El columnista David Fothergill explora la pregunta que muchos especialistas en búsquedas pagadas se han planteado: ¿Cuál es el precio de oferta ideal?
A medida que nos acercamos al final del año, y ha llegado el momento de entrar en un estado de ánimo reflexivo, quería volver a un pequeño problema que he reflexionado bastante este año: ¿Cuál es el CPC óptimo de AdWords (costo por clic)?
Después de haber estado en el juego SEM durante más de 10 años, es posible que se sorprenda de que solo esté pensando en esta pregunta, parece bastante importante, ¿verdad?
A decir verdad, es una pregunta en la que nunca he dejado de pensar, ya que la encuentro muy interesante. (Cabe señalar en este momento que mi disertación universitaria se centró en un antiguo juego de salón algebraico, que era infinitamente fascinante pero en última instancia inútil; afortunadamente, aquí estamos en un territorio más práctico).
Para ayudar a encontrar la solución óptima, debemos tener un objetivo claro. Creo que el objetivo más obvio al que aspirar es maximizar el beneficio de una campaña de PPC. Maximizar los ingresos está bien, pero su naturaleza unidimensional puede causarle problemas. (Recuerde, «Los ingresos son vanidad, las ganancias son cordura»).
Permítanme primero tratar de despertar su interés en este problema y su respuesta cambiante, luego continuar con el análisis del viaje para encontrar una mejor comprensión de la respuesta.
Y qué Es ¿El precio de oferta óptimo?
Una simple respuesta a una simple pregunta, ¿verdad?
Veamos la forma más lógica de responder a esta pregunta, con un escenario simple para obtener un punto de partida.
Un minorista sabe que la tasa de conversión (CR) de las palabras clave para «Blue Widgets» es del 4 por ciento. También sabe que la ganancia promedio por transacción es de $ 90.
Calcular a partir de aquí significa que el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) será positivo para cualquier valor por debajo de los ingresos por clic (RPC), lo que equivale a $ 3.60 (Beneficio x CR). Veamos la dinámica del costo por clic (CPC) en diferentes puntos:
¡Conmoción, horror! Aumentar la oferta genera un ROI negativo, mientras que disminuirla mejora el ROAS. Pero ahí lo tenemos: encuentre su punto de equilibrio y apúntelo como su CPC medido.
Pero dejarlo aquí sería demasiado fácil, y eso realmente no responde la pregunta en absoluto.
Así que agreguemos un poco más de complejidad e intentemos hacer la situación más realista y menos teórica. El problema principal aquí es que estamos hablando del volumen de ganancias, para lo cual debemos tener en cuenta el volumen de clics y los ingresos.
Elasticidad precio de la demanda (PED)
Aquellos que han coqueteado con la economía pueden estar familiarizados con este concepto. Para aquellos que no lo son, me referiré a Investopedia para obtener una definición. Ellos definen PED como sigue:
Una medida de la relación entre un cambio en la cantidad demandada de un bien particular y un cambio en su precio. La elasticidad precio de la demanda es un término en economía que se utiliza a menudo cuando se habla de sensibilidad al precio. La fórmula para calcular la elasticidad precio de la demanda es:
Elasticidad precio de la demanda (PED) =% de cambio en la cantidad demandada /% de cambio en el precio
¿Por qué es esto relevante? Básicamente, esto ayuda a describir la dinámica que se produce al realizar una oferta en una subasta de AdWords, aunque de una manera un poco indirecta.
Para aumentar la demanda, es decir, para aumentar la cantidad de personas que hacen clic en sus anuncios, debe aumentar la posición de su anuncio (o mejorar sus anuncios, por supuesto, pero hagámoslo simple por ahora). Para aumentar la posición de su anuncio, debe pagar más. La cantidad adicional que debe pagar es flexible, en función de dónde se encuentre en la curva.
Reformar la ecuación en términos SEM significa que podemos pensar en ella como: Elasticidad del costo =% de cambio en los clics /% de cambio en el CPC
Para ilustrar cómo funciona esto y su efecto, considere lo que le muestra el simulador de ofertas de AdWords. Esto está visualizando el hecho de que cuanto más se acerque al extremo superior de la demanda, mayores incrementos necesitará ofertar para mantener la demanda en aumento (para cantidades decrecientes de aumento de tráfico).
Lo que debe deducir de lo anterior es que el aumento en los clics no es proporcional a la cantidad por la que aumentaría sus ofertas; la ley de los rendimientos decrecientes significa que, en última instancia, tendrá que aumentar las ofertas en grandes cantidades para obtener pequeñas ganancias.
El efecto que tiene esta dinámica es muy importante en nuestra discusión sobre «la cantidad correcta para ofertar».
Refinando la pregunta
Para ayudarnos con la búsqueda del monto de oferta óptimo, refinamos un poco la pregunta para convertirnos en, «Dada la evidencia actual, ¿cuál es el objetivo de CPC óptimo para maximizar las ganancias?»
Un requisito importante es tener una visión de lo que sucedería si tuviéramos que aumentar / disminuir la oferta. Para el propósito del artículo, voy a abreviar la prueba matemática y solo diré que podemos usar una función de demanda isoelástica para modelar cómo esta «elasticidad» afecta las cosas cuando marcamos las ofertas hacia arriba o hacia abajo. (Detalles aquí para los que quieran saber más.)
