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Cómo aprovechar el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia de AdWords

7 de julio de 2020
Las recientes cuestiones relacionadas con la desigualdad racial en los Estados Unidos han llevado a la acción directa en el mundo del marketing digital también. Más y más compañías están deteniendo sus campañas publicitarias en Facebook debido a la inacción de la red social sobre la discriminación y el discurso de odio.

Pero esto no significa que estos gigantes de la tecnología vayan a dejar de hacer publicidad, ¿verdad? ¿Cómo podrían hacerlo sin dañarse a sí mismos? Muchos de estos negocios están cambiando más publicidad hacia Google AdWords, que es el sistema publicitario de Google en el que los anunciantes pujan por ciertas palabras clave para que sus anuncios clicables aparezcan en los resultados de búsqueda de Google.

Aunque AdWords da a las marcas (grandes y pequeñas) la oportunidad de poner su negocio frente a personas de todo el mundo, no todas las campañas de AdWords son creadas de la misma manera.

Si bien es cierto que elementos como la selección de palabras clave y la redacción de textos publicitarios desempeñan un papel importante en la eficacia de estas campañas, los nuevos avances tecnológicos, como el aprendizaje automático, están permitiendo que estos procesos estén más automatizados que nunca.

A través del aprendizaje automático, puede mejorar la eficiencia de sus campañas de AdWords para lograr mayores resultados de captación de clientes que nunca antes.

Mejorar la producción creativa con anuncios de búsqueda receptivos

Independientemente de la selección de palabras clave, el texto y los titulares que seleccione para una campaña de AdWords tendrán una gran influencia en si alguien hace clic en su anuncio o no.

El problema, por supuesto, es que puede ser difícil entregar el mensaje correcto en el momento adecuado a la persona adecuada. Un titular y una copia que funcionen perfectamente en una situación, podrían fracasar si la misma persona lo viera después de una consulta de búsqueda ligeramente diferente.

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Anuncios de búsqueda receptiva

Aquí es donde entran los anuncios de búsqueda de respuesta. Jerry Dischler, Vicepresidente de Gestión de Productos de AdWords, dirige el equipo de productos de la empresa de anuncios de búsqueda de Google, los equipos de productos e ingeniería de la publicidad de YouTube y los equipos de productos e ingeniería de las herramientas domésticas de ventas y asistencia de Google.

«Simplemente proporcione hasta 15 titulares y 4 líneas de descripción, y Google hará el resto. Probando diferentes combinaciones, Google aprende qué anuncio creativo funciona mejor para cualquier consulta de búsqueda. Así que la gente que busca lo mismo puede ver diferentes anuncios según el contexto. Sabemos que este tipo de optimización funciona: de media, los anunciantes que utilizan la máquina de aprendizaje de Google para probar múltiples creativos ven hasta un 15 por ciento más de clics».

Con el respaldo del aprendizaje automático, el contenido de AdWords de un usuario se optimizará para una variedad de consultas de búsqueda utilizando su palabra clave de destino. El resultado es más clics y más conversiones.

Optimizar su presupuesto con una oferta inteligente

Equilibrar un presupuesto que ofrezca resultados sin gastar demasiado dinero es un gran desafío para muchas campañas de AdWords, pero el aprendizaje automático ahora permite a los vendedores optimizar sus presupuestos a través de las pujas inteligentes.

Siempre que su cuenta tenga suficientes datos históricos y un seguimiento de las conversiones establecido, puede utilizar las pujas inteligentes para optimizar las pujas por palabras clave en función de los objetivos de su campaña. El algoritmo de aprendizaje automático analiza los patrones de los clientes en función de las búsquedas anteriores para dar mayor prioridad a las ofertas de las búsquedas cuando es probable que los clientes tomen la acción deseada de su campaña.

Hablé con Chris González, quien recientemente publicó su caso de estudio en KlientBoost sobre el poder de aprovechar el aprendizaje de la máquina con respecto a la agilización de las cuentas de los clientes a través de Smart Bidding:

«Aprovechar el aprendizaje de la máquina no sólo nos ayudó a acelerar
la optimización técnica de la [our clients’ accounts]también nos ayudó a ganar tiempo para tácticas de optimización más agresivas. Y estas son las que terminaron impulsando los mayores saltos en el rendimiento (y el dominio del PPC) para nosotros», un movimiento que ayudó a un cliente a lograr «… una disminución del 40,81 por ciento en Costo/Conv. y un aumento del 107,32 por ciento en la Tasa de Conversión».

Con Smart Bidding, puede hacer que el algoritmo de aprendizaje automático de Google priorice un coste objetivo por adquisición, el rendimiento del gasto publicitario, el reparto de impresiones o la maximización de las conversiones o de los clics. También puede establecer límites de puja para asegurarse de que las pujas nunca superen el presupuesto asignado.

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Detener los anuncios de bajo rendimiento

No todas las campañas de marketing son un éxito. A veces, los anuncios no dan en el blanco y no generan ningún tipo de retorno significativo de la inversión. En tales situaciones, el aprendizaje automático puede resultar vital para ayudar a identificar a estos pobres y dejar de gastar dinero en ellos. De esta manera, puede desviar su presupuesto a anuncios o campañas que realmente den resultados
que quieres.

Un solo anuncio de bajo rendimiento puede perjudicar una campaña de AdWords en general al reducir su puntuación de calidad, que Google utiliza para determinar la relevancia del anuncio. Si se deja sin revisar, el anuncio de baja calidad perjudicará los futuros esfuerzos de marketing.

Para contrarrestar esto, algunos comerciantes han comenzado a utilizar herramientas de inteligencia artificial que les ayudan a identificar y detener estos anuncios al principio de la campaña.

En este enfoque, Search Engine Watch (SEW) presentó una explicación más profunda:

«El modelo no debe ser tan sensible como para abandonar los anuncios antes de tener la oportunidad de mostrar el retorno de la inversión. Debe utilizar la inferencia estadística para estimar las posibles pérdidas y ganancias basadas en el rendimiento anterior. En lugar de detener el anuncio completo de una vez, el modelo debe tener en cuenta los segmentos individuales que se pueden detener, como el tráfico de los dispositivos móviles, ciertos navegadores que no producen ingresos, las horas del día o los días de la semana que repetidamente tienen un rendimiento deficiente o las variaciones de los anuncios que no tienen un buen rendimiento», sugiere el autor de SEW, Manish Dudharejia.

Al poner en pausa los anuncios o segmentos de tráfico subyacentes que contribuyen a un rendimiento deficiente de la campaña, puede desviar las ofertas a anuncios de mayor rendimiento y lograr una mayor puntuación de calidad para su campaña.

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Deje que el aprendizaje automático haga el trabajo para obtener mejores resultados de AdWords

Los comerciantes suelen tener la tendencia a querer controlar cada pequeño aspecto de su campaña. Esto puede hacer que la transición al aprendizaje de la máquina – en el que se cede gran parte de su control a un algoritmo – sea un pequeño ajuste.

Sin embargo, este es un cambio de actitud que puede hacer una gran diferencia a largo plazo. Al utilizar el aprendizaje automático para comprender mejor lo que atraerá a su público y optimizar la forma en que ejecuta sus campañas, ahorrará tiempo y tendrá más probabilidades de alcanzar los KPI de su empresa.