Articles
Contact us

E-commerce ROAS Optimization บน Google Ads — สูตรปั้น ROAS จาก 2.1x → 6.8x ใน 90 วัน

Return on Ad Spend (ROAS) คือ KPI หลักของ E-commerce ที่บอกว่าใช้งบ ฿1 ได้ Revenue กลับมาเท่าไหร่ — ROAS 4x = ใช้ ฿1 ได้ ฿4 บทความนี้คือสูตร How To ปั้น ROAS ของ E-commerce ผ่าน Google Ads ที่ทีม DayLite ใช้กับลูกค้า Fashion, Beauty, Home Goods, FMCG ในไทย ดัน ROAS จาก 2.1x → 6.8x ใน 90 วัน โดยไม่เพิ่มงบ

ROAS เท่าไหร่ถึงจะเรียกว่าดี

ROAS ที่ดีขึ้นกับ Margin ของสินค้า ไม่มีตัวเลขเดียวที่ใช้ได้ทุก E-com:

  • Fashion / Apparel (Margin 50–60%) — ROAS Break-even ราว 2.0x ดี 3.5x+
  • Beauty / Cosmetics (Margin 60–70%) — ROAS Break-even 1.7x ดี 4.0x+
  • Home Goods / Furniture (Margin 30–40%) — ROAS Break-even 3.0x ดี 5.0x+
  • FMCG / Food (Margin 20–30%) — ROAS Break-even 4.0x ดี 6.0x+
  • Electronics / Tech (Margin 10–20%) — ROAS Break-even 6.0x ดี 8.0x+

คำนวณ Target ROAS = 1 ÷ (Margin – Other Costs) เช่น Margin 50%, Operations 10% → Target = 1 / 0.4 = 2.5x

โครงสร้าง Campaign สำหรับ E-commerce ROAS สูง

1. Performance Max — Layer หลัก 40–50% ของงบ

PMax ใช้ Product Feed + AI Optimize ข้าม 6 Channel เป็น Foundation ของ E-com Account สมัยใหม่ Pair กับ Audience Signal ที่แข็ง: Customer Match 18 เดือน + Website Visitor 90 วัน + Past Buyer Lookalike

2. Shopping Campaign — Layer ของ Product Search 20–25%

Shopping Campaign แสดง Product Card บน Google Search Result เมื่อ User ค้นหาสินค้าเฉพาะ Convert Rate สูงเพราะ Intent ชัด ตั้งงบแยกจาก PMax ให้ Visibility ของ Performance แต่ละ SKU

3. Search Brand + Generic — 20–25%

Search Brand รับ Demand ของคนรู้จักแบรนด์อยู่แล้ว — งบไม่ต้องเยอะแต่ ROAS สูง 10x+ Search Generic ครอบ Category Keyword เช่น “ครีมกันแดด”, “รองเท้าวิ่ง” Intent กลาง Convert ปานกลาง

4. Display Remarketing — 10–15%

Cart Abandoner + Product Viewer ใน 14 วัน Dynamic Remarketing แสดงสินค้าที่ User ดูตรงๆ Conversion Rate สูง 3–5x ของ Cold Audience

วิธี Optimize ROAS — 6 ขั้นตอน

  1. Setup Conversion Value ที่แม่นยำ — ส่ง Order Value จริง (พร้อม Currency) ไม่ใช่แค่นับ Conversion เปิด Enhanced Conversion สำหรับ Cross-device Tracking
  2. เปิด tROAS Bidding — ตั้ง Target ROAS ที่ Realistic จาก Historical Data เริ่มที่ Average เดือนล่าสุดก่อน Tighten
  3. Audit Product Feed — Title มี Keyword หลัก, รูปสวย, Description ครบ, Price ตรงเว็บ Google Merchant Center ต้อง 0 Disapproval
  4. Segment Audience ตาม Behavior — Past Buyer (LTV สูง), Cart Abandoner (Intent สูง), Visitor 30 วัน (Awareness), New User (Cold)
  5. Custom Conversion Value Rules — เพิ่ม Value Modifier สำหรับ Customer Match List (เช่น VIP Customer ใช้ Value 1.5x) ทำให้ AI Bid สูงกว่ากลุ่มนี้
  6. Refresh Creative ทุก 4 สัปดาห์ — Product Image, Lifestyle Photo, Video Demo ใช้หลายชุด Test

