¡Hola! Me llamo Yana Lyashenko, soy especialista en Google Ads. En pocas palabras, me dedico a atraer el tráfico adecuado para los negocios: no «gente en general», sino con parámetros específicos que se acuerdan de antemano con el cliente.
Hoy analizaremos un caso reciente. El mercado es Estados Unidos; el nicho, las repuestos para autos (por así decirlo, es más fácil clasificarlo ahí). Veamos qué se puede lograr realmente durante el primer mes de trabajo y por qué el PPC en EE. UU. en este tipo de temas no arranca tan bien como nos gustaría.
Lanzamiento de PPC en EE. UU.: cómo trabajamos con el proyecto durante el primer mes
Te lo diré de entrada, para que no haya decepciones después: no vale la pena esperar cifras espectaculares en el primer mes. Hay nichos en los que la optimización en sí misma lleva entre 60 y 90 días calendario, y no es porque el especialista trabaje lento. Es Google quien alarga así el proceso de entrenamiento de los algoritmos.
La lógica del proceso es más o menos así:
- Comenzamos y recopilamos los primeros datos analíticos.
- Revisamos si se ajusta a los KPI del proyecto o no.
- Hacemos una primera prueba de tráfico, pequeña.
- Evaluamos el resultado y hacemos una segunda prueba, ya más seria.
Una prueba de tráfico es cuando, de manera consciente, generamos un aumento significativo en el volumen y observamos si la tasa de conversión se mantiene en el mismo nivel. Si se mantiene, excelente, podemos seguir escalando. Si baja, significa que el análisis del algoritmo aún no es suficiente.
Importante: el primer mes no se trata de batir récords de ROAS. Se trata de recopilar datos sobre los que luego se basará la ampliación. Un proyecto que «despegó» en la segunda semana, en la mayoría de los casos, simplemente tuvo suerte con las estadísticas, y no alcanzó un resultado estable.
Por cierto, es conveniente dividir el mes en dos períodos: antes del repunte y después. En el gráfico, este límite suele ser visible a simple vista: los clics suben bruscamente. Más adelante, en las capturas de pantalla, mostraré todo en detalle.
Y otro punto más, ya que estamos analizando el lanzamiento de PPC en EE. UU. con cifras reales. Como conversiones, tomo específicamente las compras (purchase), y no los formularios enviados ni los clics en un botón. Solo para que no surjan dudas: en este nicho, los casos de estudio a veces se «maquillan» modificando el código de la página. Por eso, actualizo la página justo mientras hago el análisis y solo después voy a la sección «Overview».
Análisis de la campaña publicitaria
¿Qué tenemos al inicio? La cuenta publicitaria tardó mucho en arrancar. Aunque los primeros indicadores se veían, para ser sinceros, espectaculares: ROAS de 2463 %, luego 1800 %, después 593 %, 715 % y 1000 %.
¿Impresionante? Sí. ¿Estable? Para nada.
El sitio web del cliente está en Shopify, y eso es otra historia. En Shopify casi siempre hay cierta inestabilidad en las cifras, y no tiene que ver con la publicidad, sino con el registro de las conversiones. Los datos se importan de manera incorrecta debido a las diferentes fuentes y métodos de pago. El mismo Shopify Payments suele dar sorpresas.
¿Por qué esto afecta a la cuenta publicitaria y no se queda simplemente como una «imprecisión en los informes»? Porque el sistema automatizado se basa en la retroalimentación. Si no recibe retroalimentación sobre el comportamiento del comprador, comienza a cambiar los formatos de segmentación por los suyos propios. Y luego hay que volver a configurarla manualmente a la opción original con la que la habíamos configurado inicialmente.
¡Consejo! Verifica que las conversiones se registren correctamente antes de evaluar los resultados de las campañas. La mitad de las cuentas «malas» en realidad no lo son: simplemente tienen fallas en la analítica, y el algoritmo se entrena con datos incompletos.
Si nos fijamos en el ROAS de compra, el panorama era bastante positivo. Tomemos el período anterior a nuestro intento serio de aumentar el tráfico —aproximadamente del 26 de enero al 25 de febrero—. ¿Qué vemos?
- rentabilidad total: 565 %;
- número de conversiones: 27.
La rentabilidad es buena. Pero el volumen es un poco bajo. Para el tráfico que ya estábamos generando, 27 conversiones en ese período es una cifra modesta.
