¿Qué hay en el horizonte para Google AdWords? El columnista Frederick Vallaeys ofrece una mirada entre bastidores a algunas funciones nuevas de AdWords de una presentación en Google Marketing Next.
Google compartió recientemente su Hoja de ruta de productos de AdWords de 2017 en Google Marketing Next. Debido a que la audiencia está compuesta principalmente por ejecutivos de grandes agencias y grandes marcas, y Google está haciendo todo lo posible para entusiasmarlos con todas sus capacidades, el evento a veces pasa por alto algunos de los detalles que importan a quienes administramos cuentas día a día. -día.
Compartiré mi opinión sobre los anuncios y lo que más me emocionó o frustró. A pesar de que han pasado cinco años desde que dejé Google, todos los presentadores menos uno son personas con las que solía trabajar, y tuvieron la amabilidad de invitarme entre bastidores para obtener un poco más de detalles de los que se cubrieron en el discurso principal.
Audiencias personalizadas en el mercado para búsqueda
Soy un experto en PPC, por lo que obviamente me encanta una mejor orientación. Es por eso que el anuncio de las audiencias en el mercado para búsquedas me emocionó tanto. ¿Con qué frecuencia todos hemos deseado una forma de mirar más allá de la consulta y distinguir entre un posible comprador y un niño que investiga para un proyecto escolar? El acceso a audiencias en el mercado nos permite hacer esa distinción para que podamos ofertar de manera más agresiva por clientes potenciales mejor calificados.
¿Pero adivina que? Todos ahora pujarán más por tráfico mejor calificado porque debería convertir mejor. Según Bhanu Narasimhan, director de productos de audiencia de Google, las tasas de conversión para las audiencias en el mercado son en promedio 10 por ciento mejor. Así que prepare a su jefe para el inevitable aumento de las ofertas máximas que deberá establecer para seguir siendo competitivo.
Desafortunadamente, no se anunció la fecha exacta de lanzamiento de esta función; Google solo dijo que estaría disponible a fines de 2017.
¿Dijiste ‘personalizado’?
Actualmente, en los EE. UU., Hay 493 audiencias en el mercado para la Red de Display en varios verticales. Son muchas opciones, pero así como teníamos audiencias afines antes que audiencias afines personalizadas, ahora estamos a punto de obtener audiencias personalizadas en el mercado.
Karen Yao, gerente de productos del grupo de Google para plataformas publicitarias, reveló esta actualización muy interesante: podremos crear audiencias personalizadas en el mercado agregando palabras clave que creemos que alguien hubiera usado si estuviera en el mercado para nuestro producto o servicio. Combinado con la gran cantidad de datos de Google, esto puede ayudarnos a encontrar una audiencia de personas en el mercado para lo que vendemos.
Nuevo: segmentación por eventos de vida
La forma en que Google puede brindarnos audiencias personalizadas en el mercado y orientación basada en eventos de la vida es tener un aprendizaje automático realmente bueno. Para saber quién está pasando por un evento de la vida que se puede alcanzar como objetivo, como graduarse de la universidad, comprar una casa, casarse o tener un bebé, se comprende el comportamiento en línea que corresponde a estos eventos.
En inteligencia artificial (IA) simple, los ingenieros podrían escribir algunas declaraciones simples «si-entonces» para ubicar a las personas en estos grupos de orientación en función de un puñado de búsquedas que hicieron. Pero ahora que Google ha creado una procesador Tensorflow mucho más rápido que sustenta sus esfuerzos de IA, puede apostar que sus sistemas para encontrar qué usuarios están pasando por un evento de vida en particular será realmente bueno y útil para los anunciantes.
En el ejemplo que dieron, mostraron cómo personas de diferentes culturas pueden buscar cosas diferentes relacionadas con una boda. El aprendizaje automático de Google puede detectar estas diferencias y saber que se corresponde con la etapa de la vida matrimonial.
