Caso: configuramos una campaña PMax para un tema B2B

¡Hola a todos! Me llamo Yana y soy especialista en Google. Me encargo de llevar a la audiencia objetivo del negocio los parámetros necesarios y de ampliar las ventas de empresas en diferentes países del mundo con la ayuda de las herramientas de inteligencia artificial de Google Ads.

En el video de hoy les mostraré el caso del equipo. Por cierto, les mostraré incluso el periodo anterior y posterior, para que tengan en cuenta una imagen más o menos real. Aquí incluso tengo llamadas entrantes, hay pimientas por separado para que sea más bonito, es más conveniente describirlo todo. Con este caso quiero demostrar que no todo se debe a la casualidad o a la estacionalidad, sino que hay acciones planificadas adecuadas que se pueden llevar a cabo en la cuenta, profundizar en algunos detalles y ampliar los resultados en las cuentas publicitarias.

El nicho del proyecto antes de comenzar el acompañamiento

Si nos fijamos, ahora ha pasado mucho tiempo desde enero, porque… Veamos, ¿qué nicho es este? Lo nombraré para no delatar al cliente, su nicho, porque por los casos también puedo entender quién es, especialmente si los competidores están mirando.

Que sean productos B2B para alguna festividad. No es ningún secreto que el 14 de febrero y el 8 de marzo, pero aquí todavía no incluyo marzo, porque aquí tenemos análisis mensuales y marzo aún no ha terminado, y aquí tengo el análisis más pequeño que puede haber, que es mensual, para que vean una imagen objetiva, si es mérito del trabajo del equipo o no, teniendo en cuenta la temporada y la temporada baja. También les he señalado la fecha de inicio.

Aproximadamente el 20 de diciembre aceptamos el proyecto, más unos días para la configuración, las traducciones, las conversiones correctas y demás. Entre el 25 y el 26 se registraron los primeros clics. Es decir, no empezamos en el mejor momento, ni en temporada alta ni antes de las rebajas. Empezamos justo después de las fiestas principales. Es posible que antes de Año Nuevo se comprara algo más, pero, para que se hagan una idea, no fue justo a principios de diciembre.

El papel de las llamadas telefónicas en la historia del B2B

¿Qué puedo mostrarles, demostrarles a partir de los excelentes resultados? Que las llamadas telefónicas en el ámbito B2B también desempeñan un papel importante. Por ahora, nos estamos optimizando en función de ellas. Necesitamos alcanzar un número determinado de combinaciones de objetivos para poder pasar, por ejemplo, al formato de seguimiento del hecho de la compra. Pero teniendo en cuenta los formatos de entrega de Nueva Correo y otros, por ahora lo estamos posponiendo. Son cuestiones técnicas que no le afectan en absoluto.

Estamos en enero. Podemos ver que Phote call lead es un sistema de seguimiento de llamadas. Llamadas entrantes: 59,62.

Aquí tuvimos 352 compras. A modo de comparación, en enero de 2024 tuvimos 20 llamadas y 192 compras.

Es difícil no notar la diferencia. 352 compras y 192. Y, por supuesto, febrero. Quizás no esté mostrando un crecimiento espectacular, pero teniendo en cuenta que acabamos de empezar, nuestro objetivo es crecer y convertirnos en líderes en este nicho, ¿verdad? Tenemos que hacerlo con cuidado, sin precipitarnos, porque cuando se tiene el objetivo de convertirse en líder en un nicho, hay que ir aumentando gradualmente el valor de la subasta para no caer en la trampa que los propios líderes pueden crear cuando sobrecalientan la subasta y simplemente suben las pujas, los precios por clic en la subasta. Como resultado, Google puede formar una nueva puja mínima alta en un trimestre, en cuatro meses. ¿Qué es una puja de tres dígitos? Es la puja mínima, no en general en la subasta para salir, sino para un nicho determinado, con el fin de obtener impresiones. Puede buscar en Google qué es una puja de tres dígitos, buscar en la ayuda de Google, allí hay una descripción, si es que no la han reescrito, claro está.

