Errores al crear la estructura de una campaña en Performance Max

¡Hola a todos! Me llamo Yana Lyashenko y soy especialista en Google. Me dedico a atraer al público objetivo de las empresas con los parámetros necesarios. Mi misión es ampliar las ventas en línea de las empresas mediante las herramientas publicitarias de Google. Hoy hablaremos sobre el error en la estructuración de sus máximos de rendimiento cuando intentan construir su estructura en una especie de cuadrante. La esencia de este cuadrante es que analizan sus posiciones de productos en función de si se venden, no se venden, se venden mal, se venden poco, etc.

Tipos de productos según la metodología estadounidense. Errores en la selección de los productos más vendidos.

Por ejemplo, en Estados Unidos, este análisis DAFO incluye, por ejemplo, productos heroicos, que se venden muy bien. En algunos blogs ucranianos se puede encontrar información como best sellers, top positions, o algo por el estilo. Y hay productos que tenemos nosotros, los estadounidenses, por ejemplo, zombis, muertos. Y hay otra cosa más. Hacen este análisis DAFO de diferentes maneras. Por ejemplo, en mi caso, se basa en un simple análisis económico convencional. Son vacas lecheras, perros muertos, estrellas y ceros. Así es como lo desgloso yo.

Sin embargo, en mis consultas me encuentro muy a menudo con una clasificación que se refiere precisamente a la clasificación: los productos más vendidos, los productos estrella que deben venderse y todos los demás productos. En esta clasificación se comete a menudo un gran error. En algunos nichos, estos best sellers se seleccionan incorrectamente. A veces se sacan en una campaña publicitaria separada. Dejan de funcionar por completo. No por un presupuesto publicitario bajo o algo relacionado con eso, sino porque los productos se seleccionaron incorrectamente. En este video te mostraré dónde encontrar esta información, ¿es realmente un best seller o no lo es en absoluto?

Porque, en general, para que un producto se convierta en un éxito de ventas, es decir, en uno de esos productos que llamo «vacas lecheras», voy a utilizar mi propia terminología. Para mí, una vaca lechera es un producto que puede generar ventas mes tras mes y que se puede escalar muy fácilmente gracias al aumento de los clics que genera. Si ocurre lo contrario, el rendimiento se rompe por completo, estos productos dejan de funcionar, lo cual ocurre muy a menudo, aunque se trate de productos superventas, es decir, vacas lecheras, significa que no has seleccionado correctamente estas vacas lecheras. Por lo general, el problema se da en cuentas pequeñas, donde las ventas de esta vaca lechera son inferiores a 50-60 por semana. Entonces, muchos proyectos se enfrentan a esto y, cuando intentas agruparlos de alguna manera, surge el problema.

Es decir, en términos generales, su señal, con la que se preocupa y que configura de alguna manera, no influye mucho en el rendimiento efectivo. Participa en el trabajo, en las primeras pruebas A/B. Luego, el rendimiento puede decir: «Esto no me conviene» y tomar otro rumbo. Puede analizarlo basándose en sus estadísticas. ¿Existe el objeto? No. Aquí está su feed, que usted carga, y que es la base para que la IA de aprendizaje automático que está aquí entienda a quién dirigirse. Por lo tanto, aquí depende mucho de la estructura de sus productos. Les mostraré una cuenta publicitaria en la que se da una situación muy interesante. Si se analiza algo incorrectamente, se puede descartar por completo y suspender, y, por el contrario, se puede identificar erróneamente como productos que se pueden vender.

Situación en la que los best sellers no se venden. Informe de Google Ads sobre el análisis de esta problemática situación

Es más, hay situaciones en las que, por ejemplo, este artículo debería ser un éxito de ventas y, en este proyecto, nos encontramos con que el cliente dice que este artículo debería estar ahora mismo muy solicitado. Por estas fiestas o algo así. Intentamos lanzarlo por separado y no funciona en absoluto. Es decir, gastamos y no conseguimos nada. La descartamos. Pero, ¿qué hacemos? La combinamos astutamente con otros productos y empieza a venderse.

