IA en PPC: Dónde Ayuda, Dónde Falla y Dónde Es Arriesgada

Descripción del Episodio

Hay mucho ruido en torno al uso de la IA en PPC. La mayoría se centra en grandes preguntas existenciales: ¿Reemplazará la automatización a los estrategas? ¿Está la IA tomando el control de la gestión de PPC?

Pero en el terreno, las preocupaciones son muy diferentes.

Los profesionales de PPC están navegando por el aumento de costos, la automatización inestable, tipos de campañas desajustadas para la generación de leads y plataformas que parecen cambiar más rápido de lo que los datos de rendimiento pueden estabilizarse.

Julie Bacchini ha pasado años escuchando esos desafíos del mundo real. Como fundadora de Neptune Moon y anfitriona de PPC Chat desde 2017, ha creado un espacio donde los profesionales de PPC hablan honestamente sobre lo que está fallando, y no solo sobre lo que está en tendencia.

En esta conversación con Frederick Vallaeys, ella aporta esa perspectiva fundamentada a un chequeo de realidad muy necesario sobre la IA en PPC.

Aquí están los puntos clave discutidos:

• La generación de leads vive en el vecindario equivocado
• AI Max es PMax de nuevo: caos inicial, evolución eventual
• La responsabilidad vive en los vacíos entre las salidas de IA y la responsabilidad humana
• Prueba la IA en problemas que ya has resuelto
• La documentación ya no es opcional
• Las plataformas evolucionan más rápido que el comportamiento de búsqueda
• Las soluciones temporales funcionan hasta que no lo hacen
• La ansiedad por la IA no se trata solo de la seguridad laboral
• No puedes navegar esto solo: protección empresarial y apoyo comunitario en una industria impulsada por IA

Conclusiones del Episodio

En esta discusión con Frederick Vallaeys, Julie Bacchini comienza explicando que los anunciantes de generación de leads no son el mercado objetivo de Google, a pesar de su gasto significativo en la plataforma. Ella enfatiza que la automatización y la IA están diseñadas para volúmenes de datos más grandes, que muchas cuentas de generación de leads no logran, y destaca las limitaciones de la puja manual para acceder a características esenciales. El lanzamiento típico de una campaña a menudo resulta en una mezcla de resultados mientras la plataforma busca estabilidad.

Julie luego cambia el enfoque a temas urgentes como la responsabilidad legal y las brechas de seguro en relación con los datos generados por IA no verificables. Plantea preguntas críticas sobre la responsabilidad por decisiones automatizadas deficientes, la gestión eficiente de la documentación de IA y cómo manejar los datos proporcionados por clientes de algoritmos que pueden no comprender completamente.

La generación de leads vive en el vecindario equivocado

Julie entrega una verdad incómoda: “Si eres generación de leads, no eres el mercado objetivo para la publicidad de Google”. Todo lo que Google construye es primero para comercio electrónico, diseñado para volúmenes de conversión que la mayoría de las cuentas de generación de leads nunca alcanzan. La automatización necesita una masa crítica—500+ conversiones en 30 días para realmente encontrar su ritmo.

Cuando estás sentado en 30 o 50 conversiones, los algoritmos tienen drásticamente menos puntos de datos con los que trabajar. Eso es solo matemáticas.

El problema va más allá de simples métricas de volumen. Toda la infraestructura de automatización de Google—el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones, los algoritmos de optimización—todo espera un flujo constante de datos de conversión para aprender. Con 5,000 conversiones en un mes, el sistema tiene infinitas oportunidades para detectar patrones y ajustar. Con 30, esencialmente está adivinando.

“La forma en que funciona la automatización es que cuanta más información tiene, mejor es para poder resolver cosas y resolverlas más rápido y hacerlo de manera más eficiente”, señala Julie.

