Caso real: vendemos artículos para el hogar a través de Google PMax

Hola a todos. Me llamo Yana y soy especialista en Google. Me encargo de llevar el público objetivo con los parámetros necesarios a las empresas y, principalmente, de ampliar negocios en diferentes países del mundo con la ayuda de las herramientas de inteligencia artificial directamente en la cuenta publicitaria de Google Ads.

Presentación del caso y del enfoque

En el video de hoy veremos un caso real. En este caso real habrá una parte del periodo anterior a nosotros, con nosotros, con otro equipo. Ahora explicaré, para ser sinceros, por qué el cliente nos cambió por otro equipo. Para que sea un caso verosímil y lo más sincero posible, y no como todos esos casos que son un éxito rotundo. Además, cuando el cliente volvió a nosotros y las dificultades que existen en general en estos proyectos y con las que nos enfrentamos. Si lo han olvidado, les recordaré que lo principal es la dificultad de escalar cualquier proyecto, que radica en el tipo de negocio y en la demanda que puede existir en determinados nichos. En conjunto, hay una serie de aspectos que ahora vamos a comentar.

Este caso debe demostrarles que no todo es casualidad en los proyectos, que el resultado es consecuencia de las acciones que se aplican conscientemente en la cuenta. Que sin un equipo se puede echar todo a perder, reducirlo a un incomprensible resultado negativo. Aquí les mostraré todo esto. Si no se entiende cómo escalar estos nichos, ocurre lo mismo. Quiero mostrarles que este proyecto es realmente complejo. Incluso para el equipo es bastante complejo, requiere tiempo y muchas acciones para escalarlo.

El nicho en sí tiene sus particularidades. Ahora hablaremos precisamente de esas particularidades que están presentes aquí. Sin saber qué hacer, si se dirigen a nosotros, no es que seamos poco proactivos, es que el enfoque de nuestro equipo es completamente diferente. El nuestro es más científico, profundizamos en el análisis de productos. Nuestra tarea es comprender por qué algunos productos funcionan, cómo funcionan, qué señales se necesitan para ese PMax. Hemos descartado la idea de que no se puede automatizar todo por completo, es necesario que solo las apuestas sean manuales. Solo hay que empezar con las manuales, la IA no es fiable. Es lo mismo que seguir viajando en carruaje, en transporte tirado por caballos, en lugar de pasarse al coche eléctrico o al diésel. O simplemente equiparar la caja automática con la mecánica. Se puede hacer de una forma u otra, pero hay ciertas cosas en las que hay que estar a la última.

La situación con la tendencia de la IA y el rendimiento es que, o bien intentas desmontarla en piezas y encajarla en el rompecabezas que necesitas en el punto B, o bien sigues siendo un tradicionalista, como yo digo. Yo también era una tradicionalista. Creía que con las apuestas manuales, con todo lo que podía ajustar al máximo por mi parte, siempre obtendría un resultado garantizado. No, siempre hay que probar cosas nuevas, hacer pruebas, reestructurar, es decir, adaptarse a las nuevas condiciones.

Las dificultades que presentan estos proyectos

Empecemos por las dificultades que presentan estos proyectos. Llamemos a este proyecto «Todos los productos para el hogar». Actualmente hay muchos proyectos de este tipo. Se lanzan y obtienen resultados excelentes. No todos tienen un precio de conversión tan bajo o volúmenes tan grandes. Es un problema típico. Además, es muy importante comprender que la dificultad de PMax, de escalar este tipo de proyectos, radica en que al propio PMax, por mucho que digan los de Google, le cuesta escalar todo de forma suficientemente coherente. Hay que darle constantemente, como digo, patadas para que funcione realmente como es debido, porque él solo no lo entenderá. Además, los de Google suelen decir: «Divida las categorías dentro de un mismo PMax en diferentes grupos de objetos». Y cuando se les pregunta por qué reciben un número desigual de impresiones, los de Google dicen que el sistema considera que no hay demanda, no hay tráfico, por lo que no muestra impresiones allí. Pero cuando se lanzan con una tecnología determinada, con una mecánica determinada, resulta que todo se vende. Es maravilloso.

