Cómo usar el intérprete de código de ChatGPT para analizar tus campañas de PPC

Descripción del Episodio

En este episodio, Sam compartió un análisis de datos realmente interesante: usando una exportación real de clientes de Shopify, cargándola en GPT-4, pidiéndole que realizara un análisis RFM de los datos, visualizando los resultados y luego exportando los segmentos de clientes.

Habló sobre cómo esto le tomó a su agencia solo una fracción del tiempo que le tomaría a un científico de datos horas.

Sam también compartió algunas opiniones provocativas y contrarias sobre la IA y cómo deberíamos hacer PPC en general.

Sintoniza para aprender:

- Por qué es hora de repensar la búsqueda pagada

- Cómo usar el intérprete de código de ChatGPT para el análisis de campañas

- Cuándo deberías hacer marketing de influencers

y más

Recursos

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Conclusiones del Episodio

1. Repensar la Búsqueda Pagada:
   • La búsqueda pagada debería ampliarse más allá de Google y Microsoft para incluir plataformas como YouTube, TikTok y Amazon, que se utilizan cada vez más para funciones de búsqueda.
   • Los mercadólogos deberían considerar todo el ecosistema donde los clientes potenciales podrían buscar, incluyendo plataformas de nicho o menos tradicionales.
2. Usar el Intérprete de Código de ChatGPT para el Análisis de Campañas:
   • La función de intérprete de código de ChatGPT puede democratizar la ciencia de datos, permitiendo a los mercadólogos realizar análisis de datos complejos sin necesidad de un científico de datos.
   • Esto se puede usar para la segmentación de audiencias, análisis de rentabilidad y refinamiento de estrategias de marketing basadas en un análisis detallado de datos de clientes.
3. Cuándo Usar el Marketing de Influencers:
   • El marketing de influencers es más adecuado para empresas con presupuestos más grandes que pueden permitirse probar canales de marketing menos predecibles.
   • Debe verse como una estrategia complementaria en lugar de un método principal debido a su imprevisibilidad y menor tasa de éxito para un ROI consistente.

Perspectivas Adicionales:

• Los mercadólogos deben integrar conocimientos de varias plataformas para adaptar sus estrategias a donde su audiencia está más activa.
• El aprendizaje continuo y la adaptación a nuevas herramientas y plataformas son cruciales a medida que evoluciona el panorama del marketing digital.

Transcripción del Episodio

SAM TOMLINSON: Una parte significativa, creo, de las inversiones en marketing, especialmente en empresas más pequeñas y empresas que tienen presupuestos limitados, es la previsibilidad, ¿verdad? Es, tenemos un cierto monto de dinero que podemos asignar para hacer esto, y tenemos un cierto conjunto de objetivos que necesitamos que ese dinero logre. Espera, ¿qué acabas de decir?

Oh, definitivamente nunca me veo usando Optmyzr nunca más.

FREDERICK VALLAEYS: Hola y bienvenidos a otro episodio de PPC Town Hall. Mi nombre es Fred Valles. Soy su anfitrión. También soy el CEO y cofundador de Optmyzr, una herramienta de gestión de PPC. Hoy tenemos un gran invitado. Tenemos a Sam Tomlinson, quien es uno de los pensadores más profundos, diría yo, en el mundo del PPC.

Cada vez que tengo una conversación con él en una conferencia, él me abre la mente a cosas en las que no había pensado antes. Un análisis de datos realmente interesante. También tiene algunas opiniones contrarias, así que siempre es divertido hablar con él y entender de dónde viene. Y toma una perspectiva diferente, diría yo, que la mayoría de los practicantes de PPC que son muy enfocados en marketing.

STEM también tiene un poco de trasfondo financiero, así que mucho de eso entra en juego. Así que averigüemos hoy en qué está pensando en PPC, cómo podemos todos hacerlo mejor. Y hablemos de algunas de las IA que está usando. Y comencemos con otro episodio de PPC Town Hall. ¿Cuál es tu reticencia sobre el marketing de influencers?

SAM TOMLINSON: Solo pienso que,

una parte significativa, creo, de las inversiones en marketing, especialmente en empresas más pequeñas y empresas que tienen presupuestos limitados, es la previsibilidad, ¿verdad? Es que tenemos un cierto monto de dinero que podemos asignar para hacer esto. Y tenemos un cierto conjunto de objetivos. Necesitamos que ese dinero logre eso. Y cuando piensas en el marketing de influencers, una de las cosas más grandes es si tiene éxito, sí, genial.

Probablemente lo harás. La tasa de éxito es relativamente baja. No hay, no hay la previsibilidad y la capacidad de, de prever retornos y de planificar con precisión un negocio en torno a una estrategia centrada en influencers. Creo que es. tenue en el mejor de los casos. Y lo más probable es que para la mayoría de las empresas, simplemente no exista. Así que para mí, es como, está bien, genial.

El marketing de influencers es un gran complemento. Es un gran aperitivo, pero nadie va a cenar a un restaurante elegante solo por los aperitivos. Yo

FREDERICK VALLAEYS: tuve una buena cena de cumpleaños. Los aperitivos estaban bastante buenos. Probablemente podría haberme llenado con aperitivos. Puedes hacer una buena cena. Entiendo tu punto, sin embargo. Quiero decir, claramente, y por eso el PPC sigue ganando, ¿verdad? Es porque es lo más medible, es lo más responsable. Y pero, pero en última instancia, creo que también hay un poco de reacción y, ya sabes, ¿estamos enfocándonos demasiado en la parte inferior del embudo?

Probablemente. ¿Verdad? Y entonces deberíamos estar haciendo más branding, deberíamos estar haciendo más influencers, pero es difícil de medir. Así que sí, tiene sentido. Como que probablemente sea el último lugar en el que gastas tu dinero. Y supongo que ese es tu punto, ¿verdad? Como si fueras una empresa más grande, entonces absolutamente parte de tu presupuesto debería ir hacia eso.

Pero si tienes, digamos, un presupuesto de 10 al mes, entonces probablemente sea más sabio gastarlo donde realmente puedas medirlo, optimizarlo continuamente.

SAM TOMLINSON: Y donde vas a obtener, quiero decir, donde Previsión, ¿verdad? Como hemos tenido, pero creo que la otra imagen más grande de esto es, ya sabes, tal vez la gente simplemente no está pensando en la búsqueda lo suficientemente amplia.

FREDERICK VALLAEYS: ¿Qué quieres decir con eso?

SAM TOMLINSON: Como, quiero decir, creo que cada vez que dices PPC, ¿verdad?, la gente inmediatamente piensa en la búsqueda pagada de Google. Eso es de lo que está hablando. Tal vez un poco de Microsoft porque, ya sabes, tenemos que prestar atención a la empresa que tiene el 5 por ciento del mercado. Lo siento. Todas las personas importantes que están escuchando esto.

Pero quiero decir, seamos realistas. Microsoft es una empresa de segundo lugar. Eso está bien. Soy accionista de Microsoft. Soy muy rico, pero estoy en segundo lugar. No soy realmente muy rico, pero me ha ido muy bien en ese lado en particular. Sí,

FREDERICK VALLAEYS: eso ha sido increíble. ¿Qué? Sí, eso ha sido increíble. Increíble. No en la parte de búsqueda.

