El equipo de marketing de Google publica campañas de Google Ads para promocionar este producto entre las pequeñas y medianas empresas de la región EMEA. La mayor parte de las conversiones de estas campañas (que promocionan la creación de cuentas de Google Ads) procedían de términos de marca, como "ads", mientras que los resultados de los términos genéricos, como "publicidad online", no eran demasiado buenos. El equipo sabía que los términos genéricos eran clave para atraer la atención de los usuarios y adquirir más clientes, pero no podían demostrarlo usando un modelo de atribución al último clic.
Acerca de Google
Fundada en 1998
Sede en Mountain View, California, EE. UU.
www.google.com
Resumen de objetivos
Evaluar de forma precisa el rendimiento de las conversiones de los términos de búsqueda que no son de marca
Determinar las pujas óptimas por los términos que no son de marca
Resumen de la estrategia
Se sustituyó el método de medición de conversiones de Google Ads basado en el último clic por el que utiliza la atribución basada en datos
Se configuraron pujas automáticas según un coste por conversión objetivo
Se implementó el aprendizaje automático para mejorar los resultados
Resumen de resultados
El coste por adquisición se redujo un 7.2%
El porcentaje de conversiones de los términos de búsqueda genéricos aumentó un 65%
Las conversiones de términos genéricos aumentaron un 25%
El equipo implementó la tecnología de atribución basada en datos de Google Ads1 para evaluar el rendimiento de los términos que no son de marca a la hora de generar conversiones, así como para determinar cuánto debería pujar por ellos. De este modo, pudo obtener información y pujar de forma más inteligente. Fue muy sencillo, ya que solo tuvo que sustituir el método de medición de conversiones de Google Ads basado en el último clic por el que utiliza la atribución basada en datos. Después, configuró las pujas automáticas según un coste por conversión objetivo (CPA objetivo).
La atribución basada en datos usa la tecnología de aprendizaje automático, y el equipo de Google la utiliza como parte de su estrategia para implementar más soluciones de aprendizaje automático con las que mejorar los resultados de sus campañas online. En consecuencia, el coste por adquisición general se redujo un 7.2%, mientras que el porcentaje de conversiones de los términos genéricos aumentó un 65%, lo que significa que estas últimas crecieron un 25%. Este crecimiento se debió a que el modelo basado en datos daba prioridad a los términos que no eran de marca y que asistían en las conversiones, en lugar de ser los términos del último clic.
"Desde que empezamos a usar la atribución basada en datos, nuestra estrategia fue cambiando y nos centramos más en términos de búsqueda genéricos que antes infravalorábamos."
- Eleonora Kourtzi, directora de Marketing de Productos de Google
El equipo también probó la atribución basada en datos de DoubleClick en una campaña de hardware interno. Los resultados indicaban que las pujas de la atribución basada en datos habían generado un 10% más de conversiones que las pujas de último clic, y que el CPA había mejorado un 9%. Igual que en el caso de las campañas de Google Ads, la prueba demostró que las palabras clave que no eran de marca estaban infravaloradas.
"Antes de usar la atribución basada en datos, infravalorábamos demasiado los términos de búsqueda genéricos relacionados con nuestro producto. En consecuencia, nos costaba encontrar clientes nuevos, ya que nos dirigíamos principalmente a usuarios que ya conocían nuestro producto y lo buscaban de forma activa", explica Eleonora Kourtzi, directora de Marketing de Productos.
"Además, implementaremos Attribution 360, una nueva solución de Google que también aprovecha el aprendizaje automático", aclara. "De esta forma, en lugar de limitarnos a la Red de Búsqueda, podremos aplicar la atribución basada en datos a todos los canales de marketing, como la Red de Display de Google y las redes sociales, mejorar el recorrido de los usuarios y optimizar el reparto de nuestro presupuesto entre varios canales".
