Escuchado de Google, las tendencias más importantes que impactan a PPC son la privacidad y la automatización

Ya hemos superado el evento Google Marketing Live de este año, que se celebró en junio en San Francisco. A estas alturas, lo más probable es que hayas oído hablar de las últimas versiones beta y cambios de productos: el «qué» de lo anunciado. Yo mismo estoy muy entusiasmado con los controles adicionales que vienen a las ofertas automáticas. Pero lo que la mayoría de los medios no cubrieron tanto es el pensamiento detrás de los nuevos lanzamientos. En otras palabras, ¿cómo hablaron los ejecutivos de Google sobre la industria y por qué las nuevas funciones abordan los mayores desafíos que enfrentan los anunciantes?

Creo que tomarse un momento para reflexionar sobre algunas señales sutiles de cómo se entregaron los anuncios puede ayudarnos a obtener información sobre el funcionamiento interno de Google. ¿Qué está pensando el equipo de anuncios? ¿Qué podría significar eso para lo que construirán a continuación? ¿Y qué significa para nosotros los profesionales de PPC, ya que el panorama de las capacidades de Google Ads cambia constantemente?

Realmente creo en el valor de leer entre líneas porque incluso en mis días como Googler, simplemente no podía conocer todos los detalles de lo que estaba haciendo Google Ads, pero durante las sesiones de preguntas y respuestas en conferencias como SMX, Se esperaba que tuviera respuestas. Muchas veces, tenía la respuesta porque sabía cómo pensaban los líderes de productos e ingeniería y qué los motivaba. Todo lo que tenía que hacer era conectar los puntos.

Entonces, echemos un vistazo a algunas de las declaraciones hechas por los ejecutivos de Google en Google Marketing Live 2019 que encontré interesantes y lo que creo que pueden significar para la industria.

Las mejores empresas del mundo se basan en la confianza del usuario

Prabhakar Raghavan, vicepresidente senior de Google Ads, se centró en la necesidad de privacidad, una preocupación creciente entre los reguladores. Todos todavía estamos recuperando el aliento de los cambios importantes que tuvimos que hacer en nuestros sitios web el año pasado con GDPR en Europa, pero esto puede haber sido solo el comienzo. De hecho, los anunciantes de EE. UU. Que no se preocuparon por el RGPD seguramente tendrán que pensar en el impacto de la Ley de privacidad del consumidor de California (CCPA) que entrará en vigor el 1 de enero de 2020.

Raghavan dijo que los consumidores han redefinido sus expectativas y ahora esperan poder moverse sin problemas a través de la web y entre dispositivos mientras tienen una experiencia personalizada. y al mismo tiempo tener su privacidad protegida.

Por lo tanto, Google está trabajando en formas en las que pueden continuar entregando anuncios relevantes mientras usan la menor cantidad de datos de usuario, dice Raghavan. Estos son problemas difíciles de resolver y en el evento GML del año pasado pudimos vislumbrar el tipo de tecnología que Google está desarrollando para resolver este tipo de problemas. Por ejemplo, cifrado doble ciego La tecnología permite que varias partes contribuyan con datos a un sistema que los une, pero en el que ninguna de las partes contribuyentes puede recuperar datos de identificación personal.

Raghavan dice que el las mejores empresas del mundo se basan en la confianza del usuario y, obviamente, Google quiere ser una de las mejores empresas del mundo.

Una de las cosas que quizás me haya escuchado repetir más de una vez es que podemos realizar ofertas automáticas basadas en el aprendizaje automático (como tCPA y TROAS) mejor si le damos mejores señales sobre nuestro negocio. Se resumió muy bien en una publicación que recapitulaba mi sesión en SMX Advanced, donde dije algo en el sentido de: «Debemos centrarnos en dar a las máquinas los objetivos correctos para entrenarlas correctamente». Pero los datos comerciales sobre conversiones generalmente se refieren a los clientes, por lo que compartirlos con un tercero como Google requiere mucho cuidado para eliminar los datos de identificación personal.

