Google explica cómo aprovechar sus herramientas de IA para campañas publicitarias rentables

Descripción del Episodio

Tetsuo Konno, Líder de Búsqueda y Rendimiento en Google, comparte cómo Gemini y la IA predictiva están cambiando la forma en que los mercadólogos abordan las campañas de Google Ads.

También enseña cómo configurar correctamente tus datos para Google Ads y por qué eso es más importante que nunca.

Esto es lo que aprenderás:

• Cómo usar IA predictiva y generativa en Google Ads
• Por qué la optimización de feeds es clave para un mejor rendimiento
• Ejemplos prácticos de IA en acción, como copias de anuncios y análisis de datos
• El futuro de los roles y habilidades de PPC

Conclusiones del Episodio

La IA está haciendo grandes promesas en PPC, pero ¿realmente está ayudando a los anunciantes a obtener mejores resultados?

Fred y Tetsuo eliminan el bombo para revelar cómo la IA predictiva y generativa están cambiando las pujas, el comportamiento de búsqueda y la estrategia de campaña.

El poder detrás de la IA predictiva en el marketing

Mientras todos hablan de la IA generativa hoy en día, la conversación destaca cómo la IA predictiva sigue siendo increíblemente valiosa para las empresas. Tetsuo comparte un ejemplo convincente de cómo la IA predictiva resolvió un problema importante para un minorista de moda holandés con altas tasas de devolución.

Próximo Paso👉 Si las devoluciones están afectando tus márgenes, no las aceptes simplemente como un costo de hacer negocios. Trabaja con tu equipo de datos (o una herramienta como Vertex AI) para analizar los patrones de devolución y construir un modelo predictivo. Luego, comienza a ajustar las pujas basándote en la probabilidad de devolución para proteger tus ganancias.

La puja basada en valor es más que solo ROAS

La conversación revela cómo los mercadólogos avanzados están superando métricas simples de ROAS (Retorno sobre el Gasto en Publicidad) hacia enfoques más sofisticados basados en valor que tienen en cuenta la verdadera rentabilidad. Esto permite una optimización mucho más precisa.

Próximo Paso👉 Cambia tu estrategia de perseguir un alto ROAS a maximizar el beneficio real. Alimenta a Google Ads con el valor real de cada venta incluyendo datos de margen, riesgo de devolución o incluso el valor esperado de por vida en tu modelo de puja.

Cómo está cambiando el comportamiento de búsqueda del usuario

Tetsuo ofrece ideas fascinantes sobre cómo la IA generativa está cambiando fundamentalmente la forma en que los usuarios buscan e interactúan con los resultados. Esto no es solo una actualización menor de la búsqueda, sino una reinvención completa de la experiencia del usuario.

Siguiente paso👉 8__ para asegurarse de que sean compatibles con IA; lo que significa datos estructurados, imágenes de alta calidad y contenido claro e informativo. Si vendes productos, asegúrate de que los feeds de Google Merchant Center estén optimizados con atributos detallados para mejorar la visibilidad.

Tráfico de mayor calidad desde la búsqueda mejorada por IA

Contrario a lo que algunos podrían esperar, la búsqueda mejorada por IA genera un tráfico web más comprometido, no menos.

Siguiente paso👉 Deja de fijarte solo en el CTR y comienza a enfocarte en lo que sucede después del clic.

Una página de destino lenta, confusa o irrelevante puede arruinar las conversiones, sin importar cuán bueno sea tu anuncio. Acelera las cosas, refina tu mensaje y facilita que los visitantes tomen acción. Si las tasas de rebote son altas, tu página podría no coincidir con lo que los buscadores esperaban.

Y si tus páginas de destino no están funcionando, tampoco lo están tus anuncios. Usa herramientas como URLs malas antes de que desperdicien tu gasto en anuncios, para que cada clic tenga una verdadera oportunidad de convertir.

El impacto de la IA en la creación y gestión de campañas

Más allá de solo escribir mejores copias de anuncios, la IA está cambiando cómo se conceptualizan y gestionan las campañas a gran escala. Esto abre posibilidades para trabajos creativos que antes eran demasiado intensivos en recursos.

**Siguiente paso👉**Prueba activos creativos generados por IA para tus campañas. Prueba diferentes variaciones de copias de anuncios, imágenes o videos y observa cuál resuena más con tu audiencia. Luego, refina tu mensaje basado en datos reales.

Optimización de feeds: una oportunidad de crecimiento oculta

La IA no es solo para copias de anuncios; también puede mejorar la calidad de los feeds. Herramientas como FeedX y FeedGem de Google utilizan IA para generar feeds de productos estructurados y optimizados, mejorando las impresiones y las conversiones.

**Siguiente paso👉**Asegúrate de que tus feeds de productos estén completos y bien estructurados. Prueba optimizaciones impulsadas por IA para mejorar las tasas de coincidencia y reducir el CPC.

Democratización del análisis de datos

Uno de los impactos más profundos de la IA es cómo está haciendo que el análisis de datos sofisticado sea accesible para los miembros del equipo no técnicos.

Próximo Paso👉 Toma decisiones basadas en datos en tiempo real en lugar de esperar informes formales. Usa herramientas de análisis impulsadas por IA para obtener información sobre el rendimiento de campañas, tendencias de audiencia y oportunidades de optimización.

El futuro de los especialistas en PPC

La conversación concluye con reflexiones reflexivas sobre cómo los especialistas en PPC necesitan evolucionar sus habilidades para mantenerse relevantes en el mundo de la IA.

Próximo Paso👉 No solo gestiones campañas de PPC, da un paso atrás para centrarte en la estrategia, la experiencia multicanal y la integración de la IA. Aprende a sacar el máximo provecho de la IA, la automatización y el análisis de datos para lograr un mayor impacto en el negocio.

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Frederick Vallaeys: Hola y bienvenidos a PPC Town Hall. Mi nombre es Fred Vallaeys, y soy su anfitrión. También soy el CEO y cofundador de Optmyzr, un conjunto de software de gestión de PPC. En el episodio de hoy, vamos a hablar sobre IA generativa y marketing— un tema que hemos discutido bastante, pero lo que hace único al episodio de hoy es que tenemos a Tetsuo Konno de Google.

Tetsuo está aquí para compartir la perspectiva de Google sobre cómo la IA generativa puede ayudar a los comercializadores con mejores palabras clave, segmentación y anuncios. Y por supuesto, siendo de Google, profundizaremos en cómo encaja Gemini en todo esto. Estoy realmente emocionado de escuchar la opinión de Google sobre la IA generativa, y espero que ustedes también lo estén.

Con eso, comencemos con este episodio de PPC Town Hall. Tetsuo, ¡bienvenido al programa! Es genial tenerte aquí.

