Caso: promocionamos accesorios masculinos a través de Performance Max

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Hola a todos. Me llamo Yana Lyashenko y soy logista de Google. Mi trabajo consiste en atraer al público objetivo de las empresas con los parámetros necesarios. Esto significa que sé cómo aumentar sus ventas en línea gracias a mi capacidad para encontrar el público objetivo mediante las herramientas de publicidad de Google.

Resumen de lo que queremos mostrar con el análisis de este caso

Hoy también analizaremos uno de los casos interesantes que ha tenido nuestro equipo. ¿Por qué es interesante? En primer lugar, quiero mostrarlo como ejemplo… Bueno, quizá resulte interesante para los especialistas o para las empresas que gestionan sus propias cuentas publicitarias.

En principio, esto es lo que ocurre cuando te gustan mucho los duplicados de feeds. Primero, cuando no tienes MPN ni GTIN. Duplicados. Tienes una amplia gama de productos. Segundo, si te gusta hacer cambios mientras el equipo trabaja en la cuenta publicitaria. Dos. Tercero, en principio, cómo el rendimiento puede influir positivamente en otras campañas.

¿Con qué indicadores llegó el cliente?

¿Qué quiero mostrar aquí? Supongamos que un cliente nos solicita Performance Max. Hasta ahora, le ha reportado muy pocas conversiones. Muy pocas conversiones. Empezamos más o menos el 7 de junio. Vamos a tomar un periodo un poco más largo para que se vean los volúmenes de conversiones. Es decir, eran 35, 21, 20 ventas al día.

Bueno, realmente el precio por conversión era barato en algún lugar. En algún lugar no está mal, pero es relativo, es decir, se nota. El objetivo era escalar. Este fue literalmente el comienzo de nuestro despegue, y luego, en el segundo mes, se produjo este salto. Seguiremos por orden.

Las dificultades y los retos que se presentaron al inicio del trabajo con el cliente.

¿Cuál era la dificultad en este caso? Que teníamos el smartshopping funcionando en paralelo. En ese momento, el smartshopping todavía funcionaba. Aquí se puede ver claramente el momento en que se excluyó el smartshopping de manera muy significativa.

Nuestra principal tarea, como especialistas, no era simplemente hacer un buen trabajo y marcharnos, del tipo «hemos conseguido un montón de conversiones, adiós», sino, preferiblemente, no estropear la herramienta publicitaria que ya funcionaba bastante bien para el cliente.

Me encanta Smart Shopping desde hace tiempo, desde cuando aún funcionaba. No entiendo por qué Google canceló Smart Shopping y cambió a todos a Performance. Creo que es un retroceso a épocas pasadas. Porque incluso en los momentos en que Performance Max acababa de aparecer en las cuentas publicitarias y nosotros nos centrábamos principalmente en Smart Shopping, Performance no me convencía en absoluto por los resultados. Pero tenemos lo que tenemos.

En la mayoría de las cuentas publicitarias, las compras inteligentes se convirtieron automáticamente en Performance en algún momento. Pero aún quedaba una pequeña parte de las cuentas publicitarias en las que las compras inteligentes seguían funcionando. Mientras siga ahí, escribí en algún lugar de mi canal de Telegram, hasta que un día les perdonó a todos. Simplemente, en silencio, sin crear siquiera un sustituto en Performance.

Comparación de los resultados del smartshopping y el rendimiento

Es decir, el objetivo era no estropear este smartshopping. Porque Performance podría, en principio, consumir muy rápidamente este presupuesto publicitario. Es muy sencillo. Con un par de movimientos, el smartshopping se habría estropeado. Nuestro objetivo era conservar lo que funcionaba bastante bien. Y este es, en principio, el enfoque adecuado de cualquier especialista competente.

En segundo lugar, el objetivo era intentar alcanzar, en un plazo de dos o tres meses, el mismo volumen de ventas que con el smartshopping, sin romperlo. Por ejemplo, esto. Veamos. El 15 de mayo, digamos, hasta el 10 de septiembre. ¿Cuánto valor generó Performance aquí? Aquí generó 6200, para que lo entiendan, el smartshopping generó 10 veces más. Diez veces más.

Es decir, es una herramienta publicitaria muy eficaz, y la rentabilidad es varias veces superior a la que se obtenía con las campañas de rendimiento. Aquí incluso las campañas de rendimiento, aquí incluso es mayor que la rentabilidad objetivo que ves. Son superiores a lo que pedía el cliente, incluso en general. Pero, aun así, el smartshopping funcionó mucho mejor.

Teniendo en cuenta que con el smartshopping apenas había que hacer movimientos. Sí, tenía un gran presupuesto, lo que en principio le daba prioridad en los resultados. Pero ninguno de nuestros performances pudo crecer tan rápido hasta alcanzar presupuestos similares. Ahora lo explicaré todo. Será un ejemplo muy ilustrativo.

¿Por qué trabajaban con una copia del feed?