SAM TOMLINSON: Y honestamente, no en la parte de servicio tampoco. Miles de millones de dólares en publicidad de servicios para un 2 por ciento de participación de mercado. Quiero decir, Microsoft es, creo que el último producto que Microsoft probablemente ganó fue Office, pero han sido consistentemente muy buenos en una serie de diferentes verticales. Pero de todos modos, estás diciendo

FREDERICK VALLAEYS: que el PPC está demasiado definido de manera estrecha?

Creo que es demasiado estrecho

SAM TOMLINSON: para pensar, ¿verdad? Porque para mí, cuando piensas en ello, como, bueno, la búsqueda se trata de dos cosas, ¿verdad? Se trata de descubrimiento de respuestas. Se trata de cumplimiento de tareas. Bueno, el cumplimiento de tareas creo que es la parte que todos tienen bastante clara, como hacemos búsqueda de marca. Tenemos búsqueda específica de productos, tenemos, etc.

¿Verdad? Pero hay todo un océano de consultas que la gente está yendo a diferentes lugares y la búsqueda se está desagregando, ¿verdad? Tienes a más y más personas buscando en YouTube ahora. La Universidad de YouTube es una cosa real. Es una gran cosa. Eso es búsqueda pagada. Te pones frente a personas que están buscando X, Y o Z o tienen un problema A, B o C.

Eso es búsqueda pagada. TikTok es uno de los motores de búsqueda más populares entre los menores de 28 años. Eso es búsqueda pagada, ¿verdad? Amazon, el motor de búsqueda de compras número uno en el planeta, eso es búsqueda pagada. Todos son búsqueda pagada. Se ven diferentes y funcionan diferentes, pero todos son búsqueda pagada, ¿verdad?

Lo mismo para los medios minoristas, ¿verdad? El segmento de más rápido crecimiento en el mundo de la publicidad en términos de dólares invertidos año tras año es el medio minorista. Todo eso es búsqueda pagada. Se ve diferente y funciona diferente y parece diferente. Pero fundamentalmente es búsqueda pagada.

Y cuando piensas en ello, es como, está bien, bueno, tal vez los mercadólogos de búsqueda pagada solo necesitan pensar un poco más allá de la caja de Google y decir, bueno, ¿a dónde va realmente la gente? ¿Cómo está obteniendo la gente las respuestas que quiere? Y ¿cómo participo en eso de una manera que sea útil para mi empresa o mi marca o mi cliente?

FREDERICK VALLAEYS: Y entonces en Wachowski, tu agencia, ¿cómo actúas sobre eso? Entonces, y porque dijiste que Microsoft tiene un 5 por ciento de participación de mercado, creo que en los EE. UU. es un poco más grande. Buen trabajo,

SAM TOMLINSON: Microsoft.

FREDERICK VALLAEYS: Dale algo de crédito. Pero, pero aún así, quiero decir, está bien. Lo siento.

SAM TOMLINSON: 8%, 8%, 8%. Oh, entonces, y

FREDERICK VALLAEYS: luego tienes TikTok y luego tienes Amazon.

Amazon es bastante grande, ¿verdad? Especialmente si vendes un producto, pero, pero ¿cómo tomas decisiones sobre dónde vas a invertir? Y luego la otra cosa que vemos es. Porque Google ha estado alrededor tanto tiempo y la gente tiene sus procesos y flujos de trabajo y tienen sus conjuntos de herramientas y tienen sus API y sus scripts, como, puedes escalar estas campañas realmente fácilmente, pero luego entras en algo un poco más nuevo que tal vez no tiene esa gran API, no tiene un gran conjunto de herramientas a su alrededor.

¿Vale la pena el esfuerzo? A veces. Quiero decir, así que creo que para lo que pensamos en ello, ya sabes, creo que, bueno, una gran parte de lo que hemos hecho y una gran parte de lo que he tratado de inculcar en la gente es que durante mucho tiempo. La búsqueda pagada ha sido sobre marketing a palabras clave, ¿verdad? Hemos estado tan obsesionados con las palabras clave y es como, bueno, detrás de cada palabra clave hay una persona y detrás de cada, cada persona está haciendo esto por una razón.

SAM TOMLINSON: Nadie va a Google y busca algo por diversión. Lo haces por un propósito. Y creo que si empiezas a, cuando piensas en la asignación de presupuesto, cuando piensas en la asignación de estrategia, cuando piensas en si vale la pena, bueno, mucho de lo que hacemos comienza con la investigación de audiencia, ¿verdad?

Usamos, ya sabes, SparkToro. Usamos BrightEdge. Usamos Moz. Usamos Ahrefs. Usamos grupos focales. Tenemos científicos de datos que realmente realizan estudios de investigación de mercado. Pero fundamentalmente, tiene que comenzar con las personas, ¿verdad? Tiene que comenzar con eso. Y si comienzas allí y ves como, está bien, bueno, así es como se está comportando esta audiencia.

Y para muchos clientes, incluso hacemos estudios de pulso continuos solo para ver cómo están cambiando las cosas porque puedes empezar a ver tendencias bastante claras. Como, oye, más y más personas en este sector están yendo a este lugar. Está bien. Bueno, eso es interesante. Podríamos querer pensar en incluir eso en el 10, pero cuando hablamos de asignaciones de presupuesto iniciales y estrategia, mucho de eso está arraigado en.

Bueno, ¿dónde obtienen la información las personas? ¿A dónde va la gente? ¿En quién confía la gente? Y ¿qué nos dice eso sobre ellos? A veces la respuesta a eso es hacer más búsqueda pagada. Y a veces la respuesta a eso es, te sientes realmente en vivo en Instagram. Así que tal vez deberíamos resolver eso.

FREDERICK VALLAEYS: Y quiero decir, encuentro eso fascinante porque TikTok escucho muchos casos en los que la generación más joven lo usa como un motor de búsqueda para aprender a hacer algo o van de vacaciones.

Están como, ¿qué debería visitar? Un ejemplo muy divertido recientemente. Llevamos a nuestro reparador a Hawái con nosotros y estábamos literalmente a cinco minutos caminando de este pequeño centro comercial con un bonito café y todas estas cosas. Y para el día cinco, ella dice, Oh, no tenía idea de que ese lugar estaba justo al final de la carretera.

Y yo estoy como, ¿qué? ¿No miraste Google Maps? Como, ¿no investigaste en el mapa dónde estábamos? Y parece que no, fueron a TikTok y dijeron, estoy en este lugar, ¿qué hay que hacer? Y así que si no existía en TikTok, entonces simplemente no existía. Pero, pero pienso en TikTok como este consumo de un feed.

Correcto. Pero, así que parece que. Los videos viven allí en perpetuidad. Y el punto de hacer, tal vez hacer estos videos de TikTok no es tanto estar en el feed, sino ser encontrable cuando alguien está buscando eso.

SAM TOMLINSON: Creo que eso es parte de ello. Quiero decir, tengo un cliente de servicios para el hogar para el que hacemos anuncios de TikTok, y ha sido increíble para los propietarios de viviendas más jóvenes.