Y aquí hay que reconocer una cosa con franqueza, porque la publicidad PPC en EE. UU. no perdona todo. La primera prueba de tráfico en este período la hicimos un poco antes de tiempo. La tasa de conversión en ese momento aún no había alcanzado el nivel en el que la ampliación se realiza sin problemas. Queríamos mostrar resultados más rápido, y la decisión resultó ser prematura.
Análisis de la tasa de conversión
Pasemos a la tasa de conversión, y aquí el panorama ya no es tan agradable. El indicador no se mantuvo en el nivel que debía.
Un pequeño punto de referencia para entenderlo: el 1,5 % es un umbral mínimo convencional, por debajo del cual no es recomendable bajar en una cuenta publicitaria. Aunque a veces se ve un 0,3 % o un 0,6 %, pero eso ya es cosa de nichos costosos. Los muebles, por ejemplo. Ahí el valor del carrito es alto y el ciclo de decisión es muy largo: la persona pasa un mes eligiendo un sofá, comparando, consultando con su esposa, guardando la pestaña. Para este tipo de temas, una tasa de conversión baja es lo normal. En nuestro caso, el nicho es diferente, y nuestra tasa de conversión está, literalmente, al límite.
El intervalo que se ve en el gráfico es precisamente el primer mini-test de tráfico. ¿Para qué sirve? Para comprobar una hipótesis sencilla: si podemos obtener más conversiones con la tasa de conversión que ya tenemos.
La lógica es la siguiente. El sitio web y el tráfico actual tienen una tasa de conversión establecida. Aumentamos ese mismo tráfico y observamos qué sucede. En esencia, es una prueba de madurez del algoritmo: si el sistema automático ha recopilado suficientes datos para escalar o si aún no lo ha hecho.
En nichos donde el ROAS ya se ve decente, vale la pena recopilar estadísticas de manera rápida y enérgica. De lo contrario, te quedarás estancado en 20 conversiones al mes, preguntándote si ese es un resultado real o una coincidencia al azar. Sin volumen, los datos simplemente no serán estadísticamente significativos.
De hecho, el coeficiente no se mantuvo. El tráfico aumentó notablemente, principalmente porque salieron a subasta muchos más productos y se activó una parte significativa del surtido.
Por cierto, los «disparos» tienen otro efecto secundario útil. Muestran qué tan agresivas o, por el contrario, qué tan débiles son las estrategias de pujas que hemos establecido para una subasta específica. Esto es algo que no se puede ver en los informes simples al configurar el PPC para el comercio electrónico en EE. UU.; se necesita una prueba de estrés real a gran escala.
En resumen, según las cifras:
- obtuvimos 28 conversiones — un aumento de solo 14;
- la rentabilidad bajó aproximadamente 200 puntos;
- la tasa de conversión, en algún momento, subió un 0,32 %.
El ROAS de los últimos 7 días bajó. Quizás se recupere un poco; las conversiones tardías aún se están registrando, lo cual ocurre con frecuencia. Sin embargo, el aumento de la tasa de conversión, aunque sea pequeño, indica algo importante: la calidad del tráfico está bien. Es muy probable que la rentabilidad haya bajado no por clics de mala calidad, sino simplemente porque se mostraron más productos.
Verificación por tu cuenta de la estrategia elegida
¿Cómo verificarlo por tu cuenta? Puedes repetir fácilmente este análisis en tu cuenta, no tiene nada de complicado.
Vamos al informe de productos de Shopping y trabajamos con el ID de artículo. Luego aplicamos los filtros:
- Conversiones: menos de una. Aquí hay una salvedad: yo utilizo el modelo de atribución de «último clic», por lo que no hay conversiones parciales. Tu modelo puede ser diferente; evalúa según tu situación.
- Gastos: más de 20 UAH. La cifra es aproximada, pero ilustrativa: 300 productos a 20 UAH cada uno ya representan una suma de gastos bastante considerable.
Ahora viene lo más interesante: igualamos los gastos por períodos. Y aquí hay un matiz en el que muchos tropiezan. No basta con cambiar las fechas en una sola ventana: en diferentes períodos, el filtro por conversiones selecciona un conjunto diferente de productos. La comparación no funcionará.
¡Un consejo útil! Abre dos ventanas con el mismo número de días en cada una y compáralas en paralelo. Por ejemplo, del 12 al 24 en la primera y del 25 al 9 en la segunda. Solo así verás la dinámica real, y no un artefacto de filtrado.
