore, perché lì il margine di tutti è già ridotto all’osso. Ma cyclette, terrari, catene da neve e attrezzatura da equitazione brillano di verde. In quegli angoli il mercato fa pagare da cinque a quindici volte quel minimo, perché nessuno compete duramente sul prezzo. «Siamo l’opzione economica» è vero per cella, non per paese. E sono le celle a dirti con quali linee di catalogo guidare l’espansione.

I mercati dal clic caro sono anche quelli dal prezzo a scaffale alto. Germania e Austria portano i due clic più cari dell’intero processo, e sono esattamente dove il prezzo a scaffale sta più in alto (la cyclette sta a scaffale a 349 € in Austria e a 151 € in Romania). È la sfumatura che la classifica del costo per clic nasconde. Un clic austriaco caro può comunque farti tornare i conti se l’ordine che porta vale di più, mentre un clic polacco economico, in un mercato dove anche i prezzi a scaffale sono altrettanto bassi, può rivelarsi l’affare peggiore senza che tu te ne accorga. Costo del clic e prezzo a scaffale sono due assi diversi, e vedi la trappola solo tracciandoli entrambi. Ecco perché il punteggio sopra pesa la concorrenza di prezzo al 15%, subito dietro il ROAS.

E i buchi nella tabella sono essi stessi un risultato. La copertura del carosello si assottiglia man mano che vai a est e a sud. Germania, Austria e Polonia riempiono quasi ogni cella; Ungheria, Slovacchia e Romania mostrano già dei vuoti; e i mercati dal clic più economico di tutti, i Balcani, restituiscono quasi nulla, perché Google non mostra un carosello popular_products in quei paesi. Lo strato prezzo evapora esattamente dove il clic sembrava più economico. Per prezzare quei mercati lasci Google e leggi i comparatori locali (Ceneje.si, Jeftinije.hr, Pazaruvaj.bg), che è il lavoro di un altro pomeriggio.

Bonus: gli stessi dati ti dicono quando lanciare

Hai pagato una sola estrazione di parole chiave, che includeva anche un secondo deliverable: dodici mesi di volume di ricerca per parola chiave, 16,7 milioni di data point mensili su 1,39 milioni di parole chiave. Aggregalo e la curva della domanda è inconfondibile. Nel mese di picco, la domanda di ricerca è del 40% più alta rispetto al mese più tranquillo.

Dicembre è in cima alla curva, luglio in fondo. Esattamente ciò che ti aspetteresti per un catalogo di merce generica. Quella singola oscillazione è il tuo segnale di tempistica di lancio. Non lanci un mercato nuovo nel suo mese più fiacco, e carichi la spesa prima della corsa di dicembre, non durante. Hai eseguito quell’analisi per decidere dove espanderti. Ti ha risposto anche sul quando, senza costi aggiuntivi.

Numeri veri, un solo processo vero

Ogni cifra qui sopra è uscita da un processo reale. Ecco l’insieme principale, con altre due analisi cross-border per dare la scala:

Due mercati hanno dovuto essere scartati a metà processo perché gli strumenti di ricerca delle parole chiave non supportano la loro lingua. È il tipo di vincolo che scopri solo eseguendo davvero l’analisi. Le ~10 ore sono tempo macchina. La ricerca macina durante la notte su tutti i paesi in parallelo mentre dormi. Il lavoro umano (modellare il feed, calibrare i conti, pulire il rumore, costruire il deliverable) richiede una giornata in più. Prima preventivavo esattamente questo deliverable intorno al mezzo milione di corone, e i soldi non erano mai per il codice ingegnoso. Compravano centinaia di ore di lavoro a mano. Qualcuno doveva leggere e pulire query di ricerca mercato per mercato, un lavoro che nessuna AI poteva toccare qualche anno fa. I clienti, comprensibilmente, dicevano di no. Ora è un processo notturno più un giorno del mio tempo.

(Il taglio del −86% viene da un catalogo diverso e molto più di nicchia, uno shop B2B di profili da costruzione dove la maggior parte delle parole chiave a seed generico erano genuinamente fuori tema. Lo shop di primo prezzo qui sopra ha perso solo una percentuale a una cifra. Quanto sia aggressiva la pulizia dipende interamente da quanto sei di nicchia.)

Cosa fare con la classifica

Domande frequenti