Porque es allí donde van por respuestas. Esa es su cosa. Así que sí, creo que parte de ello es obviamente quieres, lo que sea, volverte viral. Muy baja probabilidad. Ganar la lotería de las redes sociales.

FREDERICK VALLAEYS: Sí. Pero también creo que eso es tal vez el. Error en la forma de pensar más antigua cuando pensamos en las redes sociales, pensamos en volvernos virales y como, ese es el propósito, pero no, el propósito aquí es que la gente simplemente haga búsquedas muy básicas y no tienes que tener el más genial, ya sabes, el desafío del cubo de agua o cualquier cosa.

Como, no tiene que ser eso, simplemente como, ¿cómo arreglas un inodoro con fugas? Quiero decir, podrías obtener algo de negocio

SAM TOMLINSON: de eso. Correcto. Quiero decir. Estaba hablando con, ¿recuerdas a J. D. Craylor, verdad? De Moira, y sí, así que J. D. y yo estábamos hablando, y él mencionó cómo encontró un video de nicho de un tipo arreglando un sistema HVAC de 20 años que resulta ser el mismo sistema HVAC que él tiene, pero este tipo llevaba una GoPro, y caminó por este proceso, y él dice, esto, esto me ahorró cientos y cientos y cientos de dólares, porque pude ver este video de esta cosa oscura que es súper antigua.

Pero ahora, si alguna vez necesito algo, sé exactamente a dónde ir. Como,

FREDERICK VALLAEYS: es Y esa es la cosa. Así que sí, quiero decir, harías esa búsqueda en Google. Y si hubiera un gran video de YouTube explicándolo, obviamente lo encontrarías a través de Google. Correcto. Pero no encontrarías los videos de TikTok. No encontrarías los videos de Instagram.

Tendrías que entrar en esos canales, en esas aplicaciones. Quiero decir, estoy realmente curioso sobre este cliente de servicios para el hogar. Así que, ¿qué tipo de videos son estos videos orgánicos? ¿Los anuncias para ellos? Oh, nosotros

SAM TOMLINSON: anunciamos. Así que solo estamos promocionando algunos de nuestros, tenemos videos orgánicos que se publican, pero correcto.

Es como una, ya sabes, puerta de ventana, reemplazo de ventanas desde allí. Correcto. Así que solo estamos publicando videos sobre, ya sabes, cualquier cosa, desde cómo saber si es hora de reemplazar ventanas y cómo se ve ese proceso, la economía detrás de eso, muchas veces. Ya sabes, en muchos casos, si eres un propietario de vivienda más joven, honestamente, puede que nunca hayas tenido que pensar en esto, ¿verdad?

Si tienes 22, 25, 28 años, la vida útil de las ventanas se supone que es entre 15 y 30 años, dependiendo de la calidad, es completamente posible que tu familia en tu vida nunca haya sucedido. Así que ni siquiera sabes qué hacer, pero ahora tienes. Ya sabes, obviamente con la situación macroeconómica y de vivienda más grande aquí en los EE. UU., es posible que hayas tenido que comprar una casa que tal vez no tenía ventanas actualizadas, y ahora estás mirando y dices, está bien, bueno, ¿qué hago con esto? Mi calefacción se sale de control. Tengo corrientes de aire entrando, ya sabes, lo que sea.

Y ahora estás como, está bien, ¿qué hago con esto? Entra nosotros. Hola, aquí hay uno. Aquí está cómo podrías hacer como una solución temporal. Aquí está. Ya sabes lo que esto significa a largo plazo y aquí está por qué si estas cosas están sucediendo consistentemente en múltiples ventanas diferentes, tal vez deberías pensar en reemplazar las ventanas porque, ya sabes, la pérdida de calor potencialmente es más de lo que pagas en el globo.

FREDERICK VALLAEYS: Tengo curiosidad, así que quiero decir, como el consumidor típico, así que obviamente un propietario de vivienda. Así que supongo que estás hablando de las frustraciones de ese propietario de vivienda. Estás abordándolo desde el ángulo de como facturas de energía demasiado altas, corrientes de aire en tu casa, como puntos de dolor que alguien entiende y luego llevándolo de vuelta a, Oh, bueno, podría ser que tus ventanas no son.

Lo suficientemente eficientes energéticamente. Quiero decir, eso está bien. Eso tiene sentido. Ahora eres grande en datos y análisis, ¿verdad? Entonces, ¿cómo vas a medir eso? Y ¿cómo trabajas con los clientes cuando podrían tener un poco más de la mentalidad de como, Oh, ¿este video se volvió viral?

¿Cómo lo llevas de vuelta a lo que importa?

SAM TOMLINSON: Así que, quiero decir, para nosotros, probablemente hay dos maneras en que podemos hacerlo. Correcto. Ya sabes, uno es para muchos de nuestros clientes, asignamos un porcentaje de su gasto a pruebas. Y acordamos cuáles son esos parámetros y cuáles son esas pruebas, pero esos dólares no son, es, estás pagando para aprender.

Así que es como, está bien, sigamos evolucionando nuestro programa. Así que, ya sabes, como nuestra cosa de TikTok ha salido de nuestro presupuesto de pruebas. Así que eso fue fácil. La segunda cosa, honestamente, para ellos es. Son clientes potenciales en la puerta y estamos, ya sabes, el seguimiento de la fuente original fue bastante sólido. No es perfecto y ciertamente no es todo, pero ha pintado una imagen muy clara.

Y luego, como parte de nuestro proceso de ventas y admisión, también seguimos con como, está bien, bueno, ¿cómo te enteraste de nosotros? ¿Por qué hiciste eso? Como el equipo es realmente bueno en hacer preguntas. Así que felicitaciones a ellos por eso. Y los datos lo validan que, ya sabes, los propietarios de viviendas más jóvenes están desproporcionadamente recurriendo a cosas como YouTube y TikTok.

Incluso Instagram para al menos entender más sus preguntas porque ese es simplemente el contenido con el que han crecido, han crecido. Ese es el contenido con el que están familiarizados. Están felices de escuchar un podcast o ver un video o ver una publicación social como respuesta a su pregunta.

No necesitan diez enlaces azules. Como, ya sabes, me siento viejo ahora, hombre. Me hiciste sentir viejo. Como, yo, yo disfruto de mis diez enlaces azules. Muchas gracias.

FREDERICK VALLAEYS: Yo también. Pero también disfruto un poco de la parte generativa, la parte generativa arriba que toma esos diez enlaces azules y los destila. No tener que hacer clic, tener que desplazarse.

Me encanta.

SAM TOMLINSON: Sí, esa parte ha sido, estoy lentamente calentándome a eso siendo una cosa útil. Porque todavía hay veces cuando lo leo y estoy como, eso está simplemente mal. Y luego lo miro y estoy como, sí, eso no está bien. No, no, no, no.

FREDERICK VALLAEYS: Así que eso es interesante porque quiero decir los resultados generativos en Google o en Microsoft, su trabajo no es generar desde una página en blanco, sino tomar esos resultados orgánicos principales, los resultados pagados principales, y destilar eso en una narrativa.