La conclusión sobre la privacidad

A medida que aumentan las preocupaciones por la privacidad y los motores de búsqueda se lo toman más en serio, a los anunciantes les resultará más difícil llevar sus datos sobre lo que impulsa su negocio a los motores. Ya vimos que la coincidencia de clientes se redujo debido a preocupaciones de privacidad relacionadas con anunciantes sin escrúpulos que envían listas de usuarios cuyo permiso no tenían. Sin estos datos, el aprendizaje automático no puede aprender acerca de señales significativas y eso significa que los resultados de las estrategias que se basan completamente en los motores serán inferiores a los que han encontrado una manera de combinar el aprendizaje automático interno con el de los motores.

Espero que veamos más formas de llevar nuestros datos a los motores a través de Azure de Microsoft o Ads Data Hub de Google. Desafortunadamente, parece poco probable que podamos utilizar la tecnología de un motor para informar decisiones en otro motor (por ejemplo, utilizar los datos de audiencia de Facebook Ads para dirigirse mejor a esos usuarios cuando realizan búsquedas en Google). Para lograrlo, las herramientas de terceros cobrarán importancia.

La nube esta muerta

Decir que la nube está muerto parece como una declaración loca, ¿verdad? Yo mismo lo habría dicho … después de todo, todo se está moviendo hacia la nube. ¿Qué es lo que no le gusta de tener una supercomputadora a su disposición para hacer cosas que nuestros propios dispositivos simplemente no pueden? La privacidad es la respuesta.

A pesar de lo poderoso y útil que es Amazon Alexa, muchas personas simplemente no quieren que las escuchen todo el tiempo. Y ahora que los dispositivos Echo suelen tener cámaras, el factor escalofriante de ser observado constantemente solo aumenta. Pero es gracias al poder de la nube que Alexa puede entender incluso las preguntas de mi hijo de tres años.

La conclusión sobre el futuro de la nube

Parte de la respuesta según Google es aprendizaje federado, una forma de hacer aprendizaje automático donde los datos de entrenamiento privados del usuario nunca tienen que ir a la nube. Seguirá habiendo una nube, pero se deben inventar nuevas formas de dar a nuestros propios dispositivos la capacidad de hacer cosas localmente para que todos los datos privados puedan mantenerse seguros localmente. También es posible que veamos que terminales como los dispositivos de eco y los dispositivos de nido se vuelven más potentes nuevamente. Si bien teníamos una tendencia a realizar más procesamiento en la nube, ahora podemos comenzar a ver una reversión causada por preocupaciones de privacidad.

Crear un gran anuncio es difícil

Esto era dicho por Nicky Rettke, director de gestión de productos de YouTube Ads. La creación de un gran anuncio es uno de los desafíos más comunes que Google escucha de los anunciantes. Y mientras habla de YouTube, lo mismo ocurre con los anuncios de búsqueda. Tenemos una herramienta de auditoría en Optmyzr (mi empresa) y una de las comprobaciones estructurales que puede ejecutar en las cuentas es buscar un uso excesivo de los mismos títulos o descripciones en muchos grupos de anuncios. He visto cuentas que gastan más de $ 1 millón por mes en Google Ads donde miles de grupos de anuncios usan el mismo título.

Mike Rhodes, fundador de una agencia de PPC y amigo mío inteligente, dijo que tal vez sea porque si los anunciantes ejecutaran muchas variaciones diferentes en su cuenta, les resultaría más difícil actualizar todos esos anuncios cuando llegara una nueva directiva del equipo de marca de la empresa. , o cuando se lanzaron nuevas promociones.

