El columnista Benjamin Vigneron explica cómo localizar sus mensajes y optimizar su presupuesto en las ubicaciones con mejor rendimiento en las campañas mejoradas de Google.
Ya sea que los especialistas en marketing en línea busquen localizar sus mensajes u optimizar su presupuesto en las ubicaciones con mejor rendimiento (o ambas combinadas), las campañas avanzadas de Google han hecho posible establecer ajustes de la oferta por ubicación (LBA) sin dejar de poder orientar sus anuncios a ubicaciones específicas.
Entonces, ¿cuál es una buena configuración para su programa?
1. Determine una estructura de cuenta eficiente pero escalable
Además de cualquier otra consideración que pueda afectar la estructura de su cuenta de búsqueda paga, como dividir campañas de marca y campañas sin marca, o categorizar campañas por categorías de productos y / o intención del usuario, los especialistas en marketing de búsqueda definitivamente deberían pensar en qué tan localizados quieren su esfuerzo de búsqueda pagado para ser. Más específicamente, se pueden evaluar los siguientes escenarios:
- Campañas localizadas, sin modificadores de ofertas por ubicación: Cíñete a la forma antigua de tener campañas organizadas por ubicación geográfica, como campañas dirigidas a cada estado individual de EE. UU., Así como un par de campañas dirigidas a las principales ciudades. Por lo general, esto tiene sentido si los anunciantes necesitan ofertar por palabras clave localizadas, publicar anuncios localizados y / o redireccionar a páginas de destino localizadas. Este tipo de estructura de cuenta permite la mayor granularidad, pero hay algunas compensaciones importantes: la cantidad de tiempo que se necesita para construir y luego mantener, así como la dilución de datos en todas esas ubicaciones, lo que dificulta la elaboración de ofertas y presupuestos. decisiones basadas en datos estadísticamente significativos.
- Campañas a nivel nacional con modificadores de oferta por ubicación: por ejemplo, sería una campaña a nivel nacional con 50 modificadores de oferta a nivel estatal. Esto tiene sentido si no necesita palabras clave / anuncios / páginas de destino localizados, y permite una mayor eficiencia en todos los ámbitos, ya que el costo se puede asignar mejor entre ubicaciones, estados en este caso. Tenga en cuenta que se pueden usar varias capas de modificadores de ofertas de ubicación, desde el estado hasta el DMA, desde la ciudad hasta los niveles de código postal y no se acumularán si se superponen; en su lugar, se usará el nivel más granular.
- Combinación de campañas localizadas y nacionales: por ejemplo, podrían ser un par de campañas localizadas para esas ubicaciones principales y campañas nacionales con LBA para el resto del país.
El principal beneficio de la estructura híbrida anterior es que los especialistas en marketing pueden obtener verdaderas capacidades de búsqueda localizadas en esas ubicaciones principales, mientras mantienen manejables sus cuentas de búsqueda pagas. Además, este tipo de estructura permite realizar pruebas locales, desde promociones locales hasta dispositivos móviles locales, etc.
2. Comience con los ajustes de la oferta por ubicación
Si aún no tiene la oportunidad de utilizar esos ajustes de la oferta por ubicación, le recomendamos que considere la posibilidad de recopilar algunos datos geográficos de costos e ingresos de su plataforma SEM favorita y ver si hay margen de mejora allí. Lo más probable es que haya mucho margen de mejora; la pregunta no es si hay margen de mejora o no, sino cuánto y si merece la pena dedicar tiempo a optimizar el rendimiento local.
Si bien la estimación del tiempo necesario para campañas más localizadas se puede analizar por separado en función de la estrategia comercial general y los escenarios anteriores (campañas localizadas frente a LBA), el margen de crecimiento se puede evaluar observando la distribución del ROAS en las campañas y ubicaciones, como como ROAS a nivel de DMA, por ejemplo.