Es decir, cuando te gusta jugar con duplicados de feeds, porque es más importante para aquellos negocios a los que les gusta duplicar sus feeds. Trabajamos con un duplicado del feed porque Smartshopping funcionaba con el feed original. No queríamos cambiar nada en el antiguo Smartshopping, ni el cliente ni nosotros, por ejemplo. Porque, en principio, podíamos presionar al cliente para que utilizáramos el feed nativo de Smartshopping, aunque fuera nuevo.

Trabajábamos con una réplica del feed. Esto nos daba cierta flexibilidad, al menos un poco de variabilidad en el trabajo. Pero, aun así, no eran los ID originales. Ahora explicaré lo que esto significa y cómo afecta al rendimiento. Incluso mostraré algunas correlaciones en las cifras, donde incluso hemos jugado con el smashopping en cierta medida. Pero como jugamos en el mismo equipo, en esta cuenta publicitaria, todo son ventajas.

Es decir, en principio se entiende el concepto de lo que teníamos. Tax, si juegas con duplicados de feeds, debes entender claramente para qué lo haces. Yo utilizo duplicados de feeds en mi trabajo, pero solo en los casos en los que necesito jugar con un pequeño conjunto de productos para convertirlos en una fuente de ingresos en determinadas actuaciones.

O, por ejemplo, probar señales radicales completamente diferentes para comprender qué funciona para mí y qué no para la misma gama de productos. Y esto suelo hacerlo dentro de una gama de productos muy limitada en cuanto a cantidad.

¿Por qué duplicar el feed no es una buena idea?

Es decir, información completa que ha sido difundida por ciertos especialistas en Internet: «Hagamos duplicados de feeds para la mercancía habitual, uno para el smartshopping y otro para Performance. Si tienes más de la mitad de los productos… Cuántas consultas y auditorías he hecho.

Bueno, según los análisis clásicos de todos los proyectos, entre el 50 % y el 70 % del surtido de productos de los clientes son productos que reciben menos de 200 impresiones al mes. Dividamos 200 impresiones entre 30 días. ¿Cuánto es eso? Son seis impresiones al día. ¿Qué ventas, volúmenes y facturación espera? Si su producto apenas se muestra seis veces, seis veces al día. Por eso, personalmente, no me gustan las duplicaciones de feeds para diferentes campañas, para diferentes tipos de campañas publicitarias.

O bien lo haces de forma puntual con un objetivo o una tarea concretos. Es decir, pruebas señales determinadas, estructuras, estrategias de asignación de apuestas. Eso lo entiendo. Si lo haces porque alguien te ha dicho que así aumentarás las ventas, esta cuenta publicitaria te demostrará ahora mismo que eso no funciona así.

¿Por qué? Ahora lo explicaré. Es muy fácil de entender. Fíjate en qué se basa toda la genialidad de Performance Max, antes del smart shopping. Porque utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que ahora se está integrando muy activamente. Aunque prometieron que esta inteligencia artificial todavía se utiliza en las versiones más recientes de Performance. Pero, por lo que han empezado a publicar en Twitter, parece que acaba de empezar a utilizarse. Bueno, no importa.

¿Qué tiene de genial Performance con el smartshopping?

Observe qué modelo. Para predecir qué público buscar, además de qué productos ofrecer a estas personas… ¿Y qué tenía de genial Performance con el smart shopping? Puede colocar su producto no solo más arriba o en un lugar más visible para la persona que ha visitado su sitio web. Todo eso son tonterías. Cualquier remarketing puede hacerlo.

Lo genial era que podía mostrar este artículo a una persona que buscaba productos similares o incluso análogos en otros sitios web, sin entrar en el suyo. ¿Genial, verdad? Por cierto, esto es lo que pasa cuando buscas en Google ropa de trabajo: a veces aparecen prendas bastante atrevidas de la tienda alisa.ua, bueno, ropa sexy femenina para trabajar.

No es porque haya algún problema con la configuración de alisa.ua. Es porque en algún momento hubo un cambio en el análisis de la comprensión de que se puede ofrecer este producto y que la gente lo comprará. Bueno, ese es el comportamiento del usuario. No es malo. Es genial. Su Performance también puede hacerlo junto con el smartshopping. Es decir, incluso añaden una posición de producto analógica a cualquier surtido de productos.

Sobre la necesidad de transmitir correctamente el ID del producto

Bueno, por ejemplo, yo he observado esto en muchos proyectos en diferentes momentos. En eso está la clave. Pero hay un aspecto. Esto es siempre y cuando haya una conexión clara. Hay un FID. En él está el ID del producto. Este ID del producto se rastrea en el sitio web. Esto es lo que no teníamos aquí, y ahora voy a mostrar cómo Make Effect ha tenido un resultado concreto en el smartshopping. Además, en cuanto al rendimiento, se han recuperado rápidamente. Ahora lo mostraré todo en gráficos. Bueno, no voy a intentar engañar con ningún gráfico.

