¿Cómo funciona el aprendizaje automático en el marketing de búsqueda de pago?


Todas las plataformas publicitarias modernas ahora incluyen el aprendizaje automático en sus algoritmos. La gestión de campañas exitosas requiere una comprensión del aprendizaje automático en cada red publicitaria.

Esta pregunta Ask the PPC, de Chhote Lal en Nueva Delhi, es importante para los administradores de cuentas y para aquellos a quienes dependen:

«¿Cómo funciona el aprendizaje automático de Google en el marketing pago?»

En esta columna, aprenderá:

  • ¿Qué es el aprendizaje automático?
  • ¿Cómo influye el aprendizaje automático en las campañas de búsqueda pagas?
  • Cómo optimizar para el aprendizaje automático de búsqueda pagada.

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Dado que la pregunta se refería específicamente a la búsqueda, nos centraremos en los usos de búsqueda primero.

¿Qué es el aprendizaje automático?

A los algoritmos se les enseña a procesar información a través de 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 a medida que se asocia con el aprendizaje automático de redes publicitarias.

El otro factor crítico es el período de aprendizaje (y que el algoritmo tenga suficiente tiempo para procesar los puntos de datos).

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¿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 oferta.
  • Audiencias: Cambiar objetivos o excluir objetivos.
  • Creativo: Al cambiar o agregar una creatividad, se crea una nueva versión del anuncio que no tendrá entrada a las estadísticas del anuncio anterior.
  • Estado de la campaña: Pausar 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, es cada vez más arduo ejecutar campañas puramente manuales.

Ejecutar una campaña manual significa excluirse de las más de 60 señales que aprovechan las redes publicitarias en sus pujas inteligentes.

Estas señales se utilizan para ajustar las ofertas de acuerdo con la estrategia de oferta elegida y el presupuesto dado.

Además, aunque aún no se conoce el veredicto sobre si los anuncios de texto expandidos (ETA) o los anuncios de búsqueda receptivos (RSA) funcionan mejor, los RSA tienden a obtener un mayor porcentaje de impresiones.

El aprendizaje automático no siempre es una opción activa. La concordancia de palabras clave y el etiquetado de la audiencia se realizan en segundo plano y se basan en datos históricos.

Nativo audiencias (en el mercado, afinidad, etc.) se basan en el algoritmo que aprende que es probable que las personas que completen una obra completen otra acción o tengan otros rasgos vinculados.

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Cuando le pide a la plataforma publicitaria que busque audiencias «similares» a los visitantes de una lista / sitio web cargados, está utilizando la audiencia inicial para ayudar a la plataforma publicitaria a comprender qué prospectos considera valiosos y cuáles no.

La coincidencia de palabras clave y las variantes cercanas están influenciadas por la probabilidad de resultados rentables, así como por el comportamiento del usuario en tiempo real.

Los algoritmos ahora son lo suficientemente inteligentes como para saber si un usuario es bilingüe y permitirán que su otro idioma active anuncios.

Confirmación de la decisión sobre la coincidencia de idiomas mutli.Captura de pantalla de Twitter.com, septiembre de 2021

Cómo optimizar para el aprendizaje automático de búsqueda de pago

Es mucho más fácil de optimizar cuando uno siente empatía por el aprendizaje automático de la búsqueda pagada.

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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 de presupuesto.

Si necesita que su campaña se ralentice (o se detenga), reduzca el presupuesto en lugar de pausar para no restablecer el período de aprendizaje.

Palabras clave negativas y las audiencias pueden ayudar a los algoritmos de la plataforma publicitaria a comprender qué ideas y comportamientos deben ajustarse al presupuesto (y cuáles evitar).

Esta es la forma más poderosa de influir en el aprendizaje automático y debería formar parte de todas las cuentas de búsqueda de pago.

Conversiones y los valores de conversión son herramientas de aprendizaje automático infrautilizadas. Son la forma más fácil de relacionarse con el algoritmo de búsqueda de pago y le permiten ver el comportamiento del usuario sin pedirle al canal publicitario que valore la acción.

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Para llevar

El aprendizaje automático afecta a casi todos los elementos de la búsqueda pagada y comprender cómo enseñar el algoritmo es crucial para el éxito de PPC.

Más recursos:


¿Tiene alguna pregunta sobre PPC? Enviar a través de esta forma o envíame un tweet a @navahf con el hashtag #AskPPC. ¡Te veo el siguiente mes!


Imagen destacada: Paulo Bobita / SearchEngineJournal

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