El problema de la variabilidad de la gama de productos

La siguiente dificultad que presentan estos proyectos es la variabilidad de la gama de productos. La variabilidad consiste en que un producto puede agotarse y el PMax puede caer. Por cierto, esta es la pregunta más habitual de los especialistas o las empresas que acuden a una consulta con los datos del proyecto, preguntando por qué ha fallado y olvidándose de profundizar en su análisis de productos. A veces ocurre que su Performance Max solo funciona con uno o dos productos. En cuanto dejan de estar disponibles, todo se viene abajo. Por eso es necesario crear una estructura adecuada para que aprenda a compensar con productos del mismo conjunto que usted le ofrece o a crear un conjunto compensatorio específico de campañas publicitarias.

Problemas de escalabilidad debido a las características específicas de Performance Max

La siguiente dificultad es que, dado que las empresas compran productos en lugar de fabricarlos, desean obtener el precio más bajo por conversión y, por lo tanto, alcanzar ese precio más bajo por conversión. Por eso he añadido el gráfico de costo/conversión, para que no se vea aquí la justificación de que nuestras conversiones han bajado porque queríamos reducir el precio por conversión.

No, para ser objetivos, el bajo precio por conversión en esta cuenta siempre ha sido el resultado de estrategias sistemáticas, acciones estratégicas y un conjunto específico de campañas publicitarias compensatorias. No voy a revelar mis trucos y consejos en este video, porque son fruto de mi propio trabajo y, en realidad, en condiciones de variabilidad, incluso de las propias herramientas de IA, es muy importante saber adaptarse a todo, comprender en qué señales basarse y qué corregir. Por supuesto, Google alarga un poco todo este periodo de análisis para todos los especialistas, para los negocios en la cuenta. Probablemente sea algún tipo de mecanismo suyo.

Necesidad de recopilar datos analíticos de manera constante

La siguiente variabilidad de los productos radica en lo que, por ejemplo, el segundo equipo, que estaba dentro de ese periodo, se encontró, pero lo más probable es que no entendieran lo que estaba pasando. Digamos que se puede pasar un periodo muy largo basándose en análisis previos, porque se avanza por inercia. Pero cuando la IA no recibe las señales adecuadas, es decir, cuanto mayor es el volumen de negocios, cuanto mayores son los presupuestos, más precisos deben ser los análisis, porque, por ejemplo, con un presupuesto de 400 UAH, el margen de error es del 5-6 %, por ejemplo, en la segmentación. Este intervalo no es muy grande, ¿verdad? Es un intervalo muy pequeño en el presupuesto que se está probando.

Inestabilidad de la gama de productos

En grandes volúmenes o, por ejemplo, en grandes clientes, donde las estadísticas son muy variadas porque la gama de productos es muy variada. En nuestra categoría no hay 100 productos. Tenemos un montón de categorías en las que puede haber desde un solo artículo hasta un máximo de 10-20. Hay que hacer que toda la cuenta no se venga abajo si una categoría que es la más importante desaparece. Hacemos que las diferentes categorías y los diferentes conjuntos de productos se compensen entre sí si ocurre algo en la cuenta. Por ejemplo, en una plataforma determinada, a veces surgían problemas de desviación de las páginas de destino, algo ocurría en Google, aunque todo estaba bien en el sitio web, con el programador, todo, todo estaba perfecto.

Con una gama de productos tan variada, es muy frecuente que durante un tiempo se vendan más unas cosas que otras, en función de las ventas. Entonces, Google, al no recibir las señales correspondientes al orientar este producto en los resultados, comienza a cambiar el tráfico. A menudo se da la situación de que su producto ha ido subiendo y subiendo en clics, conversiones, todo va de maravilla. Y esto puede ocurrir fuera de la temporada festiva. Luego, por alguna razón, empieza a bajar un poco. Por ejemplo, no se ha recargado la cuenta, o algo por el estilo. El tráfico ha bajado un poco, las conversiones son menores, luego, en algún momento, puede que no haya conversiones y él empieza a ser pesimista con tus productos hasta llegar a cero. Y no se trata necesariamente de productos de temporada, como las guirnaldas de Año Nuevo, como las que había aquí en diciembre, o algo por el estilo. No, puede ser un producto que no tenga ninguna estacionalidad.