Así que no he visto tantos de los que todavía se confunden, sí, me confundí con los datos de series temporales. Como, si preguntas por, ya sabes, ¿cuáles son las cuotas de mercado en ciertos períodos? Es como, fue esto y esto. Estoy como, bueno, esa no fue la pregunta amigo. La pregunta era. Ya sabes, ¿cuál fue la cuota de mercado en 2022 versus 2023 y me diste 2021?

SAM TOMLINSON: ¿Por qué? Así que se confunde con algunas de esas cosas. Ayer estaba investigando iPads. Quiero comprar uno para mis hijos. Y estaba como, bueno, ayúdame a entender la diferencia entre iPad air, iPad, y iPad mini. Y así que estaba como, está bien, parece que el iPad es el más barato. Es genial para los niños. Así que no necesito mucho, pero hay 21, 2021 como, ¿cuál es la diferencia?

FREDERICK VALLAEYS: Y me dio una buena explicación de 2021, pero en 2022, estaba luchando. Era como, bueno, tal vez tenga un procesador diferente. Tal vez tenga una mejor pantalla. Pero claramente estaba en un modelo desactualizado y no pudo ayudarme en ese último tramo. Y ese es el otro problema que todavía vemos allí.

Maldito SGE. Está mejorando. Y esa es la cosa. Quiero decir, piensa en Google, ¿verdad? Cuando comencé en Google, cuando empezaste a anunciarte en Google, indexaban la web. Tomaba varios meses ejecutar un índice nuevo. Así que cuando buscabas algo y esa página de destino se actualizaba ayer, como si estuvieras fuera del ciclo de actualización, esperabas dos meses para que eso apareciera y mira a Google ahora, como dentro de segundos de que algo suceda, está en el motor de búsqueda.

Sí, eso va a pasar con lo generativo también, ya está llegando allí. Sí, va a llegar allí.

SAM TOMLINSON: Quiero decir, creo que es. Creo que Google está en una posición única para ganar en ese espacio particular, lo cual es una opinión muy impopular entre los bros de la IA. Pero

FREDERICK VALLAEYS: ¿por qué crees que están en una posición única?

SAM TOMLINSON: Quiero decir, creo que los mayores desafíos con los LLMs, ¿verdad? Son, ya sabes, alucinaciones, es como si el modelo se desanclara un poco. Es, ya sabes, todas estas preguntas sobre, ya sabes, ¿qué estás generando versus, es, es precisión, verdad? Fundamentalmente, ¿quién tiene la mayor colección de datos del mundo que pueden usar para fundamentar ese modelo?

De hecho, ¿verdad? ¿Quién tiene el índice más grande del mundo de entidades que entiende las relaciones entre ciertas entidades a un mejor nivel que nadie más? Ya sabes, ¿quién tiene acceso a, posiblemente, más datos de ubicación y negocios que nadie más en el planeta, Google. Bien. Eso parece bastante bueno. Y luego, ¿quién también tiene, esto va a hacer que la IA abierta.

Quiero decir, todos los respetos del mundo, IA abierta, pero el equipo de IA de Google es. Es asombroso. Son, ya sabes, estas son las personas que resolvieron Go. Estos son los chicos que van a ganar, ya sabes, la próxima iteración de las cosas de juegos. Estas son las personas que construyeron los transformadores y algunos de los conceptos iniciales que OpenAI convirtió en ChatGPT.

FREDERICK VALLAEYS: Exactamente. Así que compraron DeepMind, la compañía que inicialmente venció el juego de Go y luego AlphaGo. Así que eso fue alucinante. Y luego fueron las personas detrás de los modelos de transformadores. Así que puedes buscar los artículos de investigación y luego es OpenAI quien lo comercializó. Al principio con fines sin ánimo de lucro, pero ahora obviamente con fines de lucro.

Sí.

SAM TOMLINSON: Todo el mundo es sin ánimo de lucro hasta que es mejor ser rentable.

FREDERICK VALLAEYS: Sí. Quiero decir, honestamente no sé cuál fue la razón para ser sin ánimo de lucro al principio.

SAM TOMLINSON: No lo sé. Probablemente alguna cosa altruista.

FREDERICK VALLAEYS: Quiero decir, ahora Sam Altman está buscando 7 billones para hacer chips. Para construir los próximos modelos.

SAM TOMLINSON: Sí, solo no tomes eso de entidades extranjeras o de repente te conviertes en un problema. Sí, exactamente. También muchos australianos. Sí. Eso es más que los valores de Microsoft y Apple combinados. Así que eso es, sí, un cambio. Sí. Tal vez, tal vez, tal vez a través de un Google también. Tal vez sea un par de ellos. Probablemente podrías.

Sí. Quiero decir, la capitalización de mercado de Apple es de qué, 2 billones, más o menos? Sí. Todos están como en 2, 3 billones en este punto, lo cual es asombroso también, porque hace solo unos años, como estábamos mirando la primera compañía de un billón de dólares y ahora es como, wow. Y justo como dijiste, las acciones de Microsoft y las acciones de Nvidia y cualquier cosa conectada a la IA están, básicamente, fuera de las listas en este

punto.

¿Qué es? ¿Los Siete Magníficos?

FREDERICK VALLAEYS: ¿Es eso? Sí. Bueno, oye, pero así que, sí, creo que el punto de vista contrario o no, supongo que tienes el punto de vista contrario sobre que Google va a dominar. Y me gustan las razones que estás diciendo, quiero decir, tienen acceso a toda la información del mundo. Y si piensas en un LLM como tomando esa información y una especie de sistema de clasificación detrás de Google, y luego alimentas eso al LLM para que lo digiera por ti y lo haga más fácil de consumir y tal vez tener una conversación con él así, eso tiene sentido.

Pero así que probé Gemini. Que es el rebranding y el Bard rebrandeado. Correcto. Y esa es la cosa. Como, se siente como Bard rebrandeado en lugar de una evolución en Bard. Como lo he probado. Estoy bastante decepcionado.

SAM TOMLINSON: No es genial en el texto. En realidad fue sólido desde el punto de vista de un intérprete de código.

Hizo algunas cosas buenas.

FREDERICK VALLAEYS: Sí. Así que hablemos de eso. Así que intérprete de código, ¿verdad? Como, y esto, tuvimos algunas conversaciones fascinantes donde nos conocimos en Berlín. Pero el intérprete de código era el plugin de OpenAI, que estaba en beta inicialmente. Así que si querías que escribiera algo de código Python o hiciera como un análisis o un análisis de audiencia, podías usarlo para eso.

Para eso, ahora es parte del modelo central GPT 4. Es un plugin incorporado. Pero sí, hablemos del Intérprete de Código y capacidades similares en Gemini y qué es lo interesante. Quiero decir,

SAM TOMLINSON: para mí, creo que es solo una democratización de la ciencia de datos de una manera interesante. Esa parte es útil. Creo que también está haciendo de alguna manera a la ciencia de datos, lo que hizo.