Tetsuo Konno: Hola Fred, sí, gracias por invitarme. Encantado de estar aquí.

Frederick Vallaeys: Estás llamando desde Google en los Países Bajos, ¿verdad? Cuéntanos dónde estás ubicado.

Tetsuo Konno: Sí, exactamente. Estoy basado en la oficina de Google en Ámsterdam, que está un poco hacia el final del día aquí. Mi rol es especialista en rendimiento, y me enfoco en ayudar a nuestros mayores anunciantes y agencias en la región a sacar el máximo provecho de Google Ads.

He estado haciendo esto durante unos seis años y medio, y antes de eso, trabajé en iProspect durante unos cuatro años. Así que he estado en el juego de PPC desde los días de las pujas manuales.

Frederick Vallaeys: ¡Eso es impresionante! Y algunos de los anunciantes más grandes del mundo están basados en los Países Bajos, como .com, que es una empresa holandesa. Realmente saben lo que están haciendo y tienden a ser bastante sofisticados en sus estrategias.

Siempre disfruto hablar con alguien del mercado holandés porque es una escena tan interesante. Hay tantas agencias basadas allí, y muchas herramientas se desarrollan en los Países Bajos también. Es un mercado donde algunas de las mentes más brillantes en PPC están todas reunidas. Estoy realmente emocionado de escuchar sobre tus experiencias, tanto de tu tiempo a nivel de agencia como ahora en Google. Y, sí, creo que algunos de los invitados que hemos tenido en PPC Town Hall antes son en realidad amigos tuyos, ¿verdad?

Tetsuo Konno: Sí, exactamente. Como mencioné, solía trabajar en iProspect, y algunos de tus antiguos invitados, como Leinand de TrueClix y Marcel de Roots, he trabajado con ellos. Me enseñaron mucho sobre PPC y cómo funciona. Solíamos trabajar bastante con Optmyzr durante nuestros días en la agencia.

Para mí, es un momento de círculo completo: haber usado tus herramientas y leído tus libros, y ahora ser un invitado aquí. Estoy realmente emocionado de estar aquí. Además, la forma en que llegué aquí es que me conecté con tu colega, Neva, el año pasado. Ambos estábamos hablando en Friends of Search, una conferencia aquí en los Países Bajos.

Además, creo que es una conferencia muy buena con sede, nuevamente, en la pequeña Ámsterdam.

Frederick Vallaeys: Sí, es realmente interesante porque justo estuve en Londres para SMX London, y parece que en los Estados Unidos, muchas conferencias se han vuelto en gran medida virtuales. Lo cual es genial para mí porque puedo sentarme en mi estudio, grabar algo durante una hora y enviarlo a mucha gente sin tener que viajar. Pero en Europa, todavía hay mucho más de esa conexión uno a uno en las conferencias.

Para cualquiera que no haya revisado Friends of Search, es un evento bastante grande y muy bien organizado. Tienen buena comida, excelentes oradores, y está en una ciudad fantástica. El evento generalmente se lleva a cabo a finales del invierno o principios de la primavera, así que definitivamente échale un vistazo.

Hablaré allí este año, y tienden a rotar a los oradores, así que creo que hablaste el año pasado, y te tomarás este año libre y luego volverás el año siguiente.

Ahora, puedes sentarte en la audiencia y disfrutar del espectáculo en lugar de estar un poco nervioso por hablar. ¡Estoy seguro de que estás deseando eso!

Tetsuo Konno: ¡Definitivamente estoy deseando sentarme en la audiencia y disfrutar del espectáculo en lugar de estar un poco nervioso por hablar! Pero sí, también tengo mucha curiosidad por tu charla.

Frederick Vallaeys: Sí, mi charla será sobre IA, ¿qué charla hoy en día no lo es, verdad? Cuéntanos, ¿de qué fue tu charla el año pasado en Friends of Search?

Tetsuo Konno: Mi charla fue parcialmente sobre IA también, pero presentamos un marco más amplio sobre cómo creemos que los mercadólogos y PPC en general podrían tener más éxito siguiendo un marco de tres pasos.

Lo llamamos el volante de marketing de IA. Nos enfocamos en la IA generativa, pero también enfatizamos la importancia de la IA predictiva, establecer los objetivos correctos, tener buenos datos e implementar un sólido marco de pruebas para validar continuamente las estrategias. Ese fue el núcleo de mi charla el año pasado.

Frederick Vallaeys: Sí, y eso es interesante porque acabas de mencionar la IA predictiva, que era el estado del arte hace unos años, antes de que ChatGPT nos mostrara lo que un transformador generativo puede hacer. Pero honestamente, el Quality Score, que ha estado en Google por, ¿qué, ahora 20 años? Eso era una forma de inteligencia artificial. Era un sistema de predicción de aprendizaje automático, y todavía lo es hasta el día de hoy. Así que, de alguna forma, todos hemos estado usando IA por mucho más tiempo del que nos damos cuenta.

Pero ahora, con la IA generativa, se han abierto puertas completamente nuevas, ¿verdad? Ya no se trata solo de darle algo a Google y dejar que use la IA para predecir lo que sucederá. Ahora, podemos ir a Google y decir: “Oye, no sé qué darte—ayúdame con anuncios, ayúdame con imágenes, ayúdame con palabras clave.”

Entonces, tal vez podrías darnos una perspectiva más amplia sobre el estado actual de la IA y cómo ves su evolución.

Tetsuo Konno: Sí, exactamente. Así que creo que, tal como dijiste, la IA generativa está obviamente revolucionando muchos de los pasos en el viaje del marketing, pero como mencioné antes, creo que todavía hay muchas oportunidades poderosas que tal vez no son IA generativa y que todavía están siendo utilizadas por muchos de nosotros, tal vez sin darnos cuenta, como las pujas inteligentes, por ejemplo, que han existido durante años pero siguen siendo muy poderosas, y también la IA predictiva en algunas otras áreas.

Cuando piensas en los pasos para tener éxito en la IA, creo que como especialista en PPC, establecer el objetivo correcto para comenzar, tener los datos adecuados y los KPIs correctos es un punto de partida muy interesante. Luego, alimentar eso a la IA y mejorarlo con IA generativa para mejorar es el marco que uso mucho. Pero cuando pensamos en esos objetivos, creo que la IA predictiva puede tener un papel muy impactante al predecir resultados futuros, por ejemplo.