Pero a quien le gustan mis análisis, cómo desglosarlo todo, porque este caso, bueno, este proyecto, no sé, se puede dividir en 10 casos diferentes por temas, nichos. Y en cada uno de ellos simplemente encontrar información privilegiada. Es un proyecto muy interesante, de verdad. Me gustó mucho la idea, el concepto del producto, la cuenta en sí, en general. Porque es muy diferente de los demás.

Es precisamente él quien muestra muy claramente la mecánica de cuándo hay cosas que no coinciden y cuándo hay que corregirlas. Es decir, hemos entendido que hay un identificador del producto y un identificador de la posición que se ve en el sitio web. ¿Cómo funciona? Por ejemplo, más de una vez… Ya sabes que en la mayoría de los casos trabajo con tiendas extranjeras, europeas o estadounidenses. Allí se ve muy claramente, especialmente, por ejemplo, en los sitios web de Shopify, donde existe la posibilidad de transmitir el ID del producto en diferentes formatos. Se puede rastrear en el sitio web.

Dios mío, ahora les voy a engañar. Pero, en cualquier caso, voy a intentar dejar estos, por así decirlo, códigos temporales. Porque hay muchos momentos que quiero compartir. Quizás para algunos sea algo muy aterrador, voy a contarles abracadabra. Pero tengan paciencia.

Para aquellos que estén familiarizados con el tema, esto les resultará interesante. En Shopify existe la posibilidad de generar estos identificadores en diferentes formatos. En algunos casos verás Shopify, subrayado, EE. UU., subrayado, identificador. En otros casos, simplemente un identificador. En otros, se transmite un identificador alfabético-numérico. En otros lugares, SSH. En resumen, hay una gran cantidad de transmisiones de estos identificadores. Y es precisamente en estos proyectos donde se nota mucho cuando se genera tráfico mediante el rendimiento o el smartshopping, y luego, en algún momento, el rendimiento se desploma y cae drásticamente en las conversiones.

¿Cómo se adapta y se aprende el rendimiento?

Y no entiendes qué es lo que está pasando mal. Empiezas a analizar y ves que incluso la mecánica de la realización de ciertas cosas en la actuación cambia radicalmente. Analicé varios proyectos en los que incluso el público cambió radicalmente en dos meses durante la actuación. ¿Por qué sucedió esto? Porque, verán, esta inteligencia artificial es tonta, funciona con lo que tú le das.

Por ejemplo, tenemos la venta de unos relojes para hombre, no sé cuáles. En nuestro caso, generamos tráfico hacia el sitio web. Es decir, él recibe esta solicitud y muestra publicidad en función de ella. Hay clics que llegan al sitio web.

Si, por ejemplo, no ven el rendimiento, qué sigue, por ejemplo, «Añadir al carrito». La gente añade el artículo al carrito, pero no lo compra. Cambiará la segmentación. Si ve que genera «Ver artículo», es decir, que se ven las fichas de los productos. Pero si ni siquiera llegan a «Añadir al carrito», es evidente que algo no funciona, lo que significa que ese tráfico no es el adecuado. Ahí radica la genialidad de este rendimiento, que se adapta y aprende constantemente.

Bueno, creo que es una herramienta publicitaria muy buena. No sé qué hace Facebook. También elogian a Facebook. Pero es muy bueno para las tiendas en línea. Es decir, dentro de la cuenta publicitaria hay una herramienta activa que busca constantemente algo. Y si ve que no obtiene resultados, cambia de dirección.

Por cierto, esto se ha descubierto más de una vez en diferentes proyectos en el momento del cambio de audiencia. Tan pronto como no hay comentarios relevantes en los eventos. Además, tenemos información adicional al respecto. Para nosotros es importante transmitir el rendimiento del contenido de esos eventos. ¿Qué significa esto? ¿Qué ve el usuario, a dónde va, qué hace después con ese producto? Va a ver otros productos, lo compra o lo rechaza. Esta es una información muy relevante precisamente para la automatización y la inteligencia artificial.

Y más aún esta actuación. No sé, tal vez haya algún hindú en Google que haya creado toda esta herramienta sobre mí, que tanto me gusta. Es una herramienta muy primitiva. Cuento cómo entiendo que funciona basándome simplemente en el análisis y la observación. Y lo que me funciona cuando veo que necesito ampliar algo o, por ejemplo, optimizarlo para mejor. Eso es lo que observo.

Consecuencias negativas de la falta de coincidencia de los ID de los productos

Entonces, vean, si nuestros ID no coinciden, entonces él, en esencia, genera tráfico hacia la ficha del producto. Tiene una campaña correcta. Pero otro producto es, en esencia, como para Google: entró, trajo a una persona, y esta no compró ese artículo, sino que se puso a navegar por el catálogo y compró un artículo completamente diferente. Es muy difícil para él escalar algo así. ¿Por qué? Porque no entiende en qué artículo basarse. Porque no encontró en su estructura el ID comprado. Es decir, la conversión se cuenta aquí.

