Iniciar sesión con Google La puja automática de Google Ads es una solución de nivel empresarial que permite a los anunciantes definir pujas automáticamente en función de sus objetivos de rendimiento. Smart Bidding es un conjunto de estrategias de puja automática que utilizan el aprendizaje automático para obtener más conversiones o mejorar el valor de conversión. Smart Bidding define pujas precisas en cada subasta para ayudarte a conseguir un mayor volumen de conversiones o un mayor valor de conversión con una rentabilidad igual o superior a la de los objetivos de rendimiento actuales. Ofrece tres funciones principales:
- Puja en el momento de la subasta
- Aprendizaje adaptable a nivel de consulta
- Señales de usuarios detalladas y análisis de combinaciones de señales
Detengámonos un momento para verlas con más detalle.
Más del 80 % de los anunciantes de Google utilizan la puja automática.
Puja en el momento de la subasta
En el caso de las estrategias de puja por valor y por conversiones, Smart Bidding ofrece funciones de optimización en el momento de la subasta que definen las pujas cada vez que se produce una subasta, en lugar de solo algunas veces al día. Este sistema ofrece a los anunciantes una optimización más precisa de la puja y permite adaptar las pujas al contexto específico de la búsqueda de cada usuario. En lugar de ajustar las pujas únicamente según el rendimiento global de los usuarios, los algoritmos de puja de Google Ads también evalúan las señales contextuales relevantes que están presentes en el momento de la subasta, como la hora del día y la creatividad del anuncio concreto, así como el dispositivo, la ubicación, el navegador y el sistema operativo del usuario.
Identificar las oportunidades de conversión de cada subasta contribuye a diferenciar las pujas y a optimizar con un mayor grado de precisión. Tomemos como ejemplo el caso de un anunciante de servicios financieros. Puede que los usuarios de iOS sean más propensos a abrir una cuenta corriente, o que los usuarios de smartphones que viven en ciudades con un mayor número de sucursales sean más propensos a hacer sus gestiones en las oficinas de la entidad. Con la puja en el momento de la subasta, Google Ads puede detectar la presencia de señales como estas para predecir con mayor precisión el valor o la tasa de conversión y definir una puja más fundamentada con cada consulta de búsqueda que se produce.
La puja en el momento de la subasta ofrece aún más frecuencia y precisión de puja
Puja manual: puedes asignar manualmente una puja a cada palabra clave si cambias las pujas en la interfaz de usuario de Google Ads con la API o mediante criterios de rendimiento basados en reglas (por ejemplo, cuando la cuota de impresiones caiga por debajo del X %, aumentar las pujas en un Y %). Por motivos de tiempo, los anunciantes suelen optimizar las pujas de un solo subconjunto de palabras clave en cada ronda de optimización (por ejemplo, las palabras clave que ofrecen mejores resultados o las que pertenecen a una categoría de producto concreta).
Sin embargo, hoy en día disponemos de un volumen de datos en constante crecimiento, lo que hace que fijar pujas manuales en función del contexto único de cada usuario sea una tarea muy compleja. Con la puja en el momento de la subasta, se utilizan las señales contextuales para definir pujas únicas en cada subasta.
Puja en el momento de la subasta de Google Ads: Smart Bidding usa algoritmos de aprendizaje automático para optimizar las pujas en cada subasta. Esta es la opción más precisa y eficaz de definir tus pujas.
Nota
Nota
Aprendizaje adaptable a nivel de consulta
Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en datos de conversión sólidos para crear algoritmos de puja precisos capaces de predecir el rendimiento en los diferentes niveles de puja. Aunque los términos de gran volumen suelen proporcionar una gran cantidad de datos de conversión para los modelos, también debe tenerse en consideración que las cuentas suelen tener algunas palabras clave nuevas o con poco volumen, lo que se traduce en un historial de rendimiento escueto. En el caso de estas palabras clave con un volumen bajo, las soluciones de puja se basan en modelos de aprendizaje automático para calcular las pujas que ofrecerán las mejores tasas de conversión en ese momento.
Por ejemplo, puede que las soluciones de puja prueben distintos niveles de puja para crear el modelo con el que estimar la tasa de conversión de una palabra clave concreta. Esto puede afectar negativamente al rendimiento hasta que la palabra clave acumula los datos suficientes, lo que puede ser un proceso largo en función del volumen de búsquedas. Otro proceso habitual para modelizar la tasa de conversión de palabras clave con poco volumen consiste en “tomar prestados” los datos de la misma palabra clave en distintos tipos de concordancia o del rendimiento de un grupo de anuncios y una campaña de nivel superior.