Los especialistas en marketing de generación de leads terminan siendo creativos con la puja de cartera y las estructuras de cuenta, tratando de “reducir su desventaja de datos” solo para alcanzar los umbrales básicos que los anunciantes de comercio electrónico alcanzan naturalmente. Julie ha estado en esta posición durante años. Ha hecho las paces con ello, incluso bromea sobre su tarjeta de bingo anual de GML donde “nos vamos a poner serios sobre la generación de leads” nunca se tacha. La puja manual suena tentadora como una solución temporal, pero te corta el acceso a características que Google reserva para los usuarios de puja inteligente.

“Cuando no usas puja automatizada o inteligente, entonces tampoco obtienes acceso a muchas de las cosas buenas que vienen con eso, ¿verdad?, que Google está haciendo en el fondo para ti”, explica.

De todos modos, los días están contados para ese enfoque. La realidad es más dura de lo que era hace cinco años. La mitad de las cosas que solían suceder en primer plano ahora suceden en el fondo, automatizadas y opacas.

AI Max es PMax de nuevo: caos inicial, evolución eventual

El patrón se repite. Algunos anunciantes prueban AI Max y obtienen resultados sorprendentes de inmediato. Otros lo encuentran completamente decepcionante. Algunos lo llaman un desastre. Julie describe esto como un comportamiento típico de producto de Google:

“Es como todo lo demás, tu experiencia puede variar. Si sientes que es algo que quieres probar o crees que podría funcionar potencialmente en tu cuenta, inténtalo. Sabrás bastante rápido si va a funcionar para ti.”

Las conversaciones en PPC Chat reflejan casi exactamente el lanzamiento de Performance Max. Los primeros en adoptarlo se lanzan, algunos ven magia, otros ven caos, y la gran mayoría aterriza en algún punto intermedio, preguntándose si están haciendo algo mal o si la herramienta simplemente no está lista aún. En este momento, todavía estamos en ese período de primera versión donde las experiencias varían enormemente dependiendo del tipo de cuenta, el sector y la pura suerte. Julie espera que AI Max siga el mismo arco de evolución. El PMax que existe hoy en día no se parece en nada a la versión que se lanzó por primera vez.

“Estoy segura de que va a evolucionar porque el PMax que tenemos hoy no es el PMax que teníamos cuando ese bebé salió. No lo es. Así que siento que AI Max probablemente será de la misma manera. Lo lanzaron como esto es lo que es, y luego va a transformarse con el tiempo.”

El problema más grande es que este ciclo de “lanzar una nueva herramienta, verla rendir mal, iterar durante dos años, finalmente hacerla utilizable” se ha convertido en la norma. Cada característica importante de Google Ads sigue este camino ahora. Los profesionales están cansados de ser probadores de control de calidad no remunerados, pero optar por no participar significa quedarse atrás cuando la herramienta eventualmente se vuelve esencial.

La responsabilidad vive en los vacíos entre las salidas de IA y la responsabilidad humana

Julie plantea un escenario que las compañías de seguros aún no han resuelto: un cliente usa IA para analizar sus datos de ventas y generar perfiles de clientes. Te entregan este resumen generado por IA como la base estratégica para sus campañas. Construyes todo sobre eso. Luego resulta que la IA se equivocó.

“¿Qué pasa si los datos que salieron de la IA que usaron están equivocados? ¿Dónde recae esa responsabilidad? ¿Es únicamente del cliente porque te dio información incorrecta?” comentó Julie.

Nadie lo sabe. Las pólizas de seguro se mueven más lentamente que la tecnología. La legislación se mueve aún más lentamente. Mientras tanto, los especialistas en marketing están aquí tomando decisiones con entradas generadas por IA que no tienen forma de verificar, y la pregunta de quién es responsable cuando las cosas salen mal sigue sin respuesta.

Ella enmarca el dilema claramente: “Te están instruyendo para que lo utilices cuando estás elaborando una estrategia, cuando estás tomando decisiones, cuando estás priorizando, todo lo que hacemos. ¿Qué pasa si los datos que salieron de la IA que usaron están equivocados?”