Tenemos uno típico, por ejemplo. Tenemos dos o tres artículos que se vendieron muy bien en diferentes períodos y luego, para volver a incluirlos en los resultados y que se vendieran de nuevo, no basta con lanzarlos en campañas generales o en campañas separadas. En realidad, se necesita mucho tiempo para escalarlo. Este es otro de los matices de la variabilidad de la gama de productos. Porque, sin profundizar en la gama de productos, muy a menudo sucede que te quedas estancado, no entiendes por qué, introduces nuevos ajustes y demás, pero esto no da resultado por una sencilla razón. No hay resultados porque has perdido, por esta inercia, los productos que antes se convertían.

Y, en realidad, no es tan fácil recuperarlos. Tenemos todo un sistema de mecanismos desarrollados para volver a convertirlos en productos convertibles, pero lleva mucho tiempo. Y no siempre lleva mucho tiempo porque, como dicen, las agencias quieren que los clientes se queden en el soporte, ya que el propio Google alarga este proceso de optimización de las campañas publicitarias. No sé por qué lo hace. Cuando se adapta a Europa o a Estados Unidos, donde realmente esperan ese largo periodo de tiempo, no como nosotros, que lo hacemos rápido-rápido.

Análisis de los periodos de la campaña publicitaria

Y otro matiz más. Quiero mostrar este caso para demostrar que, en realidad, no todo es fruto de la casualidad. Quiero mostrar directamente varios periodos. La gama de productos no ha cambiado mucho en realidad. Era la misma antes, por ejemplo, en el año 23, cuando el cliente acudió a nosotros. Incluso tengo las fechas anotadas. Y este es el periodo en el que se podía obtener algo, ¿verdad?

Es decir, hay similitudes entre ciertos periodos en los que el cliente estaba con nosotros y otros en los que no, intervalos. Cuando sigues trabajando con los datos analíticos recopilados por inercia, pero introduces cambios sin saber muy bien para qué. Esto ocurre muy a menudo.

Si veo en una auditoría un sistema muy complejo y bien pensado, trato de entenderlo para comprender cómo influye cada parte en las demás. Pero he visto muy pocas situaciones así. Si ves algo fuera de lo común en una cuenta publicitaria, ¿cómo pudieron hacerlo? Piensa que tal vez se trataba de algún tipo de compensación o estructura determinada que proporcionaba cierto contenido a la analítica. Para que la IA te dé el resultado que necesitas, hay que alimentarla constantemente con la analítica que te interesa. Atrás quedaron los tiempos en los que recopilábamos datos analíticos por unidades, luego los recortábamos y llegábamos a ese precio por conversión. Esa opción también es posible, pero recortar el componente de costo ahora, en el año 25 en PMax, es bastante complicado. Lo más fácil es recopilar los datos analíticos correctos desde el principio.

Resultados durante el periodo de nuestro acompañamiento

Pasemos al meollo de nuestro análisis. Teníamos un cliente que, según parece, llegó en julio. Era agosto. Aquí necesitábamos que el precio por conversión fuera aún más barato. Como ven, 37 grivnas era una ganga.

Luego revisamos esos 37 UAH teniendo en cuenta que cada uno de los segmentos de precios puede tener su propio precio de conversión. Porque, por ejemplo, en los segmentos de precios superiores a 900-1500 UAH, es muy probable que 37 UAH sea realmente un factor limitante. Este es el periodo. El cliente estuvo con nosotros hasta marzo, hasta finales de marzo, durante ese periodo de tiempo. De hecho, es nuestro.

Por supuesto, febrero fue un mes flojo. Pero aquí solo tenemos 4746. Y está bajando más de lo que estaba, después de diciembre es muy difícil igualarlo, ¿verdad?