Entonces, si puedo dar un ejemplo, solía trabajar en un caso, así que tal vez estoy un poco sesgado porque trabajé en él yo mismo. En realidad, estaba trabajando con un minorista de moda holandés, Omoda, y su objetivo era obviamente vender mucha ropa de manera rentable. Sin embargo, un gran problema al que nos enfrentábamos era que el 50 por ciento de los artículos comprados eran devueltos, pero no te das cuenta hasta unos 30 días después del hecho. Entonces, ¿cómo podemos asegurarnos de que alimentamos las pujas con los datos correctos? Lo que hicimos fue usar Vertex AI, nuestro entorno de IA empresarial, para predecir, basado en datos históricos y BigQuery, la probabilidad de que alguien devolviera un producto en el momento de una transacción. El valor que se predijo en ese momento se alimentó a las pujas.

Obviamente no es cien por ciento preciso, pero era alrededor del 75 por ciento preciso y en realidad impulsó mucha rentabilidad neta para la empresa. Creo que eso solo habla del hecho de que la IA generativa es definitivamente genial y profundizaremos mucho más en esto en este podcast, pero no olvides, diría yo, el poder de algunas de las IA predictivas que también están ahí para ayudar a predecir cuál podría ser el resultado de un negocio.

Frederick Vallaeys: Y eso es súper interesante. Y creo que muchos expertos hablan de esta necesidad de compartir los objetivos correctos con la máquina y pensar en la máquina como un colega y un colega no podría hacer un buen trabajo si no comunicas lo que quieres. Y a veces dices, quiero que se llenen formularios de contacto en mi página, pero eso no es realmente lo que quieres, ¿verdad?

Quieres que esos contactos sean de alta calidad. Y así vemos problemas en ambos lados del espectro donde algunos anunciantes son simplemente demasiado pequeños para obtener suficientes conversiones reales, incluso como un buen formulario de contacto lleno. Y entonces la lucha se convierte en cómo ir más arriba en ese viaje del consumidor para tal vez detectar que descargaron un libro blanco o interactuaron con ciertas páginas.

Y tal vez eso es una buena señal. De lo que estás hablando es de ese otro extremo del espectro, o tal vez es un anunciante más grande y ya obtienen datos de ventas reales. Obtienen datos de rentabilidad reales, pero ¿cuánto de eso se está devolviendo? Y para hablar un poco más sobre, cuando se trata de usar Vertex AI, ¿qué tan grande es un proyecto?

¿Está realmente reservado para anunciantes a nivel empresarial o qué se necesita? ¿Qué personal necesitas tener? ¿Cuántos datos necesitas tener para que esto funcione?

Tetsuo Konno: Sí, creo que en general, hablando personalmente, ese fue definitivamente el caso hace unos años, pero ha habido muchos desarrollos recientes, no solo en la IA generativa, sino en general, haciendo que estos modelos y su implementación sean mucho más accesibles.

Por ejemplo, tenemos modelos como el modelo de predicción de devoluciones, que antes era muy personalizado y requería científicos de datos o un trabajo cercano con una agencia para despegar. Eso funcionó bien, pero ahora cuando piensas en cosas como predecir el valor de vida para una audiencia específica, tenemos soluciones templatizadas disponibles, como Crystal Value, que incluso está alojada en GitHub. Aunque aún necesitarías algo de comprensión sobre cómo navegar un repositorio de GitHub y desplegar el modelo, la barrera de entrada ha disminuido significativamente.

Esto abre oportunidades para que una gama más amplia de anunciantes aproveche estas herramientas y las aplique de manera significativa a sus campañas. Los recursos necesarios para hacer funcionar tales proyectos están disminuyendo constantemente, haciendo que las estrategias avanzadas impulsadas por IA sean más accesibles para todos.

Frederick Vallaeys: Interesante. ¿Crees que alguna de estas capacidades también podría desplegarse en un escenario donde tal vez tengas a los científicos de datos, pero no tengas suficiente volumen de conversiones al inicio de una campaña? Tal vez estás mirando más arriba en el viaje y diciendo, está bien, conseguimos todos estos visitantes al sitio y están haciendo algo, pero usa un modelo predictivo para decir de estos comportamientos, cuáles se correlacionan con ese estado final del lead calificado para ventas.

Tetsuo Konno: Exactamente. Y creo que te refieres al ejemplo de generación de leads aquí, pero este principio se aplica de manera amplia. Para los anunciantes de generación de leads, especialmente aquellos con ciclos de ventas largos, es un desafío proporcionar datos de puja precisos para esa conversión final porque el camino hacia la compra puede tomar, digamos, 90 días después del clic inicial.

Para abordar esto, tanto los grandes como los pequeños anunciantes a menudo dependen de señales o micro-conversiones que pueden servir como buenos predictores de la conversión eventual. Al aprovechar una gran cantidad de datos históricos, puedes hacer una predicción inicial sobre el valor de esa conversión. En tiempo real, cuando alimentas esta predicción en el algoritmo de puja, ayuda a optimizar el proceso incluso antes de que ocurra la conversión final.

Frederick Vallaeys: Sí, y hiciste un gran punto sobre potencialmente dirigirnos hacia la generación de leads, pero quedémonos con el comercio electrónico por ahora, ya que ese fue el ejemplo que diste, ¿verdad? Entonces, en el caso de las ventas, digamos que una marca de moda en particular tiene una alta tasa de devoluciones, como la mitad de sus ventas son devueltas, o incluso el 70%, como escuché que sucede en Alemania. Ese es un desafío difícil de manejar.

Cuando se trata de devoluciones, ¿también tienes en cuenta los datos de ganancias y márgenes, o solo te enfocas en el valor del carrito? ¿Cuáles son algunas otras capas de optimización que podrías aplicar aquí para asegurarte de que estás optimizando para lo que realmente importa al negocio, que, al final del día, suele ser la ganancia?

Tetsuo Konno: Exactamente. Y me alegra que estemos profundizando en este tema, porque cada vez más anunciantes están comenzando a darse cuenta de que solo centrarse en el ROAS (Retorno sobre el Gasto en Publicidad) no siempre es la métrica más significativa. Al final del día, a la mayoría de las empresas les importa maximizar la rentabilidad, tanto a corto como a largo plazo.

Puedo referenciar el ejemplo de Emoda aquí, que es un caso público que incluso ha sido mencionado en el Wall Street Journal. Si tienes curiosidad, podrías querer echarle un vistazo. Para Emoda, la rentabilidad es absolutamente clave, y se han dado cuenta de que, aunque el ROAS es importante, las devoluciones tienen un impacto desproporcionado en el resultado final.

Entonces, lo que hicimos por ellos fue examinar más de cerca la canasta que se estaba comprando. Calculamos el margen para cada transacción, pero luego también consideramos la predictibilidad de las devoluciones. Esto nos llevó a idear lo que llamamos un “valor de ganancia”, que incorpora tanto el margen como la probabilidad de una devolución. Esto, a su vez, proporciona una métrica más precisa y accionable para la rentabilidad que se alinea mucho mejor con sus objetivos comerciales.