Bueno, por ejemplo, lo que quiero decir es que en algunas de sus campañas pueden observar un matiz, cuando tienen más conversiones en unidades que a nivel de productos. A nivel de productos, pueden ser mucho menos. Por ejemplo, aquí hay 20, y a nivel de productos solo hay cinco. Esto puede estar relacionado con… Pero los productos, las conversiones son reales, están físicamente registradas. Son todas esas 20 o 10 conversiones.

Esto ocurre porque pueden pasar por una sola posición de producto, buscar en su sitio web y comprar algo completamente diferente. Google Ads ha asignado correctamente la conversión. La ha introducido correctamente en la columna de conversiones a nivel de campaña. Pero no a nivel de productos, porque no ha habido ningún clic en ese artículo. Ni siquiera se ha mostrado. Esto es muy común. Especialmente en temas relacionados con el hogar o la decoración, los muebles o cosas por el estilo. Es algo muy habitual.

Es muy necesario trabajar con esta estructura, pero de manera condicional. Es decir, para él, cuando juegas con feeds duplicados de diferentes ID, es como si se hubiera comprado algo allí. Sí, es una conversión de Google, pero ¿cómo se puede aprovechar? ¿A dónde lo moverán? Él no ve este producto en su estructura dentro del grupo de productos. Sí, puede utilizar parcialmente información similar.

Puede introducir una posición de producto similar, pero eso no es dar en el blanco. Verán, dar en el blanco es cuando todo encaja a la perfección. Smartshopping utilizó todo lo que tenía a su alcance e incluso aprovechó el tráfico que generaba Performance.

¿Por qué el rendimiento puede «fallar»?

Pero en las actuaciones ocurre lo mismo que en Prometheus. Ahora, lamentablemente, debido a que no coinciden, bueno, en Prometheus la situación es un poco diferente, pero en términos generales. Genera, genera tráfico y luego comienza a decaer, a caer. Si, en principio, todo lo demás está bien, preste atención a si hay alguna acción útil entre estos productos. Bueno, hay conversiones y coinciden con las conversiones por productos.

Porque es posible que su Performance incluya en la columna de conversiones algunas ventas, ya que realmente se trataba de ventas generadas por su tráfico, pero no puede compararlas con los productos. Y por eso puede fallar con el tiempo, porque no tiene información con la que trabajar. Porque hay que entender que Performance es una herramienta única y muy interesante. No en vano la alaban tanto. No solo eso, sino que varios rendimientos pueden combinarse en simbiosis, en sinergia.

A veces descartábamos un experimento porque dejábamos el mejor. Y el que era mejor caía un 30 % en porcentaje. Pueden crear sinergias en los productos. Pueden introducir productos análogos. Incluso pueden colarse en la subasta de una gama de productos completamente diferente, porque saben que esa persona está a punto de comprar sus productos.

Es realmente una herramienta muy buena. Sí, no funciona para todos. Sí, no todos tienen ventas espectaculares. Sí, no todos se hacen ricos de inmediato, como decía mi cliente, un cliente potencial: «Hazme rico». No todos. Pero es una herramienta muy buena.

No en todos los nichos es posible unificarlo y estandarizarlo de manera que funcione para todos. Pero lo que Google te dice, que es una herramienta muy buena, es sin duda cierto. Para que entiendas el concepto, es como un gran avance de lo que veremos más adelante. Porque, muy probablemente, dividiré este proyecto en varias partes tan interesantes que me apetece contártelas con entusiasmo. Las enseñaré una por una.

Configuración inicial de la cuenta e información sobre el producto que se vende

En resumen, teníamos los datos iniciales, una copia del feed, una amplia gama de productos, relojes para hombre, mujer, deportivos, tácticos, infantiles. ¿Qué teníamos? Smartwatches, relojes deportivos. En resumen, teníamos muchísimas cosas. En segundo lugar, no teníamos identificadores propios, no sé si lo he mencionado. En tercer lugar, no estropeen el smartshopping. Porque era muy fácil quitarle tráfico. Incluso en algunos periodos era así, creo. En algún momento, el smartshopping decayó un poco, pero luego se recuperó tan pronto como moderamos un poco el apetito de los rendimientos disponibles.

¿Qué más? Y, por supuesto, un cliente muy cariñoso que realiza cambios. Esto también fue un punto de fricción en nuestra cuenta publicitaria. Hubo algunos periodos en los que tuvimos caídas porque a alguien le encantaba hacer clic a su antojo en la cuenta publicitaria.

Tenemos una hipótesis de prueba que requiere tiempo para optimizar. Y tú introduces medidas adicionales basándote en lo que sabes, que antes se había hecho una serie de cosas. Si no sabes lo que alguien ya ha introducido, eso desajusta un poco todo el algoritmo. Cambias completamente la prueba, cuando en realidad lo que necesitas es volver a realizarla.