El mejor anuncio automáticamente
Todos hemos estado haciendo pruebas de anuncios A / B durante años. Pero eso se está volviendo mucho menos relevante si observa lo que Google ahora puede hacer con la IA. Sridhar Ramaswamy, vicepresidente senior de publicidad y comercio, mostró un ejemplo de tres usuarios todos buscando algo bastante genérico (como «hotel más barato»), pero cada uno de ellos tiene un anuncio diferente del mismo anunciante.
Los diferentes anuncios no fueron impulsados por ajustes de la oferta de la audiencia o alguna otra cosa que controlemos; más bien, fue AdWords el que predice la preferencia de cada usuario para mostrar variaciones sutiles del texto del anuncio, enfocándose en el precio, el valor o la selección.
Como alguien que creó herramientas para la optimización de anuncios en nuestro paquete de software en Optmyzr, lo que escuché fue que deberíamos enfocarnos principalmente en crear un montón de variaciones de anuncios y luego dejar que las máquinas decidan cuál publicar. Lo que eso significa para los anunciantes es que la creación de muchas variaciones de anuncios probablemente se convierta en una tarea más grande que antes, de modo que podamos alimentar a la máquina con todas las variaciones posibles que requiere para realizar una optimización asombrosa.
La atribución basada en datos se vuelve fácil
La reportera de medios pagados de El Blog informatico, Ginny Marvin, escribió un gran resumen de lo que es Google Attribution, una pieza importante para leer si se ha estado preguntando por qué Google decidió que se necesitaba una herramienta más para hacer modelos de atribución (ya la tenemos en AdWords, Analytics y DoubleClick).
Estoy entusiasmado con esta nueva oferta porque cuando pude jugar con ella, vi lo rápido y fácil que era ponerla en marcha. Pero la configuración sencilla no tiene sentido a menos que la herramienta también sea realmente buena, por lo que la verdadera razón de mi entusiasmo es que modelo de atribución basada en datos ahora es mucho más accesible.
El problema con los modelos de atribución es que son nuestro mejor esfuerzo para modelar el comportamiento del mundo real con un conjunto de herramientas algo limitado. Gracias a mivisita a la tienda mejorada datos, datos de ventas de la tienda, consolidación más fácil de datos y la IA de Google, cuatro temas del evento, ya no tenemos que dar vueltas tratando de hacer algo realmente complicado a mano. Los modelos basados en datos evalúan cómo cada punto de contacto contribuye al resultado final.
En AdWords, eso significa saber cómo un clic en una palabra clave más cambiará las tasas de conversión. Al mirar más allá de AdWords, significa saber cómo la interacción de canales, impresiones, clics y más contribuyen a una conversión.
Con Google Attribution, Google ejecuta los modelos y devuelve los datos a AdWords, donde podemos utilizar una estrategia de oferta flexible o utilizar los datos mejorados para lograr mejores resultados utilizando la herramienta de gestión de ofertas de nuestra elección. En Optmyzr, eso significa que obtendrá mejores conocimientos para ayudar a establecer ofertas y realizar optimizaciones con las mismas herramientas a las que ya está acostumbrado.
En lo que desearía que Google trabajara a continuación es para facilitar la importación de datos de canales de la competencia a Analytics. En este momento, para obtener una imagen completa, todavía necesitamos etiquetar campañas e importar datos de costos. También espero que de alguna manera puedan usar datos en todas las cuentas para reducir el requisito actualmente muy alto de que una conversión tenga 600 conversiones durante un período de 30 días antes de que los modelos basados en datos comiencen a funcionar.
Hola Google, ¿las palabras clave están muertas?
En I / O, Google anunció que 20 por ciento de búsquedas en la aplicación móvil de Google en EE. UU. se realizan por voz. Sridhar Ramaswamy repitió esa asombrosa estadística en Google Marketing Next.