La función en sí es el aspecto divertido …
… dónde X es el CPC, r es nuestra Elasticidad y k es nuestra «constante de elasticidad». Lo dejaré ahí para los detalles, pero en resumen, podemos analizar los números para ver el efecto de los cambios porcentuales del CPC objetivo.
Permítanme ilustrar tomando nuestro ejemplo anterior un paso más. Supongamos que un administrador de cuentas de PPC muy sensato ha reconocido que $ 3,60 es un CPC objetivo deficiente y ha estado ejecutando la cuenta con un CPC medido de $ 2,00 para una palabra clave determinada. Poner los números nos da lo siguiente:
Entonces, en ausencia de datos reales y para los propósitos de este artículo, hemos modelado los escenarios basados en el comportamiento esperado dada la dinámica conocida. Agregar nuestras columnas de ingresos y ganancias comienza a hacer las cosas más interesantes:
Aspectos clave a tener en cuenta: los ingresos máximos y las ganancias máximas se encuentran en puntos diferentes, y hay una curva clara al trazar los distintos puntos que sugiere que las ganancias se acercan a un punto máximo y luego retroceden a partir de ahí. Tomando esto al pie de la letra, tenemos una estimación decente de un buen CPC objetivo al que apuntar para esta palabra clave.
Este efecto de alcanzar un máximo se debe al efecto de lo que llamaremos ROAS incremental. A medida que aumentamos las ofertas, los ingresos y el costo aumentan a diferentes tasas, lo que significa que al comparar etapas, el ROAS es diferente en cada una. ¿Y esto importa porque? Bien:
En un momento dado, el ROAS incremental se vuelve negativo, lo que afecta de manera efectiva cualquier beneficio que pueda haber obtenido. Esencialmente, el costo comienza a superar el beneficio.
Estas son buenas noticias. Significa que si podemos aislar el punto en el que el ROAS incremental es igual a cero, encontramos el punto en la parte superior de la curva en el gráfico Beneficio versus CPC, lo que nos da el objetivo de CPC óptimo.
Una vez más, las matemáticas serán nuestras aliadas. El proceso de encontrar un valor óptimo de una función, dado un conjunto de parámetros, se conoce como Minimización y Maximización.
Hacen lo que cabría esperar, pero como existen, existen métodos y enfoques, lo que significa que podemos resolver fácilmente el problema de: «Dada la evidencia actual, ¿cuál es el objetivo de CPC óptimo para maximizar las ganancias?»
En términos prácticos, esto implica recrear el problema en el lenguaje de programación que elijas. Todos ustedes programan, ¿verdad? (Tomemos como ejemplo la charla del columnista de SEL Daniel Gilbert, «No puede hacer PPC si no puede codificar, ”Con una pizca de sal). Para mí, esto significó crear la función en Python y aprovechar la inteligencia de Paquete SciPy y su utilidad «optimizar».
A modo de ejemplo, a continuación se muestra el resultado de una palabra clave específica en la que conocía el CPC actual, las tasas de conversión y el margen de beneficio y había realizado cálculos para obtener un conjunto sólido de cifras para calcular la demanda y la elasticidad.
Así que eso resume mi «trabajo» a través de este problema. En la práctica, es muy difícil implementar parte de la optimización, pero es muy útil conocer la dinámica del problema, ya que creo que contribuirá a su comprensión al evaluar el rendimiento del SEM.
Además, algunas de las herramientas de optimización de ofertas más avanzadas utilizarán una lógica y algoritmos similares (entre una capa de otros cálculos).
Para terminar, tengo una serie de salvedades importantes. Recuerde desde el principio, se trata de una exploración de una pregunta para la que no hay una sola respuesta concreta, pero espero que la lógica y el proceso hayan sido interesantes e informativos y les haya hecho pensar en esta pregunta.
Ahora, todas las advertencias importantes:
Advertencia n. ° 1: Al introducir la función isoelástica de una manera tan simple, se hicieron una serie de suposiciones matemáticas sin pruebas. En general, esto no está bien, pero la solidez matemática no era mi objetivo. Transmitir la narrativa fue, y algunos atajos fueron pasos necesarios. De hecho, ha habido bastante simplificación, pero voy a culpar de eso a la influencia de un antiguo profesor que era fanático de este método de enseñanza, eliminando toda la complejidad que no es muy relevante para hacer el punto de tu lección.
Advertencia n. ° 2: Los escenarios todavía se basaban en datos teóricos. ¿Qué diferencias harían los datos reales y cómo obtengo datos reales para resolver este problema? En resumen, las cosas se vuelven un poco más profundas y adaptadas a cada situación, momento en el que la narrativa se pierde a favor de que el problema sea el poder computacional y la resolución de ecuaciones. No es una lectura divertida.
Advertencia # 3: Hemos asumido que la tasa de conversión es estática; en el mundo real, existe un grado de variabilidad al respecto. (Ver mi publicación anterior, «Análisis de marketing: descubriendo el poder de las estadísticas descriptivas”Para más información sobre esto.) Combinar esto en la ecuación hace que el problema sea aún más interesante, pero lo dejaremos para una fecha posterior.
Punta de sombrero
Por último, me gustaría dar una «sugerencia» a un par de artículos que leí que me hicieron pensar en este tema con más detalle y ayudaron a aclarar que este enfoque podría ser válido:
- El comercializador impulsado por las ganancias: estableciendo un nuevo estándar de rendimiento de ThinkWithGoogle
- Gestión basada en beneficios de campañas de PPC por Witold Wrodarczyk
Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a El Blog informatico. Los autores del personal se enumeran aquí.