Julie describe su experiencia: “Tuve un cliente que proporcionó un documento masivo con orientación basada en algo así como aquí están nuestros datos de ventas, aquí está quién compró cosas. Y realmente no había forma de verificarlo. Así que haces preguntas como, bueno, ¿puedo ver los datos en bruto de las cosas que realmente se compraron? Oh, tienes datos demográficos. ¿Puedo ver los datos demográficos en bruto? Y eso no fue posible. Los únicos resultados que obtuve fueron que era IA.”

Su reacción? “Eso me hizo sentir incómoda porque está poniendo mucha fe en algo que no tenía forma de verificar.”

Prueba la IA en problemas que ya has resuelto

Antes de confiar en la IA para decisiones de alto riesgo, ponla a prueba en escenarios donde ya conoces las respuestas.

“Puedes hacer preguntas cuyas respuestas ya conoces y ver qué tan correcta es,” sugiere Julie.

Extrae datos históricos de campañas completadas. Aliméntalos a la IA. Ve si llega a las conclusiones que ya validaste a través del rendimiento real. Esto construye confianza en la precisión de la herramienta y te ayuda a entender qué tipos de indicaciones producen resultados confiables.

Julie explica la lógica: “En lugar de darle algo que todavía estás tratando de resolver tú mismo y no tienes toda la información, o estás trabajando en resolverlo, ¿por qué no le preguntas cosas cuyas respuestas ya conoces? Y luego puedes ver, ¿llega a la respuesta correcta?”

Ella describe esto como construir tu nivel de confianza en una herramienta antes de confiar en ella para decisiones de alto riesgo.

“Esa es una mejor manera en mi mente de ponerte en una posición para tener un nivel de confianza más alto cuando estás haciendo una pregunta cuya respuesta no conoces.”

La documentación ya no es opcional

La recomendación más práctica de Julie es llevar un registro meticuloso.

“Este es el aviso que puse. Estos son los datos a los que tuvo acceso. Esta es la instrucción que me dieron. Estos fueron los resultados.”

Suena tedioso, pero sirve para múltiples propósitos. Primero, te ayuda a detectar inconsistencias—a veces hacer la misma pregunta dos veces produce respuestas de IA completamente diferentes. Como señala Julie, “A veces puedes hacerle a una IA la misma pregunta dos veces, y te dará respuestas diferentes.”

Sin documentación, no lo notarás. Segundo, crea un registro histórico para el reconocimiento de patrones.

Julie describe lo que podrías descubrir: “Espera un minuto, le pedí que hiciera algo muy similar tres o cuatro veces, y los resultados que obtuve fueron muy diferentes. Dos de ellos fueron súper similares, y luego los otros dos fueron muy, muy diferentes, pero seguí la misma metodología mientras lo hacía. Eso me haría pensar, ‘Hm, ¿qué está pasando allí?’”

Tercero, te protege legalmente si surgen preguntas más tarde sobre por qué tomaste ciertas decisiones. “Si surgen preguntas como, bueno, ¿por qué hiciste esto, o qué pasó aquí, o cuál fue la secuencia de cosas que hiciste?” Tener documentación marca la diferencia.

Un simple Google Sheet que rastree tus interacciones con la IA es suficiente para comenzar. Julie sugiere: “Puedes tener una hoja de Google donde anotes esto es lo que me pidieron, así es como creé el aviso, esta es la plataforma que usé, esto es lo que le alimenté, y esto es lo que escupió. Solo lleva un registro de eso para ti.”

Ella enmarca la documentación como “simplemente cubrirte”, y reconoce que no es el trabajo más emocionante.

“Documentar cosas no es el trabajo más sexy que hacemos, pero lo hacemos para muchas cosas. Tenemos hojas de cálculo que tienen todo el texto de los anuncios. Tenemos todas las imágenes. Hacemos trabajos como este de manera bastante regular, donde estamos tratando de llevar un registro de qué pruebas estamos realizando este mes, qué viene después,” explicó Julie.