Después de las vacaciones. Febrero se volvió más flojo en la segunda mitad del mes. Esto es muy importante, justo cuando se superpuso. Escribí en mis canales de Telegram que veía que algo estaba pasando con Google, que algo había sucedido allí. Y el 6 de marzo, en lugar de estabilizarnos más o menos en ese nivel, caímos bastante y hasta marzo no pudimos recuperarnos. Porque había que adaptarse a estos cambios que vienen de Google. Seguimos el esquema probado, pero aquí realmente hay que hacer lo que realmente puede ser una excepción condicional.

Al ver esto, el cliente decide probar otro comando, darle una oportunidad. Por supuesto, también lo entiendo. No logramos la tarea, teníamos que crecer y, en consecuencia, llegar a un mayor número. Por supuesto, el cliente tiene derecho a probar, eso también es normal, ¿no? Probar algo nuevo para comprender que, tal vez, hay algo que realmente no estamos teniendo en cuenta como equipo. Por supuesto, nos dolió escuchar eso.

Trabajo del cliente con otro equipo

El cliente trabajó durante un tiempo con otro equipo. Creo que realmente pasamos tres meses basándonos únicamente en los análisis que recopilamos. A veces, alguien se indigna cuando digo que se necesitan tres meses para lograr una optimización bastante buena, porque estamos todo el tiempo recopilando datos analíticos, estabilizando y acumulando esa salud, como los deportistas. Acumulamos salud, que luego se puede gastar en períodos posteriores.

Observen, agosto de 2024. Esto es para aquellos que me dicen: «Bueno, ustedes lo muestran allí por temporada». Vean, en agosto, un cliente con otro contratista: 2827 conversiones, significativamente menos. Vean, agosto con nosotros. Incluso con un precio más barato por conversión.

Un precio bajo por conversión es realmente necesario en algunos segmentos, y eso es lo que hemos hecho. Pero aquí tienes un ejemplo de que, al no entender para qué se hicieron estas campañas publicitarias compensatorias y, en lugar de hacer cosas a gran escala, se empieza a cambiar la estructura existente, lo que ocurrió aquí, lo que conduce a una caída muy rápida. De hecho, esta caída fue tan grande aquí que el cliente tiene varios sitios web y otro sitio web, que siempre había sido más pequeño, superó ampliamente a este proyecto. Esa es la historia.

Nuestro trabajo con el cliente desde octubre de 2024

El cliente vino a nosotros, diría yo, el 14 de octubre. Por favor, vea, este es el punto de referencia. Estamos en octubre, el 14 de octubre es el punto de referencia. Y realmente resultó que, para este período de tiempo, nos quedaban muy pocos análisis correctos.

Es decir, aquí hay una gama publicitaria realmente definida, un conjunto específico de productos, que estaba en lo más alto y luego cambia radicalmente. La razón de esto es que comenzaron a cambiar la estructura de manera muy drástica. Por ejemplo, el conjunto compensatorio de campañas publicitarias es una combinación de ciertas estrategias, una combinación de diferentes estrategias con un conjunto específico de surtidos de productos, similares o que se cruzan, según ciertos indicadores o señales al visitar nuestro sitio web. Y cuando cambias completamente la mecánica, es lo mismo que, por ejemplo, cuando los hombres cambian las llantas de su coche cada vez, hacen una alineación. Si no lo haces, en el mejor de los casos, algunas llantas se desgastan más rápido que otras. Y eso es 10 veces peor. En unos meses, desgastas esa goma hasta casi cero en algunas partes de las ruedas, estropeas las llantas y no te das cuenta. Esta es la opción más leve, porque se pueden encontrar muchas más causas de averías. Es algo similar a esto.

Periodos de colaboración y cambios en la estructura de las campañas

Para recuperarlo, es el resultado de un trabajo realmente minucioso por parte del equipo. El cliente estuvo allí hasta el 13 de diciembre, entró del 14 de octubre al 13 de diciembre, porque tenía que salir en temporada alta. Pero tenga en cuenta que el 24 de diciembre del año en curso no es igual al 23 de diciembre del año anterior en cuanto a número de unidades.