Análisis de los indicadores de febrero

¿Qué vemos aquí? Febrero es temporada alta, por lo que se puede salir sin tener en cuenta ningún criterio ni nada por el estilo. Por cierto, creo que podríamos haber hecho aún más durante la temporada si el cliente se hubiera esforzado por recargar su cuenta con más regularidad. Sí, entiendo que recibimos parte de los análisis con retraso y parece que el precio por conversión es mucho más caro, pero en los momentos en los que hay que pisar el acelerador, se puede pisar el acelerador, nos faltaba un poco de equilibrio. Comparemos lo que tenemos.

Tenemos 61 clientes potenciales, 61 llamadas telefónicas y 580,80 compras. Aquí se utilizó la cuarta analítica, que no me gusta mucho en términos de escalabilidad o reducción del precio por conversión. Además, hay que tener en cuenta que estas centésimas, fracciones (que en realidad están ocultas en la cuenta publicitaria) son muy difíciles de calcular en cuanto al número real de conversiones. Si queremos escalar la cuenta, debemos operar con algunas cifras. Y no siempre estas cifras dan lugar a una retroalimentación positiva.

Entonces, tenemos 580,80. En febrero de 2025 tenemos 648 y 167 clientes potenciales por teléfono. Incluso si no nos centramos en las llamadas, 648 y 580 no parecen ser muchos. Pero si hacemos un análisis por días y vemos, por ejemplo, el número real de conversiones por ID, y me gustaría mostrárselos, entonces puede que haya muchas menos conversiones completas y válidas.

Recuerde que este modelo de atribución basado en datos no muestra la probabilidad de que se produzca una conversión. Si ve 0,3 conversiones, 0,5, 0,8, 0,75, 0,05, esto no significa que aún esté recopilando datos analíticos y que se producirá una conversión completa. No, le muestra el porcentaje de influencia en el camino hacia la conversión de ese clic en ese producto. Es decir, lo valioso que fue ese clic en la conversión. Lo más probable es que ese 100 %, ese 20 %, se haya atribuido, por ejemplo, a otra fuente del canal si vemos un 0,8. Parece que Google se los ha apropiado, pero no es así. En realidad, aquí son mucho menos. Esos son los que podemos manejar al escalar. Aquí hay un total de 648. No parece mucho, pero es un formato de crecimiento, teniendo en cuenta que el cliente no nos ha rellenado el saldo de forma muy activa.

Teniendo en cuenta que todavía tiene su conjunto de campañas publicitarias, está Discovery, había una KMS que no apoyamos y que también consume parte de ese presupuesto publicitario diario. Consume una parte bastante considerable. Por supuesto, también genera rentabilidad. No la apoyamos. Pero aquí está la razón. Creo que podríamos hacer aún más en este caso.

¿A qué se debe el aumento del número de clientes potenciales por teléfono?

Y el crecimiento, el número de clientes potenciales por teléfono, se debe principalmente al hecho de que empezamos a prestar más atención, a no luchar en general, sino a segmentar más estrechamente. Todo para no revelar nuestra estrategia. Y esto nos permitió atraer a nuestro sitio web a un mayor número de clientes que, de esta manera, compran todo esto a otros anunciantes o a negocios offline. Creo que esta es una opción de evaluación intermedia, que realmente las campañas publicitarias funcionan de manera completamente diferente: un poco el avatar del cliente, un poco un contexto completamente diferente del cliente.

Período de julio a febrero

Si tomo, por ejemplo, un periodo un poco más corto, no sé qué periodo se puede tomar aquí. Digamos que desde julio hasta febrero de este año. Aquí se ve inmediatamente el periodo de nuestro inicio. Un crecimiento sistemático en las llamadas. Es más visible visualmente. Por eso les mostré el periodo de nivelación desde enero, para que pudieran ver periodos similares, porque, de hecho, trabajamos desde finales de diciembre, enero y febrero. Y diciembre está en proceso. Por ahora no voy a mostrar marzo, porque está en formato de imagen de todo el mes, por así decirlo. Ahora solo estoy mostrando el comienzo del mes.

¿Cuál es el problema de esta campaña B2B?

