Introducción
El estudio que figura a continuación relata parte del trabajo realizado con un cliente de Pareto durante unos meses para analizar y reestructurar las campañas de Google Ads. El resultado fue un proceso muy bien definido que ahora puede aplicarse en tan solo unas semanas.
La gestión de palabras clave agrupadas tiene en cuenta 3 factores:
- Los fundamentos de la actual subasta de Google;
- El viaje del usuario hasta la conversión;
- Los principales tipos de optimización estadística en la Red de Búsqueda.
El estudio de caso - Segmento: Educación
En la primera fase, Fundación, el objetivo era elevar la calidad de toda la estructura de la cuenta. Resultó que la cuenta estaba muy pulverizada. No sólo en la distribución del presupuesto, sino también en el enorme número de segmentaciones. Esto hacía que la optimización llevara mucho más tiempo desde el punto de vista estadístico. Además, las palabras clave se agrupaban en grupos de anuncios según su proximidad semántica, lo que mezclaba distintos perfiles de usuario.
Un ejemplo: las palabras clave "cursinho", "cursinho pré-vestibular" y "cursinho para enem" - todas en el mismo grupo de anuncios porque contienen la palabra "cursinho" en su composición.
Aunque se utilizaran coincidencias diferentes, no sería posible optimizar la cuenta por etapas del embudo y utilizar los anuncios en consecuencia, porque hay diferentes niveles de intención de compra y número de términos, todos en el mismo grupo. En consecuencia, tampoco era posible optimizar los grupos de anuncios orientándolos a distintos KPI y presupuestos.
Nueva estructura del STAG
Para cambiar este escenario, se creó una nueva estructura que tiene en cuenta todo el recorrido del usuario y la composición de las palabras clave. Se realizó un amplio estudio de los datos históricos y, como resultado, se creó un sistema único de estructuración de cuentas llamado STAG - Single Term Ad Group. Este sistema, aunque tiene las mismas siglas que Single Themed Ad Group, tiene una estructura muy diferente - proviene de SKAG (Single Keyword Ad Group) y ha demostrado ser más eficiente y con mejores resultados de optimización. Utiliza una única palabra clave por grupo de anuncios, lo que permite una microoptimización muy eficaz. La tabla siguiente muestra comparaciones entre los dos modelos de estructura:
La consideración de dos correspondencias -amplia modificada y exacta- también permitió acumular datos con mayor rapidez, realizar negaciones cruzadas entre grupos de anuncios y personalizar los anuncios en un alto grado. En lo que respecta al aprendizaje automático y los medios de pago, una acumulación de datos más rápida se traduce directamente en un ahorro presupuestario, y solo puede conseguirse con el uso de herramientas de automatización. Esta estructura más ágil lo ha permitido.
La nueva estructura, por etapas del embudo de ventas y utilizando STAG, puede resumirse del siguiente modo:
Esta separación fue validada por el rendimiento histórico en docenas de cuentas de Pareto, es decir, cada agrupación mostraba características claras de la etapa del embudo en la que estaba asignada.
Con un formato de cuenta centrado en las etapas del embudo, se necesitaron menos campañas y se utilizaron menos palabras clave. Luego vinieron la segunda y tercera etapas de la estrategia, centradas en el recorrido del cliente y la optimización de la cuenta mediante la automatización aplicada por Pareto.io.
Específicamente para la parte superior del embudo, la nueva configuración permitió crear nuevas campañas para esta etapa, trabajando no sólo en las ventas, sino también en la generación de leads y tráfico. Disponer de nuevas campañas 100% aplicadas en otro punto del viaje del consumidor fue uno de los puntos clave para crear rapport con el usuario, aumentar el volumen y la tasa de conversión en la parte inferior del embudo.
Así, para Awareness, se fijó el CPM como indicador de optimización y, como KPI de éxito, el número de sesiones, el tiempo de permanencia en la página, la posición media, la cuota de impresiones, la tasa de rebote y, sobre todo, la asistencia a la conversión.
Rendimiento del algoritmo
Cada día, el algoritmo de Pareto.io escaneaba y ajustaba automáticamente todas estas variables, buscando optimizar cada campaña para su objetivo. Algo que no podía hacerse manualmente.
Además, el Escultor Quánticola automatización encargada de analizar las raíces, afijos y sufijos de las palabras clave y, a continuación, ajustar la oferta. Se creó un sistema de PNL con stemización y lematización. Con él, fue posible aislar la actuación de cada verbo, preposición, adverbio y sustantivo de la cuenta, utilizando el tratamiento singular por n-grama para negaciones dinámicas más precisas, además de posibilitar el proceso de "puja" por clusters de afinidad.
Esta innovación ha dado lugar a un proceso que se retroalimenta, aumentando el nivel de optimización en la cuenta y manteniendo la granularidad de los ajustes a nivel de palabra clave.
De esta forma, el aumento de la inversión en las horas punta -que llegó a alcanzar los 40.000 reales diarios en las campañas de Awareness- se regularizó y mantuvo de forma inteligente. Esto nos permitió mantener las palabras top-of-the-funnel en las mejores posiciones, generando un alto tráfico e incluso un alto volumen de leads, especialmente en los periodos más cercanos al ENEM, donde términos como "enem" antes del examen y "gabarito" después del examen son extremadamente populares.
Conclusión del estudio
Aunque el proceso de estructuración de la cuenta fue extremadamente importante, sabemos que el tiempo de respuesta de los resultados puede ser un poco largo. Para aumentar el rendimiento a corto plazo, un elemento diferenciador en el proceso de optimización de Pareto fue compensar con listas de remarketing y Google Analytics en Búsqueda, es decir, pujar de forma diferente por usuarios más cualificados.
Por último, esta nueva disposición de métodos, estructura y optimizaciones permitió a la Red de Búsqueda actuar de forma más integrada con otras campañas de Notoriedad utilizadas al mismo tiempo en la cuenta, como las campañas de YouTube o Display. Gracias a Pareto HotSpot, una herramienta de referencias cruzadas entre acciones online y offline, fue posible controlar el impacto de las campañas de Awareness en el rendimiento de Search.
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