Por supuesto, puede haber problemas con la demanda, con el mercado, con otras cosas, pero el problema es que simplemente no hemos tenido tiempo en estos dos meses de volver a incluir ese conjunto de productos en las exposiciones. ¿Y cómo recuperarlo? Vean.

Los productos se venden bien aquí cuando se combinan. ¿Por qué se combinan? Porque la gente no toma una decisión de compra: me apeteció un producto, lo busqué en Google y lo compré. No, navegan por los sitios web, por diferentes productos dentro de esa tienda, añaden algunos productos, llenan el carrito, lo vacían… Es un proceso bastante largo por parte del usuario. Para devolver simplemente este producto, que antes se vendía, no voy a nombrarlo, en realidad es un conjunto de cinco piezas de este cliente, que incluso puede ayudar a vender otros productos, porque tan pronto como bajaba, otros productos similares a él subían en ventas.

No basta con separarlos en una campaña independiente, ni con incluirlos en las campañas existentes, porque PMax no quiere darle dinero sin más, es decir, no ve perspectivas en él. Por lo tanto, se trata de un conjunto de acciones bastante complejo para poder escalarlo. Y, de hecho, la razón es que diciembre se quedó atrás incluso en el precio por conversión, con 66 grivnas. Por cierto, es de 66 UAH no porque el precio por conversión se haya encarecido en general, sino porque en ese intervalo de tiempo el propio cliente ya ha llegado a la conclusión de que hay determinados rangos de precios que pueden tener un precio por conversión considerablemente más caro.

Por ejemplo, los productos allí cuestan 3000 UAH, por lo que será muy difícil incluirlos en 40-50 UAH. Sin embargo, es muy factible incluir en este precio de conversión productos de hasta 600 o 700 UAH. De hecho, si su sitio web es lo suficientemente bueno, el cliente realmente estaba interesado en el resultado. El resultado es menor, no porque hayamos fracasado o porque el cliente no haya obtenido lo que quería desde el 13 de diciembre, sino porque no hemos conseguido la solidez necesaria en el análisis para ofrecerle un resultado muy similar.

Enero, por supuesto, es un mes más flojo, y realmente lo es hasta el 13 de febrero. Y el cliente viene a nosotros a partir del 18 de enero. Es decir, la mayor parte de enero se pierde simplemente en el sistema de optimización. Por cierto, este es un claro ejemplo de que cuanto más creces, más apoyo necesitas en tu cuenta publicitaria. Es un claro ejemplo de que eso no se hará, precisamente eso no se hará. Puedes pasar por alto esto muy bien, bastante bien en algún análisis que hayas recopilado anteriormente, ¿verdad? Se va en marzo. 1, 2, 3, 4, 5 y luego los especialistas empiezan a tergiversarlo todo o vuelve a ocurrir. Ahora se puede indagar en el historial de cambios, a quien le interese, se puede sacar por separado, pero no veo sentido en sacarlo en este contexto.

Problemas para volver a los resultados anteriores

Este es precisamente un caso claro y evidente en el que se demuestra que realmente hay situaciones en las que nos resulta muy difícil salir adelante. Es decir, aquí se trataba precisamente de matices técnicos por parte de Google. No podemos vencer ni reprogramar, pero algunos proyectos en esos periodos se vieron muy afectados. No los nuestros, sino los que venían a la auditoría, que tenían un mayor número de conversiones. Aquí aún nos hemos estabilizado, nuestro precio por conversión no ha aumentado mucho.

Hicimos un gran trabajo simplemente para estabilizar, no para crecer. Sí, fue un error nuestro. Hasta el 3.04 estábamos ahí, fue un error nuestro. Hicimos muchas cosas. Y entonces, literalmente, el 24 de abril de ese año, la misma CPA.

Verán, literalmente tenemos unos cuantos puntos más, simplemente más conversiones. Y aquí están intentando hacer algo. Realmente no es lo que se necesita en este proyecto. No se puede escalar, han cambiado la estructura. Y en algún momento, tal vez Google da algún tipo de tráfico a algunos productos, no lo supervisan, empieza a pesimizar esos productos y realmente la cuenta se descarga.