Las plataformas evolucionan más rápido que el comportamiento de búsqueda

Google impulsa Performance Max y la automatización impulsada por IA agresivamente, pero la mayoría de los usuarios todavía buscan de la misma manera que siempre lo han hecho. Esa desconexión crea una verdadera confusión. Las herramientas cambian más rápido que el comportamiento del usuario, lo que significa que los nuevos tipos de campaña no necesariamente se alinean con cómo tu audiencia realmente te encuentra.

Frederick enmarca la desconexión: “Las personas están buscando de diferentes maneras. Están formulando lo que buscan de diferentes maneras. Tienen diferentes puntos de contacto en el camino hacia llegar a ese día de sentirse googly y hacer esa búsqueda final.”

Pero la realidad es que el cambio ocurre gradualmente mientras las plataformas quieren que adoptes nuevas herramientas de inmediato. Julie señala que la ventaja de Google es esa base de comportamiento masivo: “Tienen, han pasado 20 años enseñando a las personas cómo encontrar cosas. Y mucho de eso resulta en anuncios que se muestran cuando las personas están encontrando cosas.”

Ella cree que Google protegerá esa posición: “No creo que Google esté interesado en quedarse atrás realmente cuando se trata de lo otro. Van a proteger su territorio, y ¿por qué no lo harían? Tienen un territorio muy caro que han pasado muchos años construyendo. Así que creo que va a tomar mucho para que sean empujados fuera de la montaña.”

El desafío para los especialistas en marketing es averiguar qué cambios importan. La prueba de Julie es sencilla: “¿Lo haces? ¿Qué hace? ¿Qué esperas lograr? ¿En qué se diferencia de lo que ya estamos haciendo? ¿Solo estás probando un nuevo juguete porque alguien dijo que tenías que probarlo?”

El éxito requiere entender el comportamiento de búsqueda real en tu sector, no solo seguir el último lanzamiento de características de la plataforma.

Las soluciones temporales funcionan hasta que no lo hacen

Las estrategias que funcionan perfectamente pueden dejar de funcionar repentinamente cuando Google lanza una actualización de algoritmo o lanza una nueva característica que interrumpe tu configuración cuidadosamente elaborada.

“Tienes cosas funcionando en tu cuenta, y luego un día te despiertas dos meses después, y ya no funciona,” explica Julie.

Esta es la ansiedad constante en las conversaciones de PPC Chat. Como ella lo describe: “Tenemos muchas conversaciones sobre, oye, ¿alguien más está viendo esto? Teníamos X, Y y Z, y estaba funcionando perfectamente, pero ahora no.”

Los anunciantes de generación de leads particularmente sienten esto porque sus soluciones temporales ya son frágiles, diseñadas para compensar por no ser el caso de uso principal de la plataforma. La pregunta no es si tu solución temporal eventualmente se romperá. Es cuánto tiempo se mantendrá y si tendrás suficiente advertencia para construir la siguiente.

Julie reconoce el desafío: “¿Cuánto tiempo puedes hacer soluciones temporales? Creo que esa es la otra pieza donde las personas que están en el espacio de generación de leads hablan y piensan, como, está bien, no es realista decir como, bueno, estoy en puja manual para siempre.”

Incluso cuando existen soluciones temporales, vienen con compensaciones. “Tienes que poder absorber lo que está sucediendo y ver lo que estás experimentando en las cuentas de las que eres responsable. Y luego tienes que tratar de tomar decisiones responsables en cuanto a qué cosas podemos probar,” reitera Julie.

La frustración más profunda es que el ritmo del cambio se ha acelerado. La experiencia se vuelve obsoleta más rápido de lo que las personas pueden construirla.

Como observa Julie, “Esto siempre ha sido una industria, es tecnología, así que nada se queda quieto. Siempre ha sido una industria donde ha habido un montón de cambios sucediendo. Pero ese ritmo realmente ha aumentado, creo, en los últimos años.”