Frederick Vallaeys: Sí. Y es entonces cuando tenemos términos como puja basada en valor, que puede ser, generalmente se despliega para el comercio electrónico donde quieres comunicar el valor real de algo, pero también puedes hacerlo en generación de leads, ¿verdad? Entonces podrías decir, bueno, este lead vale más que ese lead. Y así, el algoritmo de puja puede volverse más sofisticado.

Ahora, cuando se trata de puja basada en valor históricamente, como cuando se trata de cosas como devoluciones, esto generalmente gira en torno al GCLID o algún ID de transacción, algún parámetro que Google le da al anunciante, lo pones en tu sistema, y más tarde, te comunicas de vuelta con Google. Para este ID de transacción, en realidad, no fue una transacción, o tal vez se devolvió tanto, o para este GCLID, resultó ser un lead realmente bueno o un lead realmente malo.

Pero luego hay preguntas sobre la durabilidad, ¿verdad? Google habla bastante sobre la durabilidad de estas soluciones de seguimiento en un mundo más centrado en la privacidad. Así que háblanos un poco sobre cuál es el estado del arte hoy en términos de las piezas de datos que necesitas y qué estamos viendo para mañana para asegurarnos de que esto funcionará en el futuro.

Tetsuo Konno: Ese es un punto válido, y es algo que estamos discutiendo con muchos anunciantes. Muchos todavía dependen de cosas como IDs de pedidos o IDs de clics de Google, pero esperamos que esta dependencia de identificadores únicos no sea sostenible a largo plazo. Nuestra recomendación es avanzar hacia un enfoque de medición más robusto basado en etiquetas, ya sea del lado del cliente o del servidor.

Este cambio podría ayudar a abordar desafíos donde solo conoces el valor real de un lead o producto después del hecho. Una solución potencial para esto, especialmente en casos donde necesitas predecir resultados antes de que sucedan, es usar IA para la predicción.

Sin embargo, definitivamente hay un equilibrio complicado entre la rapidez con la que puedes proporcionar esa información y cuán precisa es. Pero dado el estado actual del ecosistema de medición, avanzar hacia soluciones basadas en etiquetas tiene sentido, especialmente para la generación de leads. También tenemos soluciones, como conversiones mejoradas para leads, que todavía dependen de datos HPII y permiten cargas después del hecho de manera duradera.

Frederick Vallaeys: Una pregunta común que escucho sobre identificadores y la carga de datos después del hecho es sobre la ventana que Google permite para informar cambios en el valor de conversión. Aunque Google proporciona un período bastante largo para hacer esos ajustes, a menudo escucho el mensaje de que “cuanto antes, mejor”. Incluso si los datos son menos precisos, preferirías saber rápidamente si algo fue bueno o malo que esperar dos meses por una cifra exacta. Desde tu experiencia, ¿qué plazo recomendarías para este tipo de informes? Y también, la consistencia es otro factor que he escuchado enfatizar. ¿Importa más informar consistentemente después del mismo número de días, en lugar de variar el tiempo de informe, como a veces después de 5 días, otras veces 15 días?

Así que hablemos de eso.

Tetsuo Konno: Para empezar con la última parte, definitivamente recomendamos consistencia en los tiempos de carga. Esto ayuda a mantener el algoritmo estable. Si estás utilizando importaciones de conversiones offline o ajustes de conversiones, intenta mantener un tiempo y frecuencia consistentes para esas actualizaciones. Esto será beneficioso.

En cuanto a la primera parte de tu pregunta—cuánto tiempo es demasiado tiempo—es difícil responder de manera definitiva, y desafortunadamente, no tenemos estadísticas específicas sobre eso. El principio general es que cuanto antes recibamos esa información, mejor. Incluso si los datos no son 100% precisos, podría ser mejor para que los algoritmos de puja trabajen con eso en lugar de hacer ajustes constantemente. La consistencia y la frecuencia son clave, y también depende mucho del anunciante. Así que, aunque es un poco una respuesta típica de Google, cuanto antes y más consistentemente recibamos los datos, mejor será el resultado.

Frederick Vallaeys: Y creo que es una respuesta justa. Siempre depende en PPC, pero ahí es donde te encuentras en estas situaciones complejas, ¿verdad? Supongamos que alguien compra un montón de ropa y devuelve dos piezas después de una semana.

Y luego, una semana después, dicen que este otro montón de piezas regresa. Así que terminas teniendo estas múltiples etapas cuando podrías comunicarle a Google que cierta cantidad de valor ha cambiado. pero supongo que tu punto es no hacer estos microajustes con demasiada frecuencia. Si hay un cambio grande y significativo, entonces informa eso, y trata de ser consistente al respecto.

Y por lo general, la ventana de la política de devoluciones es lo que te da al menos algo de consistencia. Como después de 30 días, podemos decir que este es ahora un valor de conversión fijo. Pero si piensas en el aprendizaje automático en general y las estadísticas, si básicamente pasas dos meses asumiendo una cosa, y luego después de esos dos meses, dices, bueno, en realidad, qué es diferente, hay como esta ventana más grande en la que las cosas todavía iban de la manera antigua durante esos 60 días de datos incorrectos para ser suavizados en los nuevos promedios de donde es mejor.

Va a tener, va a tomar más tiempo para que veas los resultados que deseas. Mientras que si informas a Google dentro de tres días que algo fue bueno o malo, entonces solo lidias con esa ventana de tres días cuando fue imperfecto. Y eso se suaviza mucho más rápido. Creo que desde algún nivel, no se trata puramente de lo que el aprendizaje automático es bueno, sino de los resultados que tú como humano miras, ¿eres capaz de entender eso?

Sí. En el día 61, comenzó a funcionar mejor. Pero si estás mirando dos meses de datos, ese día, que es como uno y medio por ciento, incluso si fue un día fantástico, aún podrías ver datos horribles. Y eso es lo que tenemos que limpiar.

Tetsuo Konno: Es importante tener en cuenta cómo se están utilizando los datos para la toma de decisiones y las pujas también. Incluso si algunos datos se cargan 40 a 50 días después de un clic o conversión, aún pueden importar. Sin embargo, la actualidad también es un factor clave cuando se trata de valores de conversión. En lugar de esforzarse por la perfección, como mencionaste, la regla 80/20 es un enfoque sólido. Mantenerse consistente en tus actualizaciones de datos te ayudará a lograr los mejores resultados, tanto en términos de resultados como de capacidad de acción.

Frederick Vallaeys: Genial. Has hecho un buen trabajo cubriendo los mecanismos de aprendizaje automático y predictivo. Ahora, exploremos la IA generativa. ¿Dónde encaja? Hasta ahora, hemos comunicado los valores de conversión correctos al sistema, permitiéndole tomar mejores decisiones. Pero, ¿qué papel juega la IA generativa en mejorar nuestras campañas?