¿A qué hay que prestar atención al agrupar campañas?

Entonces, ¿qué podemos aprender de esto? Lo primero que hay que recordar es que, al agrupar inicialmente sus campañas, siempre hay que intentar comprender quién es su perfil principal a la hora de comprar estos productos. Podría parecer que los productos para mujeres y para hombres se pueden agrupar juntos. Y de alguna manera funcionarán, pero nuestra tarea era hacer que este resultado fuera escalable.

Porque tan pronto como el rendimiento comenzaba a escalar gracias al presupuesto, al relleno (!!!!!), a la optimización de las tasas y a la misma rentabilidad, comenzaba a desvanecerse. ¿Qué significa desvanecerse?

Ahora les mostraré uno de los gráficos. Aquí se ve muy bien. Hay algo raro, se nota cierto movimiento en las conversiones. Luego cada vez menos, hasta llegar a cero. Este gráfico es solo para argumentar, aquí le explicaban algo al cliente de una manera determinada. Aquí todo estará borroso, difuminado, condicional. Pero para que entiendan lo que es desvanecerse. Es decir, dejaba de aparecer incluso en las visualizaciones. Aquí no se ven las visualizaciones, pero se observaba esta dinámica general.

O, por ejemplo, una de las marcas de las campañas publicitarias que había que mostrar para darle el máximo énfasis. Sí, esta marca se mostraba bastante bien en las campañas generales. Pero aún así era necesario aumentar las ventas. Y aquí es donde comienza cada uno de los rendimientos. Se detiene. Comienza. Se detiene. Comienza. Se detiene.

Esto incluso se notaría, por ejemplo, basándonos en las mismas visualizaciones. Es decir, aquí se ve, por ejemplo… Vamos a eliminar las conversiones. Vamos a seleccionar los clics. Y aquí se ve. Bueno, aquí no se ve muy bien. Se está apagando. Este Performance Max está muriendo.

Bueno, este es el periodo en el que el cliente lo acompañará por su cuenta. El amarillo. Bueno, hay un tipo de campañas publicitarias que están constantemente en una especie de depresión. Es decir, el rendimiento solo oscila y luego se apaga. Una de las razones era precisamente que, por desgracia, no teníamos identificadores propios. Por desgracia. Y ahora voy a mostrar cómo esto afectaba al smartshopping.

Comparación de los resultados de Smart Shopping y Performance Max

Ahora lo buscaré. Por ejemplo, tomemos este periodo, del 5 de junio al 10 de septiembre, con el periodo anterior. Tenemos un conjunto de campañas publicitarias. Todas estarán ocultas, pero, en términos generales, la primera es la de smartshopping, que funcionó. El resto son un montón de performances que se probaron durante ese tiempo. Aquí está la marca que mostré antes, que se incluyó en diferentes categorías de productos o se destacó en campañas de marca separadas. Allí se realizaron varias pruebas.

Es decir, durante ese periodo se realizaron un total de 749 ventas. 749. De ellas, 443 se realizaron mediante smartshopping. Bueno, es decir, el resto, 300 unidades, se realizaron mediante performances.

No es el rendimiento, sino el rendimiento, en términos generales, para que se entienda el panorama general. El smartshopping solo ha bajado un poco, un 16 %, se ha desplomado ligeramente. Pero, en términos generales, aquí se puede ver cuánto varía el coeficiente de conversión en los diferentes tipos de campañas que se han lanzado aquí. Todas han funcionado de manera completamente diferente. Algunas fueron mejores, otras peores. Creo que es algo que no se puede comprobar, en términos generales. Se podría mejorar.

Comparación de los resultados de Smart Shopping y Performance Max por categorías de productos

O, por ejemplo, veamos estas categorías. Bueno, aquí hay una clasificación por tipos de productos. Y aquí está la empresa. Todo esto es smart shopping, este período de trabajo. Todo esto siguió adelante, siguieron los resultados. Quizás, en algún otro lugar, el smartshopping se cruza con algo más. Y aquí, hipotéticamente, lo que vemos, por ejemplo, son relojes masculinos y relojes para hombres. Es decir, aquí funcionaban dos versiones, las versiones lingüísticas de estos relojes.

Bueno, ¿qué se puede decir? Los tiempos de los hombres han bajado un poco. Sí, aquí los relojes de hombre han bajado. Si nos fijamos en los tiempos de los hombres, por ejemplo, los de hombre, los de hombre, no son nada especial. Esta categoría. Aquí simplemente hay muchos relojes de hombre. Aquí se reúnen 200, 200, 70. No destacaban demasiado allí. A pesar de que el precio de conversión era bastante significativo en estas mismas actuaciones.

Lo mismo ocurre, por ejemplo, con los relojes inteligentes. Aquí, por el contrario, los relojes inteligentes han crecido en conversiones. Aunque en cuanto a rendimiento, nuestros relojes inteligentes no han tenido muy buenos resultados. Por mucho tráfico que generáramos, funcionaban muy bien. Sí, también son relojes inteligentes. Aquí han crecido.