Lo mostraré con el ejemplo de uno de los informes que hay aquí. Este informe es muy sencillo, es un informe estándar directo, no es necesario generar nada, ni crearlo por su cuenta, Google se lo ofrecerá directamente. Es lo más sencillo posible, sin complicaciones. Ni siquiera voy a añadir complicaciones aquí. Se basa en los productos vendidos. Para que se genere y se abra, en principio, la posibilidad de generarlo, es necesario configurar correctamente la transmisión de la etiqueta de compra. Es decir, la compra de Google Ads y la adición al carrito.

Sí, pero fíjate, añadir algo al carrito no lo convertimos en ningún caso en el estado de los objetivos principales, porque ahora te pones objetivos y luego algo se te va y dices que los blogueros de YouTube han dicho algo al respecto. Eso es. Pero la transmisión correcta es, si te fijas, que también hay que transmitir los artículos. Es decir, para que entienda el ID del producto, la cantidad y el precio. Puede transmitirlo todo muy bien.

¿En qué nos quedamos? Miren, tenemos un informe muy interesante. Es una de las partes del análisis de productos. El análisis de productos puede ser muy variado. En la mayoría de los casos, el cliente quiere ver directamente en la campaña publicitaria un aumento en el número de conversiones, ver un ROAS determinado. Por supuesto, allí el análisis de productos se lleva a cabo de forma un poco diferente. Aquí muestro situaciones en las que no hay otra forma de hacer cruces entre estos productos o estructuras.

En general, si nos fijamos… Se trata de un proyecto extranjero. Creo que es Italia. Es importante entender que la mayoría de estos negocios en Europa o América no tienen una gama de productos tan amplia como la nuestra. Por ejemplo, entran en una tienda de repuestos para automóviles y allí hay 700 000 artículos. Hay que venderlo todo. Allí también se dan estas regularidades, especialmente en grandes volúmenes de ventas, en artículos de gran volumen. Esto también se puede rastrear, pero allí los volúmenes de productos son pequeños. Por eso les resulta un poco más fácil de analizar. Por lo tanto, no pienses que si tienes 100 000 productos, solo puedes analizar eso. El 98 % de su surtido de productos simplemente no funciona. Por lo tanto, concéntrese en todo lo que tenga al menos entre 50 y 60 clics por producto, por ejemplo, al menos al mes, o idealmente a la semana. No tiene que tener en cuenta el resto en este análisis.

Interpretación de los indicadores que figuran en el informe

¿Qué vemos? Aquí vemos la siguiente imagen. Voy a explicar qué significan estas columnas. Aquí tenemos «Unidades vendidas», «Unidades principales vendidas» y «Unidades cruzadas vendidas». ¿Qué significan? Voy a utilizar los ejemplos que da Google, porque probablemente así será mucho más fácil.

Unidades vendidas es la cantidad total de productos vendidos… Digamos que es la cantidad de productos vendidos/pedidos relacionados con el clic en esa posición de producto. ¿Entendido? La cantidad total.

Estas unidades vendidas son directamente el número de pedidos de este artículo. Clics, clics, clics. Y luego el pedido de este artículo.

Este Cross-sell significa que esta venta cruzada se produjo debido a un clic en este artículo. Ahora lo explicaré. Google ofrece aquí un ejemplo muy interesante, en mi opinión, muy bueno. Supongamos que vendemos allí. ¿Qué tenemos aquí? Gorras, camisas y chaquetas. Si se hizo clic en la gorra, supongamos que es el primer ID, es una gorra. Si se compró un gorro, una camisa y una chaqueta, en esta columna se mostrarán tres artículos. Correcto, este pedido contenía tres. Porque está relacionado con el clic en este anuncio, en este producto.

Las unidades vendidas son cuando tenemos el mismo gorro, chaqueta y camisa, pero se compró directamente este gorro. Por lo tanto, aquí hay una sola unidad, por ejemplo, hipotéticamente. Y las unidades de venta cruzada, volvemos a lo mismo: gorro, chaquetas, camisa. El clic fue en el gorro. ¿Correcto? Se compraron directamente el gorro, la camisa y la chaqueta, pero ya mostramos dos unidades. Sin el gorro en el que se hizo clic. Bueno, si es necesario, vuelvan atrás y, si les he confundido, aquí tienen toda la interpretación. Voy a explicarlo, quizá alguien quiera traducirlo. Lo mismo ocurre con los ingresos, los ingresos por clientes potenciales y los ingresos por ventas cruzadas. Pero, ¿qué nos aporta esto?