La ansiedad por la IA no se trata solo de la seguridad laboral

La comunidad de PPC Chat refleja un amplio espectro: personas que usan IA para todo, personas que se niegan a tocarla, y la mayoría de las personas en algún punto intermedio, tratando de averiguar dónde ayuda sin crear riesgo. La ansiedad va más allá de “¿la IA tomará mi trabajo?”

Se trata de perder el control sobre la estrategia, confiar en salidas que no puedes verificar de manera independiente y navegar por un cambio constante donde la experiencia que construiste a lo largo de los años de repente no se aplica de la misma manera. Julie reconoce la incomodidad mientras acepta la realidad.

“Ese tren ya salió de la estación. ¿Cómo tomamos el conocimiento que tenemos por el tiempo que hemos estado trabajando en PPC e integramos eso con la IA que parece estar en todas partes?” menciona Julie.

Esa es la verdadera pregunta que enfrenta la industria. Julie no es una gran fanática de la IA—ha sido vocal al respecto. “No soy la mayor fanática de la IA. He sido vocal al respecto. Eso no debería ser una sorpresa para nadie que me haya seguido en cualquier lugar. Porque tengo preguntas al respecto, y creo que tiene deficiencias. Pero también me doy cuenta de que ese tren ya salió de la estación.”

La conversación a menudo se centra en averiguar dónde la IA realmente ayuda versus dónde introduce riesgo.

Como lo enmarca Julie, “¿Dónde pueden usar la IA de manera confiable para que no estén potencialmente haciendo que la IA genere algo que resulte ser incorrecto y luego sigan adelante usando datos incorrectos? Ese es un miedo real. Pero, ¿dónde encaja? ¿Dónde tiene sentido? ¿Cómo puede hacerte más eficiente? ¿Dónde puede llenar vacíos que tal vez tenías anteriormente, que en realidad hace un buen trabajo?”

Ella describe el enfoque de la comunidad de PPC Chat. Julie menciona, “Las personas están experimentando como locas, y comparten sus pensamientos de como, oh, creé esto o oh, estos son los avisos que uso para eso o lo que sea. Así que hay muchas pruebas y experimentación en este momento en general.”

Las personas que tengan éxito en esta transición no serán las que rechacen la IA por completo o la abracen sin crítica—serán las que descubran exactamente dónde la herramienta ayuda y dónde el juicio humano todavía importa.

“Nadie quiere quedarse atrás. Nadie quiere sentir que se despierta un día y de repente es un dinosaurio que no habla el idioma de nada de lo que está sucediendo,” comentó ella.

No puedes navegar esto solo: protección empresarial y apoyo comunitario en una industria impulsada por IA

La conversación entre Frederick y Julie cubrió mucho más allá de los temas principales. Dos puntos que merecen atención: las realidades empresariales debajo de toda la ansiedad por la IA, y por qué la comunidad importa más ahora que hace cinco años.

Julie piensa sobre PPC de manera diferente a la mayoría de los profesionales porque ha estado dirigiendo su propio negocio de consultoría durante 26 años. Esa perspectiva se muestra en cómo aborda el riesgo. Mientras otros debaten si la IA escribirá mejor texto publicitario, ella está al teléfono con su agente de seguros preguntando si su póliza cubre la responsabilidad cuando un cliente le entrega datos generados por IA que resultan ser incorrectos.

“Es inteligente tener varios tipos de seguro empresarial, pero incluso si lo tienes, esta tecnología se mueve más rápido. Se mueve más rápido que la legislación. Se mueve más rápido que tu póliza de seguro,” dice ella.

Ella habla sobre experiencias tempranas que moldearon esta mentalidad—ser arrastrada a situaciones donde la documentación y el proceso la salvaron. Por eso insiste tanto en crear sistemas y mantener registros.

La conversación también toca casos prácticos de uso de IA donde la tecnología realmente ayuda. Frederick señala un área donde la IA tiene una ventaja sobre la perspectiva humana: entender diferentes audiencias.