Los relojes para mujer también han crecido. Bueno, aquí no hay categoría de producto. De acuerdo. Incluso, para no engañar demasiado, condicionalmente, les proporciono análisis para no alargar esto hasta una cantidad exagerada. Aquí están los relojes para hombre, los tiempos de los hombres. Bueno, las demandas de los tiempos de los hombres comenzaron a disminuir por sí solas. Ya saben por qué. Los de lengua ucraniana han crecido relativamente poco. Los relojes inteligentes han experimentado un crecimiento claro. Esto sin categorías, todos los resultados. Bueno, ahí hay un lío, probablemente relojes para hombre.

Es decir, si aquí se ve 709, son todas actuaciones. Debajo de esta línea hay todas las actuaciones. Y en la mayoría de los casos eran relojes de hombre. Había diferentes clasificaciones. Tácticos, no tácticos, de hombre, por marca, por precio, etcétera. Bueno, incluso si lo miramos así, relojes para hombre. Aquí, por ejemplo, pone 709. Sí, y aquí sin categorías. Más el año 1155.

Bueno, sí, aquí el crecimiento es tan alto que se muestra simplemente porque sin categorías no se muestra. Relojes para mujer: aumento. Relojes deportivos: aumento. Bueno, no nos hemos centrado mucho en los relojes para niños. Pulseras de fitness. Con las pulseras de fitness fue la situación más difícil. Si miramos aquí, ni el smartshopping ni el rendimiento con ellas fueron fáciles de manejar. Bueno, hay que mirar los unisex. Los relojes deportivos han crecido. ¿Qué hay aquí? Los relojes para niños también han crecido.

Bueno, es decir, si nos fijamos en esta categoría, aquí se observó claramente un crecimiento. Y este crecimiento se observó muy activamente precisamente en las compras inteligentes. Si nos fijamos, fue precisamente en las compras inteligentes donde se observó muy activamente en la mayoría de los casos. Allí, si nos fijamos en diferentes períodos. Bueno, por ejemplo, podemos tomar el mismo período de este mes de agosto. O incluso antes de agosto. Julio. Al principio tuvimos problemas con las compras inteligentes.

A ver, aquí se puede ver, por cierto, este periodo en el que aumentamos mucho el tráfico. Se lo voy a enseñar. Hubo un periodo en el que aumentamos mucho el tráfico, por compañeros. Dios mío, cómo decirlo. Es julio. Aquí está agosto. Sí. ¿Qué periodo he elegido? Ahora se lo mostraré. Julio. 4 de noviembre. No necesitamos el 4 de noviembre. Vamos a elegir julio. En comparación con el periodo anterior. Aquí se puede ver cómo el smartshopping se ha quedado en algunas conversiones. Aquí se puede ver el 42 %, el 55 %.

¿Y adivinen por qué? Porque aquí se activó precisamente el mismo Performance Max. Es decir, si nos fijamos, en julio empezamos a aumentar mucho las conversiones. Durante este periodo, el smartshopping decayó. Por eso redujimos nuestras expectativas aquí. Y aquí la situación cambió un poco. Ahora veamos el mes de agosto. Aquí ya hay, por ejemplo, una caída en el segmento masculino, pero no es tan significativa ni activa como lo fue, por ejemplo, en períodos anteriores.

Bueno, por ejemplo, la categoría «tiempos masculinos» representa aquí el 10 % del total. Aunque aquí, sin categoría, por ejemplo, el incremento es del 20 %.

Por ejemplo, aquí los relojes inteligentes han bajado porque el rendimiento ha disminuido y, en consecuencia, el smartshopping también ha disminuido. Es decir, aquí había una correlación directa muy clara. Si aumentábamos muy activamente el rendimiento, el smartshopping se veía ligeramente afectado. En cuanto dejábamos de promocionar activamente una categoría en el rendimiento, el smartshopping caía inmediatamente. Y se pueden encontrar muchas correlaciones de este tipo, matices y factores que, en cierto modo, impedían que todo esto fuera más o menos estable.

Ya que nuestra tarea era hacer que fuera más o menos adecuado, estable y adecuado. Por lo tanto, era una competencia. Éramos, por así decirlo, un ingreso adicional al smart shopping, por así decirlo. Y aquí, después de ese período, cuando el smart shopping fue, por así decirlo, eliminado, se ve que el tráfico se trasladó por completo junto con las conversiones directamente a Performance Max.

Aquí, por ejemplo, se pueden ver estas dos campañas. La inferior se creó sobre la base del smartshopping. Y esta se creó hace mucho tiempo. Si tomamos este periodo, por ejemplo, el 11 de octubre, aquí hay un salto. Si nos fijamos, esta da menos conversiones.