Tetsuo Konno: Sí, creo que mucho de esto es muy relevante. Pero si te parece bien, creo que deberíamos mirar el panorama más amplio. Como profesionales de marketing y PPC, a menudo nos centramos en lo que podemos hacer dentro del marketing para obtener mejores resultados con IA generativa o predictiva. Pero es un momento emocionante, no solo por cómo trabajamos, sino por cómo los consumidores están experimentando la búsqueda a través de la IA generativa.

Cuando pienso en cuando comencé, la búsqueda era solo una lista de enlaces azules en un escritorio con fondos amarillos. Con el tiempo, la búsqueda se ha convertido en mucho más. Ahora tenemos múltiples puntos de entrada para cómo buscamos información, y la IA generativa está desempeñando un papel enorme en transformar los tipos de preguntas que la gente hace y las respuestas que reciben.

Por ejemplo, es difícil transmitir lo que está sucediendo con algo como un tocadiscos roto solo a través de un mensaje de texto. Pero con herramientas como Google Lens, puedes filmar el problema y luego preguntar: “¿Por qué está sucediendo esto?” En este contexto multimodal, la IA es capaz de proporcionar una respuesta clara y concisa: algo que no podíamos hacer tan fácilmente antes.

La IA generativa está revolucionando tanto el marketing como la forma en que los consumidores interactúan con la búsqueda. Un desarrollo reciente que hemos visto son los resúmenes de IA, que, como discutimos durante nuestra llamada de ganancias, se han implementado para más de 1 mil millones de personas en más de 20 países. Lo interesante es que las personas están más satisfechas con estos resultados. También están buscando más, especialmente los usuarios más jóvenes que están muy comprometidos con los resúmenes de IA. Hemos encontrado que el tráfico generado a partir de estos resultados tiende a ser de mayor calidad, con usuarios que pasan más tiempo en los sitios de destino.

Entonces, en este contexto, estamos viendo cambios reales en el comportamiento del consumidor, lo que está abriendo nuevas oportunidades para que los anunciantes sean más visibles, relevantes y alineados con la intención del usuario.

Frederick Vallaeys: Sí, eso es fascinante. Y la forma en que lo veo es que, durante más de dos décadas, nos hemos acostumbrado a que la búsqueda se vea de cierta manera. Como mencionaste, eran esos enlaces azules, colores ligeramente diferentes, diseños ligeramente diferentes de la página. Google siguió mejorando la relevancia con el tiempo, pero la apariencia en sí misma se mantuvo bastante consistente. Pero ahora, es fundamentalmente diferente. Como dijiste, usas tu cámara, narras tu pregunta, y la IA generativa lo capta. Reúne las mejores fuentes y las resume para ti, y de repente, estás teniendo una conversación. Eso te atrae, ¿verdad? Encuentras algo nuevo, y es muy fácil hacer preguntas de seguimiento que, en el pasado, podrías haber dejado de lado.

Ahora, Microsoft compartió algunos datos en el pasado, así que me encantaría saber si Google dijo algo similar en la llamada de ganancias. Microsoft mencionó que la tasa de clics en los anuncios dentro de la experiencia de Copilot era más alta porque el sistema generativo, con su elemento de memoria, entiende fundamentalmente mejor al consumidor y lo que están buscando. Así que es mejor para emparejar anuncios, resultando en tasas de clics más altas. ¿Dijo Google algo sobre las tasas de clics y la relevancia de los anuncios en este contexto?

Tetsuo Konno: No, no directamente, y no con estadísticas exactas, pero como mencioné, lo que sí vemos es que las personas están participando más. De hecho, están buscando más, especialmente en el contexto de resúmenes impulsados por IA, lo cual es interesante porque las respuestas y consultas suelen ser bastante largas y complejas, ya muy al grano. Lo que estamos viendo, sin embargo, es que las personas están pasando más tiempo en los sitios de destino una vez que llegan allí. Esto es, creo, una indicación de la relevancia que los resúmenes de IA están proporcionando, y las personas parecen más satisfechas con los resultados también, lo cual es una buena señal más allá del CTR.

Frederick Vallaeys: Entonces, uno de los puntos que he mencionado sobre el futuro de las páginas de destino es que pueden ser menos útiles. Pero lo que acabas de decir me está haciendo repensar eso un poco. Aquí está la razón por la que pensé que las páginas de destino estaban en camino de desaparecer: la IA generativa ofrece una experiencia tan atractiva que las personas pueden estar mejor informadas a través de herramientas como las características generativas de ChatGPT o la búsqueda de Google.

Obtienen esas respuestas ahí mismo. En lugar de saltar a una página de destino para averiguar más, a menudo es más fácil continuar la conversación con el chatbot y obtener más respuestas. Para cuando llegas a una página, pensé, ya has averiguado lo que quieres y solo estás buscando el botón de compra. Así que vi las páginas de destino como menos importantes.

Pero lo que estás diciendo es que la gente está pasando más tiempo en esas páginas de destino, así que tengo curiosidad: si el chat les está ayudando tanto, ¿por qué terminan pasando más tiempo en la página de destino?

Tetsuo Konno: Sí, para ser honesto, no puedo especular mucho aquí sin compartir demasiado. Pero lo que puedo decir es que muchas personas probablemente estarían de acuerdo con tu hipótesis inicial, y es algo que también estamos escuchando de los clientes. Como mencioné antes, depende mucho del tipo de pregunta que estés haciendo. Si hay intención comercial, como señalaste, todavía necesitas comprar el producto. Sin embargo, la diferencia ahora es que en lugar de rebotar entre 10 o 14 productos, el producto recomendado por la IA generativa podría ser mucho más relevante, lo que aumenta la probabilidad de realizar una compra.

Cuando llegas a la página de destino, como dijiste, se necesita menos investigación porque el producto parece ser una mejor opción. Profundizas un poco más y finalmente terminas comprando de ese anunciante.

Frederick Vallaeys: No, eso tiene mucho sentido. Entonces, ¿qué hacen los anunciantes para ser parte de esta experiencia generativa?

Según entiendo ahora, solo tienes anuncios de Google, colocas tus anuncios y Google decidirá automáticamente cuándo mostrar anuncios junto con la experiencia generativa. Y eso tiene sentido, ¿verdad? Pero luego, desde otra perspectiva, si voy a la IA generativa y digo, escucha, necesito un software de gestión PPC.

Va a decir algunas cosas sobre Optmyzr y otras herramientas. Y quieres asegurarte de que eso sea correcto. Y ahora estamos hablando un poco de SEO, pero se trata de la creación de contenido, como cómo piensan los anunciantes o las empresas sobre esta interacción de SEO.