Los editores hicieron a partes del desarrollo web, ¿verdad? No necesitas ser un especialista para lanzar tu sitio web. Obviamente, si quieres un gran sitio web, necesitas tener un especialista. Pero si solo, cualquiera puede ir a Squarespace estos días y arrastrar, soltar, señalar, hacer clic, ir equipo, y creo que durante mucho tiempo, ¿verdad? La barrera para que las empresas pequeñas a medianas usen datos de la manera en que estas.

Las plataformas quieren que uses esos datos. Era que no tenías un científico de datos, como si no tuvieras a alguien en el equipo que entendiera la segmentación RFM o pudiera ejecutar una regresión multivariante o que pudiera hacer cualquiera de esto, si querías que se hiciera algo de esto, ya sabes, tu mejor opción era pagar a una firma de ciencia de datos, cien, doscientos, quinientos, un millón de dólares para hacerlo.

Bueno, pequeño anunciante, eso no está en el presupuesto. Así que para mí, el intérprete de código es como, genial. Todas esas tareas que. Anteriormente no estaban disponibles para tantas personas. Ahora es tan fácil como literalmente exportar la cosa de Shopify, subir al Intérprete de Código, decir, ya sabes, segmentemos estos datos y te guiará a través de todo el proceso de segmentación de esa audiencia, ya sabes, ya sea, ya sabes, haciendo un modelo RFM, haciendo un K means, ya sabes, haciendo un bosque aleatorio, lo que quieras hacer, te lo explica.

Democratiza la ciencia de datos de una manera realmente fascinante.

FREDERICK VALLAEYS: Sí, exactamente. Y así, incluso si no entiendes qué podrían ser esos diferentes modelos, la belleza es que puedes preguntarle. Puedes decir, dime más. ¿Por qué este sería útil en lugar de aquel? ¿Cuál es la diferencia? ¿Cuántos datos necesito para este en lugar de aquel?

Sí. Y es literalmente como tener una conversación con un científico de datos, uno que es muy paciente, por cierto, y luego se da la vuelta y como, una vez que has tomado tu decisión, no tiene que volver a su oficina y pasar días construyendo los modelos. Simplemente lo escupe y luego todavía tienes como.

SAM TOMLINSON: Todavía hay deriva, como el modelo, ya sabes, de vez en cuando, se pone un poco, pero, ya sabes, a tu punto, puedes, puedes guardarlo una vez que escriben el código para ti, puedes guardar eso, ya sabes, instantánea de esa cosa en particular. Es genial, esto es.

FREDERICK VALLAEYS: Y ese es un punto importante, ¿verdad? Generar código Python para ti.

Como dijiste, podría haber deriva. Podría estar alucinando. Así que podría cometer errores. Así que la salida que sale de eso, tienes que validarla. Y luego un error que hemos visto que la gente comete es que piensan, Oh, la próxima vez que quiera hacer un análisis similar, déjame volver y hacer las mismas preguntas, pero usemos las mismas indicaciones, pero eso es peligroso porque tienes deriva y deriva solo para explicar a algunos de nuestros oyentes y espectadores.

Pero básicamente el modelo sigue evolucionando y los debates en el modelo siguen cambiando. Y así una respuesta correcta hoy podría muy bien ser una respuesta incorrecta o las mismas indicaciones podrían darte una respuesta incorrecta mañana. No hay, no es como una calculadora donde introduces los mismos números y simplemente usa las mismas puertas lógicas para darte la respuesta correcta.

Es un modelo en evolución, y ahí es donde tienes que ser peligroso. Y así lo que estás diciendo es generar el código python, validarlo. Si crees que funciona, entonces realmente instálalo. Podemos reutilizarlo en el futuro, lo que también te ahorra un poco, el costo de regenerar el mismo código.

SAM TOMLINSON: Sí. Lo cual pago por el chat premium.

Estamos bien gastando algo del dinero de Sam Baldwin. Como dijiste, estaba obteniendo 7 billones.

FREDERICK VALLAEYS: Exactamente. Así que estás diciendo, quiero decir, básicamente paga por el plan premium de 20. Ahora, tengo curiosidad, ¿verdad? Porque en la agencia o como cualquier cosa que queramos hacer a escala, como, ¿tienes consejos y trucos para, usas la API?

¿Usas plugins de Sheets? ¿Cómo usas

SAM TOMLINSON: todo? Uso los plugins de Sheets. No he jugado mucho con la API todavía, pero está en la lista de tareas pendientes. Está bien. Ha sido un comienzo de año un poco ocupado. Todavía honestamente uso la interfaz web probablemente más de lo que debería solo porque está en marcadores y es fácil y puedo simplemente abrirla, arrastrar, soltar, decir lo que quiero y lo hace.

Debería usar más la API. Me haría la vida más fácil.

FREDERICK VALLAEYS: Y ahora Gemini. Así que dijiste que Gemini también tiene una capacidad de codificación. Y eso tiene sentido, ¿verdad? Así que Google ha dicho durante mucho tiempo que una de las fortalezas de sus modelos es la codificación y diferentes idiomas, diferentes lenguajes de programación, así como diferentes, como idiomas hablados.

Entonces, ¿has probado eso y cómo difiere del intérprete de código de OpenAI?

SAM TOMLINSON: Creo que en términos de. La experiencia general, el Gemini ha sido impresionante en el sentido de que está llegando a la derecha, está llegando a un código muy cercano a ser preciso, si no muy preciso, más rápido con menos revisiones. En justicia, solo han pasado, ¿qué, dos semanas desde que anunciamos que Gemini era una cosa, así que no he como, eso.

No es un tiempo, tiempo para la deriva, pero es

FREDERICK VALLAEYS: como un anuncio de mediados de febrero o principios de febrero, dependiendo de cuándo lo veas.

SAM TOMLINSON: Así que sí, esto es mediados de febrero. Han pasado dos semanas desde que anunciamos Gemini y ha sido, quiero decir, diría que ha sido muy bueno en las tareas de ciencia de datos. Ha sido muy bueno escribiendo código básico.

Lo he usado para, como, ya sabes, algunos disparadores de tipo etiqueta. Lo he usado para expresiones regulares. También odio escribir expresiones regulares. Me hace enojar. Así que dejo que el Intérprete de Código lo haga. O trato de

FREDERICK VALLAEYS: enojarme con las expresiones regulares. Y si no sabes qué son las expresiones regulares, entonces ya sabes, de nada,

SAM TOMLINSON: ¿verdad? Para mí, ha sido un muy, en el lado del código, ha sido muy bien hecho. El código ha sido compacto, ha sido útil, ha sido preciso. Muy, muy pocos problemas con él. Con ChatGPT, diría que ha sido 85 a 90 por ciento preciso. Creo que Gemini en las tareas de código ha sido 90, 95%. Así que para mí, eso fue una gran, eso fue una gran victoria.

Creo que en la generación de texto, como la generación de respuestas reales, OpenAI todavía está, todavía está por delante allí. Y como dijiste, ha sido un poco decepcionante, pero luego de nuevo,

GPT 3. 5 no fue genial. Como cuando GPT 4 incluso comenzó, era, Glitchy, lo llamaremos, ¿verdad? Pero el punto de los modelos es que mejoran a medida que aumenta la adopción, a medida que aumenta la velocidad de datos a través de esos modelos, ya sabes, a medida que se puede recopilar y usar la retroalimentación del usuario para ajustar, reforzar o eliminar partes del entrenamiento, mejora.