Ejemplo de un producto que no se vende bien en venta directa, pero que funciona bien en venta cruzada

Fíjate. Hay situaciones en las que, por ejemplo, tienes este artículo. Tomemos el segundo ID. Esta venta directa se convierte muy mal. ¿Recuerdas la situación que te conté, en la que el cliente dice que un artículo tan bueno debería venderse bien?

La utilizas por separado, porque lo único que necesitas son clics. Así que, si es una fuente de ingresos, la pones en marcha y no vende, pero a través de ella se venden otros productos completamente diferentes, recuerden, chaquetas y camisas. Las chaquetas y las camisas se venden, pero los sombreros no se venden con esta herramienta.

En este caso, según este análisis, podría parecer que esta vaca lechera no es realmente una vaca lechera, sino un perro muerto y maltratado, al que hay que descartar y olvidar. Y ya está. Fin de la historia. Pero si no tenemos en cuenta estas intersecciones, acabaremos descartando a la vaca lechera de verdad. Por lo tanto, en este caso, la vaca lechera debe cruzarse con algo más para que comience, por ejemplo, a convertir. Son situaciones en las que comienza a convertir tan pronto como la cruzas con algo más. Las pequeñas ventas directas aquí son, en general, solo ventas cruzadas, por ejemplo, en estos productos.

Al principio de este proyecto, cuando probábamos la estrategia de ventas directas, es decir, promocionábamos este producto, debía proporcionarnos una cierta rentabilidad, más concretamente, el costo del precio de venta, de un determinado tamaño, y además proporcionar un aumento de la conversión al aumentar el tráfico. Y siempre llegaba una etapa en la que, con mínimos, con estas pequeñas conversiones, pasábamos, pasábamos, y tan pronto como empezábamos a generar mucho más tráfico, nuestra rentabilidad se veía mermada, sin que las conversiones aumentaran especialmente. Y ahí hay que rastrear cuáles son las regularidades. Y allí cambiaron completamente la estrategia, comenzaron a alejarse de la intersección, a reestructurar la estructura. Es decir, aquí el juego principal no se desarrolla con las señales como tales, sino con las estructuras de intersección de los productos. Por eso, algunos productos que antes eran absolutamente inservibles comienzan a convertirse, porque reciben tráfico de una posición de producto completamente diferente.

Cómo funciona el rendimiento. La evolución de las herramientas publicitarias de Google

¿Por qué ocurre esto? Ahora lo explicaré. Su rendimiento no es simplemente un análogo del smartshopping. El smartshopping era un poco primitivo en este sentido. Utilizaba simplemente la simulación por ordenador. La simulación por ordenador es muy primitiva en general, toma una media estadística ponderada y solo se basa en ella para la segmentación. En la mayoría de los casos, esa media ponderada estadística eran listas de remarketing dinámico. Las personas que visitaban su sitio web, simplemente veía la mecánica del comportamiento. Solo se basaba en eso, por lo que, en algunos casos, quienes lo recuerden, una de las recomendaciones para el smart shopping, para los veteranos, era añadir nuevo tráfico. La recomendación de Google era añadir tráfico nuevo. Allí recomendaban que alguien de la búsqueda habitual, alguien de Smart KMS, añadiera tráfico, pero eso no es lo importante.

En la presentación, han ocultado un poco este tema, porque, aparte de la simulación por computadora y los mecanismos perfeccionados, nadie sabe qué mecanismos hay allí, en términos generales. Creo que las personas que crearon todo esto guardan silencio. Había tres o cuatro de ellos. Les pagaron bien para que guardaran silencio o los amenazaron, pero aquí Google nos dice que hay otra IA, que es capaz de aprender. Entonces, ¿qué tiene de genial este sistema? En realidad, lo que ve, o más bien, si configura correctamente el remarketing y la analítica. Le hará todos los eventos bonitos. Verá lo que sucede con su producto en el sitio web.

¿Por qué no es necesario duplicar los feeds en Performance Max?

