¿Has oído hablar de las estructuras SKAG y STAG de Google? Aquí te presentamos cada una de ellas.
¿Qué es SKAG?
El nombre SKAG significa palabra clave única por grupo de anuncios. Así que, en esta estructura, básicamente creas un grupo de anuncios en tu campaña con una sola palabra clave.
Quizá se pregunte: pero ¿por qué crear un grupo tan restringido de anuncios?
Supongamos que sus dos palabras clave comerciales fueran (1) Curso de guitarra y (2) Lección de guitarra . Con el diagrama siguiente, vamos a entender cómo se estructuraría esta campaña de búsqueda para un público de Decisión:
En el ejemplo anterior se puede ver que ésta es matemáticamente una de las mejores maneras de optimizar su cuenta de Google Ads, al nivel más granular posible.
Al colocar una palabra clave en un grupo de anuncios, se crea un anuncio más específico y centrado en esa palabra, lo que genera un mayor CTR (porcentaje de clics) y mejora la relevancia y el índice de calidad del anuncio, además de reducir el CPC (coste por clic).
Además, con la metodología SKAG, los modificadores de ofertas sólo tienen en cuenta datos de una palabra, lo que da como resultado datos no generalizados y análisis más precisos.
¿Qué es STAG?
Un amplio estudio realizado por Pareto con los datos históricos de uno de sus clientes dio como resultado la estructuración de un sistema de cuentas denominado STAG - Single Term Ad Group.
Aunque tiene las mismas siglas que Single Themed Ad Group, este otro sistema tiene una estructura algo diferente. Al fin y al cabo, procede de SKAG (Single Keyword Ad Group) y puede dar lugar a una mayor optimización y eficacia en la gestión.
Pero, ¿qué hace diferente a esta estructura?
Tomemos el ejemplo de la campaña SKAG y adaptémoslo a una versión STAG, como se muestra en la imagen siguiente:
En general, podemos ver que en esta estructura también creamos Grupos de anuncios con una palabra clave, pero en lugar de una única coincidencia (como en SKAG) ponemos más de una coincidencia.
Al considerar dos coincidencias -como en el ejemplo anterior, exacta y frase- también tenemos la posibilidad de acumular datos más rápidamente. Esta acumulación nos permitirá realizar negatividades cruzadas entre grupos de anuncios y también un alto grado de personalización de estos anuncios.
En Paid Media, esta acumulación más rápida de datos se traduce en ahorro presupuestario, ya que las herramientas de automatización que utilizan Machine Learning, como la propia Pareto, también tendrán propuestas de optimización más rápidas y precisas.
Bien, pero ¿cómo encaja esto en el Análisis de Riesgos?
En el Análisis de Riesgo de Pareto Ads de hoy mediremos qué porcentaje de tu cuenta sigue la estructura tipo SKAG. Pero no te preocupes si optas por la estrategia STAG, ya que también es positiva y extremadamente relevante para el aprendizaje automático.
Como la estructura de SKAG es muy granular, queremos mostrar a los usuarios que la utilizan cómo va este porcentaje en su cuenta. Hacemos esto porque al aumentarlo, también aumentará indirectamente el porcentaje de Relevancia del anuncio y Calidad del ranking.
Si aún no utilizas SKAG y quieres migrar a esta estructura, tenemos un consejo importante para ti:
Empiece con las campañas que no estén funcionando tan bien y separe gradualmente las palabras para un grupo de anuncios específico, redistribuyendo el presupuesto. A continuación, siga estos cambios graduales con las campañas de rendimiento medio. De este modo, no se actúa de forma brusca y se mitiga la pérdida momentánea de rendimiento que puede generar este tipo de cambio estructural.