¿Significa eso que estamos a punto de dejar de necesitar palabras clave? Afortunadamente no, resulta que la mayoría de las búsquedas por voz aún conducen a una página de resultados de búsqueda tradicional. La diferencia está simplemente en cómo los usuarios ingresan la consulta en el cuadro de búsqueda: los usuarios están sustituyendo escribir por hablar. Solo una pequeña parte de las interacciones de voz se realizan con el Asistente de Google. La diferencia clave es que, en sustitución de la escritura, los resultados aún se muestran en la pantalla, mientras que con el Asistente, toda la interacción es por voz.
Independientemente, escucho a muchos anunciantes que quieren tener una mejor presencia en las interacciones de tipo Asistente. La mayoría de los datos del Asistente provienen de datos que ya proporcionamos a Google, así que asegúrese de tener una cuenta de Google My Business para administrar la información de su ubicación y utilizar los feeds de inventario local para proporcionar datos de Google sobre precios e inventario en sus ubicaciones.
Google ahora también ha abierto la posibilidad de que los desarrolladores creen comportamiento para que, en respuesta a una conversación, el Asistente pueda realizar una transacción con el usuario. El ejemplo dado por Google es un viajero de negocios frecuente que le pide a su Asistente el próximo vuelo. Sabiendo que vuela de SFO a LAX todas las semanas en United, podría dar información sobre el precio del próximo vuelo e incluso reservar el boleto, todo por voz.
Sospecho que admitir los botones de compra de Google, a los que llaman Compras en Google (administrados en el Centro de comerciantes), también se convertirá en una forma de preparar su tienda en línea para transacciones impulsadas por voz.
¿Es este el año en que la IA reemplaza a los administradores de cuentas?
Cada anuncio que he cubierto aquí tiene alguna conexión con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Entonces, ¿dónde encajamos todos en esta evolución hacia una complejidad cada vez mayor, donde los humanos ya no pueden esperar lograr grandes resultados sin la ayuda de una enorme potencia informática?
Esta pregunta me hizo pensar en Lee Sedong, el campeón de Go que perdió ante DeepMind de Google en 2016. La parte de la historia que no recibió tanta cobertura es sobre cómo Lee Sedong dijo que ser educado por la máquina le enseñó a convertirse en un mejor jugador. Revista cableada dijo que la jugada fundamental en el juego fue también el momento en que «las máquinas y la humanidad finalmente comenzaron a evolucionar juntas». Si bien el movimiento que preparó la máquina para ganar desconcertó a los humanos, abrió los ojos de Lee Sedong a estrategias que no había considerado antes. Entonces, ¿cómo podemos aprender los especialistas en marketing de lo que hace la máquina de AdWords?
Paul Muret de Google, uno de los fundadores de Urchin (ahora Google Analytics), me explicó que Surveys 360 puede ayudarnos a obtener información valiosa. La idea es que a través de la nueva integración entre Surveys 360 y las listas de remarketing, podamos sondear a los usuarios que han interactuado con nuestro sitio y anuncios para poder preguntarles qué funciones querían o qué los impulsó a comprar o no.
En el #ppcchat de la semana pasada en Twitter, mucha gente estuvo de acuerdo en que Surveys 360 solo puede ser tan efectivo como las preguntas que se hacen. Di este ejemplo:
Si las aerolíneas preguntaran a los consumidores qué es lo que más quieren y no calificaron esto con el precio, estarían colocando más asientos que nadie querría comprar.
Conclusión
Está claro que AdWords seguirá siendo una fuerza importante en el marketing online en 2017 y más allá, y estoy emocionado de probar muchas de las capacidades anunciadas tan pronto como estén disponibles. Si bien soy un fanático de la automatización, realmente espero que AdWords encuentre la manera de agregar algo de transparencia a lo que hace su inteligencia artificial para que podamos aprender de ella y evolucionar juntos.
Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a El Blog informatico. Los autores del personal se enumeran aquí.