¿Los RSA ayudarán o dañarán su cuenta? Este script te ayudará a resolverlo.

¿Ha escuchado historias contradictorias sobre la utilidad de las herramientas de automatización de PPC? ¡No estás solo! Por un lado, tiene a Google diciéndole que las automatizaciones como los anuncios de búsqueda receptivos (RSA) y las Ofertas inteligentes lo ayudarán a obtener mejores resultados y deben activarse sin demora. Por otro lado, los profesionales expertos dicen que los RSA son malos para las tasas de conversión y las Ofertas inteligentes ofrecen resultados mixtos y deben abordarse con precaución. Entonces, ¿cómo decide cuándo la automatización de PPC es adecuada para usted?

Me encantaría darte la respuesta definitiva, pero la realidad es que depende porque Google y los profesionales tienen razón. Ninguno de los dos ganaría seguidores a largo plazo mintiendo sobre los resultados, por lo que el argumento de ambos lados se basa en el rendimiento de diferentes cuentas con diferentes niveles de optimización.

En esta publicación, abordaré una forma de medir si los RSA ayudan o perjudican su cuenta. No diré si los RSA son buenos o malos porque la respuesta depende de su implementación y mi objetivo es brindarle una mejor manera de llegar a su propia conclusión sobre cómo aprovechar al máximo esta capacidad PPC automatizada.

Para optimizar las funciones automatizadas, debemos comprender cómo analizar mejor su rendimiento para poder corregir lo que pueda estar causando que tengan un rendimiento inferior en ciertos escenarios. En nuestro esfuerzo por aprovechar al máximo los RSA, tendremos que desempeñar el papel de médico de PPC, uno de los tres roles que los humanos desempeñarán cada vez más en un mundo de PPC automatizado.

Para que este análisis sea lo más fácil posible, compartiré una técnica de capas de automatización que puede usar en su propia cuenta de inmediato. El script al final de esta publicación lo ayudará a monitorear automáticamente el rendimiento de RSA hasta el nivel de consulta y le dará ideas sobre cómo optimizar su cuenta.

La forma correcta de probar RSA es con Experimentos de campaña.

La mejor manera de llegar a sus propias conclusiones sobre el efecto de una automatización como los RSA es probarlos con un Experimento de campaña, una función disponible en las plataformas publicitarias de Google y Microsoft.

Con un experimento, puede ejecutar dos variaciones de una campaña; el control, con solo anuncios de texto expandidos y el experimento, con anuncios de búsqueda receptivos agregados también.

Cuando concluya el experimento, verá si agregar RSA tuvo un impacto positivo o no. Al medir los resultados, recuerde centrarse en métricas comerciales clave, como las conversiones generales y la rentabilidad. Las métricas como CTR son mucho menos útiles para enfocarse y Google a veces tiene la culpa de promocionar los beneficios de una automatización en términos de esta métrica que realmente importa solo en un mundo de PPC, pero no tanto en una sala de juntas corporativa.

Además, si necesita una forma más rápida de supervisar los experimentos, eche un vistazo a una secuencia de comandos reciente que compartí que coloca todos sus experimentos de todo su MCC en una sola hoja de cálculo de Google donde puede ver rápidamente las métricas y saber cuándo uno de sus experimentos ha producido una respuesta estadísticamente válida.

Sin embargo, existe un problema con este tipo de experimento RSA … solo le dará un resultado a nivel de campaña. Si la campaña con RSA produjo más conversiones que la campaña sin RSA, continuará con RSA pero puede pasar por alto el hecho de que en algunos grupos de anuncios, los RSA fueron realmente perjudiciales.

O si el experimento con RSA pierde, puede decidir que son malos y dejar de usarlos, cuando posiblemente generaron grandes ganancias en un conjunto limitado de casos. Podríamos profundizar en los datos y descubrir algunas pepitas de oro que nos ayudarían a optimizar aún más nuestras cuentas, incluso si la respuesta no es implementar RSA en todas partes.

