La optimización de anuncios de publicidad en Google Ads (Ads Optimization) es uno de los problemas más desafiantes en ciencia de datos. La clave reside en generar un modelo dinámico que pueda interpretar programáticamente los datos de performance de las campañas y decidir qué anuncios son más eficientes para mostrar, maximizando el retorno de la inversión del cliente.
Imaginemos que una agencia de viajes nacionales quiere lanzar una campaña de publicidad en Google Ads durante la temporada de verano y tiene diferentes variables a considerar. Utilizará el término “Previaje” para aquellos clientes que hacen búsquedas relacionadas y, a través de este programa, deseen recuperar el 50% del gasto en créditos a utilizar en nuevos viajes.
Dirigirá su mensaje a parejas que quieran realizar una escapada romántica, por lo que buscará destinos y alojamientos asociados a ese target y también aprovechará la fecha de San Valentín. Al mismo tiempo, considerará a familias-tipo que busquen realizar estos viajes de verano, teniendo en cuenta que la localidad de destino podrá tener diferentes atractivos (mar, bosque, montañas, sierras, etc.).
En este último caso, las características del alojamiento serían claramente distintas a las de las parejas que viajan solas.
¿Cómo lograr que estos diferentes públicos objetivos hagan click en los diferentes anuncios de la agencia de viajes y que, a su vez, estos anuncios puedan influir en su decisión de compra?
Por medio de los modelos de atribución se puede asignar un valor a los diferentes puntos de contacto con el consumidor, en función de su importancia a la hora de contribuir con la conversión (acciones positivas que hacen estos públicos y encaminan a cada segmento de cliente a las próximas fases del embudo o funnel de conversión).
De un modo más sofisticado, las plataformas programáticas permiten trackear click a click el comportamiento de los usuarios, qué plataformas son más rentables (Multi-Touch Attribution), entender dónde se destinó la inversión de la campaña, si dio resultado y cómo esos diferentes estímulos se traducen en la venta.
De este modo, Ads Optimization presenta dos claras ventajas para cualquier cliente:
1) Optimización del presupuesto de las campañas: si un cliente quiere comprar pauta en Google de acuerdo a un determinado presupuesto, ese Bidding de las campañas va a estar determinado por técnicas de optimización que tienen en cuenta los anuncios de los productos, que se subastan en relación con la competencia, lo cual hará que no se subaste exageradamente, pero tampoco de menos, para no quedarse afuera de la subasta.
2) Optimización de los objetivos de las campañas: comprende diferentes situaciones de marketing, desde la necesidad de obtener mayor rentabilidad y lograr más ventas del producto hasta la premisa concreta de posicionar más un producto, aumentando su conocimiento, logrando mayor penetración en el mercado y resignando cierta rentabilidad.
“Cuando una empresa de viajes tiene 500 campañas corriendo en paralelo y requiere optimizar sus anuncios, no es posible que un analista de marketing o una agencia de publicidad tome estas decisiones en base a planillas Excel. Lo que hacemos es montar un sistema que genera el bidding programáticamente: de forma automática va ajustando cuánto dinero está dispuesto a invertir el cliente por cada click de Google, habilita las campañas, las prende y apaga; la mayor ventaja es que administra inteligentemente el presupuesto de inversión en un gran volumen de campañas”,
puntualiza Carlos Lizarralde, CEO y socio fundador de 7Puentes.
Este modelo de uso, denominado “Multi-armed bandit”, está basado en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático que asignan dinámicamente más presupuesto a los anuncios que tienen más rendimiento y menos a los que tienen un rendimiento inferior, generando resultados rápidos de rentabilidad para el cliente (un problema clásico de aprendizaje por refuerzo que ejemplifica el dilema de compensación de exploración-explotación, al haber asignado un conjunto de recursos limitados entre competidores sin saber a priori cuáles eran los anuncios que mejor conversión obtenían).
Volviendo al caso del sector turístico, si bien el ejemplo de pautar en viajes de temporada parece sencillo, su complejidad en términos de los problemas de marketing digital que se presentan no es nada menor.
“Para el dueño de una cadena de hoteles que debe invertir en publicidad, definir cuántos mensajes y keywords se podrían generar para promocionar una escapada de fin de semana a la costa atlántica, por más que sea un anuncio sencillo, trae aparejado muchísimas variantes, combinaciones; no sabemos de antemano cuánto vale cada una de ellas”.
Explica Lizarralde.
Y concluye que el dominio de técnicas de inteligencia artificial son esenciales para desarrollar soluciones que tengan en cuenta el escenario cambiante del mercado de Ads y poder apalancar el gran volumen de anuncios y mensajes que se ofrecen en diversas campañas publicitarias.
“Desde 7Puentes tenemos el conocimiento de las técnicas de IA para optimizar anuncios, estamos en el estado del arte de las técnicas de vanguardia para administrar el presupuesto de múltiples campañas de publicidad a medida del cliente y contamos con mucha experiencia desarrollando software para este tipo de aplicaciones que, en definitiva, terminan siendo parte del core business de las empresas digitales”.
Concluye Lizarralde.