La rentabilidad es un poco mejor. Aquí, el precio por conversión es prácticamente idéntico. Esta rentabilidad se debe a que aquí el cheque es un poco más alto. El precio por clic es prácticamente idéntico. Pero este gasta mucho menos.

Bueno, aquí ya interviene el cliente. Hay que estar atento a todo lo que ocurre allí y demás. Pero, de todos modos, es muy evidente. Si tomamos, por ejemplo, 3000 ventas en total. La mitad de ellas las realiza un solo rendimiento, y el resto, por ejemplo, las realiza esta estructura, que el cliente ha modificado, por ejemplo, para su uso personal. Algunas cosas funcionan bien, otras funcionan peor. Pero, en teoría, siempre hay que trabajar con esto de forma condicional. Por sí solo, no se convertirá tan fácilmente.

¿Qué se probó en el proyecto y en qué hay que seguir haciendo hincapié?

Sí, pasemos ahora a lo que se ha probado aquí. Y en lo que, en principio, yo seguiría haciendo hincapié en el lugar del cliente. Pero, por supuesto, si el cliente quiere seguir apoyando estas cuentas publicitarias. No es ningún secreto que no todas las agencias exigen mediante chantaje o coacción seguir apoyando. Es decir, puede entrar, optimizar y seguir acompañando todo esto por su cuenta.

Si tomamos la situación, lo que yo criticaría es, sin duda, la clasificación por marcas. Porque, en parte, funcionaba con el cliente y era necesario prolongarla. Porque, en realidad, hay muchas marcas que se buscaban directamente en Google. En segundo lugar, es imprescindible continuar con la clasificación por marcas o por categorías, porque tiene relojes estándar para hombre, relojes militares y otros relojes.

Lo tercero es probar los precios. Continuar con la protesta por la clasificación de los relojes según su precio, porque tiene modelos de gama alta muy atractivos a precios más asequibles y modelos atractivos a precios más elevados. Para aquellos que venden productos muy exclusivos, como relojes y demás, su tarea puede ser, si hay algo más económico o por marcas, también difundir y probar todo esto, porque en su caso realmente funciona.

Acerca del precio objetivo por conversión

Por cierto, el precio objetivo por conversión eliminaba muy bien todos los matices que afectaban a la rentabilidad. Es decir, como trabajábamos con duplicados de feeds, muy a menudo estos resultados se veían ligeramente afectados en términos de caídas en las impresiones. Y, de alguna manera, el precio objetivo por conversión permitía compensar un poco el aprendizaje previo y volver a pasar a toda esta rentabilidad.

Con el precio objetivo por conversión, en este rango de precios prácticamente no funcionaba. Se trataba de unas pocas ventas, independientemente del presupuesto, podían ser dos, tres, dos o tres ventas.

Sugerencias para ajustar la etiqueta de compra

Lo siguiente que haría aquí en lugar del cliente es que, con el tiempo, ajustáramos la etiqueta de compra en este caso. Pero aún así había un cierto porcentaje de devoluciones de estos productos. Para el cliente era muy importante hacer un seguimiento de la rentabilidad real de la campaña. Por lo tanto, preste atención en primer lugar a que no se le mostrará inmediatamente la rentabilidad adecuada ni en el análisis ni en Google Ads.

Es decir, para que lo entiendas, si en un plazo de 72 horas ves que los resultados son muy malos, excluyes las campañas publicitarias, pero a posteriori puede darse el caso de que todo fuera bastante bien. Esto ya ha ocurrido más de una vez en esta cuenta publicitaria, cuando excluimos a algunas empresas y las transformamos. Y entonces, a posteriori, tras un cierto periodo de tiempo, vieron que tenían una rentabilidad muy buena.

Lo siguiente es que, si tienes muchas devoluciones o realmente trabajas dentro de tus límites de rentabilidad, entonces tu tarea será enviar las conversiones de pedidos correctas a través de la API de Google Ads. Esto ya es otra historia, que se llama conversión offline.

Si tienes tu propio desarrollador, tu propio programador, que pueda escribir toda esta historia para ti, sería la opción más óptima. Porque la mayoría de los sistemas CRM aún no tienen integración directa con la cuarta analítica, por no hablar de la API de Google Ads. Debido a que hay muchas plataformas diferentes, los sistemas CRM no pueden adaptarse a todas las plataformas posibles. Pero si tienes un programador competente, hazlo.

Utilizar el correo electrónico en lugar del teléfono para realizar el seguimiento de las conversiones.

Otra cosa genial que, a pesar de que el cliente se negó, probé en su lugar. Esto lo hicimos durante una llamada con Carbon. Es imprescindible utilizar correos electrónicos en lugar de teléfonos para realizar un seguimiento ampliado de las conversiones. Los correos electrónicos proporcionan un análisis más completo del comportamiento del usuario en el sitio web que, por ejemplo, los teléfonos. Google no sabe trabajar con teléfonos.