“Si vas a escribir algunos anuncios, ¿te has puesto en los zapatos de cada persona diferente que podría estar consumiendo esos anuncios? No puedo ponerme en los zapatos de una mujer negra de 18 años. No tenemos muchas experiencias en común. Así que es difícil para mí escribir anuncios para esa audiencia, pero la IA ha absorbido tanta información que, en algunos casos, puede hacerlo,” explica Fred.

Google también está agregando IA directamente en la plataforma. Julie señala, “Google tiene su asistente dentro de Google Ads ahora, donde teóricamente puedes tener una pequeña conversación con el asistente y más o menos decirle lo que estás buscando hacer, y te va a dar todo lo que necesitas hacer.” Puedes hacer preguntas como “oye, ¿por qué están subiendo mis CPCs? ¿Por qué están bajando mis conversiones?”

Pero ella agrega una advertencia crítica: “No estoy sugiriendo que solo le preguntes al Asistente de Google por qué está sucediendo algo porque probablemente deberías verificar lo que el Asistente de Google te está diciendo.”

Esa pieza de verificación importa porque el panorama de la IA incluye desde automatización útil hasta evitación completa. Julie describe el espectro que ve en PPC Chat:

“Algunas personas lo aman y lo están usando para todo. Lo están usando para la estrategia. Lo están usando para el texto publicitario. Lo están usando para generar imágenes. Tienes personas que están en el campamento de qué más puedo hacer que haga. Y luego tienes otras personas que están como, ‘No quiero que haga nada porque no confío en ello en absoluto.’”

El aspecto comunitario se vuelve crucial aquí. PPC Chat funciona como “una comunidad gratuita donde los profesionales de PPC pueden hablar entre sí, hacer preguntas y obtener apoyo moral”. No se trata solo de encontrar la única respuesta correcta. Se trata de escuchar la variedad de experiencias y encontrar tu propio camino a seguir. Esa diversidad de perspectivas ayuda a las personas a encontrar su propio enfoque en lugar de simplemente seguir lo que dicen las voces más fuertes.

El mensaje subyacente en ambos puntos es el mismo: ya no puedes hacer esto solo. Necesitas sistemas para protegerte como negocio. Necesitas una comunidad para mantenerte cuerdo e informado. Y necesitas pensar más allá de solo “¿cómo optimizo esta campaña?” a “¿cómo construyo una práctica sostenible en una industria que está cambiando más rápido de lo que cualquiera puede adaptarse cómodamente?”.

Transcripción del Episodio

Frederick Vallaeys: Hola, y bienvenidos a otro episodio de PPC Town Hall. Mi nombre es Fred Vallaeys. Soy su anfitrión. También soy CEO y cofundador de Optmyzr, un software de gestión de PPC. Ahora, para el episodio de hoy, vamos a ir en una dirección ligeramente diferente.

Normalmente, escuchan a Fred, el fanático de la IA, y a todos los otros fanáticos de la IA. Pero hoy, tenemos a Julie Bacchini Freriedman. Ella es la anfitriona de PPC chat, y esa es una comunidad donde más a menudo que no, hay algunas personas hablando sobre los miedos alrededor de la IA, la ansiedad por la IA, preocupadas por usar la IA de manera incorrecta y preocupadas por lo que hará a sus carreras en PPC.

Así que creo que este va a ser interesante. Vamos a obtener una perspectiva diferente sobre la inteligencia artificial en el mundo del marketing digital. Y con eso, comencemos con este episodio de PPC Town Hall.

Julie, es genial tenerte de nuevo. Gracias por unirte a nosotros.

Julie Bacchini: Oh, muchas gracias por tenerme. Aprecio la oportunidad de hablar sobre PPC siempre que me lo piden.

Frederick Vallaeys: ¿De verdad? Sí, lo haces todo el tiempo, varias veces a la semana. Um, así que has estado en el programa antes, pero para las personas que no han tenido la oportunidad de conocerte, cuéntales un poco sobre ti, PPC chat, Neptune Moon, y en qué has estado trabajando últimamente.