Es la consulta estupida

Tanto tiempo como dediquemos a medir e informar los resultados a niveles agregados, cuando llega el momento de optimizar una cuenta, tenemos que ser granulares. Después de todo, cuando encuentra una campaña que tiene un rendimiento inferior, corregirla requiere profundizar en la configuración, los mensajes (anuncios) o la orientación (palabras clave, audiencias, ubicaciones).

Pero desde la introducción de variantes cercanas Si las palabras clave de concordancia exacta ya no son exactas, debe ir un nivel más profundo y analizar las consultas. Por ejemplo, cuando ve que el rendimiento de una campaña empeora con los RSA, ¿se debe a que los RSA son peores que los ETA? ¿O podría ser que la adición de RSA cambió la combinación de consultas y esa es la verdadera razón del cambio en el rendimiento?

Aquí está lo que hace que PPC sea tan desafiante (pero también divertido). Cuando cambias cualquier cosa, probablemente esté cambiando las subastas (y consultas) en las que participan sus anuncios. Un cambio en las subastas en las que participa su anuncio también se denomina cambio de combinación de consultas. Cuando analiza el rendimiento a nivel agregado, es posible que se esté olvidando de la combinación de consultas y que no necesariamente esté haciendo una comparación de manzanas con manzanas.

La combinación de consultas cambia de tres formas:

1. Consultas antiguas que todavía activan sus anuncios ahora
2. Nuevas consultas que anteriormente no activaban sus anuncios
3. Consultas antiguas que dejaron de activar sus anuncios

Solo el primer cubo se acerca a una comparación de manzanas con manzanas. Con el segundo cubo, ha introducido las naranjas en el análisis. Y el tercer cubo representa las manzanas (buenas, malas o ambas) que tiraste.

El análisis de mezcla de consultas explica por qué cambiaron los resultados

El análisis a nivel de consulta es útil porque puede explicar más claramente el «por qué» en lugar del «qué». Por qué ¿Cambió el rendimiento? No solo qué cambiado? Una vez que comprenda el «por qué», puede tomar medidas correctivas, como agregar palabras clave negativas si las nuevas consultas tienen un rendimiento deficiente.

Para un análisis de consulta RSA, lo que desea ver es un informe de nivel de consulta con métricas de rendimiento para RSA y ETA. Entonces puedes ver si una consulta es nuevo para la cuenta. Las consultas nuevas pueden tener un rendimiento diferente al de las consultas antiguas, pero deben analizarse de forma independiente. La idea es que valga la pena conservar una consulta nueva y costosa que antes no activaba anuncios, ya que genera nuevas conversiones que, de otro modo, nos habríamos perdido.

Con el análisis que realiza el siguiente script, también verá qué consultas sufren de un RSA mal escrito y que, como resultado, están perdiendo conversiones. Muchos grupos de anuncios tienen muy pocos datos para que Google muestre el indicador de fuerza RSA, por lo que tener una forma diferente de analizar el rendimiento con este script puede resultar útil.

Sin una automatización, este análisis es difícil y requiere mucho tiempo y probablemente no se hará de forma rutinaria. La propia interfaz de Google simplemente no está diseñada para eso. El script automatiza la combinación de un informe de consulta con un informe de anuncios y calcula cuánto impacto tuvieron los RSA. Escribí sobre esta metodología antes. Pero ahora estoy compartiendo un script para que pueda agregar esta metodología a su kit de herramientas de automatización.

Script de análisis de consultas ETA vs RSA

El script generará una hoja de Google como esta:

Leyenda: la secuencia de comandos de Google Ads genera una nueva hoja de cálculo con datos detallados sobre el rendimiento de cada consulta con los diferentes formatos de anuncios de cada grupo de anuncios.

Cada término de búsqueda de cada grupo de anuncios se encuentra en una fila separada. Para cada fila, sumamos el rendimiento de todas las ETA y RSA para esa consulta en ese grupo de anuncios. Luego mostramos la ‘incrementalidad’ de RSA en rojo (peor) o verde (mejor).

