Estrategias de prueba de expertos para cuentas PPC de bajo y alto volumen

Aaron Levy y Amalia Fowler respondieron las preguntas de la audiencia sobre las pruebas en SMX East.

En una sesión en SMX East sobre pruebas en cuentas de búsqueda pagas, los oradores Amalia Fowler, directora de cuentas de Snaptech Marketing, y Aaron Levy, director de búsqueda pagada en Elite SEM, abordaron el tema desde dos perspectivas polares: cuentas de bajo volumen y escala empresarial. cuentas. La yuxtaposición propició una discusión interesante.

Amalia Fowler sobre las pruebas en cuentas de bajo volumen

Al discutir los riesgos y desafíos de las pruebas para las cuentas de bajo volumen de conversión, Fowler enfatizó la necesidad de ser más selectivo y estratégico sobre lo que prueba. Ella proporcionó una plantilla para una hoja de cálculo de ideas de prueba «¿Qué pasaría si?» En la que los equipos pueden colaborar para capturar lo que se ha probado en el pasado, esos resultados e ideas para pruebas futuras.

“Necesitamos considerar qué pasaría si [the test] ¿ha fallado? ¿Va a estar bien el negocio? ¿Las partes interesadas estarán de acuerdo con el fracaso? » dijo Fowler. Es importante destacar que, agregó, “Necesitamos una hipótesis para cada prueba. Esa es la fuerza que guía todo el proceso de prueba «.

Especialmente para cuentas de bajo volumen, puede ser necesario realizar pruebas en varias campañas o grupos de anuncios. Fowler también dijo que a veces reduce el nivel de confianza estadística para una prueba del 95 al 90 por ciento. El nivel de confianza de los borradores y experimentos de Google Ads es del 95 por ciento, anotó. “Defina sus datos mínimos necesarios. Y prepare a otras personas para que esperen a que se completen las pruebas cuando tenga cuentas de bajo volumen ”, aconsejó.

Sin embargo, no importa el volumen de la cuenta, dijo Fowler: “No espere hasta que algo se rompa para comenzar a realizar pruebas. Sea proactivo en lugar de reactivo «.

Aaron Levy sobre las pruebas en cuentas de gran volumen

Levy analizó las pruebas en el futuro, con un enfoque particular en cuentas de gran volumen. Si bien Fowler enfatizó la necesidad de probar en múltiples entidades cuando el volumen es bajo, Levy presentó varios escenarios de segmentación para cuentas que tienen millones de palabras clave, la automatización es imprescindible y los presupuestos son grandes. «Las palabras clave son un nivel de datos antiguo», dijo. “Ahora tenemos muchas más formas de focalización. AdWords ahora se llama Google Ads por una razón «.

Al hablar de las Ofertas inteligentes, Levy dijo que las Ofertas inteligentes generalmente significan «gastar más», pero eso no es inherentemente malo desde la perspectiva de las ganancias. Levy dice que las empresas deben adoptar una cultura de prueba y se refirió a su estrategia presupuestaria «Ahora, el próximo, nuevo» para que los clientes asignen el 70% de sus presupuestos de búsqueda pagada a esfuerzos en curso y comprobados, el 20% a la evolución de los esfuerzos existentes y el 10% a la innovación. y nuevas pruebas.

«Hacer espacio para el fracaso fomenta la experimentación», dijo Levy. Sin embargo, eso no significa experimentar a ciegas. Debe generar pronósticos de tolerancia para mitigar los riesgos. “Los períodos de aprendizaje cuestan. Si una prueba funciona, es necesario compensar el costo del experimento ”, dijo. ¿Cuánto tiempo llevará completar el período de recuperación de una prueba? ¿Está bien si una prueba nunca se paga sola? “Para eso es el presupuesto de pruebas”, dijo.

Con la automatización, dijo Levy, los robots solo se preocupan por dos cosas: la tasa de conversión esperada y el valor promedio del pedido. «Si las campañas antiguas no están diseñadas para la nueva automatización, no funcionará», advirtió Levy. Necesita «estructurar sus campañas para el éxito». Eso significa agregar todas las audiencias posibles en la observación (aunque no es necesario segmentar por antigüedad ya que eso se maneja automáticamente). “Cuanto más restrinja los algoritmos, peor funcionarán”, dijo Levy. “Estás agregando tu propio sesgo al agregar restricciones. Errar por el lado de lo amplio «.

Dicho esto, Levy señaló que para estructurar el éxito, debe eliminar las cosas que sabe que no funcionan y eliminar los valores atípicos, como una palabra clave de mayor conversión de un grupo de anuncios. Luego, déle a las máquinas la libertad de aprender durante un par de semanas.

Levy también habló sobre la necesidad de dejar de lado los tipos de concordancia al permitir que las máquinas realicen una prueba con los borradores y experimentos de Google Ads.