Entonces, ¿cómo se puede lograr todo esto? Para ser sincero, debido a que puede haber varios cientos o incluso decenas de cientos de variantes de un mismo producto, ya que se trata de un B2B, diferentes formatos, diferentes tamaños, etc., lo que, por supuesto, complica bastante el proceso de optimización de las campañas publicitarias, porque se puede comparar, por ejemplo, con una prenda de ropa o con el formato de litro de algún producto, ¿verdad? Probablemente sea más fácil con la ropa. Por ejemplo, vendemos pantalones y tenemos una tabla de tallas que va desde las infantiles hasta las tallas extragrandes. Por supuesto, cuando los muestras en la publicidad, algunos de ellos se convierten inmediatamente, otros no. A algunos clientes les gusta una foto de los productos, a otros les gustan otras fotos, es decir, el diseño visual y demás. Por supuesto, esto añade complejidad a la promoción de esta historia B2B.

En general, para todos estos nichos, este aspecto es más conveniente que inconveniente, ya que todos intentan destacar en general. Cuando se entra en una segmentación bastante estrecha, esto es algo que en otros nichos, si han visto mis casos de productos para el hogar, no funcionaría. Allí funciona un principio un poco más generalizado. Se puede intentar segmentar así, como en este formato de publicidad, pero lo más probable es que la retroalimentación sea mucho más tardía que en este proyecto. Aquí se trabaja con una segmentación más estrecha por formatos de estructura, porque en esta estructura es difícil encontrar el producto que se puede convertir.

¿Por qué me enfoco en los productos? Porque puedes simplemente abrir el editor de esos informes y tratar de seleccionar los ID de los productos que son superventas, los que se venden muy bien. Pero estos productos superventas pueden simplemente haber surgido históricamente, es decir, que se mostraban regularmente y por eso tienen estas conversiones. Hay otro gran bloque de variantes de estos productos más vendidos que no se han mostrado en absoluto, pero que en realidad son el mismo producto en diferentes tamaños. O pueden ser simplemente diferentes formatos de este producto. Es decir, la variabilidad de estos productos. Y hay que comprobarlo. A menudo sucede que, incluso en los formatos y variantes de este producto, a veces se ocultan ciertos productos de alta demanda en los que se puede apostar, ampliar la cuenta y crecer.

¿Cómo entiende la inteligencia artificial el comportamiento de los compradores?

Habrá una parte de los productos que recibirán más llamadas entrantes. Por ejemplo, el seguimiento de llamadas. Una parte pasará directamente a la compra. Esto también estará presente. Y aquí la tarea es intentar realizar una serie de pruebas para revisar este conjunto de productos. Antes, el formato de escalado se utilizaba mediante la duplicación de feeds. Es decir, hay un feed principal para una determinada cantidad de productos y se duplicaba, por ejemplo, este mismo feed. Los ID son diferentes, pero el sistema automático lo entiende todo correctamente cuando ve que la URL es la misma y que el comportamiento es el mismo. Es decir, la IA lo entiende todo así, ya está acostumbrada a que la gente pueda añadir formatos y variantes, a que haya diferentes identificadores.

A diferencia del antiguo smartshopping, ahora no es tan exigente con los ID de los productos, sino que somos muy estrictos y lineales. Hay un producto que seguro que se convertirá y solo vamos en esa dirección. No, ahora el sistema percibe todos sus duplicados de feeds más como formatos variables del mismo producto. Al mismo tiempo, le hace un flaco favor, porque, de hecho, de alguna manera se duplica el conjunto de conversiones, pero la práctica ha demostrado que, tanto en enero como en febrero, estas duplicaciones no juegan un papel tan importante en una escalada muy rápida. ¿Por qué? Porque, de hecho, todas sus nuevas IA, sean duplicadas o no, utilizarán la analítica de la cuenta al iniciarse. Esto se debe a que aún no tienen su propia analítica personal. No pueden recurrir a sí mismas y utilizarán la analítica de su cuenta. Y en la cuenta verán qué URL y qué formato de productos hay.

