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sábado, abril 17, 2021

La rueda mágica de la optimización de la automatización de PPC

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Con el aumento en la automatización que ofrecen Google Ads y Microsoft Ads (ya sea que los anunciantes lo aprecien o no), sería prudente no simplemente aceptar la automatización y utilizarla, sino también optimizarla.

Espera, ¿cómo se optimiza la automatización?

¿No es necesario simplemente presionar el botón para pasar a las campañas de ROAS objetivo o de Shopping inteligente, luego sentarse y abrir una fría mientras la máquina hace el trabajo pesado?

La automatización no es disparar y olvidar.

De hecho, a veces su trabajo como niñera puede ser más agitado de lo que hubiera esperado mientras soluciona problemas y guía los algoritmos de aprendizaje automático.

En este artículo, analizaremos el panorama general de la gestión de la automatización y analizaremos la teoría detrás de la toma de decisiones, para que el proceso táctico esté mejor guiado.

Encontrará consejos para crear el marco adecuado, que luego se puede utilizar para tomar decisiones de automatización sólidas.

Cuando se trata de tomar decisiones de optimización de la automatización, usamos cada vez más algo llamado la “Rueda Mágica de la Automatización” como se muestra a continuación, en esta tabla de vanguardia y costosa (que probablemente valga millones en NFT).

Si bien muchas personas piensan que la automatización es algo que debe establecerse e ignorarse, aparte de un pequeño ajuste de vez en cuando, le animo a pensar más allá de eso.

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Cuando se trata de la forma en que funciona la automatización, es importante darse cuenta de que el aprendizaje automático (ML) se basa en las entradas de datos que se proporcionan.

Esto significa que si las entradas de datos son incorrectas, falsas, poco claras o incompletas, es probable que el algoritmo ML no alcance el objetivo, sin importar cuán inteligente sea ese algoritmo en particular.

Una vez que la automatización no parece funcionar, obviamente deberíamos investigar nuestras entradas de datos para asegurarnos de que estén completas (¿su código de seguimiento de conversiones está colocado correctamente)?

Pero he descubierto que los dos últimos problemas que pueden ocurrir con ML (datos poco claros o incompletos) son aquellos en los que se encuentra la mayor oportunidad para reenfocar la máquina.

Aquí es donde entra la automatización guiada por humanos.

Si sus datos no son claros o están incompletos, es injusto culpar a la máquina. Ni los humanos ni las máquinas pueden tomar grandes decisiones basadas en datos defectuosos (aunque sospecho que los humanos pueden tener más suerte en ocasiones).

Donde entra en juego la rueda mágica de la automatización

Primero, no es magia en absoluto.

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Ese es mi sentido del humor semiseco que entra en juego de la misma manera que me gusta burlarme de los “trucos” que en realidad no son trucos, son simplemente las mejores prácticas.

No hay nada mágico con la rueda. Usted, el gerente humano, simplemente está trabajando con la automatización de PPC en un proceso interminable que incluye estos cuatro (cinco, si cuenta la bonificación) pasos:

  1. Discuta estratégicamente.
  2. Desarrolle un plan.
  3. Construye el plan.
  4. Analiza los datos.
  5. Repite sin cesar.

Cuando tiene un problema específico que desea resolver con la automatización, debe comenzar por discutir qué es y cómo resolverá ese problema.

Esto implica comunicarse con su cliente (u otras personas que puedan informar esta decisión) e investigar los diferentes aspectos de lo que está tratando de lograr.

¿Qué tipo de solución de ofertas automáticas funcionará mejor en esta situación específica en función de los datos que tiene, los objetivos de su cliente y las metas que está tratando de lograr?

Luego debe plasmar su estrategia en pasos reales para los que pueda lograr lo que ha creado, y luego debe construir ese plan.

Una vez que todo está en su lugar con la automatización, aquí es donde muchas personas se detienen: al final del paso tres.

Se dan una palmadita en la espalda porque la automatización ya está en funcionamiento.

Pero, ¿qué sucede si a su estrategia le falta un componente clave?