Tetsuo Konno: Entonces, con PPC, creo que la pregunta ahora es: ¿Qué necesitan hacer los anunciantes para seguir siendo relevantes y asegurarse de aparecer? Como mencionaste, no tenemos una recomendación específica que dicte exactamente qué hacer para aparecer en los resultados de búsqueda. Sin embargo, hay una perspectiva interesante que he compartido con colegas, y es esta: Las cosas que ya eran importantes, proporcionar buena información estructural a las plataformas de anuncios, ya sea texto estructurado y detalles del producto a través de feeds, o proporcionar imágenes y videos de alta calidad, ahora están simplemente amplificadas y son aún más críticas para los resultados de búsqueda.

Esto todavía se basa en los sistemas de búsqueda principales de Google, pero con las capacidades añadidas de los modelos de lenguaje grande (LLM) superpuestos. Estos modelos necesitan extraer información, y cuanto más estructurada y fácilmente disponible esté esa información, mejor. Tener una variedad de contenido visual de alta calidad, junto con texto claro y conciso e información de feeds, es esencial. En resumen, lo mejor que podemos hacer para asegurar la relevancia es asegurarnos de que toda esta información sea cristalina y fácilmente accesible.

Frederick Vallaeys: Sí. Y eso tiene mucho sentido. E incluso desde una perspectiva de SEO, sé que no vas a comentar sobre esto, pero la IA es muy buena en resumir y encontrar las piezas correctas de datos.

Así que creo que cuanto más contenido produzca alguien como negocio sobre lo que hace su producto, casos de uso específicos, eso solo le da a la IA más información de la cual extraer y dar respuestas correctas y factuales. Entonces, háblanos un poco sobre cuando dices feeds e imágenes, ¿verdad? Ya hacemos muchas de esas cosas como anunciantes.

¿Puede la IA generativa también ayudarnos a ser más creativos con esas cosas o lograr una cobertura de feed del 200 por ciento? ¿Cómo usarían los anunciantes estas cosas? Y tal vez habla un poco sobre Gemini si puedes.

Tetsuo Konno: Sí, definitivamente. En PPC, creo que hay mucho que ganar con las herramientas de IA generativa, ya sea en el proceso de creación o de manera más amplia, como creando anuncios o mejores feeds. Honestamente, creo que como comunidad, tenemos mucho que ganar aquí. Personalmente, cuando solía escribir textos publicitarios, no era particularmente bueno en ello. De hecho, lo odiaba. No era tan creativo; prefería los datos y analizar los detalles hasta la perfección. Pero al final del día, lo que importa es lo que la gente ve, ¿verdad? Ven tu anuncio, así que es crucial hacerlo bien.

Creo que has discutido esto con antiguos invitados del podcast como Andrew Locke y Jill. Muchos de los anuncios que vemos en PPC y el ER todavía siguen un formato simple como “compra producto por precio”. La IA generativa puede ayudarnos a crear anuncios mejores y más atractivos, y puede hacerlo a una velocidad y escala sin precedentes, junto con iteraciones constantes. Un área donde la IA brilla, especialmente con Gemini, es en la velocidad y calidad de este proceso.

Personalmente, no me gusta hacer comparaciones de características entre diferentes modelos de IA, especialmente porque el espacio está evolucionando tan rápidamente que comparar modelos a veces puede ser irrelevante. Pero cuando se trata de Gemini, desde nuestra perspectiva, nuestro objetivo es hacerlo fácil de usar. Una forma en que hacemos esto es integrando los modelos de Gemini directamente en nuestros productos de anuncios, como dentro de Google Ads.

Sé que esto podría no resolver todos los casos de uso, especialmente para anunciantes empresariales y agencias, pero estamos integrando estas capacidades directamente en el sistema de Google Ads, como a través de activos creados automáticamente y el generador de imágenes recientemente introducido para PMX y búsqueda.

La otra forma en que aplicamos Gemini es a través de soluciones más personalizadas. Estas no siempre son productos oficiales de Google, pero tenemos muchas soluciones excelentes disponibles en GitHub. Nuestros equipos de tecnología G han desarrollado soluciones templatizadas que resuelven casos de uso específicos. Un ejemplo es Feed Gen, que utiliza el modelo Gemini y está entrenado en las mejores prácticas para la optimización de feeds. Al proporcionar solo unos pocos ejemplos de alta calidad, puedes crear un feed de mucho mayor calidad.

Así que, piensa en Gemini como una poderosa IA que integramos en muchos de nuestros productos, siendo Google Ads uno de los más importantes. Al mismo tiempo, también hemos desarrollado soluciones más aplicadas y personalizadas que puedes usar para necesidades específicas.

Frederick Vallaeys: Sí, y eso tiene mucho sentido. Con la generación de feeds y decirle a la IA generativa el formato en el que el feed necesita salir, es una capacidad en la que mucha gente no piensa profundamente. Pero incluso puedes aplicar esto a las páginas de destino. Una página de destino es a menudo una plantilla con ciertos campos completados. Eso es esencialmente una variación de markdown, por ejemplo, o podría ser un archivo JSON que determina qué piezas de texto van en qué secciones de la página.

Así que, si le das a Gemini la estructura de ese JSON o markdown y luego le dices, “Aquí está el producto que estamos tratando de anunciar”, puede generar el archivo estructurado completo que puedes cargar directamente en tu sitio web. Esto te permite tener una mejor página de destino sin editarla manualmente o ir a la base de datos para clasificar el markdown.

Realmente puede ayudarte a escalar las cosas si comienzas a aprovechar estas capacidades matizadas de la IA generativa.

Tetsuo Konno: Ese es un punto súper interesante porque estamos hablando mucho sobre anuncios, pero en algunos de los clientes con los que he trabajado, también se está utilizando para la ideación de campañas. Nuestros equipos de YouTube tienen algunos grandes ejemplos donde Gemini pudo idear ideas creativas y matizadas para campañas. Por ejemplo, ayudó a localizar el humor del estilo típico de EE. UU. a algo más adecuado para los Países Bajos.

También trabajo con un minorista que tiene una rotación de inventario muy alta. A menudo reciben solo una imagen del producto y tal vez una oración que describe de qué se trata el producto. Creo que la IA generativa puede ayudar mucho allí, especialmente porque la mayoría de los modelos hasta ahora, incluido Gemini, son multimodales. Puede tomar la información de la imagen y convertirla en descripciones de productos bien escritas, lo cual es muy poderoso. Además, tener esa información de producto de calidad te permite tener una mejor coincidencia en las búsquedas, por ejemplo.

Así que sí, buenos puntos allí: definitivamente piensa más allá de solo anuncios y considera también cómo proporcionar instrucciones a los modelos Gemini, como a través de FeedGem, por ejemplo.