Si, por supuesto, transmites el remarketing dinámico de forma correcta y atractiva con la vertical de negocio de Google, con el ID-shnik, con el valor, ella recurrirá a esta información, verá que tenías este producto y simplemente intentará pasar prácticamente el mismo producto idéntico en el feed duplicado. Sí, puede haber alguna diferencia parcial, pero, por regla general, es así. Por un lado, obtienes una ampliación de la misma gama de productos, pero esta misma gama de productos puede suponer un porcentaje. Por ejemplo, hasta un 10 %. Muy rara vez he visto, por ejemplo, un 30 %. Bueno, eso solo ocurriría si el surtido de productos fuera muy pequeño, literalmente hasta 50 productos, entonces tal vez habría un porcentaje mayor. ¿Es correcto?

En general, si tomamos una gama de miles de productos con precios, formatos y variantes muy diversos, por regla general, solo alrededor del 10 % de los productos son los que, en principio, generan estas conversiones. El resto de productos a veces se muestran, a veces se hacen clic, y como resultado, a veces se convierten, pero esto no se convierte en un sistema. Y, por supuesto, esto es un problema para estos proyectos B2B, con el que hay que trabajar por separado y enseñar a los Pmax.

El principal problema en prácticamente todos los nichos es la categorización de los productos.

El principal problema en prácticamente todos los nichos es formar una base con varios conjuntos heterogéneos de productos que puedan compensar el descenso de otras categorías importantes. Por lo general, esto resulta bastante complicado, ya que nuestro nicho es más o menos el mismo, lo que lo hace un poco más fácil que, por ejemplo, si vendiéramos algún tipo de equipo promocional, como filtros de aire o filtros de agua. Al fin y al cabo, todos ellos tienen formatos ligeramente diferentes. Aquí no es así, aquí todo es para las fiestas. Tenemos un nicho más claro, el perfil del cliente es más o menos claro. Por eso también lo describo como un formato complejo.

¿Se pueden hacer duplicados de feeds? Por supuesto que sí. Pero hay que tener en cuenta si se ha probado toda la gama de productos, si se ha mostrado toda, si realmente se entiende que se tienen los productos más vendidos o si se entiende que se ha descartado una determinada gama de productos porque, por ejemplo, es muy cara que entra en la categoría de productos que no se venden, que gastan dinero y que se convierten en muy caros. O tal vez se trate de una categoría de productos que no se venden, que no se promocionan lo suficiente. En consecuencia, puede que en ese 80 % o incluso 60 % de productos que tienes ahí arrinconados por las propias reflexiones de Ai-iika, se esconda una cantidad aún mayor de productos estrella, de categorías estrella.

Otros factores que influyen en los resultados

Para entenderlo, solo hay que probarlo. A veces, las empresas llegan sabiendo ya qué productos se venden muy bien y cuáles no. Otras veces, no lo saben porque solo han vendido un conjunto determinado de productos, pero aun así hay que probarlo y averiguarlo. No trabajamos en un simulador de Google Ads, trabajamos en un mercado real con competidores reales. ¿Verdad? Porque nadie está a salvo de que mañana llegue alguien nuevo que sea muy agresivo en algunas subastas. Nadie está a salvo de algunos cambios en los algoritmos del propio Pmax. Por ejemplo, escribí en mi canal de Telegram (si aún no se han suscrito, háganlo) que mi equipo me dijo que, del 17 al 19 de febrero de 2025, hubo algún tipo de fallo evidente o nuevos algoritmos, ya que las consultas a las propias etiquetas de Google disminuyeron considerablemente, aunque los empleados de Google dicen que todo está bien. Se trata de cambios planificados. Veremos si son cambios para mejor o para peor. Por ahora, solo podemos evaluarlos a posteriori. Hay cuentas en las que este periodo fue muy caro y luego los Pmax se recuperaron por sí solos. Ayer mismo estuvimos analizando con un cliente que vino a consultarnos y nos dijo: «Algo, algo no está bien». Hubo un intervalo en el que algo no estaba bien, pero luego sus Pmax comenzaron a recuperarse y a alcanzar aproximadamente el mismo volumen que antes.

