Si los últimos dos años me han enseñado algo, es a esperar lo inesperado… y lo impredecible. Aunque no tengo una bola de cristal, sí tengo algunas ideas sobre hacia dónde se dirige el PPC. Esto es lo que creo que importará en 2022.

Las Tres Verdades

Hay tres tendencias en curso que espero continúen dando forma a nuestra industria. Estas son las “tres verdades” de la publicidad PPC:

1. Las plataformas de anuncios seguirán automatizándose.
2. Los anunciantes tendrán menos acceso a los datos.
3. El control sobre la segmentación, las pujas y los mensajes seguirá disminuyendo.

Cambiaremos a Gestionar Objetivos en Lugar de Detalles

A medida que la automatización sigue mejorando, la necesidad de controles granulares disminuirá. En lugar de gestionar los detalles del PPC dentro de las plataformas de anuncios, nuestros roles cambiarán a gestionar objetivos de alto nivel en la periferia de estos sistemas. Menos gestión de términos de búsqueda, más gestión de cómo identificamos buenos leads y conversiones.

Incluso Facebook recientemente añadió “Conversiones de Leads” a su plataforma. Los anunciantes se están dando cuenta de que los leads no tienen sentido si no se convierten en clientes.

Repensaremos Supuestos Antiguos

En los buenos tiempos, si estabas vendiendo algo en internet, podías asumir que básicamente había un suministro ilimitado de lo que estabas vendiendo. Podías ir a toda máquina, ofreciendo grandes descuentos y promociones especiales, y perseguir agresivamente la expansión de campañas. Sabías que el factor limitante era cuántos compradores podías conseguir y no cuánto tenías en inventario. Las interrupciones de la cadena de suministro de 2021 cambiaron eso. Ya no puedes asumir suministros ilimitados. Eso significa que un comercializador moderno de PPC necesita ser más ágil que nunca.

Aquí hay otro supuesto que hemos tenido que desafiar. Solía ser que, para obtener más tráfico a un grupo de anuncios, tenías que añadir palabras clave o aumentar las pujas. Eso era cierto antes de los RSA, que ahora son el estándar y pronto reemplazarán a los ETA. En nuestro reciente estudio del formato de anuncio RSA, encontramos que pueden generar cuatro veces más impresiones que los ETA, simplemente porque el aprendizaje automático de Google puede aumentar la relevancia de un anuncio construyéndolo sobre la marcha, basado en la consulta y circunstancias del usuario.

Nuestra práctica recomendada de décadas de usar la métrica “conversiones por impresión” para encontrar el mejor anuncio en una prueba A/B se basaba en un supuesto que ya no es cierto. Para hacer pruebas A/B de anuncios correctamente, ahora también necesitas considerar que cada anuncio tiene un impacto único en las impresiones del grupo de anuncios y, por lo tanto, su capacidad para impulsar conversiones incrementales.

Aquí hay otro supuesto falso: cuanto mayor sea el ROAS, mejor. Eso nunca fue realmente cierto, pero los anunciantes finalmente están empezando a darse cuenta de esto y están comenzando a favorecer el POAS (beneficio sobre gasto en anuncios) en su lugar, ya que esta métrica refleja mejor los objetivos comerciales reales.

Tendremos que Seguir Enfrentando Nuevas Preguntas

Si estás vendiendo autos nuevos, te enfrentas a la pregunta: ¿realmente necesitas anunciarte? Puede que ya tengas un retraso de un año debido a las interrupciones de la cadena de suministro. ¿Por qué anunciarse solo para que la gente se inscriba en una lista de espera? ¿Es eso realmente necesario? ¿O es la oferta limitada tu oportunidad de restablecer la expectativa de que los autos se venderán por debajo del MSRP a una en la que ahora comandarán una prima sobre el MSRP y quieres redoblar los anuncios mientras los márgenes son altos?