Smart Bidding amplía este método y lo mejora con datos a nivel de consulta en toda la cuenta. Si utilizas el seguimiento de conversiones multicuenta, el sistema también puede usar los datos a nivel de consulta de tu cuenta de administrador. De esta manera, los algoritmos de puja disponen de muchos más datos para tomar decisiones y se reducen las fluctuaciones del rendimiento cuando hay pocos datos de conversión a nivel de palabra clave.
Por qué el aprendizaje a nivel de consulta mejora las pujas
Supongamos que añades nuevas palabras clave o que mueves palabras clave a otro grupo de anuncios. Los algoritmos de puja de Google Ads no tendrían que volver a aprender el rendimiento desde cero. Como aprenden a nivel de consulta en lugar de a nivel de palabra clave, si una consulta de búsqueda ya ha coincidido con otras partes de tus campañas, los algoritmos solo tienen que aplicar lo que han aprendido sobre tu cuenta para tomar decisiones de puja más fundamentadas.
Señales de usuarios detalladas y análisis de combinaciones de señales
Cada consulta de búsqueda es diferente, y sus pujas deben reflejar las señales contextuales únicas presentes en el momento de la subasta. Para determinar las pujas óptimas, es necesario tener en cuenta señales como la hora del día, la presencia en una lista de remarketing o el dispositivo y la ubicación de un usuario. Para evaluar estas señales en cada subasta, Smart Bidding tiene en cuenta señales adicionales (como el sistema operativo de los usuarios, el navegador web, la configuración de idioma y muchas más) para optimizar las pujas en función de las diferencias de rendimiento que generan los distintos usuarios y plataformas. Este contexto adicional permite a Smart Bidding predecir de forma más precisa la probabilidad de completar una conversión de cada subasta y fijar la puja óptima. En la siguiente lista se resumen muchas de las señales predictivas más importantes que tiene en cuenta Smart Bidding al optimizar las pujas.
| Señales contextuales | Descripción | Ejemplo |
| Dispositivo | El sistema puede optimizar las pujas en función de si la consulta procede de un ordenador, un tablet o un móvil. |
Anunciante: concesionario de coches Las pujas tienen en cuenta si las búsquedas de “concesionarios de coches” se realizan desde un ordenador o un smartphone. |
| Ubicación | El sistema puede optimizar las pujas en función de la ubicación específica en la que se encuentre el usuario (hasta el nivel de ciudad) o que se use en la consulta de búsqueda, incluso si su ubicación está configurada en un nivel superior. |
Anunciante: entidad bancaria Aunque la ubicación se haya definido en el estado de Nueva York, las pujas se tendrán en cuenta si la búsqueda de “nueva cuenta corriente” procede de diferentes ciudades del estado (por ejemplo, Manhattan y Long Island, donde la cobertura de la sucursal puede variar). |
| Hora del día o día de la semana | El sistema puede optimizar las pujas en función de la hora del día y el día de la semana de la zona horaria del usuario. |
Anunciante: cafetería Las pujas tienen en cuenta si un usuario hace una búsqueda un lunes antes del trabajo (a las 7:00) o a la hora de comer (a las 12:00). |
| Audiencias basadas en listas (RLSA, segmentación por lista de clientes y audiencias similares) | El sistema tiene en cuenta las listas de remarketing de los anuncios de búsqueda |
Anunciante: tienda online Las pujas tienen en cuenta si un usuario ha consultado un producto durante una visita anterior al sitio web, si está en una lista del programa de fidelización que has subido o si tiene un perfil similar al de tus clientes. También tienen en cuenta cuándo fue la última vez que el usuario visitó el sitio. |
| Consulta real | El sistema puede optimizar las pujas en función del texto de la consulta que haya activado un anuncio y no solo por la coincidencia con palabras clave. |
Anunciante: zapatería Las pujas tienen en cuenta si la consulta de un usuario es “botas de cuero” o “reparaciones de botas”, aunque ambas consultas concuerden con la palabra clave “botas”. |
| Creatividad de anuncio | Cuando tienes varias creatividades de anuncio aptas para publicarse en una consulta de búsqueda determinada, el sistema puede optimizar la puja en función de qué creatividad se mostrará y, por ejemplo, si apunta a una aplicación móvil. |