Hay un montón de matices diferentes, los competidores no se quedan quietos, y el cliente también puede cambiarlo todo, porque, de hecho, nosotros operamos con tráfico. Nuestra tarea, por ejemplo, la de nuestro equipo, es enseñar a la IA a seleccionar a los usuarios adecuados, que están a punto de realizar ese pedido. ¿Cómo podemos entenderlo? ¿Cómo lo entiende el sistema? Por mucho que nos indignemos por nuestra singularidad e individualidad, en Internet todos somos iguales y a este gran robot, la IA, que no es un robot, sino un robot intelectualmente desarrollado y progresista, no le resulta muy difícil hacernos una media y ver quién de nosotros toma decisiones y cómo. Por supuesto, cuantas más estadísticas haya para un periodo de tiempo determinado, la IA piensa por ahora en ciclos de 30 días. Cuanto más análisis haya, más acertadamente dará en el blanco de su avatar de cliente. Por supuesto, también hay otras variaciones.

¿Vale la pena eliminar los duplicados de los feeds?

¿O hemos eliminado todos los duplicados de los feeds? No, los hemos readaptado a nuestras necesidades con pruebas de diferentes formatos de pujas, segmentación estrecha y selección de productos. A veces, incluso esto es suficiente. Es posible adaptarse a todo, porque si elimináramos por completo todos estos duplicados de feeds para la IA, de hecho romperíamos todo lo que se había acumulado hasta entonces. Nuestra tarea es reforzar algunos aspectos y pasarlos a un nivel superior, porque «romper no es construir». Ya saben, como en esa frase filosófica, ética y cosmovisional: «es más fácil bajar a alguien que subirlo a la cima», subir es mucho más difícil que tirar de alguien hacia abajo y bajarlo. Aquí pasa lo mismo, romper todo lo que se ha construido. Intentamos recopilar los datos analíticos correctamente y enfocarlos en la dirección adecuada.

Factores que influyeron en el resultado de la campaña durante el periodo de apoyo

Aquí el resultado es evidente, obvio. Se puede decir que es un resultado bastante interesante. ¿Se podría haber hecho más? Considero que se podría haber hecho más, pero como pueden ver ahora mismo el mensaje: «Balance is running low» (El saldo se está agotando).

Tenemos el mismo problema, por regla general, con esta cuenta: la reposición no es lo suficientemente rápida. Espero que podamos mejorar un poco este aspecto, porque es bastante difícil predecir cuánto más se necesitará en el lado de los gastos, ¿verdad? Porque podemos basarnos en algún aspecto del año pasado, ¿verdad? Pero ya lo estamos superando aquí. Hay situaciones en las que nuestro saldo es prácticamente cero, caemos mucho y luego hay que recuperarlo todo, subirlo.

Por lo tanto, sí, esta es una de las dificultades que suelen presentarse en las cuentas. ¿Será algo malo, cambiará radicalmente, arruinará Pmax y el hecho de que el cliente no complete la cuenta publicitaria? No, todos ellos están bien equilibrados. El tráfico funciona bastante bien. La única salvedad es que, si no recarga la cuenta, no habrá tráfico, no habrá conversiones. Se podría decir que es una pérdida de ganancias, ¿verdad? ¿De qué manera esto ha roto radicalmente los Pmax? Siempre intentamos construir una estructura que sea más estable que algo más variable, cuando se construye un sistema muy complejo de campañas de apalancamiento, cuando realmente se introducen cambios, se puede cambiar radicalmente la dirección del curso de las propias campañas publicitarias.

Conclusiones

Este es el caso que quería mostrarles como ejemplo. Todavía estamos en proceso. Creo que dentro de uno o dos meses grabaré la continuación de este caso. Me gustaría mostrarles este intervalo de tiempo año tras año. Aquí está marzo, marzo. Así, hasta el mes de marzo. Quiero mostrar aquí un período mucho mejor, para que estemos por encima de estos intervalos de tiempo que se muestran aquí. Creo que podremos hacerlo, lo conseguiremos, trabajaremos en ello. Por ahora, eso es todo.