Google Ads realizó dos grandes anuncios recientemente, incluyendo una actualización sobre cómo las palabras clave coinciden con las consultas y un cambio en el modelo de atribución predeterminado. Esto es lo que los anunciantes deben saber sobre estas actualizaciones.

Las reglas de priorización de palabras clave están cambiando

Desglosemos el último anuncio de Google sobre los tipos de concordancia de palabras clave y veamos qué dice:

Con BERT, el preentrenamiento de Google para el procesamiento del lenguaje natural, volviéndose más avanzado, comprender la intención de búsqueda ahora es más fácil. Incluso la concordancia amplia ahora puede ayudarte a encontrar tráfico relevante con menos palabras clave.

Google respaldó esto con el ejemplo, “una consulta muy específica como ‘1995 5 speed transmission seal input shaft’ ahora puede coincidir con la palabra clave de concordancia amplia ‘autopartes’ porque podemos decir que están relacionadas, aunque ninguna de las palabras en la consulta y en la palabra clave realmente coincida.”

Una palabra clave de concordancia de frase o de concordancia amplia idéntica a una consulta ahora será preferida, siempre que sea apta para coincidir.

Google ha ampliado lo que hizo con la concordancia exacta a principios de este año a la concordancia amplia y de frase. Aquí está el ejemplo de Google para explicarlo: “supongamos que alguien busca ’entrega de sushi cerca de mí’, y tienes las palabras clave de concordancia amplia ‘entrega de sushi’ y ‘entrega de sushi cerca de mí’. Antes de esta actualización, ambas palabras clave serían aptas para publicarse. Ahora, se prefiere la palabra clave ‘entrega de sushi cerca de mí’ porque es idéntica al término de búsqueda.”

Pero tranquilidad. Google continúa diciendo “que si tienes una palabra clave de concordancia exacta apta que sea idéntica a la consulta, seguirá siendo preferida sobre la palabra clave de concordancia de frase y de concordancia amplia.”

La relevancia y el Ad Rank serán los factores decisivos cuando una búsqueda no sea idéntica a ninguna de tus palabras clave.

Además del Ad Rank, Google ahora considerará señales de relevancia al determinar qué palabra clave se seleccionará. Al explicar cuáles son estas señales de relevancia, Google dijo, “La relevancia se determina observando el significado del término de búsqueda, el significado de todas las palabras clave en el grupo de anuncios y las páginas de destino dentro del grupo de anuncios.” Los diferentes escenarios se desglosaron en la siguiente tabla.

Como ocurre con la mayoría de los anuncios importantes de Google, este también fue recibido con respuestas mixtas por parte de la industria de PPC.

Julie Bacchini escribió: “Entonces, ¿qué exactamente han estado haciendo hasta ahora? En serio. ¿Fue una tontería como anunciante pensar que eso era lo que siempre habían hecho?" Lee sus reflexiones sobre este cambio en su blog.

Otros, como Amy Bishop y Greg Finn, sostuvieron que sigue habiendo valor en mantener múltiples tipos de concordancia para la misma palabra clave a pesar del impulso de Google para que los anunciantes cambien a una combinación de pujas inteligentes + concordancia amplia.

La atribución basada en datos es ahora el modelo de atribución predeterminado

En un alejamiento de la atribución de último clic, Google anunció que la atribución basada en datos (DDA) será el modelo de atribución predeterminado para todas las nuevas acciones de conversión, a partir de octubre de 2021.

Google reconoció que el modelo de atribución de último clic no satisface las necesidades de los anunciantes porque ignora todas las búsquedas excepto la final antes de que un usuario convierta. Hasta ahora, a los anunciantes sin suficiente volumen de conversiones para calificar para la atribución basada en datos se les aconsejaba cambiar a un modelo basado en la posición o de decaimiento temporal.

Google abordó los requisitos mínimos de datos para usar DDA y dijo, “estamos eliminando los requisitos de datos y agregando compatibilidad para tipos adicionales de conversiones. Con estas mejoras, también estamos convirtiendo la atribución basada en datos en el modelo de atribución predeterminado para todas las nuevas acciones de conversión en Google Ads.”

¿En qué es mejor la atribución basada en datos?

Tomemos el ejemplo de una usuaria que busca zapatillas para correr. Esta usuaria realiza varias búsquedas diferentes antes de convertir. Podría comenzar con búsquedas de ‘zapatillas’ o ‘zapatillas para correr’, y después de descubrir la línea de zapatillas para correr de Adidas, hacer otra búsqueda de un modelo específico en su color y talla favoritos, y comprar los zapatos.

El problema de la atribución de último clic es que le da todo el crédito al último clic. Va a ignorar el hecho de que la usuaria interactuó con varios de tus anuncios; va a ignorar el hecho de que llegó a la palabra clave final porque primero estuvo expuesta a palabras clave de la parte alta del embudo. Todas estas diferentes palabras clave que la usuaria buscó antes de convertir se ignoran por completo.

Basada en datos te ofrece una mejor imagen de todo el recorrido de compra. Google ahora observa la secuencia de búsquedas y ve cómo encaja una consulta individual en esa secuencia. Estima la contribución de cada palabra clave a la conversión final. La siguiente ilustración del whitepaper de la metodología de DDA de Google muestra cómo se podría ponderar una consulta en particular.

En última instancia, la atribución basada en datos te ayuda a comprender mejor el valor de todas tus palabras clave. Con ese conocimiento mejorado, tus optimizaciones manuales y automatizadas pueden mejorar. Por ejemplo, cuando encuentres un término de búsqueda que no convierte, podrías agregarlo como palabra clave negativa, decidir no pujar por él en absoluto o pujar menos. Si hicieras esto basándote en datos de conversión incompletos, como con los datos que obtendrías de LCA, podrías perjudicar el rendimiento de una cuenta. Gracias a DDA, puedes hacer mejores optimizaciones.

Ningún modelo de atribución te dará información 100% precisa, pero el basado en datos es el que más se acerca a darte la información que te permitirá reducir el gasto innecesario.

Por último, alentando a los anunciantes a combinar la atribución basada en datos con la puja automatizada, Google dijo, “ Cuando se combina con estrategias de puja automatizada, la atribución basada en datos puede generar conversiones adicionales al mismo costo por adquisición. Esto se debe a que nuestros sistemas pueden predecir mejor el impacto incremental que tendrá un anuncio específico en impulsar una conversión y ajustar las pujas en consecuencia para maximizar tu ROI.”

Si aún no conoces los peligros de combinar las pujas inteligentes y la atribución de último clic, puedes leer sobre ello aquí.

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