Independientemente de la razón, Nicky se da cuenta de algo cuando dice que la creación de anuncios, y mucho menos anuncios «excelentes», no suele ser lo más importante para los anunciantes. Sin embargo, cuando pregunté a los profesionales de PPC durante un reciente #ppcchat en Twitter en qué era menos probable que confiaran en la automatización, dijeron que era la creación de anuncios. Así que es una tarea que los humanos a menudo se saltan y no están dispuestos a permitir que las máquinas los ayuden. Todo el enigma.

El resultado final para redactar mejores anuncios

Google sabe que los humanos están demasiado ocupados para escribir anuncios geniales a gran escala. Sin embargo, los humanos no creen que ML pueda hacer ese trabajo por ellos. Lo que veremos son soluciones más híbridas en las que la máquina ofrece sugerencias y facilita al ser humano editarlas e implementarlas a escala. Los RSA son otro buen ejemplo: los humanos brindan a la máquina opciones relevantes para elegir, pero el ML del motor tiene la libertad de combinar esos elementos sugeridos por humanos de cualquier manera que crea que creará la experiencia más relevante para el usuario.

No pregunte «si» la automatización afectará su negocio, sino «cuándo».

Así lo dijo Todd Rowe, director general global de Google Marketing Solutions. Ese mismo sentimiento fue expresado por Ginny Marvin durante su discurso de apertura en SMX Advanced en junio. La realidad es que el aprendizaje automático mejora a medida que obtiene acceso a más datos y a medida que la potencia informática sigue aumentando.

Todd cree que hay un período de dos años antes de que la nueva tecnología, como la automatización en PPC, sea disruptiva. Eso significa que los profesionales de la publicidad tienen aproximadamente dos años para averiguar cómo trabajarán con una nueva tecnología. Si esperan más, esa nueva tecnología puede costarles sus medios de vida. Dire, ¿verdad?

Sin embargo, aquí está la cosa … no tenemos que ser víctimas de la automatización. Podemos usarlo para construir mejores agencias y equipos de PPC más fuertes.

Pensar en el impacto de la automatización en PPC ha seguido evolucionando, al igual que mi propio pensamiento, porque parte de lo que los profesionales de PPC deben hacer es crear su propia automatización.

Todd hace un punto similar y dice que las agencias deben pensar en cómo automatizar su proceso de agencia.

Los motores de anuncios son increíblemente poderosos automatizaciones utilizando lo último en aprendizaje automático. La mayoría de los anunciantes simplemente no pueden competir y crear un mejor automatización, por lo que en lugar de competir, deberían determinar cómo complementar la tecnología. Creo que la respuesta es «capas de automatización».

En un ejemplo de capas de automatización, el motor maneja las ofertas utilizando las Ofertas inteligentes de CPA objetivo y las capas de anunciantes en sus propias automatizaciones, incluso las más simples, como las reglas automatizadas y las alertas, que les permiten saber cuándo las Ofertas inteligentes comienzan a fallar debido a algunos factores inesperados que afectan tasas de conversión, como una venta flash o una interrupción que afecte el seguimiento de conversiones.

El resultado final de PPC en un mundo automatizado

La automatización llegó para quedarse y el rol del profesional de PPC cambiará en los próximos dos a cinco años. Incluso algunos de los profesionales más exitosos están brindando excelentes resultados con sus propias automatizaciones simples porque por cada tarea simple pero que requiere mucho tiempo que automatizan, ganan tiempo para experimentar con todas las cosas nuevas que Google sigue anunciando y llegan a la cabeza del empaque y conviértase en los líderes de opinión más buscados en PPC.

Conclusión

Aprendí muchísimo en Google Marketing Live y solo desearía haber tenido más tiempo para asistir a más sesiones para poder compartir más en esta publicación. Dejando a un lado las herramientas y las funciones, las principales tendencias de las que escuchamos en el evento se refieren a la privacidad, el aprendizaje automático y cómo los humanos encajan en esta imagen en constante evolución.

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Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a El Blog informatico. Los autores del personal se enumeran aquí.

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