Best Practice + Pitfalls

  • ใช้ Promotion Extension ใน Sale Period — แสดง Discount % บน Search Result ดึง Click ในงาน Sale
  • Filter Out Low-margin Product — ถ้าบาง SKU ROAS ต่ำกว่า Break-even ตลอด Exclude จาก Shopping Campaign
  • Mobile First Design — 70% ของ E-com Traffic ในไทยมาจาก Mobile Landing Page ต้องโหลด < 3 วินาที
  • เปิด Cross-sell Audience — Customer ที่ซื้อ Product A อาจสนใจ Product B Display Ads แสดงสินค้าเสริมจริง
  • อย่ารัน Sale ตลอดเวลา — Perceived Value ตก คนรอ Sale เท่านั้น

Case Study — Fashion Brand ในไทยดัน ROAS 3.2x

ลูกค้า Fashion Brand งบ ฿250,000/เดือน เดิมรัน Search + Shopping เท่านั้น ROAS 2.1x หลังเพิ่ม PMax 50% + Display Remarketing 15% + Optimize Feed + tROAS Bidding ที่ 4.0x: ผลใน 90 วัน ROAS รวม Account ขยับเป็น 6.8x (เพิ่ม 3.2 เท่า) Revenue เพิ่ม 142% ใน Budget เท่าเดิม

กุญแจสำคัญคือ Audience Signal — Customer Match จาก Past Buyer 24 เดือน + Lookalike ของ VIP Customer + Cart Abandoner 7 วัน รวมกันให้ AI ของ PMax มี Quality Signal สูงพอ Optimize

FAQ

ROAS Target ที่สูงเกินไปอันตรายไหม

อันตราย ตั้ง tROAS สูงกว่า Historical Average 30% AI จะลด Spend จน Volume Conversion หาย ROAS แสดงตัวเลขดูดีแต่ Revenue Total ตก ตั้ง Target Step-up ที่ละ 15–20% ค่อยๆ

Performance Max กับ Shopping Campaign แตกต่างยังไง

PMax เป็น Multi-channel (Search + YouTube + Display + Discovery + Gmail + Maps) Shopping เฉพาะ Search Result + Shopping Tab ใช้ผสมกันได้ — แนะนำ PMax 40% + Shopping 25% สำหรับ E-com

Conversion Value ที่ส่งกลับ Google ควรเป็น Gross Revenue หรือ Net Margin

แนะนำส่ง Gross Revenue เพราะ Google AI ใช้ตัวเลขนี้คำนวณ ROAS ตามมาตรฐาน ส่วน Net Margin ใช้ Internal ในการ Decision Strategy

สรุป — ROAS Optimization คือ Long Game

การปั้น ROAS ไม่ใช่เปิด PMax อย่างเดียวจบ ต้อง Audit ทุก Layer ตั้งแต่ Product Feed, Conversion Tracking, Audience Signal, ครีเอทีฟ, Bidding Strategy ทำงานร่วมกัน Account ที่ทำครบจะเห็น ROAS ขยับ 2–3 เท่าใน 90 วันโดยไม่เพิ่มงบ ปรึกษาทีม E-commerce Optimization ของ DayLite ที่ DayLite.asia

อ้างอิงข้อมูล (References)

  • Google Merchant Center — Product Feed Best Practices (2024)
  • WordStream — E-commerce Google Ads Benchmarks Report 2024
  • Think with Google — E-commerce Marketing Insights APAC 2024
  • DayLite Internal Benchmark — Fashion/Beauty E-commerce clients 2024–2026 (anonymized)

บทความที่เกี่ยวข้อง

Related Posts