Por cierto, este es el matiz al que me refiero cuando digo que no hay que duplicar los feeds, especialmente para el rendimiento. No es necesario hacer duplicados, porque para el rendimiento es importante ver qué sucede con el producto después de hacer clic en el sitio web. ¿Por qué? ¿Qué ocurre después de que una persona accede al sitio web? Correcto, allí puede realizar alguna acción concreta. Como mínimo, puede abandonar completamente el sitio web. ¿Verdad? El rendimiento puede verse y empezar a empeorar para estos productos. Por eso, en los duplicados de feeds, muy a menudo últimamente, en las últimas semanas, el rendimiento puede caer un poco en cuanto a alcance.

Segundo. Por ejemplo, puede añadir un producto al carrito y llegar hasta la compra, o puede, como en este proyecto, seguir con el proceso de búsqueda/selección del producto. Porque aquí hay un nicho en el que es muy difícil buscar en Google todos los parámetros del producto que quieres comprar para que Google te lo sugiera. La gente va al producto y también va al catálogo y allí busca o ve las variaciones de su conjunto, con algunas ventajas, o algún otro producto completamente diferente. Sí, porque la gente no siempre se fija en la edad, el sexo, el color, los estampados, los tamaños o cualquier otra cosa. No siempre se fijan en eso.

Por eso, a veces es muy difícil asignar inmediatamente la posición correcta del producto al rendimiento para que se produzca la conversión de inmediato. A menudo ocurre otra mecánica. Él ve que, por ejemplo, una persona entró con este ID, luego fue al catálogo, hizo esos eventos. Aquí hay que analizar sus estadísticas, qué eventos realizó. Por eso es necesario añadir estadísticas a su sitio web. Y después de eso, la dificultad radica en que aquí también está incluido el modo de consentimiento. Por lo tanto, aquí es un poco más complicado analizar todo esto. Y ella mira qué pasó después con esa posición de producto.

Por eso, cuando en las cuentas, por ejemplo, hay situaciones en las que el rendimiento se va todo el dinero, solo en un conjunto específico de productos. Por ejemplo, una posición de producto, él invierte dinero y recursos en ella. Hay proyectos que llegan así. Esto ocurre por la sencilla razón de que ha encontrado la forma más fácil de alcanzar sus KPI. Es decir, los ajustes de rentabilidad que usted establece: el presupuesto, la estructura y otras acciones, los datos analíticos recopilados. Ha visto que los usuarios entran en esa posición y luego navegan por el catálogo y compran. Pero este mecanismo de conversión no garantiza que se produzcan dichas conversiones. No hay garantía. Porque una persona puede navegar por el catálogo y no comprar. La garantía es más o menos relativa. Los errores en el cálculo de estos coeficientes de conversión prevista y demás serán más probables con este modelo de comportamiento si hay más, por ejemplo, miles, dos mil, de patrones de comportamiento para el sistema, ¿verdad?, en el período más pequeño. Este período más pequeño es el más pequeño con el que opera.

Por mi experiencia, esta es mi opinión personal y subjetiva, que puede no coincidir con lo que realmente hay en estas herramientas. Porque no puedo acceder a ello, claro, ni a los códigos ni a los accesos. ¿Solo puedo observar algo en la práctica? Son 7 días. Allí es óptimo, allí son dos semanas y luego se dispara al alza. Esto es infinito. Pero recordemos que el mayor retraso es de 45 días como máximo. Y ahora mismo son 28 días, según veo en todos los informes estadísticos operativos de 28 días. Entendido. ¿Correcto?