Veamos qué pasó. En el período «antes», los gastos en productos ascendieron a unos 7 000 UAH. En el período «después», ya fueron 36 000 UAH. Una diferencia de cinco veces.
Una pregunta lógica: ¿hay productos que simplemente hayan desperdiciado el presupuesto? Verifiquemos. No, no los hay. Hay partidas con un gasto de 331 UAH y 227 UAH; es algo habitual en el día a día. Si filtramos los productos con gastos de entre 20 y 120 UAH, obtenemos alrededor de 26 000 UAH; esta es la parte principal de los gastos. Si subimos el límite mínimo a 50 UAH, veremos 1 648 UAH. Es decir, el gasto se distribuye entre muchos segmentos, cada uno de los cuales generó algo de tráfico.
No es ninguna catástrofe. Simplemente intentamos, a propósito, generar más conversiones.
Lo admito con franqueza: tal vez nos precipitamos. Queríamos obtener resultados más rápido, pero salió como salió. Lo importante es otra cosa: la caída de la rentabilidad aquí no se debe a que la cuenta se haya «dañado» ni a que la mecánica de optimización haya fallado. Al lanzar campañas de PPC en EE. UU. y otros mercados competitivos, es precisamente en las pruebas iniciales donde sentirás de inmediato dos cosas: qué tan altas o bajas están las pujas y qué tan capaz es el surtido de productos de generar conversiones en general.
Por cierto, no oculto las campañas. Todo lo que funcionó en este período se puede ver tanto en los costos como en las impresiones; pueden verificarlo ustedes mismos.
Lanzamiento paralelo de dos campañas de PPC en EE. UU.
En la cuenta solo había dos campañas activas: una de productos estándar y una de Performance Max. Casi siempre comenzamos con esta combinación, ya que así se optimiza mejor la opción «Todos los artículos».
Pero antes quiero aclarar un error común. La campaña de productos estándar no es necesaria para que «se active» Performance Max. Y al revés: Performance Max no se lanza con el fin de que la campaña de productos estándar funcione. No se trata de que una sirva de apoyo a la otra. Simplemente, en cada una de las campañas las estrategias están configuradas a su manera, y cada una resuelve su propio objetivo.
En una campaña de productos convencional, siempre elevamos deliberadamente la rentabilidad objetivo —aproximadamente el doble que en Pmax—. ¿Para qué? Para sondear el techo:
- Para entender si la cuenta está lista para generar una rentabilidad superior a la que realmente necesitamos. En nuestro caso, no partía exactamente de cero, pero en los 30 días anteriores prácticamente no hubo impresiones; es decir, el historial estaba casi en blanco.
- En Pmax, por el contrario, reducimos la rentabilidad. Esto se hace en aras de la competitividad: el algoritmo necesita margen para competir en la subasta.
Luego, en ambas campañas, revisamos las estadísticas de las subastas: dónde nos encontramos, con quiénes competimos y en qué posición estamos según los indicadores relevantes. Y esto es lo interesante: en una campaña de productos convencional durante este período, ni siquiera aparecemos entre los primeros lugares. ¿Suena a fracaso? En realidad no, es un resultado excelente para una prueba. Justo eso es lo que estábamos comprobando.
En Pmax, el análisis es un poco más limitado. No hay búsqueda en las estadísticas de la subasta —el tipo de campaña es Feed Only—. El porcentaje de presencia tampoco es muy alto.
Presta atención a las estadísticas de la subasta desde el primer mes. Son precisamente estas las que muestran si tienes margen en las pujas o si ya has llegado al límite y simplemente no hay a dónde escalar más.
Por cierto, esta situación confirma claramente que la prueba se realizó demasiado pronto. Pero, ¿por qué no probarla si hasta entonces los indicadores de compras se veían excelentes? Sobre todo porque el 25 de febrero las conversiones incluso aumentaron. No todos los períodos tienen que ser perfectos: con una configuración adecuada del PPC para el mercado estadounidense, estas pruebas se incluyen en el plan desde el principio. Y, en mi opinión, el resultado general no está nada mal.
De hecho, para eso es que se le paga: un especialista en PPC para EE. UU. no se necesita para darle clic a «Iniciar», sino para entender qué prueba y en qué momento proporcionará datos útiles.
