Google Ads elimina el ECPC y ofrece soluciones más avanzadas para las campañas de Shopping

Si estabas utilizando el coste por clic mejorado (ECPC) para tus campañas de Shopping en Google Ads, debes saber que Google ha anunciado que esta opción se descontinuará en octubre de 2023. ECPC era una forma de optimizar tus pujas para conversiones, pero ya no es la mejor opción disponible.

Google Ads ahora ofrece soluciones más avanzadas. Un ejemplo son los experimentos de objetivo de ROAS, y también tienes disponibles las campañas Performance Max, que son estrategias de puja completamente automatizadas que utilizan aprendizaje automático para ajustar tus pujas en tiempo real. Estas soluciones pueden ayudarte a maximizar tu retorno de la inversión publicitaria (ROAS) y llegar a más clientes en toda la red de Google.

Y, por supuesto, si quieres calcular el objetivo de ROAS adecuado para tus campañas de Google Ads, debes conocer estas métricas empresariales:

Valor medio del pedido: cantidad media que los clientes gastan contigo cuando compran algo

Valor del ciclo de vida del cliente: esta métrica se centra en compras repetidas

Coste de los bienes vendidos: Cuánto nos cuesta directamente entregar ese producto o servicio (valor medio del pedido)

Tarifas de transacción: Si estás cobrando a personas en países extranjeros o estás cobrando en diferentes divisas y tienen que ser convertidas

Costes de envío: Depende de si estás vendiendo a nivel internacional, nacional o si tienes un negocio basado en servicios

Impuesto sobre ventas, aranceles de importación, aranceles de exportación: Depende de nuevo si vendes internacionalmente o no

Tasa media de reembolsos: % de tasa de reembolso durante el período de valor medio del pedido, convertido en número

Cantidad de equilibrio: La ganancia que queda después de contar todos los costes es la cantidad que podemos gastar en costes publicitarios para adquirir un cliente sin pérdida ni ganancia.

Una vez que tienes tu número de margen de beneficio, necesitas determinar cuántas veces debe multiplicarse ese número para alcanzar un beneficio del 100%. Esa es tu meta porcentual de ROAS.

Por ejemplo, si tu margen de beneficio es del 20%, entonces necesitas multiplicarlo por 5 para obtener el 100%. Eso significaría que tu objetivo de ROAS es del 500% o 5€ en ingresos por cada 1€ gastado en publicidad.

YouTube prueba una ventana emergente que obliga a ver anuncios o suscribirse a Premium

YouTube está probando una forma de impedir que los usuarios vean vídeos sin anuncios. Se trata de una ventana emergente que interrumpe el vídeo y muestra un temporizador que indica cuándo se reproducirá el próximo anuncio. Los usuarios tendrían que aceptar los anuncios en YouTube o suscribirse a YouTube Premium para poder eliminar la ventana emergente.

YouTube parece tener 2 motivos principales para hacer esto. Uno es convencer a estos usuarios de que se pasen al servicio Premium, que ofrece más beneficios además de quitar los anuncios. El otro es garantizar que los creadores de contenido reciban una compensación por su trabajo y que los publicistas tengan mayor alcance.

Los publicistas deberán de tener un mayor cuidado con no saturar demasiado a los usuarios, ya que pueden sentirse molestos por los anuncios constantes y puede afectar a su experiencia de usuario, y terminar afectando al rendimiento de las campañas.

Algunos usuarios podrían buscar otras formas de ver vídeos de YouTube sin anuncios, como extensiones para descargarlos, pero YouTube dice que también está combatiendo estas prácticas. Por otro lado, pienso que esta práctica no sería una gran preocupación para publicistas y creadores, puesto que descargar los vídeos parece ser más tedioso que simplemente ver el vídeo con anuncios.

Redefiniendo la Atribución: Estrategias para Datos de Baja Calidad

Voy a compartir uno de los métodos que he usado para hacer una buena atribución de los datos de ventas, leads, etc. cuando los datos no son muy fiables o tienen una calidad cuestionable.

El método consiste en lo siguiente: primero, clasifico los canales de más fiable a menos fiable, según el historial de la calidad ofrecida en los datos de cada canal, o el criterio que se considere más adecuado. Luego, asigno los resultados a cada canal en el orden establecido, empezando por los canales más fiables, hasta llegar al último canal y asignar el resto de resultados que no se han podido atribuir a los canales anteriores.

Este método me ha funcionado bastante bien cuando tengo una base de datos interna en la web que me indica el número total de ventas, leads o el KPI que necesite medir. El escenario ideal siempre será intentar obtener la mayor precisión posible en los datos que obtenemos de las herramientas, pero hay casos en los que no es posible.

La principal limitación de este método es que no considera la posibilidad de que múltiples canales puedan haber contribuido a una única conversión.