Si vendes bicicletas de fitness, y los pedidos se cancelan en masa cuando la paciencia con los retrasos en el envío se agota, ¿permites que tus sistemas que ajustan los valores de los pedidos a Google continúen como antes? ¿Marcas estas conversiones como malas? ¿O la culpa realmente no fue del marketing encontrando compradores de baja calidad? La respuesta puede parecer obvia, pero lo que decidas tiene implicaciones sobre lo que la máquina aprende y, por lo tanto, hace a continuación, así que procede con cuidado.

Necesitaremos Confiar Más en los Datos de Primera Mano

Antes de que los anuncios se personalizaran, solo eran molestos. Los anuncios personalizados son mucho más útiles y relevantes. Que los anunciantes estén dispuestos a pagar una prima por anuncios mejor dirigidos es lo que ha estado impulsando el rápido desarrollo de la web en las últimas dos décadas.

El método más importante de personalización han sido las cookies de terceros, que permiten al sistema dibujar un cuadro demográfico y psicográfico mucho más detallado de cada usuario individual. Pero ahora las cookies de terceros se consideran invasiones de privacidad y están siendo eliminadas. ¿Qué sucede cuando las cookies de terceros desaparecen?

Si ya no podemos hacer parte de la personalización que hacía útil a internet, muchos sitios web van a perder ingresos considerables. Google hizo un estudio y concluyó que en ausencia de personalización, el 62 por ciento de los ingresos para los periódicos en línea desaparecería.

Ese es un problema real. Como suele ser el caso, un cambio importante tiene consecuencias no deseadas. La privacidad es un objetivo deseable que bien puede causar que la web en su conjunto disminuya en valor. Eso podría ser catastrófico. Pero es un problema solo si no hay un reemplazo para la tecnología de cookies de terceros. Para prevenir esto, se necesitan desarrollar nuevas formas para permitir que los anunciantes continúen subsidiando una web gratuita.

Varias iniciativas para proteger los datos de los usuarios, mientras aún permiten la publicidad basada en intereses y el remarketing sin cookies de terceros, están en desarrollo. La más prominente ha sido el ahora descontinuado FLoC de Google (Aprendizaje Federado de Cohortes).

Aunque no podemos predecir la solución exacta, es seguro que involucrará el aprendizaje automático, que extrae inferencias de masas de datos. Cuantos más datos se entrenen en un sistema de aprendizaje automático, más preciso será en la segmentación de audiencias y personalización.

Una posibilidad es que la segmentación de audiencias se base en dispositivos encuestados, no en usuarios individuales. Yo tiendo a usar mi laptop para negocios y mi iPhone para asuntos personales. Bajo el nuevo sistema, es posible que caiga en diferentes cohortes dependiendo de mi dispositivo y eso podría ser realmente útil para los anunciantes que podrían entonces dirigirse a cohortes de personas de trabajo o personales.

Todos nosotros como individuos tenemos muchas dimensiones, que hasta ahora han sido difíciles de dirigir para los anunciantes. Nuestros solucionadores de problemas técnicos pueden ser capaces de hacer una virtud de la necesidad de restaurar la personalización por otros medios.

El problema es tan urgente que podemos esperar que se desarrollen cualquier cantidad de soluciones en el próximo año. Como siempre, habrá una sacudida competitiva de los diversos enfoques, con uno o dos eventualmente emergiendo como los favoritos. Se nos aconseja estar atentos a esta tendencia en 2022. Aunque es un cliché, también es cierto que cada crisis trae nuevas oportunidades.

Y mientras esperamos ver cómo se desarrollan las cosas, los anunciantes deberían trabajar horas extras para aumentar los datos de primera mano que recopilan, para que puedan reducir su dependencia de los datos de Google, Amazon, Microsoft, Facebook y otras plataformas.

Feliz Año Nuevo

En un reciente PPC Town Hall, Chris Moreno de Google dijo: “Lo único que sabemos es que no sabemos nada”. Básicamente, 2022 va a estar tan lleno de sorpresas como los últimos dos años. Necesitamos estar listos para ser ágiles y capaces de responder a lo que pueda suceder.

¡Feliz Año Nuevo y buena suerte a todos nosotros!