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Cuatro formas en que puede usar AI para optimizar sus campañas de AdWords

La inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje automático se están incorporando de la manera nunca antes posible, y estos cambios están teniendo una influencia significativa en la forma en que los especialistas en marketing deben enfocar la publicidad de búsqueda.

Además de que AdWords incorpora la inteligencia artificial en su marco, están surgiendo nuevas oportunidades que pueden darles a los mercadólogos una ventaja sobre sus competidores, o automatizar las tareas de menor nivel, lo que les brindará más tiempo para la estrategia.

Aquí hay cuatro formas en que puede comenzar a tomar ventaja de AI para aprovechar al máximo sus campañas de AdWords.

Puja automatizada
El aprendizaje automático de máquinas como una solución a la decisión de qué precio ofertar por la publicidad paga se está convirtiendo en una opción cada vez más popular a medida que las tecnologías necesarias se vuelven disponibles para más empresas.

Hacer una oferta demasiado baja significa perder oportunidades de alcanzar clientes potenciales, mientras que hacer una oferta demasiado alta significa sacrificar el retorno de la inversión.

Las pujas automáticas internas de Google, además de ser idénticas a las que usan los demás, no tienen acceso a la información que necesita para maximizar su retorno de la inversión. Alcanzar esa meta también requiere conocer las tendencias del consumidor, el comportamiento de compra, la estacionalidad, la demografía, el valor de vida del cliente y más.

Un modelo de oferta automatizado exitoso debe:

Estime la elasticidad del precio de cada anuncio mediante la inferencia estadística basada en ofertas anteriores
Factorice el valor real esperado por un clic de cada anuncio individual basado en clics anteriores
Iteramos en respuesta a nuevos datos
Reconocer los cambios en el panorama de las licitaciones o la realización de visitas y adaptarse rápidamente, en lugar de asumir falsamente el desempeño anterior, predecir el rendimiento futuro en todas las circunstancias.
Sin embargo, hay algunas cosas a tener en cuenta:

Los modelos que no saben lo que está sucediendo en su sitio harán malas inferencias. Por ejemplo, si prueba una nueva página de aterrizaje y resulta que reduce su ROI, su modelo podría comenzar a pujar más bajo en esas palabras clave. Después de reemplazar la página de aterrizaje por una mejor, el modelo aún puede quedar atascado haciendo una oferta baja en las palabras clave, porque no hay suficientes datos nuevos disponibles para impulsar las ofertas nuevamente.
Los modelos que dependen demasiado de la significación estadística pueden poner a prueba una estrategia perdedora durante demasiado tiempo, pero los modelos que no incorporan la significación estadística pueden desperdiciar buenas oportunidades mientras apuntalan los parásitos.
Tenga cuidado con los ciclos de retroalimentación en su modelo. Por ejemplo, no le gustaría que su modelo ofrezca más en un anuncio con una tasa de conversión alta si la única razón por la que la tasa de conversión es alta es porque las altas ofertas están aumentando la tasa de conversión. Este tipo de conflictos deben ser controlados.
Pausar anuncios de bajo rendimiento
La forma más rápida de perder dinero en AdWords es continuar pujando por un anuncio que no produce ningún ROI. Cuando los clics entran pero las ventas no, esto puede ser un desastre.

Del mismo modo, cuando un anuncio obtiene las pujas pero no los clics, su puntaje de calidad se verá afectado y, en última instancia, su ROI seguirá el mismo camino.

Un algoritmo de aprendizaje automático bien diseñado comprenderá cuándo es necesario pausar un anuncio para evitar dañar su ROI o el puntaje de calidad.

Aquí hay algunas consideraciones importantes que su modelo debe tener en cuenta:

El modelo no debe ser tan sensible que abandone los anuncios antes de que tengan la oportunidad de mostrar el ROI. Debe usar la inferencia estadística para estimar pérdidas y ganancias potenciales basadas en el desempeño anterior
En lugar de detener por completo el anuncio completo, el modelo debe tener en cuenta los segmentos individuales que se pueden pausar, como el tráfico de dispositivos móviles, ciertos navegadores que no generan ingresos, horas del día o días de la semana que no funcionan repetidamente, o anuncios variaciones que no están funcionando bien.
Anuncios dinámicos
Los anuncios dinámicos de búsqueda de AdWords son una parte de la tecnología de aprendizaje automático que actualmente viene incorporada en la plataforma, lo que permite que cualquiera que esté usando AdWords pueda aprovecharla.

Los anuncios dinámicos de búsqueda generan encabezados automáticamente para captar la atención de un usuario. Después de cargar una lista de páginas de destino para la que desea que Google genere anuncios dinámicos, Google identificará las búsquedas que se ajusten mejor a sus páginas de destino y luego generará automáticamente contenido publicitario utilizando frases de sus páginas.

Google también genera sugerencias de anuncios basadas en el aprendizaje automático. Estas recomendaciones usan modelos de rendimiento anterior para sugerir cambios en sus anuncios que deberían aumentar sus resultados.

Pero las posibilidades de anuncios dinámicos no terminan con lo que es nativo de AdWords.

Los enfoques de aprendizaje automático se pueden usar para crear contenido publicitario dinámico que incorpore lo siguiente:

Mezclar y combinar copias, imágenes y público con pruebas multivariadas y algoritmos evolutivos
Incorporar la influencia de factores externos como el clima o la hora del día.
Algunas plataformas que experimentan con este tipo de control incluyen Sentient Ascend, IBM Watson, Zalster y Refuel4.