La pista de PPC en SMX Advanced Europe discutió la recolección de entidades, la automatización, la orientación a la audiencia, la «amplitud» y la necesidad de una mejor integración técnica en el marketing de búsqueda.
Para la primera edición de SMX Advanced Europe, la pista de PPC estuvo fuertemente dominada por una nueva generación de geek de búsqueda. El PPC de hoy es «la ciencia de la gestión de las canalizaciones de datos», como dijo Chris Gutknecht de Bergzeit. Los temas principales de la pista de PPC se concentraron en torno a la recolección de entidades, la automatización, la orientación a la audiencia y el concepto de «amplitud».
Tuve la suerte de moderar SMX Advanced Europe y su increíble pista de PPC. Siempre pensé en mí mismo como un experto en marketing, pero la tecnología de esta multitud de PPC era abrumadora. El lugar junto al río Spree era un hotel hermoso y muy rosado llamado Hotel nhow ya unos cientos de metros de un largo tramo de los restos del Muro de Berlín.
Los oradores en la pista de PPC sugirieron aprender Python y trabajar en la construcción de un catálogo de entidades patentado. Recomendaron dominar SQL para aprovechar al máximo BigQuery.
También hubo una gran cantidad de ideas sobre cómo piratear todo, desde el feed de datos de anuncios personalizados para crear anuncios condicionales hasta cómo usar los scripts de Google Ads en combinación con la API de Google Ads para ejecutar y mantener sus campañas. También se incluyó cómo comenzar a enriquecer su propio diccionario de entidades a través de Big Query, spaCy, Prodigy y AutoML.
Durante muchos años en este nivel de conferencias, escuchamos a todos los geeks de SEO lamentarse por la falta de colaboración con los departamentos de PPC y la incompatibilidad en los conjuntos de datos. Pero este año, escuché a los geeks de PPC sugerir que una organización de aprendizaje debería recolectar consultas tanto orgánicas como pagadas para construir una biblioteca patentada de entidades para enriquecer las operaciones de marketing de búsqueda a lo largo del tiempo. Quizás por fin veamos una integración técnica de las dos líneas paralelas del marketing de búsqueda, orgánico y pagado en armonía.
Pero no fue solo un geekfest. También hubo algunos análisis sólidos de cómo organizarse para escalar en cuentas multimillonarias y cómo construir activamente una estructura de análisis en torno al recorrido del usuario a través de varios canales. Y luego hubo una presentación inspiradora que incluyó un nuevo concepto de marketing, «amplitud».
‘Broadience’
Purna Virji de Microsoft Ads presentó un concepto que ella llama «amplitud». La historia corta consiste en superponer la segmentación por audiencia en campañas de concordancia amplia. Será contrario a la intuición para muchos especialistas en marketing de búsqueda que siempre han intentado que la segmentación sea más precisa y específica. Pero con la segmentación por audiencia, la segmentación de búsqueda de concordancia amplia se puede utilizar antes en el recorrido del usuario y seguir siendo eficiente.
Profundizar en los informes de audiencia
Las co-ponentes Amy Bishop y Michelle Morgan nos llevaron a través de la orientación a lo largo del recorrido del usuario y una de las paradas más notables en el camino fue la inmersión profunda en los informes de audiencia en Google Analytics. “Puedes divertirte con los informes de audiencia”, es como lo expresó Amy Bishop. Es posible que muchos especialistas en marketing europeos hayan desactivado el seguimiento de la audiencia debido al RGPD, pero en esta presentación hicimos un buen análisis de los niveles de informes y conocimientos que puede extraer de él.
Cosecha de entidades
Varias sesiones abordaron el manejo de informes de consultas de búsqueda y cómo generar conocimiento de entidades útiles a partir de esos informes. Marco Frighetto para quien “Big Query ya no es opcional” abordó esto desde una perspectiva de automatización. Revisó una pila de herramientas para extraer, segmentar y administrar las palabras clave dependiendo de si canibalizan, queman el presupuesto o tienen un buen rendimiento.
Christopher Gutknecht también comenzó con el informe de consultas de búsqueda y agregó capas de herramientas de aprendizaje automático para construir su biblioteca de entidades utilizando herramientas como SpaCy y AutoML.
Y finalmente, Marcel Prothmann mostró su pila de herramientas y manejo de entidades utilizando Big Query, scripts de aplicaciones y Big Query ML, así como los diversos scripts personalizados que agregan para controlar y optimizar el proceso y mostrar cómo la configuración puede predecir beneficio por clic como resultado del proceso.
Usar la automatización para la búsqueda paga
La automatización fue un tema omnipresente en esta pista. Confirmó la investigación de Innovell (mi empresa) que encontró que el 25% de los equipos avanzados «automatizarían todo lo que se pueda automatizar».
Automatice el informe de términos de búsqueda, use feeds de anuncios para actualizar anuncios dinámicamente y en la última sesión del día, Dmytro Tonkikh explicó cómo sus colegas invertirían mucho tiempo en construir contenido enriquecido para su base de datos inmobiliaria para que la publicación de campañas pudiera ser completamente automatizado. «Cuando cargan la base de datos de productos, configuramos automáticamente las campañas y la orientación y luego permitimos que los DSA [dynamic search ads] Haz el resto.» Entonces, no hay intervención humana.
Esto me motivó a preguntarle a Tonkikh durante la sesión de preguntas y respuestas: «Cuéntanos cómo es tu día laboral».
“Primero verifico que mis scripts se ejecuten bien desde el día anterior o durante el fin de semana y luego dedico algún tiempo a automatizar nuevos procesos a través de los scripts que construyo”, dijo Tonkikh.
Parece que estamos en los albores de un nuevo enfoque de marketing de PPC, y es muy geek.
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