El aprendizaje automático afecta a casi todos los elementos de la búsqueda paga y comprender cómo enseñar el algoritmo es crucial para el éxito de PPC.
Todas las plataformas publicitarias modernas ahora tienen en cuenta el aprendizaje automático en sus algoritmos. La gestión de campañas exitosas requiere una comprensión del aprendizaje automático en cada red publicitaria.
Esta pregunta Pregunte al PPC, de Chhote Lal en Nueva Delhi, es importante para los gerentes de cuentas y aquellos a quienes reportan:
“How does Google’s machine learning work in paid marketing?”
“¿Cómo funciona el aprendizaje automático de Google en el marketing de pago?”
En esta columna, aprenderá:
- ¿Qué es el aprendizaje automático?
- ¿Cómo influye el aprendizaje automático en las campañas de búsqueda de pago?
- Cómo optimizar para el aprendizaje automático de búsqueda de pago.
Dado que la pregunta se refería específicamente a la búsqueda, nos centraremos en los usos que priorizan la búsqueda.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Se enseñan algoritmos para procesar información a través del aprendizaje automático. Cuantos más datos tenga, más rápido aprenderá qué hacer con esa información.
Diferentes puntos de datos pueden tener diferentes pesos en el algoritmo.. Es importante comprender cómo se valoran los puntos de datos.
Los puntos de datos pueden ser completamente objetivos, subjetivos o un híbrido de interacción humana y aprendizaje algorítmico puro.
Saber lo que puede controlar es crucial para su éxito al asociarse con el aprendizaje automático de la red publicitaria.
El otro factor crítico es el período de aprendizaje (y que el algoritmo tenga suficiente tiempo para procesar los puntos de datos).
¿Cómo influye el aprendizaje automático en las campañas de búsqueda de pago?
El aprendizaje automático afecta a casi todas las búsquedas pagas. Cualquier cambio importante puede influir en cómo el algoritmo procesa su campaña.
Estos cambios incluyen:
- Licitaciones y presupuestos: Cambios drásticos en los presupuestos o cambios en las estrategias de licitación.
- Audiencias: Cambio de objetivos o exclusión de objetivos.
- Creatividad: cambiar o agregar una creatividad crea una nueva versión del anuncio que no tendrá acceso a las estadísticas del anuncio anterior.
- Estado de la campaña: pausar las campañas restablece el período de aprendizaje.
Es importante tener en cuenta que las campañas manuales no se ven tan afectadas por estos cambios; sin embargo, cada vez es más difícil ejecutar campañas puramente manuales.
Ejecutar una campaña manual significa excluirse de las más de 60 señales que las redes publicitarias aprovechan en sus ofertas inteligentes.
Estas señales se utilizan para ajustar las ofertas de acuerdo con la estrategia de oferta elegida y el presupuesto dado.
Además, si bien aún no se sabe si los anuncios de texto expandido (ETA) o los anuncios de búsqueda receptiva (RSA) funcionan mejor, los RSA tienden a obtener una mayor participación de impresiones.
El aprendizaje automático no siempre es una opción activa. La coincidencia de palabras clave y el etiquetado de audiencia se realizan en segundo plano y se basan en datos históricos.
Las audiencias nativas (en el mercado, afines, etc.) se basan en el aprendizaje del algoritmo de que es probable que las personas que completan una acción completen otra acción/tengan otras características vinculadas.
Cuando le pide a la plataforma publicitaria que encuentre audiencias «similares» a una lista cargada o a los visitantes del sitio web, está utilizando la audiencia inicial para ayudar a la plataforma publicitaria a comprender qué prospectos le parecen valiosos y cuáles no.
La coincidencia de palabras clave y las variantes cercanas están influenciadas por la probabilidad de obtener resultados rentables, así como por el comportamiento del usuario en tiempo real.
Los algoritmos ahora son lo suficientemente inteligentes para saber si un usuario es bilingüe y permitirán que su otro idioma active anuncios.
Cómo optimizar para el aprendizaje automático de búsqueda de pago
Es mucho más fácil optimizar cuando uno tiene empatía por el aprendizaje automático de la búsqueda paga.
La mecánica más importante es respetar los períodos de aprendizaje y evitar reinicios accidentales.
Si necesita escalar una campaña, por ejemplo, asegúrese de presupuestar en dos semanas entre cada aumento importante del presupuesto.
Si necesita que su campaña disminuya (o se detenga), reduzca el presupuesto en lugar de pausar para no restablecer el período de aprendizaje.
Las audiencias y las palabras clave negativas pueden ayudar a los algoritmos de las plataformas publicitarias a comprender con qué ideas y comportamientos ajustar el presupuesto (y cuáles evitar).
Esta es la forma más poderosa de influir en el aprendizaje automático y debería ser parte de todas las cuentas de búsqueda paga.
Las conversiones y los valores de conversión son herramientas de aprendizaje automático infrautilizadas. Son la forma más fácil de comunicarse con el algoritmo de búsqueda paga y le permiten ver el comportamiento del usuario sin pedirle al canal de anuncios que valore la acción.
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El aprendizaje automático afecta a casi todos los elementos de la búsqueda paga y comprender cómo enseñar el algoritmo es crucial para el éxito de PPC.
Más recursos:
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Imagen destacada: Paulo Bobita/SearchEngineJournal
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