Así que creo que si miras, creo que es una comparación un poco engañosa decir, está bien, Gemini hoy, 12, 14 días después del lanzamiento. Está bien. Versus GPT 4, ocho meses después del lanzamiento,

no es una comparación justa. Lo sé, lo sé, pero también siento que, quiero decir, Google ha tenido BART durante mucho tiempo y Google Como dijiste, a través de Google brain, inventaron el transformador. Han estado trabajando en esto. Simplemente lo retuvieron porque estaban más preocupados que OpenAI sobre.

FREDERICK VALLAEYS: Las alucinaciones y las cosas que estos modelos podrían hacer y decir que podrían ser incorrectas. Y kudos a Google por no tratar de difundir desinformación en el mundo que tal vez sea sembrada por estos modelos de lenguaje grande. Pero al mismo tiempo, creo que no es completamente justo decir que Google ha comenzado más tarde, como simplemente Pero haces un muy buen punto, que es, escucha, si necesitas código escrito, tal vez Gemini es genial.

Si necesitas un post de blog escrito, tal vez quieras ir a GPT cuatro. Y creo que esa es una de las cosas que nosotros como humanos todavía aportamos a estos modelos, ¿verdad? Como entendemos, está bien, este modelo es realmente bueno en eso. Ese es bastante bueno, pero también es 10 veces más barato. Así que si voy a hacer esto a escala o a través de un plugin de hojas, porque por cierto, ahora tienes que pagar por estos plugins de hojas para, no me gusta.

¿A quién le gusta pagar, verdad? A nadie le gusta pagar, pero a veces solo tienes que decir, lo siento.

SAM TOMLINSON: Iba a decir, quiero decir, crédito, ya sabes, paga por Optmyzr. Eso es bastante bueno. ¿Verdad?

FREDERICK VALLAEYS: Sí, sí,

SAM TOMLINSON: sí,

FREDERICK VALLAEYS: exactamente. Bueno, así que, y eso es lo otro, así que para nosotros en Optmyzr y gracias por mencionarlo, pero traemos IA a la herramienta porque creemos fundamentalmente que las personas no necesariamente quieren cambiar sus flujos de trabajo.

Quieren seguir trabajando en las herramientas que ya conocen. Y eso debería tener capacidades de IA añadidas. Así que si necesitas nuevos titulares, Optmyzr te los sugerirá. Si quieres tener una conversación sobre una cuenta, puedes hacerlo a través de Optmyzr Sidekick, que está usando los modelos de OpenAI, pero pero lo fundamenta en la verdad de tu cuenta.

Y hacemos muchos de los cálculos para decir, como, está bien, por cierto, es CTR. Eso es clics divididos por impresiones. Como si le preguntaras a GPT, el 80 por ciento del tiempo, lo hace correctamente. Y luego el 20 por ciento del tiempo lo hace mal. Y ahora vas a tu cliente y le dices algo como completamente incorrecto CTR.

Sí, te están despidiendo. Eso no es bueno. Eso no es, eso no es genial, Bob. Lo sé. Así que cuéntanos, así que, mencionaste el ejemplo de los datos de Shopify y llevar eso para hacer alguna segmentación. ¿Hay un ejemplo genial que hayas hecho tal vez usando datos de Google Ads directamente? ¿Es esto algo que nuestros oyentes podrían probar hoy?

SAM TOMLINSON: Así que, quiero decir, diría que lo más cercano que hemos hecho con eso sería usar nuestros propios datos de audiencia. Así que datos de CRM, obviamente, ya sabes, en el lado de Google Ads, ¿verdad? Es. La importancia de tus propios datos está creciendo más y más, ¿verdad? Estamos jugando más y más con campañas de generación de demanda. Estamos haciendo más y más con algunos de esos parecidos.

Bueno, diría que probablemente uno de los ejemplos más geniales es, ya sabes, tomamos datos de audiencia, como un perfil completo de cliente, ¿verdad? Usamos. GPT para segmentar eso en diferentes tipos de compradores en diferentes personas y agrupar eso y luego subimos cada uno de los grupos como una audiencia única, lo que en realidad nos dio un mejor rendimiento en el segmento de parecidos, lo cual fue genial, porque obviamente, ya sabes, los parecidos, cuanto más homogéneo es la semilla, más relevante es el parecido es más probable que sea.

Y esos son bastante sensibles a la condición inicial. Así que eso fue divertido. Creo que podrías, esa es una aplicación fácil, pero es una buena. Ya sabes, toma tus datos de clientes, construye segmentos, ¿verdad? Creo que muchos vendedores simplemente. Toman todos los clientes, los lanzan a Google, vamos equipo. Bueno, podrías añadir un solo paso en ese proceso y obtener un 20, 30, 40, 50 por ciento mejores resultados en términos de eficiencia, en términos de menor costo por cliente potencial, en términos de mayor retorno de la inversión publicitaria, como lo estés midiendo, simplemente diciendo, oye, chatGPT, oye, Gemini, aquí hay una lista.

¿Puedes decirme, ejecutar un modelo RFM en esto? Ejecutar un clúster K means en esto. Devuélveme algo. O, ya sabes, lo otro fácil que puedes hacer si tienes una tienda de comercio electrónico es. Especialmente para Shopify, todos tus datos de usuario están allí, ¿verdad? Oye, Shopify, dame esta lista sin el 30% más bajo de clientes.

O, oye, Shopify, o oye, ya sabes, GPT, Gemini, lo que sea. Aquí hay una lista de mis costos reales, que es otra cosa divertida que puedes hacer. Aquí están las personas y qué, aquí están los SKUs que compraron. Aquí está el costo de cada SKU. Dime qué clientes fueron los más rentables. ¿Qué clientes me hicieron perder dinero? ¿Qué cosas tienen esos clientes en común en términos de fuente?

En términos de qué plataforma publicitaria vinieron en términos de cómo se veía su camino de compra. Puedes encontrar un montón de ideas que desde un punto de vista de búsqueda pagada, social pagada, puedes aprovechar bastante fácilmente.

FREDERICK VALLAEYS: Sí. Muy genial. De repente. Y así. Adelante. Lo siento. Así que, quiero decir, hablaste del intérprete de código, ¿verdad?

Pero solo para ser muy claro, cualquiera que esté usando eso hoy, simplemente irías a GPT cuatro y hay un pequeño logo para subir un archivo. Subes ese archivo. Eso básicamente inicia la capacidad del intérprete de código. Y luego tiene esta pequeña flecha al final de la respuesta. Si haces clic en eso, ahí es donde ves el código Python real.

Así que esto no es muy obvio lo que está pasando, pero ahí es donde tendrías que hacer clic para ver que había hecho alguna generación de código. Y en realidad usó modelos estadísticos y programación real para regresar con una respuesta. Y donde siempre ha sido un poco molesto para mí, no sé si lo han arreglado.

