Esta secuencia de comandos analiza el rendimiento de las secuencias de palabras más comunes para brindar información adicional sobre el rendimiento histórico de los anuncios.
La optimización del texto del anuncio es un gran ejemplo de un área de automatización de PPC donde las máquinas no llegarán muy lejos sin la ayuda de los profesionales de PPC. Las máquinas necesitan el apoyo continuo de los seres humanos para ofrecer resultados. Las automatizaciones pueden elegir fácilmente los anuncios ganadores y perdedores a través del análisis estadístico y hacer cosas aún más sofisticadas, como predecir el mejor anuncio para mostrar a los usuarios individuales; lo hacen según los patrones discernidos por los modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, sin piezas atractivas de creatividad publicitaria con las que experimentar en primer lugar, las máquinas no llegarán muy lejos.
Esto es muy diferente de otras automatizaciones de PPC como la gestión de ofertas, donde tiene la opción de configurarlo una vez y luego olvidarse de él. Para ser claros, creo que un enfoque de «configúrelo y olvídese» de las ofertas es la estrategia incorrecta, pero, no obstante, es posible. La administración de anuncios, por otro lado, no se puede automatizar en la misma medida que la administración de ofertas porque las entradas que requiere la máquina cambian constantemente y los expertos humanos en PPC necesitan mucho más tiempo para configurarlas y mantenerlas.
Afortunadamente, incluso el proceso manual de elaboración de nuevos mensajes se puede ayudar con herramientas que brindan a los anunciantes un acceso rápido a información, como qué elementos del texto del anuncio han funcionado bien anteriormente. Recientemente compartí un script de Google Ads que deconstruye anuncios en sus componentes, como título y descripción, e informa métricas agregadas para frases de uso común. Este mes comparto un script que utiliza un método diferente para brindar información adicional sobre el rendimiento histórico de los anuncios. El guión compartido al final de esta publicación se basa en un guión popular compartido por primera vez por Daniel Gilbert y realiza un análisis de texto de anuncios N-Gram.
¿Qué son los n-gramas y por qué son útiles en PPC?
Hay mucho más para ellos, pero para el propósito de este script, un n-gramo es una secuencia de palabras donde ‘N’ denota el número de palabras en la secuencia. Un unigrama es una sola palabra, un bigrama son dos palabras, un trigrama son tres, y así sucesivamente. En PPC, podemos usar n-gramas para analizar el rendimiento de secuencias de palabras que se encuentran comúnmente. Por ejemplo, podemos encontrar datos para cadenas de palabras que aparecen con frecuencia en muchas palabras clave o términos de búsqueda. Al agregar datos, podemos detectar más fácilmente las tendencias de rendimiento en las cuentas.
Debido a que podemos restringir un análisis de n-gramas a tantas o tan pocas palabras como queramos, podemos usarlo para ir un nivel más profundo que con mi script anterior que analizaba el rendimiento de títulos completos o líneas descriptivas. Eso significa que podemos encontrar llamadas a la acción específicas, propuestas de valor únicas u ofertas que generan resultados para las campañas.
En otras palabras, mientras que el guión del mes pasado puede decirnos cuál es una variante de excelente rendimiento del título 1, este guión puede mirar dentro del título 1 para ayudarnos a determinar si una secuencia de palabras como «$ 5 de $ 49» o «10 por ciento de descuento» generalmente ofrece un mejor resultado.
Los scripts se pueden editar para que funcionen con su propia estrategia
Si es un lector frecuente de publicaciones relacionadas con scripts en este sitio, probablemente ya esté familiarizado con los n-gramas. Esto se debe a que el colaborador Daniel Gilbert escribió un script n-gram que analiza las consultas de búsqueda y lo compartió hace unos años.
Pero ese script solo funciona con términos de búsqueda y no con anuncios. Quizás la deconstrucción de anuncios era menos importante antes de que aparecieran los anuncios de búsqueda receptivos, pero ahora parece particularmente interesante tener este tipo de análisis disponible como parte de un conjunto de herramientas de PPC. Así que decidí aprovechar esta oportunidad para ilustrar un punto que vengo haciendo durante mucho tiempo sobre el poder de los scripts: puedes aprovechar el trabajo realizado por otros y con unos pocos ajustes lograr que haga exactamente lo que necesitas. Así que comencé con el código de Daniel y cambié las entradas de las consultas a los textos de los anuncios para obtener una perspectiva completamente nueva.
Divida los componentes del texto del anuncio, como el título 1, en n-gramas para obtener información sobre las variaciones de un llamado a la acción que generan resultados.
Si tiene curiosidad sobre lo difícil que fue realizar este cambio, la principal modificación que tuve que hacer fue cambiar el Idioma de consulta de AdWords (AWQL) para extraer datos del informe de rendimiento de anuncios en vez de informe de rendimiento de consultas de búsqueda. Solo con este cambio, el script habría podido resolver los conceptos básicos de mi caso de uso. Pero para que funcione mejor, agregué algunas configuraciones de usuario nuevas, así como un código adicional para concatenar títulos y descripciones, de modo que un fragmento de texto que se extiende por 2 líneas aún se cuente como un n-grama.
La secuencia de comandos
Puede copiar y pegar este código en su propia cuenta de Google Ads (solo se necesitan algunas líneas de modificaciones si desea utilizar el código en una cuenta de MCC en lugar de una cuenta secundaria).
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