Una de las claves de una campaña exitosa es el hecho de que los anuncios aparezcan en el momento justo y lleguen al destinatario indicado con un mensaje relevante. En esta columna de opinión, Leandro Antonelli, Head of Agencies de Google Argentina, nos explica cómo agencias y marcas pueden beneficiarse de las tecnologías más avanzadas de Machine Learning al desarrollar sus campañas.
Durante los últimos años, la publicidad ha evolucionado de múltiples maneras pero su objetivo sigue siendo el mismo: llegar a la persona correcta, con el mensaje correcto, en el momento adecuado. Hoy gracias a tecnologías como Machine Learning (ML) o aprendizaje automático se puede cumplir este objetivo de la forma más eficiente, logrando un mejor rendimiento y ahorrando tiempo.
Automatización y simplificación son dos conceptos que ya están presentes en distintas soluciones de Google y forman parte de las buenas prácticas recomendadas para potenciar el rendimiento de las campañas de marketing digital. Desde cómo el algoritmo identifica y aprende para optimizar y mostrar el contenido correcto al cliente correcto, hasta la posibilidad de comunicar múltiples piezas creativas a diferentes audiencias en distintos canales, la tecnología de ML hace más eficientes las inversiones en publicidad.
El cambio que introduce el nuevo método de simplificación de campañas en el buscador es que ahora ya no es necesario crear estructuras con grupos de anuncios granulares cuando una cuenta con objetivos de performance (como conversiones) adopta todas las soluciones de Google basadas en Machine Learning. Este método creado en Japón ya se aplica en Europa, Oriente Medio y África, y Argentina es el primer país de la región donde lo estamos aplicando con excelentes resultados y con planes de expandirlo al resto de Latinoamérica.
La regla más radical de este método sugiere que no haya más de un Grupo de Anuncios por Landing Page. Otros pilares del método se basan en maximizar la cantidad de impresiones a nivel de Grupo de Anuncios, unificar campañas con objetivo similar para tener volumen de conversiones y aprovechar las ventajas de la concordancia amplia. Todos los pilares deben acompañarse por una optimización que incluya todas las soluciones de Google basadas en Machine Learning.
A fines de 2020 en Argentina realizamos el primer piloto de la región junto a nuestro socio estratégico Havas para la marca Easy. Con más de 23 categorías diferentes de productos y más de 25.000 productos publicados en su sitio de ecommerce, Easy necesitaba una estructura de cuenta que permitiera maximizar la eficiencia de los algoritmos. A través del método de simplificación que aplicamos analizando los resultados de un nuevo script, la campaña “Herramientas” logró un crecimiento de más del 100% de la cobertura y de más del 50% en las conversiones y transacciones, optimizando los costos a la vez que generando data para continuar mejorando los algoritmos.
Este es tan solo un ejemplo de lo que se puede lograr con el nuevo método de simplificación de campañas en el buscador y representa una gran oportunidad para que las agencias puedan liderar el camino hacia la automatización de más tareas. Desde Google queremos contribuir a generar más capacidades en las agencias para que puedan continuar impulsando la transformación en el ecosistema local.