Es decir, cuantos más patrones de comportamiento haya. Y si, por ejemplo, tienes un producto muy homogéneo. Digamos que hay 40 000 artículos, solo pinturas. Se diferencian por los colores, pero solo hay 20 000 productos de diferentes tonos. Es muy difícil venderlos todos a la vez. Es necesario generar muestras lo suficientemente grandes y presentables para el sistema de esta información, de modo que se adapte muy bien al avatar del cliente. Pero, por lo general, la IA de esta herramienta tiene una gran tentación de realizar pruebas A/B y, en general, introducir una cuenta publicitaria a partir de los objetivos que se necesitan. Porque, no sé, últimamente no he notado que, si no le sale bien, vuelva a las opciones anteriores. No. Todo iba genial, se añadió la prueba, algo funcionó y empezó a invertir dinero allí. Parecía que iba bien, pero luego agotó esa audiencia en lugar de volver a la opción anterior. Y lo más probable es que la opción anterior sea simplemente que utiliza la funcionalidad del remarketing. Por eso no da marcha atrás. Vuelve a hacer la prueba A/B y se va. Por eso, en algunos casos, cambia por completo el rumbo, la dirección de las opiniones, las impresiones y demás. Basándonos en todo este análisis, en principio, a veces, cuando esta estrategia con vacas lecheras no da resultados, en la mayoría de los casos es un fracaso. Un fracaso porque no seleccionas exactamente los productos que necesitas, estas Lead units sold, pero a veces pueden no venderse en absoluto, como aquí. Tu cuenta publicitaria solo puede sacar provecho de las ventas cruzadas. Existe esta situación, existen estos productos, estos nichos.

Panorama positivo de las ventas cruzadas

Si nos fijamos en el cross-sell, obtenemos una imagen muy interesante. En cuanto volvemos a un cálculo directo de la rentabilidad, algo así, podemos ver una situación que no es del todo correcta. A veces, como en esta cuenta, hay conversiones que llegan mucho más tarde. Por ejemplo, el clic se produjo, no sé, el lunes pasado, y la persona realizó el pedido el martes. Pero tú ya habías excluido ese producto de la publicidad el miércoles o el martes. Bueno, a posteriori, si revisas los periodos anteriores, verás esa conversión. Incluso podrás verla en todos los informes, pero ya has tomado la decisión y, en teoría, simplemente has perdido a una parte de los clientes. Por lo tanto, en general, una de las recomendaciones sería dejar de analizar tu rendimiento en un formato directo, porque Google mismo se ha alejado de este análisis.

Por supuesto que es genial. Es una situación muy buena cuando ves los gastos, las grandes ganancias, tu rentabilidad crece de manera espectacular, las conversiones aumentan, pero esto no se logra del todo, o más bien, no siempre de manera directa, simplemente con publicidad tonta. A veces hay que jugar un poco, especialmente ahora, después del 6 de marzo, cuando Google cambió completamente a otro formato de segmentación. Es decir, pasó de First Party (!!!) a First Party Data (!!!). Así es, cambió, cambió por completo, para que lo entiendas, no fue solo algo puntual, como marcar una casilla nueva y ya está. No. En primer lugar, está el smart shopping, el rendimiento inicial, que no me gustaba nada. Solo en el smart shopping. Allí es donde ha aprendido a hacerlo. Toda esta funcionalidad se ha puesto en marcha. Apenas hemos empezado a vivir, a respirar, a ganar dinero, y aquí lo vuelve a procesar todo por completo. Por eso, todos estos periodos en los que se tambalea todo este rendimiento están relacionados precisamente con el hecho de que ahora está aprendiendo, sí, con su dinero, con mi dinero, con fuerzas, sangre, nervios y demás. De todos modos, en estos momentos se puede variar, pero para que no le digan a sus especialistas que, claro, hay que controlar los gastos. No es tan sencillo. Entonces hay que pasar a un formato de estrategia completamente diferente. Por supuesto, se llama gestión de crisis en estas campañas publicitarias, pero sigue estando presente. Es un poco más fácil con este proyecto, que ya existía en modo de consenso y es mucho más sencillo.

Recomendación sobre la transmisión de datos de seguimiento ampliados

Y otra de mis recomendaciones: no olvides configurar la transmisión de seguimiento ampliado: asegúrate de transmitir correos electrónicos y números de teléfono. Si tienes la posibilidad de transmitir códigos zip, que son índices, transmítelos también. Ni siquiera te imaginas lo útil que es transmitir códigos zip.

Conclusiones

Por eso me pareció importante hablar de este video, porque en al menos tres consultas vi campañas publicitarias de nuestros best sellers y allí se llamaban así. No son vacas lecheras, como en mi caso. Pero este no es el tipo de estrategia con la que debes empezar. No es precisamente la historia que te puede funcionar, porque es posible que simplemente hayas seleccionado los productos equivocados.