Durante el último tiempo, hemos podido observar un gran avance en el campo de la inteligencia artificial, y las campañas de pago por clic no han sido ajenas a este nuevo paradigma, recurriendo a ella como una importante herramienta para la optimización campañas en Google Ads.

Esto, que a simple vista parecería implicar que las posibilidades de agregar valor por parte de un encargado de publicidad humano han disminuido, no implica que se pueda prescindir por completo de personas para optimizar campaña Google Ads.

A continuación, un listado de tres aspectos donde la automatización por sí sola no puede lograr el mejor resultado posible:

Utilización de datos comerciales para gestionar ofertas

La gestión de ofertas consiste en una labor repetitiva a la hora del manejo de campañas de pago por click, que implica una tarea de ejecución continua luego del diseño de un modelo publicitario, pudiendo incluir la descarga de datos para ser puestos en el formato correcto para luego volver a correr según las fórmulas que se determinen para generar una nueva oferta.

En un primer momento, esto suena como una tarea perfecta para la inteligencia artificial, capaz de optimizar una campaña en este campo. Así, tanto Google como Bing ofrecen opciones automáticas de administración de ofertas. Si bien estas soluciones realizan un trabajo correcto, no se debe dejar de considerar tanto sus ventajas como desventajas. Entre las ventajas, se encuentra:

• Uso gratuito.
• Se basan en algoritmos propios de calidad.
• Acceso a diversas señales de subasta que los publicistas no pueden reconocer, como por ejemplo las búsquedas anteriores del usuario.
• En base a las señales anteriores, pueden establecer ofertas en tiempo real

Entre las desventajas de estos sistemas, hay que considerar:

• No pueden reconocer el contexto en el cual se dio el rendimiento medido en forma de conversiones (por ejemplo, si el rendimiento fue menor debido a problemas internos de los servidores).
• Les resulta imposible entender los diversos factores que impactan la industria.

Por ello, la mejor solución es una combinación del factor automático y el humano, fusionando los algoritmos de las opciones automatizadas con los datos del negocio, debiendo calcular costo por click basándose en información interna, para luego incorporar esta información de manera que Google o Bing puedan ajustar la oferta hacia arriba o abajo basándose en los datos de cada subasta.

Incorporación de palabras clave que potencien la oferta

Si bien las palabras clave pueden generarse de forma automática, existe siempre la opción de incorporar algunas que puedan tener un impacto negativo sobre la oferta, lo que no siempre significa una rentabilidad en las estrategias de optimizar una campaña en Google Ads.

Por contraintuitivo que parezca lo dicho anteriormente, existe un método que recurre justamente al uso de palabras clave negativas para atraer más tráfico al objetivo deseado, que recibe el nombre de «query sculpting». Deben ser escogidas con cuidado, existiendo programas como Optmyzr que ayudan a encontrar aquellas palabras cuyo rendimiento no está funcionando de la forma esperada, para ser modificadas por su contraparte negativa. Es de notar que, para una correcta aplicación de esta técnica, es requerida la puesta en marcha de tres campañas de forma paralela, en las que las palabras claves negativas deben ser incorporadas de forma proactiva, para así lograr la optimización campañas en Google Ads.

Creación de mejores pruebas de publicidades

Los avances en el aprendizaje de la máquina, relacionados con la inteligencia artificial, han reducido la necesidad de eliminar manualmente publicidades que estén rindiendo por debajo de lo esperado. Existe incluso la premisa de que la peor publicidad de un grupo puede estar funcionando con un determinado subgrupo de usuarios, de manera que su eliminación pueda no ser conveniente.

Sin embargo es preciso tener opciones que permitan eliminar una publicidad reemplazándola por otra en los casos donde esto se vea necesario, como aquellos en los cuales las publicidades han perdido una fracción importante de impresiones y su ratio de clicks se ha reducido a un mínimo que puede incluso significar la ausencia total de ellos.

El aprendizaje de la máquina en este campo ayuda a determinar ganadores y perdedores, pero los resultados concluyentes de las pruebas siguen necesitando la adopción de la percepción humana para priorizar las hipótesis más convenientes a ser probadas, constituyéndose en una de las principales formas de optimizar una campaña en Google Ads.