Por lo tanto, cuando añades la base de datos de teléfonos, esta no funciona en absoluto. Sin embargo, la base de datos de correos electrónicos sí que ofrece algo. Cuando activas el seguimiento avanzado de conversiones, la base de datos de correos electrónicos funciona muy bien. Desde el principio, empieza a funcionar bastante bien.

Todos los sitios web y todas las plataformas pasan por aquí. Y contando con un programador excelente, que ahora acompaña este proyecto, yo configuraría el envío de conversiones correctas en Google Ads, para que las campañas publicitarias pudieran funcionar orientándose a la rentabilidad, que ya se deriva de las ventas reales. Porque parte de las campañas en diferentes períodos tenían diferentes variaciones, conjuntos.

No hay que concentrarse en las señales.

Otra cosa interesante es que no es necesario centrarse demasiado en las señales. Este proyecto vuelve a confirmar que la presencia de señales puede incluso limitarte. Porque esta fue una de las primeras campañas que se lanzó en listas de remarketing. Y tuvo muy poca conversión. Solo con una segmentación más amplia empezó a tener mejores resultados.

Por favor, compruebe que ha indicado correctamente el ID de los productos.

A continuación, si juegas con duplicados de feeds, no pienses que si lo has hecho para diferentes campañas, funcionará positivamente. No, al contrario, aquí incluso se puede ver que, tan pronto como las campañas obtuvieron sus propios ID, el rendimiento aumentó inmediatamente.

Simplemente, el tráfico ha comenzado a migrar de nuevo por completo a Performanc. No hay competencia ni nada por el estilo, por lo que funciona bastante bien. Y este Performance es mucho más dinámico que, por ejemplo, puede durar más tiempo que esos performances que funcionan con ID-shniki no nativos.

Recomendaciones basadas en el caso presentado

Dios mío, vaya, los he entretenido mucho con tanta charla. Este es uno de esos elementos tan interesantes en los casos prácticos, en los que hay que mantener el equilibrio para no estropear lo que había aquí. Porque aquí todavía hay que buscar. Aquí todavía hay descubrimiento. Aquí todavía se pueden grabar videos con el ejemplo de estos casos. Aquí todavía se puede desglosar el rendimiento en una parte determinada de los casos.

¿Cuál es la esencia? ¿Cuál es la esencia de este caso? Que mientras tengas un elemento que funcione bastante bien, úsalo mientras puedas. En segundo lugar, si utiliza alguna estrategia automática, especialmente Performance Max, proporciónele todos los datos idénticos. Incluso en Shopify, cuando se registran diferentes identificadores en el feed y en el sitio web. Esto tampoco es correcto y debe estabilizarlos para que se dibuje una imagen muy bonita, ya no en un solo proyecto, esto ya se ha superado.

A continuación, intenta aumentar tus resultados hasta alcanzar presupuestos muy significativos, para que sean lo suficientemente grandes. Por ejemplo, aquí tenemos estos 18 000 UAH. En este caso, se ha realizado sobre la base de Smart Shopping. Se trata de los mismos ajustes que se utilizan en Smart Shopping para los resultados antiguos.

A continuación, pruebe y teste diferentes estructuras. Ya sean marcas, clasificaciones por precio o clasificaciones por estrategia. Pruebe constantemente algo nuevo en su cuenta publicitaria. Pruebe diferentes agrupaciones, pruebe a cruzar diferentes categorías de productos entre sí. Observe quién compra sus productos, hombres, mujeres, de qué edades o con qué otros parámetros. Para comprender cómo se pueden segmentar aún más sus productos.

La mejor opción aquí es siempre llamar la atención del cliente sobre el hecho de que tienes productos que no se muestran. La mejor opción es intentar mostrar los productos que no se muestran simplemente en las visualizaciones.

Bueno, el único matiz es que aquí se venden consultas amplias. Por eso hay que dedicar un poco de tiempo a sacarlas a la luz. Porque compiten un poco por las consultas cuando hay, por ejemplo, veinte productos geniales que se convierten o incluso cien productos que se convierten muy bien. Al final de la lista hay otros que no aparecen en absoluto. Aquí hay que priorizarlos de forma forzada en los resultados.

Conclusión

En principio, es un caso muy interesante y bonito. Creo que voy a añadir algo más de estos casos para mostrar cómo funciona. Y para tener una recopilación de trucos útiles o consejos prácticos para ustedes, por si planean utilizarlos en su trabajo.

Además, es una demostración de las cosas reales de las que hablo en YouTube y cómo se materializan, por ejemplo, en la realidad. Lo que molesta, lo que no molesta. Algunos problemas reales o dificultades en las cuentas que pueden ocurrir constantemente a cualquiera de nosotros. Porque todos somos humanos, y especialmente Google, que también depende de las personas y del trabajo que hacen con estas herramientas publicitarias. Por lo tanto, en principio, voy a terminar. Y espero publicar pronto un par de casos más sobre este mismo proyecto.