Frederick Vallaeys: Correcto. Luego obtienes mejores anuncios, una puntuación de calidad más alta, lo que significa que pagas un CPC más bajo por esos mismos clics. Así que tu ROAS aumenta, y todos están contentos.

Tetsuo Konno: Sí, exactamente. Y con la generación de feeds, es bueno usar IA generativa, pero en realidad puede tener un gran impacto en la calidad del feed. Lo hemos visto con bastantes anunciantes. La mejora en la calidad del feed lleva a más impresiones, mejor CTR y menor CPC, como dijiste, lo que luego resulta en mejores resultados comerciales, lo más importante.

Y también quiero mencionar esto: tenemos una buena solución llamada FeedX, disponible en GitHub. Ayuda con las pruebas A/B para feeds, lo cual siempre ha sido un tema bastante desafiante. Sé que hay algunas empresas con soluciones para ello, pero este es un paquete abierto que puedes usar para probar y testear FeedX. Así que realmente puedes ver que hacer esas optimizaciones con IA generativa resulta en mejores resultados.

Frederick Vallaeys: De acuerdo. Pondré algunos de estos en las notas del programa: exactamente dónde en GitHub encontrar estos geniales proyectos de Google. Gracias por compartirlos.

Tetsuo Konno: Y un descargo de responsabilidad, siempre decimos que no es un producto oficial de Google, pero utiliza parte de la tecnología y las fortalezas de Gemini de una manera templatizada. De esta manera, no tienes que hacer todo tú mismo. Es una solución templatizada que puedes usar para casos de uso específicos, como la optimización de feeds o la prueba de feeds. También tenemos soluciones para generar activos de imagen y vincularlos al grupo de anuncios correcto, o crear RSAs a través de IA, y ese tipo de cosas.

Frederick Vallaeys: He usado bastante la IA generativa para escribir scripts y por sus capacidades multimodales. Simplemente voy a la pizarra, esbozo lo que haría, y genera el script. Especialmente con los últimos modelos de GPT, que tienen mejor razonamiento, han sido realmente buenos para mí en ese sentido. Y estoy seguro de que, dado que Google está detrás de los scripts de anuncios, Gemini debe ser bastante bueno en eso también.

Tetsuo Konno: Sí. Para ser honesto, no tengo tanta experiencia reciente escribiendo scripts, pero lo que escucho de los anunciantes es que la IA generativa, en general, obviamente puede ayudar mucho con cosas como la codificación. También tenemos algo en nuestro entorno en la nube llamado asistente de código. Para los scripts de Google Ads, también puede ser muy poderoso. Realmente acelera el tiempo que puedes ir al mercado, desde la ideación hasta el script real.

Frederick Vallaeys: Sí, para mí, solía tener una idea para un script y luego pasaba un par de días escribiéndolo. Ahora, suele ser como el viernes por la tarde a las cuatro cuando pienso: “Siento que debería escribir un script esta semana”, y para las cinco, la IA generativa ha producido algo que funciona. Lo pongo en Gist en GitHub, y está ahí fuera. Es una pequeña cosa útil de la que la gente puede aprovecharse de forma gratuita.

Pero cambiemos un poco de marcha hacia la generación de informes y análisis con IA generativa. ¿Qué estás viendo en ese espacio?

Tetsuo Konno: Sí, creo que ese también es un espacio súper interesante. Aprovechar la IA generativa para entender mejor los datos que tenemos es un cambio de juego. Algo que tenemos en Looker también con IA generativa es particularmente interesante porque crea una experiencia más conversacional. Al hacer preguntas o dar indicaciones, realmente puedes obtener visualizaciones de conjuntos de datos en forma de gráficos o tablas.

Además de eso, puedes pedirle que te explique los datos. Casi se convierte en un comentarista o narrador. Puedes decir, “Dame estos datos,” y luego verás un gráfico. Luego preguntas, “Explica la tendencia aquí. ¿Cuáles son las tres conclusiones clave?”

Esas son las cosas que tenemos con Gemini en Looker, pero también tenemos un generador de informes de Google Ads, que también está basado en Gemini. Puede ayudarte a entender los datos e incluso crear diapositivas o resúmenes. Así que, creo que en ese espacio, es definitivamente súper poderoso.

Frederick Vallaeys: Genial, me encanta. Y tenemos algunas capacidades de Optmyzr Labs, una de las cuales es un creador de diapositivas. Te permite narrar tu rendimiento PPC y decir, “Mira los últimos 30 días de datos y dime cinco cosas que podría haber hecho mejor” — cinco sugerencias de optimización, o lo que sea. Es curioso porque cuando vas a la IA generativa y preguntas, “Dime cinco cosas positivas sobre la cuenta,” tomas esas sugerencias y hablas con tu cliente, diciendo, “Oye, hemos hecho un trabajo increíble esta semana/mes,” y te dan un pulgar arriba, “Sigue así.”

Luego, te das la vuelta a la misma IA y preguntas, “¿Cuáles son cinco cosas que podría haber hecho mal en esta cuenta?” y responde, “Aquí hay cinco cosas que podrías arreglar para hacer a tu cliente aún más feliz el próximo mes.” Es realmente genial cómo actúa como ese jugador de apoyo, ese entrenador.

También es realmente genial para el entrenamiento, he encontrado. Si quieres entrar en estadísticas pero no las entiendes completamente, la IA generativa te dará un gráfico, pero realmente puedes decir, “Explícame este gráfico. ¿Cómo se analizaron los datos? ¿Cuáles fueron las ventanas de retroceso? ¿Cuáles son algunos posibles inconvenientes que debería tener en cuenta?”

Lo que es tan genial es que la educación que típicamente recibimos proviene de leer páginas web, ver videos de YouTube, y todo está estructurado de la manera en que alguien más piensa que deberíamos consumirlo. Pero con la IA generativa, puedes ir y venir y personalizarlo para adaptarlo a tu estilo de aprendizaje preferido. Eso es lo que lo hace tan único y poderoso.

Tetsuo Konno: Sí, y creo que lo que también es interesante en el espacio de informes es que estaba acompañando a un colega del equipo de la nube que hizo una demostración de Looker. Al hacer preguntas, generaba automáticamente informes y demás. Pero la parte fascinante es que ya no tienes que ser bueno en programación para obtener estos conocimientos.

Cuando abres el código SQL, puedes ver que se está escribiendo en segundo plano para producir las visuales desde la base de datos. Aunque trabajo bastante en este espacio, me parece asombroso. Hace que obtener conocimientos sea mucho más accesible para todos en la empresa, ya que ya no dependes de otros para extraer y crear esos conjuntos de datos. Como mencioné, ya no necesitas ser programador. Simplemente al hacer una pregunta, se genera código SQL en segundo plano, haciendo que los conocimientos y datos sean más accesibles para un público más amplio dentro de una empresa.