¿Qué sucede si la automatización en realidad no “funciona”?

En lugar de detenerse aquí, ahora debe analizar los datos que recibe de su plan (asegúrese de darse el tiempo suficiente, por supuesto) y, lo más importante, debe estar dispuesto a pasar a una discusión estratégica adicional para repensar y reconstruir su automatización. .

Mucha gente piensa que porque están utilizando la segmentación de ROAS en esta campaña de DSA, su trabajo está hecho.

¿Qué sucede si reconsidera cómo está estructurada la campaña de DSA?

¿Qué sucede si determina que este conjunto de páginas debe separarse y orientarse con una estrategia de oferta de CPA en su lugar?

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Si está administrando bien la automatización, no solo nunca se alejará de sus campañas automatizadas, sino que las está repensando constantemente y probando nuevas estructuras, audiencias, estrategias de oferta y más.

La automatización no le quita el trabajo; eso cambios tu trabajo.

Juguemos esto de manera práctica. A veces es más fácil verlo en un escenario real.

Decide probar Smart Shopping en esta cuenta, pero no funciona.

Ha probado sus datos de conversión, ha subido listas de audiencia completas y precisas y ha obtenido suficientes conversiones a lo largo del tiempo para esos productos. ¿Ahora que haces?

Es hora de comenzar con el Paso 1.

Se conecta con el cliente o ejecuta una auditoría internamente para determinar qué tienen estos productos que podrían proporcionar un mejor subconjunto de productos a los que apuntar.

O tal vez se conecte con el cliente para volver a discutir el público objetivo de los diferentes grupos de productos que tienen para ofrecer.

Este es un paso complicado porque es muy importante, pero se puede hacer mal sin que el anunciante se dé cuenta de que en realidad no está haciendo las preguntas correctas.

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Independientemente, digamos que crea una estrategia con el cliente y determina que tiene demasiados productos anunciados en función de su presupuesto.

Tenía una Campaña de Shopping inteligente configurada para apuntar a 5000 productos con un presupuesto mensual de $ 10,000 y no funcionó en este caso. Toma esos aprendizajes y desarrolla un plan.

Vas a tomar sus 100 productos más importantes y agruparlos sabiamente en dos campañas de Shopping inteligentes separadas según las categorías (ya que las audiencias objetivo para esas dos categorías difieren ampliamente).

Luego, construye esas dos campañas y las envía en vivo, listo para romper una fría.

Ahora que ha puesto las cosas en marcha, realiza pequeños ajustes con los objetivos de presupuesto y ROAS, pero le da a las campañas unas semanas para ver qué sucede.

Empieza a analizar los datos y aprende algunas cosas más.

Aprende que algunos de los productos funcionan excepcionalmente bien en esta categoría y termina presionando más esa campaña.

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Gracias a esta nueva prueba, aprendió que la segunda categoría que eligió no es un gran conjunto de productos para las campañas de Shopping.

Quizás sean demasiado caros o no lo suficientemente atractivos visualmente como para obtener clics con los anuncios dinámicos en las campañas de Shopping inteligentes.

Independientemente de lo que aprenda, decide probar otro conjunto de categorías mientras deja su primera campaña en ejecución. Luego, habla con el cliente y comienza a elaborar una estrategia para la siguiente prueba … y está de vuelta en la rueda.

¿Ves cómo funciona eso?

A diferencia de Thanos que se toma un descanso en su granja, tu trabajo nunca termina. Incluso con la automatización, no puedes descansar (¡y oye, estoy emocionado por eso!).

La automatización guiada por humanos es el futuro, y esta es una forma en la que consideramos administrarla bien de una manera orientada a procesos.

Espero que esto haya sido útil para usted y que las subastas sean siempre a su favor.

Más recursos:

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Credito de imagen

Captura de pantalla tomada por el autor, marzo de 2021.

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Pilar Benegas
Pilar Benegas es una reconocida periodista con amplia experiencia en importantes medios de USA, como LaOpinion, Miami News, The Washington Post, entre otros. Es editora en jefe de Es de Latino desde 2019.
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