Así que puedes decirnos si sabes que lo han hecho, pero haces este análisis y ahora obtienes estos segmentos. Correcto. Y luego dices, bueno, ahora dime algo en común, como términos de búsqueda, estos tipos de personas podrían haber buscado, si eso no está presente en tu conjunto de datos. Tiene dificultades para pasar de la interpretación de código en Python a volver a las capacidades del modelo de lenguaje grande.

Y así a veces tienes que dividir esa tarea para llevarla hasta donde necesitas que esté.

SAM TOMLINSON: Sí, eso es cien. Eso no ha cambiado. Es. Pero esa misma tarea, ¿verdad? Le habría tomado a un científico de datos tres, cuatro, cinco horas potencialmente.

FREDERICK VALLAEYS: Oh, sí, absolutamente.

SAM TOMLINSON: Gemini lo hará en tres o cuatro minutos.

FREDERICK VALLAEYS: Bueno, y luego a tu punto de que, ya sabes, la gente simplemente sube toda su lista y la disparan en este paso extra. Y creo que ahí es donde todos hemos sido condicionados a que ese paso extra fue tu proyecto de ciencia de datos de medio millón de dólares, o eso fue como esperar cinco horas para el lado de los datos.

Y luego eso es, si tienes suerte esperando cinco horas, quiero decir, como darlo. Esperando una semana para que esos datos regresen. Correcto. Así que por eso no lo hicimos. Pero ahora, ahora está disponible por 20 al mes y tres minutos de tu tiempo, como tener una conversación rápida y y escupe los datos en un formato estructurado, que luego puedes subir en masa de nuevo a Google Ads o cualquier plataforma que quieras.

SAM TOMLINSON: Exactamente.

FREDERICK VALLAEYS: Y estás diciendo que ves estas increíbles ganancias de ello. Así que, así que creo que es

SAM TOMLINSON: ha sido, ha sido muy, muy prometedor. Obviamente, sabes, todavía estamos en las primeras etapas de la demanda profunda. Creo que eso es un acierto o error. Pero me encantan las audiencias similares. Creo que finalmente nos estamos alejando de los públicos amplios.

Así que estoy feliz de ver que ya no puedes simplemente poner todo en amplio y YOLO.

FREDERICK VALLAEYS: Sí. Bueno, ya sabes, las audiencias, es algo social, pero está en búsqueda y funciona por una razón, ¿verdad? Quiero decir, PPC se parece cada vez más,

SAM TOMLINSON: ya sabes, a social. Cada vez más como un DSP cada día.

FREDERICK VALLAEYS: Sí. Y como tú, también mencionaste el punto de que haces estos grupos focales porque, fundamentalmente, estás tratando de entender quiénes son mis clientes, quiénes son mis compradores potenciales, y eso es un poco el punto de que después de 20 años de anuncios de Google y ser tan impulsados por métricas, como que tal vez hemos olvidado el elemento humano y la persona al otro lado de ese clic, y eso es lo que estás diciendo.

Ahora podemos volver a eso, pero también podemos. Superponer eso con IA generativa, hacer cosas realmente geniales con eso. Así que creo que eso realmente lo cierra en círculo. Así que sí, me encanta todo eso. Entonces, Sam, ¿por qué no hacemos un par de preguntas rápidas aquí? Oh, bien. Aquí. Hagámoslas. Muy bien.

Entonces, la primera, ¿qué es algo que desearías haber sabido antes de comenzar en el marketing PPC?

SAM TOMLINSON: Honestamente, cuánto no sabía sobre creatividad, como lo importante que era la creatividad para ello. Me ha llevado mucho tiempo, ha sido un largo viaje para mí pasar de, sí, sí, sí, la creatividad es como el 20 por ciento de la ecuación a, oh sí, la creatividad en realidad es una parte mucho más grande de la ecuación de lo que tal vez quería admitir.

Pero, ya sabes, tú.

FREDERICK VALLAEYS: Sí, tiene sentido. Es una de las pocas cosas que todavía puedes controlar. Así que incluso un asunto más importante hoy que hace un par de años. ¿Cuál es un mito común de PPC que te gustaría desmentir?

SAM TOMLINSON: Hay tantos de esos. ¿Por dónde quieres empezar con este? Oh, los modificadores de puja. Odio, odio las ideas erróneas sobre los modificadores de puja. Los modificadores de puja y la mayoría de las pujas inteligentes no son compatibles. No puedes cargar un montón de códigos postales y decir, con mi campaña de CPA objetivo, voy a apuntar al código postal. Así no es como funciona eso con los modificadores de puja.

¿Puedes apuntar a ellos? Claro. Pero, lo que, casi todos los modificadores de puja, excepto el menos 100 por ciento en dispositivo, son ignorados por las pujas inteligentes. Así que cada vez que pones algo tonto, como, oye, esta campaña, está usando pujas inteligentes. Voy a usar modificadores de puja. Todo lo que estás haciendo es perder tu tiempo. Así que por favor, detente.

Sí.

FREDERICK VALLAEYS: Uno de nuestros posts de blog más populares, infografías, qué ajustes de puja son compatibles con qué estrategias de puja porque sí, hay muchas estrategias de puja para elegir y, como, es un poco raro cuáles son compatibles, pero en su mayoría, tienes razón en la era moderna de pujas automatizadas con estos modificadores de puja.

Sí, eso significa que quiero decir, el, el, esto va a tener una respuesta obvia. Así que no se te permite decir open AI o chat GPT, pero ¿cuál es tu herramienta de IA favorita y cómo la usas?

SAM TOMLINSON: Herramienta de IA favorita. Que no sea una de esas. Veamos,

FREDERICK VALLAEYS: Tengo una. Así que uso talk notes dot IO descubierto muy recientemente.

SAM TOMLINSON: Sí, tengo, sé que tengo Otter AI, así que es como, hace lo mismo para mis zooms. Ha sido un cambio de juego. Me gusta esa.

FREDERICK VALLAEYS: Así que cuéntale a la gente un poco más sobre lo que hace Otter AI

SAM TOMLINSON: hace. Simplemente se une, así que se une a todas mis reuniones, todos mis zooms. Y es básicamente como un asistente virtual y toma notas, básicamente solo transcribe la conversación y la resume en viñetas y te las envía.

Así que si alguna vez estás en una reunión, obviamente si estás, ya sabes, de zoom en zoom y hay detalles específicos, puedes volver y escuchar una grabación completa de ella, literalmente puedes simplemente abrir esto, te dice cuándo ocurrió una cierta parte de la conversación, puedes, ya sabes, leer la transcripción real, o puedes ir a escuchar esa parte de la conversación y simplemente, ya sabes, es un gran ahorro de tiempo para mí en el sentido de que no me siento obligado a tomar notas y no tengo que preocuparme por, Oh mi, como qué, ¿cuál era ese número? ¿Dónde estaba esa lista? ¿Cuál era el nombre de ese archivo? Lo que sea.

FREDERICK VALLAEYS: Y creo que también es brillante con la audición selectiva, de la cual creo que todos sufrimos. A algún nivel. Así que bueno, estás haciendo una cara como si no, estoy seguro. Oh, lo hago. Yo, yo cien por ciento. Pero, pero sí, quiero decir, así que al final de la llamada, es como, Oh espera, eso es lo que el cliente quería.