Para simplificar, si está viendo el mismo ROAS en todas las DMA, entonces no hay oportunidad; sin embargo, si el ROAS local varía según las ubicaciones, existe una oportunidad. Básicamente, desea ver si hay áreas con un ROAS alto en las que desea aumentar la oferta y obtener un mayor volumen de ingresos, y otras áreas con un ROAS bajo en las que desea realizar una oferta más baja y reducir el costo.
Tenga en cuenta que al medir el ROAS local, es posible que deba incluir otros factores, como el impacto de la publicidad en línea en las ventas fuera de línea, ya sea que se produzcan por teléfono, a través de una aplicación o en la tienda. Obviamente, es crucial tomar decisiones sobre ofertas y presupuestos basadas en cifras reales de ingresos, a diferencia de los retornos en línea a corto plazo que puede ver en AdWords, que pueden no reflejar el verdadero valor comercial de su tráfico local.
Más específicamente, una vez que tenga algunos datos geográficos relevantes juntos, puede medir cómo se distribuye el ROAS por ubicación, como:
En rojo claro, esas son ubicaciones con un ROAS significativamente más bajo o más alto en comparación con la media, más específicamente, el ROAS está a más de 1 desviación estándar de la media, lo que no es exactamente estadísticamente significativo, pero definitivamente indica que hay margen de mejora. Más específicamente:
- Ubicaciones con un ROAS a más de una desviación estándar de la media: se pueden optimizar ya que hay un 68% de probabilidad de que no tengan el rendimiento esperado.
- Ubicaciones con un ROAS a más de 2 desviaciones estándar de la media: definitivamente deben optimizarse ya que hay un 95% de probabilidad de que no estén funcionando tan bien como podrían.
Para calcular los modificadores de oferta por ubicación, puede usar una publicación anterior al respecto; en pocas palabras, desea calcular esos modificadores de oferta por ubicación para cada campaña / ubicación y usar el rendimiento promedio de la campaña como referencia, por lo que si una campaña determinada se dirige a los EE. UU. Y desea aplicar LBA a nivel estatal, puede usar la siguiente fórmula para California:
[California LBA]=[California ROAS]/[Average Campaign ROAS]-1.
Además de esta publicación anterior, es posible que desee considerar la distancia desde la media y aplicar LBA más suaves cuando el ROAS local está cerca de la media, y LBA más agresivos cuando el ROAS local está más lejos de la media.
3. Analizar y predecir la inversión y el retorno de los anuncios locales
Una vez que haya implementado los ajustes de la oferta por ubicación basados en datos geográficos no sesgados, es decir, sin LBA implementado, querrá analizar el impacto de LBA y cuál es el siguiente paso bueno. Desde mi experiencia, ahí es donde muchos especialistas en marketing se atascan: la mayoría de ellos entienden cómo reasignar su presupuesto entre ubicaciones en función del rendimiento geográfico histórico; sin embargo, puede resultar complicado medir el rendimiento geográfico teniendo en cuenta los cambios de LBA a lo largo del tiempo.
Idealmente, querrá crear modelos de costos e ingresos para cada par de campaña / ubicación, por LBA, donde tenga una idea del cambio de costos e ingresos al aplicar diferentes valores de LBA. Para juntar esto, puede ejecutar una prueba en algunas campañas / ubicaciones y observar los cambios en los clics, el CPC promedio y las conversiones / ingresos. Para aislar el impacto de los LBA de cualquier otro cambio de oferta (ofertas base, ajustes de la oferta para dispositivos móviles, etc.), puede establecer la intercepción en cero asumiendo que un LBA del 0% no debería afectar sus campañas / ubicaciones de prueba:
En este ejemplo, usando una regresión lineal que está lejos de ser perfecta, sin embargo, es un punto de partida decente:
Luego, puede crear esos modelos para cada par de campaña / ubicación, tal vez alejarse de los modelos lineales por algo más sofisticado, luego comparar los rendimientos marginales por ubicación y actualizar sus LBA en consecuencia. Eso puede parecer mucho trabajo, pero valdrá la pena el esfuerzo al menos para aquellas ubicaciones de alto costo donde el ROAS es significativamente más bajo o más alto que el promedio, ¡espero que lo encuentre útil!
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