Entiendo que para algunos, 2000 ventas en un mes es un resultado excelente. Lo entiendo perfectamente, pero, en realidad, en septiembre de 2024 se registraron 2000 conversiones y en septiembre de 2023, 4800 conversiones. Sí, el precio por conversión, de acuerdo con el tipo de cambio del dólar, probablemente no podría seguir siendo el mismo, más bien el tipo de cambio de la libra, pero la cantidad de unidades podría ser la misma. Aquí dimos un salto. Ya está en marcha, el 14 de octubre llegó el cliente. Aquí lo tienes. Pero no conseguimos impulsarlo tanto. Es algo parecido a lo que pasó aquí, donde también se impulsó, parece bastante fluido. Y la montaña del 24 de diciembre es simplemente menor por la sencilla razón de que no conseguimos dar un impulso lo suficientemente grande.

¿Por qué puede llevar tanto tiempo? No es porque quiera que se alarguen seis o siete meses, etc. Hay razones objetivas para trabajar con PMax. Algunas personas acuden a mí con el siguiente objetivo: «Quiero una rentabilidad muy alta». Otros vienen y dicen: «Quiero un volumen de negocios determinado». Y nosotros siempre analizamos el contexto de la situación que se da en cada caso. Si se puede hacer o no se puede hacer. Es decir, cuanto mayor es la competencia en el mercado, más difícil resulta a veces hacerse con ese trozo del pastel.

Nuestro trabajo de revisión de la gama de productos

Por cierto, ¿qué hicimos durante ese tiempo? También intentamos revisar parte de la gama de productos en el análisis para comprender con qué competidor y en qué productos coincidíamos. Porque las estadísticas de la subasta, no las voy a mencionar ahora, los competidores simplemente se conocen entre sí. Para encontrar ese punto. Ya no nos basábamos en el análisis de este periodo en los productos, aunque intentamos volver a escalarlo, recuperarlo, porque esa gama de productos sobrevivía gracias a ello. Por lo tanto, seguimos el camino ya trillado. Realizamos otra serie de pruebas específicas para averiguar si existían productos en los que coincidíamos más o menos con la competencia, con el fin de hacer una apuesta puntual por ellos e intentar arrebatarles esa parte de la subasta.

Por cierto, también es una forma legal y honesta de luchar por tu parte del mercado en la subasta de Google. Aquí no infringimos ninguna norma, no hacemos daño a nadie, luchamos de forma honesta por una gama de productos similar en la subasta, pero esto es porque estos nichos no tienen una categorización significativa. Nos llevó un tiempo simplemente intentar encontrar un conjunto de productos, porque cada uno de ellos anuncia el mismo conjunto.

Conclusión

Aquí hay un ejemplo claro de ello… Chicos, los que no creen en Homero dirán que he dibujado allí unas conversiones incomprensibles. Todo eso son gráficos de percheizos, de ventas. Aquí lo tienen, ¿lo ven? Todo son percheizos. Las cifras coinciden. Aquí tienen: 8138, 11400. Para que no piensen que estoy dibujando algo increíble. Para que entiendan cómo sucedió.

Un caso honesto y transparente en el que, cuando estábamos con el cliente, no pudimos resolver algunos detalles técnicos. Eso ya es responsabilidad del cliente. Confiar en nosotros o no confiar en nosotros es otra historia. Nos pasamos de la raya con algún análisis, no pudimos escalar y caímos. Periodos similares, se ve que son periodos similares sin relación con la estacionalidad. Aquí está el mes de septiembre sin relación con noviembre. Correcto. Noviembre tampoco fue muy bueno para nosotros. Aquí hay casi 7-8 mil, aquí 3600. Pero, perdón, levantar una cuenta de 1740 es muy poco, es decir, los análisis para esta cuenta, para que con tal surtido haya estirado bastante bien la conversión.

Este es el ejemplo de caso que quería mostrarles. No es un éxito rotundo, pero sí un éxito, en mi opinión. He descrito las razones por las que no se quedó con el cliente ni siquiera durante una temporada. He indicado las fechas en las que el cliente estuvo presente y en las que no lo estuvo, para que comprendan el contexto de la situación que se describe aquí.