Eso es lo que me pidieron, como que completamente entró por un oído y salió por el otro, porque mi mente estaba en otro lugar, ¿verdad? Así que sí, me encanta Otter AI y ese tipo de tecnología. Sí. ¿Cuál es una habilidad importante que los mercadólogos deberían desarrollar para destacar en 2024 y más allá?

SAM TOMLINSON: Voy a decir la misma que he dicho durante un tiempo, que es que necesitan entender cómo funciona la finanza.

Creo que muchos mercadólogos han crecido en una era donde había la ilusión de responsabilidad versus responsabilidad financiera real. Y finalmente estamos llegando a ese punto donde, ya sabes, la unión de marketing y finanzas finalmente está comenzando a suceder. Creo que la gente del lado financiero está reconociendo la importancia del crecimiento.

por hablar conmigo. Y cómo algunas de las métricas que tienen los mercadólogos pueden ser valiosas. Y creo que algunos mercadólogos, ya sabes, creo que DTC ha tenido que madurar un poco más rápido, tal vez que otras industrias finalmente están comenzando a decir, ya sabes qué, necesito, necesito alejarme de los anuncios de retorno. Necesito alejarme de las tasas de clics y las impresiones y los clics.

Y necesito comenzar a pensar en el impacto en la organización subyacente y cómo se ve eso y cuánto de eso es incremental versus cuánto de eso no lo es. Y necesito comenzar a tomar mejores decisiones porque, ya sabes, fundamentalmente, creo que el marketing es un ejercicio de asignación de capital, ¿verdad?

No puedes hacer eso sin entender finanzas.

FREDERICK VALLAEYS: Sí, sí. Y luego algunos posts de blog realmente geniales que has hecho. Estos son un poco más antiguos, pero creo que tenías uno sobre la recesión. Como qué pasa en el TPC en una recesión, pones el pie o te retiras y dos resultados diferentes. Así que algunos buenos, ¿dónde puede la gente encontrar tus cosas, por cierto?

¿Cuál es el mejor lugar para

SAM TOMLINSON: sitio web? Así que estoy en Twitter. Era generalmente al que respondía más, pero tengo un boletín cada semana. Creo que lo lees a veces, Fred.

FREDERICK VALLAEYS: Oh, ¿ves mi apertura cuando lo abro? Por supuesto que lo haces. Sí, tú eres,

SAM TOMLINSON: eres, eres uno de los marcados. Pero es Sam Tomlinson.

me slash newsletter. Muy original, lo sé.

FREDERICK VALLAEYS: Lo pondremos en las notas del programa. Y luego, finalmente, RapidFire. Has hablado de varias plataformas, pero ¿cuál es una de las más emergentes que más te emociona?

SAM TOMLINSON: Realmente me gusta Perplexity. He estado jugando con eso por un minuto. Eso para mí es un caso de uso realmente interesante en términos de, ya sabes, cómo está desbloqueando el descubrimiento de información usando IA, pero eso creo que es solo una plataforma interesante.

También estoy jugando mucho más con plataformas de medios minoristas de lo que nunca había hecho antes, porque simplemente creo que son tanto fascinantes como criminalmente subutilizadas.

Así que eso ha sido interesante porque por un lado tienes como perplexity, que es tremendamente avanzado. Y por otro lado, tienes redes de medios minoristas, que son Google en 2014. Los amo chicos, pero seamos realistas. Esa es la tecnología que está actualmente allí. Y es como,

FREDERICK VALLAEYS: tú

SAM TOMLINSON: sabes, un pie en el pasado y un pie en el futuro.

Y estás tratando de averiguar cómo se juntan estas dos cosas. Y va a ser interesante.

FREDERICK VALLAEYS: Genial. Y luego, tuvimos una pregunta de la audiencia, así que terminaremos con eso. Pero hablando de un pie en el pasado, uno en el futuro. Muy bien. ¿Cómo te aseguras de tener ambos pies en el futuro? Y ¿cómo te mantienes al día con todos los últimos desarrollos y algún consejo sobre eso?

SAM TOMLINSON: Es un nunca acabar Leo demasiado, diría. Quiero decir, en términos de mantenerse al día con las tendencias, creo que mucho de eso es. Refinar de dónde obtienes información, así que para mí, eso ha sido un proceso continuo de buscar fuentes que tal vez otras personas no estén mirando y mirar fuentes que podrían estar fuera del marketing.

Así que si conoces a Benedict Evans, él escribe un boletín cada semana. Me suscribo a eso 2 PM. Que es web Smith. Escriben algo sobre comercio y tendencias. Es más de gran imagen. Bastantes financieros que hacen, ya sabes, análisis de acciones, análisis de tendencias, resúmenes de llamadas de ganancias, etc. Así que puedes obtener buena información de esos.

Clubs de comercio, search engine, land, search engine, journal, el Optmyzr.

FREDERICK VALLAEYS: Déjame, déjame interrumpirte. Y pregunta final, final, pero dado que estás tan interesado en finanzas y leyendo blogs de acciones y todo eso, ¿qué estás comprando hoy?

SAM TOMLINSON: ¿Qué estoy comprando hoy? ¿Qué compré? Así que déjame decirte, averigüemos qué compré esta mañana.

Sí, lo hacemos. Ooh, tuvimos un buen día. Compré un depósito, DPST ETF de bancos regionales, y compré algo de Alibaba. Amo a Charlie Munger. Compré Alibaba alrededor de 68, compré depósito en 68. Y sigo comprando algunas, sigo invirtiendo en Google y Microsoft. Solo promediando el costo en dólares, pero

FREDERICK VALLAEYS: al final del día, va a ser

SAM TOMLINSON: qué consejo financiero.

Este no fue un consejo financiero.

SAM TOMLINSON: Haz lo que quieras, no soy un corredor con licencia. Haz lo que quieras.

FREDERICK VALLAEYS: Diviértete. Pero eso es lo que Sam compró esta mañana. Así que eso es lo que compré. De todos modos,

SAM TOMLINSON: estamos un 5 por ciento arriba hoy. Así que no hice algo. Hice algo bien hoy.

FREDERICK VALLAEYS: No lo juego día a día. Es solo. demasiado deprimente algunos días y feliz otros días.

Pero como, de todos modos, Sam, siempre es fantástico hablar contigo. Gracias por compartir con nuestra audiencia. Y si has disfrutado de esta conversación, quieres ver más de ellas, por favor danos un me gusta, suscríbete en la parte inferior y únete a nosotros para futuros episodios. Sam Sam Tomlinson dot M E. Ahí es donde encontrarás su blog. Puedes suscribirte a su boletín y estará hablando en muchas conferencias en Europa, algunas en los Estados Unidos.

Para cuando veas esto, puede que ya haya hablado, pero es un habitual en el circuito. Así que búscalo. Y si quieres atraparlo en persona, en realidad está ahí afuera en el mundo real, lo cual es increíble. Yo mismo espero tomar una copa contigo en Múnich. Múnich. Sí. Gracias Fred. Así que nos vemos en el próximo.

Cuídate. Suena bien. Hagámoslo