Cuando finalice el informe, recibirá un correo electrónico con un enlace a la hoja de Google y un resumen de cómo los RSA están ayudando o dañando su cuenta.

La recomendación es una de cuatro cosas:

1. Si el grupo de anuncios no tiene RSA, recomienda probar RSA
2. Si el grupo de anuncios no tiene ETA, recomienda probar ETA
3. Si el RSA está convirtiendo peor, sugiere mover la consulta a un SKAG con la ETA existente y probar algunas variaciones nuevas de RSA
4. Si el RSA se está convirtiendo mejor, sugiere mover la consulta a un SKAG con el RSA existente y probar algunas nuevas variaciones de ETA.

No tiene que seguir esta sugerencia exacta. Es más una forma de tener una idea de las cuatro situaciones posibles en las que podría estar una consulta.

Espero que este informe sea un informe nuevo e interesante que le ayude a comprender el rendimiento del tipo de anuncio a un nivel más profundo y le brinde un punto de partida para un nuevo tipo de optimización.

Para probar la secuencia de comandos (código al final del artículo), simplemente copie y pegue el código completo en una sola cuenta de Google Ads (no funcionará en una cuenta de MCC) y revise las cuatro configuraciones simples para el período, las direcciones de correo electrónico y inclusiones y exclusiones de campañas.

Advertencias

El propósito de este script es completar una hoja de cálculo con todos los datos. No filtra elementos con datos suficientes para tomar decisiones inteligentes. Cómo filtrar las cosas depende totalmente de usted. Por ejemplo, no basaría una decisión sobre la eliminación de un RSA en una consulta con solo 5 impresiones. Puede agregar sus propios filtros al conjunto de datos general para ayudarlo a reducir las cosas a las correcciones de mayor prioridad para su propia cuenta.

Podría haber agregado estas capacidades de filtrado en el código de la secuencia de comandos, pero sentí que la mayoría de los anunciantes se sienten más cómodos ajustando configuraciones en hojas de cálculo que en JavaScript. Así que tienes todos los datos, la forma de filtrarlos depende de ti. 🙂

Metodología para calcular la incrementalidad

El script en sí es bastante sencillo, pero es posible que sienta curiosidad por saber cómo calculamos la ‘incrementalidad’ de los RSA. Esto es lo que hacemos si una consulta obtiene impresiones con ambos formatos de anuncios.

Suponemos que las impresiones adicionales con un formato de anuncio en particular ofrecerán un rendimiento al mismo nivel que las impresiones existentes con ese formato de anuncio.

Calculamos la diferencia en conversiones por impresión, CTR y CPC entre RSA y ETA para cada fila de la hoja.

Aplicamos la diferencia en cada una de las 3 métricas anteriores a las impresiones de la consulta.

Título: cada fila de la hoja de cálculo enumera cuánto ayudaron o perjudicaron los anuncios RSA a los anuncios que se muestran para cada consulta en el grupo de anuncios. En base a esto, los anunciantes pueden tomar decisiones para reestructurar las cuentas para obtener la consulta correcta con el anuncio correcto en el lugar correcto.

Eso nos permite ver cuánto habrían cambiado los clics, las conversiones y el costo si no hubiéramos tenido el otro formato de anuncio.

Conclusión

Los anunciantes no deben tomar decisiones con datos incompletos. La automatización llegó para quedarse, por lo que debemos descubrir cómo aprovecharlos al máximo y eso significa que necesitamos herramientas para responder preguntas importantes como ‘¿cómo hacemos que los RSA funcionen para nuestra cuenta?’ Los scripts son una excelente opción para automatizar informes complejos que desea usar con frecuencia, así que espero que este nuevo sea de ayuda. Envíeme un tweet con ideas para nuevos guiones o ideas sobre cómo mejorar este.

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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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