Cambio en el indicador de rentabilidad
¿Se cumplió la rentabilidad objetivo durante todo el período? No. Ya expliqué la razón más arriba: la caída de la tasa de conversión en medio de un aumento del tráfico.
El rendimiento en sí fue bueno. Había un margen de seguridad en la rentabilidad, por lo que pudimos permitirnos esa maniobra sin correr el riesgo de hundir la cuenta.
Según los datos, se nota que la estructura cambió, aunque los clics se mantuvieron principalmente en el mismo bloque. Sin embargo, las compras en la categoría de productos generales no se pueden considerar estables: tienen altibajos. Pmax se comportó de manera diferente en este sentido: se fue estabilizando lentamente, recopiló datos analíticos sin prisas, pero con sus propios matices. Cualquier campaña de PPC de este tipo requiere paciencia; el algoritmo necesita tiempo.
Conclusiones sobre los resultados del primer mes de la campaña PPC en EE. UU.
El resultado del primer mes, en mi opinión, es bastante satisfactorio. ¿Se podría haber ahorrado? Sí. ¿Se podría haber esperado un par de semanas más sin tocar el tráfico? También sí. Pero me picaba la mano, lo admito.
Hay que monitorear y controlar constantemente las dos campañas. Era demasiado pronto para recortar el surtido de productos en todos los indicadores. Pero ahora, con la caída en el tráfico y los clics, el panorama es ideal para hacer una limpieza. ¿Qué es lo que buscamos exactamente?
- productos cuyo costo por conversión resultó demasiado alto;
- posiciones que se activaron, pero no generaron ni una sola conversión;
- productos que no recibieron ningún clic;
- «vacas lecheras» estables, sobre las que se pueda construir la base.
En esencia, el segundo mes ya está listo para la optimización. Queda claro qué producto está dando resultados, cuál es lastre y qué márgenes de rentabilidad debemos establecer de aquí en adelante.
Sin embargo, no todo es color de rosa. La tasa de conversión en estos períodos ha fluctuado: en algunos casos es del 1,70 %, en otros del 1,20 % y en otros del 1,09 %. Es inestable. No todo el surtido convierte como nos gustaría.
Una tasa de conversión variable según los distintos segmentos no es motivo para entrar en pánico, sino una señal para segmentar. Clasifica los productos por valor del ticket, por estructura y por efectividad: productos rentables, estrellas, productos poco rentables y productos que no generan ganancias. Luego, a cada grupo le asignas su propia rentabilidad.
Primera conclusión: se pueden establecer metas de rentabilidad con confianza, sin temor a valores altos. Las estadísticas de la subasta, tanto con indicadores bajos como con los más altos, se ven lógicas y justificadas. Segunda conclusión: existe potencial para una segmentación adicional, y no solo por el valor del ticket.
Y otro punto sobre la competencia. Cuando en la subasta aparecen gigantes como eBay o Amazon —con presupuestos enormes, a gran escala y un surtido infinito—, eso no es una sentencia de muerte. Al contrario. Esto significa que existen segmentos de productos y segmentos de subasta en los que es perfectamente factible hacerse con su parte del pastel. En eso precisamente consiste el trabajo con el pago por clic en mercados competitivos: no chocar de frente, sino buscar áreas donde los gigantes actúan con descuido.
Conclusión
El caso de estudio, en mi opinión, salió bastante bien. No, aquí no habrá una historia de 1301 ventas a 5 dólares; a largo plazo, resultó más caro. Sin embargo, logramos generar tráfico y probar una gama más amplia de productos para entender cómo se convierten en ganancias y cómo en pérdidas.
Este es un mini-caso de estudio sobre Estados Unidos. No sé si he abordado los puntos que les interesaban. Si se quiere, un caso de estudio se puede analizar a fondo: por qué lo lanzamos precisamente así y no de otra manera, qué productos elegimos para empezar, por qué tomamos la decisión de hacer la prueba en ese momento y no una semana después, por qué un producto común no generó conversiones durante todo el período, por qué comenzamos con una estrategia manual. Es una conversación larga.
Lo principal que quería mostrar es que la configuración de PPC en EE. UU. no se trata de suerte. Las cifras que ven son el resultado de acciones bien pensadas y sistemáticas del equipo, no de un golpe de suerte al aprovechar una ola de tráfico. La audiencia estadounidense reacciona a decisiones específicas sobre las pujas, el surtido y la estructura de las campañas, y cada una de ellas se tomó de manera consciente.