Anunciante: empresa de viajes online Las pujas tienen en cuenta si la creatividad del anuncio que se muestra es “últimas ofertas” o “escapadas populares”, o si apunta al sitio web móvil o a la aplicación móvil, en función de qué variación tiene una mayor probabilidad de generar conversiones. |
| Idioma de interfaz | El sistema puede optimizar las pujas en función de las preferencias de idioma del usuario |
Anunciante: sitio web para aprender inglés En el caso de la consulta “aprender un nuevo idioma”, las pujas tienen en cuenta si un anuncio se muestra a un usuario cuyo ajuste de idioma en Google sea el inglés o el español. |
| Navegador | El sistema puede optimizar las pujas en función del navegador del que proceda la consulta. |
Anunciante: empresa de software Las pujas tienen en cuenta si un usuario busca “software para mac” desde Safari o Chrome. |
| Sistema operativo (SO) | El sistema puede optimizar las pujas en función del sistema operativo del que proceda la consulta |
Anunciante: vendedor de accesorios de telefonía Las pujas tienen en cuenta si un usuario busca “funda del teléfono” desde un dispositivo Android o iOS. |
| Partner de la Red de Búsqueda | El sistema puede optimizar las pujas en función del partner de búsqueda en el que se muestre el anuncio. |
Anunciante: marca de productos de gran consumo Se fijan pujas distintas si la consulta proviene de búsquedas más relevantes hechas en un sitio de comercio electrónico, en lugar de un sitio de noticias. |
| Valoraciones y reseñas de aplicaciones móviles | El sistema puede optimizar las pujas en función de las valoraciones de los usuarios y del número de reseñas |
Anunciante: empresa de videojuegos Diferentes pujas basadas en la valoración y el número de reseñas que tenga tu aplicación |
Los ajustes de puja manuales orientados a señales concretas, como el dispositivo y la ubicación, son un primer paso muy eficaz para definir pujas más precisas. No obstante, Smart Bidding va más allá del análisis de señales tradicional. El contexto de búsqueda no lo define una única señal, y Smart Bidding puede identificar las interacciones entre miles de millones de combinaciones de señales que pueden influir en las tasas de conversión y ajustar las pujas en consecuencia.
Evaluar señales individualmente o analizar efectos de varias señales
Los ajustes de puja por señales como el dispositivo, la ubicación y la hora del día tienen en cuenta los datos de rendimiento en conjunto. Por ejemplo, puede que una solución de puja evalúe la tasa de conversión móvil de los usuarios en comparación con la tasa de conversión general en ordenadores y tablets, y definir el ajuste de puja por móviles en consecuencia.
Aunque este método de agregar datos y evaluar los promedios de rendimiento ayuda a evitar hacer ajustes de puja con datos insuficientes, también puede ignorar oportunidades de conversión implícitas entre subastas concretas. Por ejemplo, una entidad crediticia podría determinar que sus tasas de conversión móvil son un 20 % más bajas que las tasas de conversión en ordenadores y tablets, y, por tanto, definiría un ajuste de la puja por móviles del -20 %. Sin embargo, este dato no se aplica a las horas del día en las que la tasa de conversión móvil de la empresa es buena (por ejemplo, por la mañana), en las que los usuarios están buscando opciones de préstamo con su teléfono antes de trabajar.
Además, cuando se empiezan a aplicar ajustes de puja adicionales (por ejemplo, por ubicación), calcularlos de forma individual y después multiplicarlos entre sí no tiene en consideración los efectos de la interacción entre estas señales. Incluso puede generar pujas demasiado altas si se combinan varios aumentos de puja grandes con una puja base por palabra clave que ya es alta de por sí.
Smart Bidding evalúa cómo interactúan las señales entre sí para identificar correlaciones significativas que influyan en las tasas de conversión. El sistema determina qué combinaciones de señales permiten predecir mejor los resultados en cuanto a conversiones y añade esas combinaciones a los algoritmos de puja para calcular las pujas de manera más informada, teniendo en cuenta cómo funcionan juntas determinadas señales.
| Señales disponibles con ajustes de puja | Ejemplo de señales exclusivas de Smart Bidding |
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Smart Bidding utiliza combinaciones de dos o más señales. Por ejemplo, puede tener en cuenta la ubicación, el sistema operativo y el idioma antes de fijar una puja en el momento de la subasta.