Así que, creo que esa es definitivamente una parte muy poderosa de la IA generativa.

Frederick Vallaeys: Y creo que es una transición perfecta hacia la idea de que ahora puedes hacer cosas tú mismo que en el pasado habrías tenido que pedir a otros del equipo que manejaran. ¿Cuál es tu opinión sobre el futuro del especialista en PPC?

¿Cómo nos preparamos para el futuro y aseguramos que continuemos ganándonos la vida? Puede que no necesitemos necesariamente un trabajo, pero aún necesitaremos ingresos. Entonces, ¿cómo mantenemos eso?

Tetsuo Konno: Sí, exactamente. Hay algunos ángulos interesantes aquí. Primero, un pensamiento que podría sonar un poco cursi, al menos, creo que los holandeses podrían llamarlo así. Pero todavía creo que hay verdad en una afirmación que usamos en algunas de nuestras presentaciones: Como mercadólogo, no estás compitiendo contra la IA, estás compitiendo contra mercadólogos que la están utilizando eficazmente y sacándole el máximo provecho.

Así que el primer punto es, no luches contra ella. En su lugar, asegúrate de ser realmente bueno en el uso tanto de la IA predictiva como generativa en tu trabajo. Aprende a trabajar con ella y mejora continuamente en esa área. Esto te ayudará a entender mejor qué funciona y qué no. Para ser honesto, el papel de un verdadero especialista en PPC de un solo canal podría no ser suficiente ya. Con la IA generativa y todas las herramientas disponibles, realmente no hay excusa para no ampliar tu conjunto de habilidades. La IA puede liberar mucho tiempo para tareas más estratégicas.

Creo que el futuro de un rol de especialista es ser más completo, un poco más en forma de T. Todavía hay áreas, al menos hoy, que la IA no ha dominado completamente, particularmente proyectos complejos y multidisciplinarios. Por ejemplo, la activación de datos siempre requiere alineación entre el equipo de datos y PPC. ¿Cómo aseguramos esa alineación? O, ¿cómo demostramos al CFO que nuestras inversiones están dando frutos? ¿Cómo podemos demostrar la incrementalidad de un cierto canal o mostrar el papel de la búsqueda dentro del mix total de medios y cómo esos datos de búsqueda se alimentan en el modelo?

Así que, creo que dar un paso atrás y volverse más estratégico, más en forma de T, es definitivamente el camino a seguir. Incluso le pregunté a Gemini, inspirado por tu libro, donde hablas sobre los roles de doctor, piloto y maestro de PPC, que propusiera un cuarto rol basado en lo que acabo de mencionar. Sugirieron algo como un chef, predicador o director de orquesta, alguien que supervise múltiples partes móviles, las conecte y establezca la dirección para cada canal. Así describiría el futuro rol de un especialista en PPC.

Frederick Vallaeys: Genial. Sí, una vez escribí un post donde lo comparé con ser un restaurador. La analogía era que cuando usas asistentes de chat, puedes pedirles “cocíname un gran plato”, y crearán algo increíble, pero podrías odiarlo. Eso es porque el defecto es que no especificaste tus restricciones dietéticas o los ingredientes que te gustan.

Una cosa interesante sobre estos sistemas de chat es que cuantas más restricciones les pongas, mejor se vuelven en generar ideas innovadoras y geniales. Así que, el truco es darles más límites y decirles para quién estás haciendo este plato. Una vez que haces eso, crearán algo genial. Se trata de saber cómo incitarlos y trabajar con ellos para obtener los mejores resultados.

Eso también se relaciona con el ejemplo de localización que mencionaste antes. Uno de mis ejemplos favoritos es exactamente lo que dijiste: no se trata solo de traducir un anuncio del inglés al holandés. Necesitas hacerlo divertido para un holandés. Un holandés es diferente de un estadounidense. Vemos programas diferentes, tenemos sensibilidades diferentes.

De hecho, hice esto para un anuncio de un servicio de entrega de flores. Le pedí que localizara el anuncio para una audiencia parisina, y comenzó a introducir la palabra “élégance”, que es un término comúnmente usado en París. Al día siguiente, vi un anuncio de Air France, y tenía la palabra “élégance” en él. Al principio, pensé que GPT simplemente lo estaba inventando, pero claramente entiende que “élégance” es una sensibilidad local que tiene sentido incorporar en el mensaje.

Tetsuo Konno: Sí, exactamente. Otra forma de pensarlo, y creo que esta analogía siempre se ha aplicado a PPC, especialmente mirando hacia el futuro, es que tienes que ser un “maestro de entrada”. Se trata de introducir los datos correctos en el sistema, tener objetivos claros y asegurarse de que los datos estén alineados. Pero en el espacio de la IA generativa, como mencionaste, ser un “maestro de entrada” va más allá, significa tener los indicados prompts y contexto para esos modelos. Así que, sigues siendo un maestro de entrada, pero también un “evaluador de salida”. Todo lo intermedio probablemente pueda ser manejado por la compra de medios impulsada por IA — los diversos tipos de campañas que hemos discutido en Google Ads. Pero evaluar esa salida, ponerla en contexto dentro de la mezcla de marketing general y demostrar incrementalidad, siguen siendo tareas increíblemente valiosas.

A medida que nos alejamos de la gestión de campañas, el enfoque debería cambiar a convertirse en un maestro de entrada y un excelente evaluador de salida.

Frederick Vallaeys: Sí, absolutamente. Ha sido fantástico tenerte aquí, Tetsuo, y gracias por compartir esos increíbles conocimientos sobre la IA generativa y cómo aprovecharla dentro del marco de Google Ads. Si la gente quiere ponerse en contacto o aprender más sobre las cosas de las que hablaste, ¿qué deberían hacer?

Tetsuo Konno: Sí, pueden seguirme en LinkedIn. No tengo un buen URL aquí, pero tal vez puedas agregarlo más tarde. Pero sí, síganme en LinkedIn, y si se ponen en contacto, definitivamente les responderé. Y también podemos mantenernos en contacto a través de mi correo de Google.

Si estás en eventos alrededor de Ámsterdam, definitivamente ponte en contacto. No creo que esté en los EE. UU. pronto, pero estaré en Friends of Search en marzo. Así que, por favor, no dudes en ponerte en contacto si tienes alguna pregunta.

Frederick Vallaeys: ¡Genial! Y para todos los que están viendo, incluiremos el LinkedIn de Tetsuo en las notas del programa, junto con un montón de otros recursos que mencionó. Con eso, concluimos otro episodio. ¡Espero que lo hayas disfrutado! Si lo hiciste, por favor dale un like y suscríbete para que te notifiquen sobre futuros episodios. Gracias por ver PPC Town Hall. Nos vemos en el próximo.