Julie Bacchini: Claro. Soy Julie Freriedman Bacchini. Soy la presidenta de Neptune Moon. Así que hago consultoría de PPC, y he estado trabajando en PPC desde literalmente el principio. Uh, así que he visto una enorme cantidad de cambios a lo largo de todos estos años. Así que he estado en el negocio por 26 años. Así que realmente he visto casi todo.

Y, además de eso, he estado dirigiendo la comunidad de PPC chat para profesionales de PPC desde 2017, lo cual no puedo creer que esté llegando. Ha sido así durante muchos años. Como que siento que la tomé hace no tanto tiempo, pero sí, ha sido tanto tiempo.

Y somos una comunidad gratuita donde los profesionales de PPC pueden hablar entre sí, hacer preguntas y obtener apoyo moral. Hacemos un chat en vivo semanal los martes a las 12 en punto del Este donde hablamos sobre un tema de PPC oportuno. Y, uh, la IA, por supuesto, ha sido si no el tema, flota en creo que en muchos de los temas de los que hablamos también porque está muy presente en la mente de todos.

Frederick Vallaeys: Sí, eso tiene sentido. La IA está en todas partes estos días. Um, y así que sí, gracias por organizar esa comunidad y tomarla en 2017. Y, uh, también eres conocida como PPC mom para algunos, uh, una de las personas más agradables en la industria de PPC. Alguien como dijiste, se trata de bienestar mental. Es como expresar lo que tenemos en mente y no solo sobre estrategias de PPC sino también, uh, vivir buenas vidas. Y, uh, también eres una madre real, ¿verdad? Y, uh, ¿es esa parte de la razón por la que tus gafas combinan con tu fondo y las camisas?

Julie Bacchini: Sí, tengo que ser muy—quiero decir, no es que no me guste estar coordinada, pero tengo una hija adolescente que está muy interesada en la moda. Así que si estoy desalineada o desarreglada, uh, en apariencia y ella se entera, lo escucharé. Así que, sí, ella me mantiene alerta.

Frederick Vallaeys: Estamos, uh, para todos los que solo están escuchando la parte de audio de esto, les recomiendo encarecidamente que echen un vistazo a la versión de YouTube de esto o simplemente vayan a la página del programa para ver, uh, lo genial que se ve Julie con las gafas que combinan con la galaxia en el fondo.

Julie Bacchini: Bueno, soy Neptune Moon, ya sabes.

Frederick Vallaeys: Ah, sí, por supuesto. ¿Tienes uno de los relojes de Neptune? ¿El reloj lunar?

Julie Bacchini: No, no lo tengo.

Frederick Vallaeys: Tal vez una idea de regalo. Veamos quién le envía a Julie uno de los relojes de Neptune. Bien, pero vamos a entrar en el tema en cuestión aquí. Entonces, inteligencia artificial y, um, en primer lugar, es interesante porque dijiste que incluso si no tienes un chat de PPC sobre ese tema, de alguna manera flota. Um, así que, tal vez antes de profundizar demasiado en la IA, ¿cuáles son los temas en la mente de las personas estos días cuando se trata de Google Ads y PPC?

Julie Bacchini: Um, quiero decir, diría que caen en un par de categorías diferentes. La IA es definitivamente una grande. Um, y cuando se trata de IA, es como cómo utilizarla. Um, ¿dónde tiene sentido, dónde no tiene sentido? ¿Cómo nos aseguramos de que todavía tengamos un trabajo, ya sabes, dentro de cinco años? Hay mucha preocupación, uh, sobre eso, ¿cómo va a ser todo? Ya sabes, el ritmo del cambio. Siempre ha sido una industria. Es tecnología, ¿verdad? Así que, nada se detiene.

Siempre ha sido una industria donde ha habido un montón de cambios sucediendo. Pero ese ritmo realmente se ha acelerado, creo, en los últimos años. Um, así que hablamos mucho sobre las cosas que están cambiando. Ya sabes, tienes cosas funcionando en tu cuenta y luego un día te despiertas dos meses después y ya no está funcionando. Así que hay muchas conversaciones sobre, oye, ¿alguien más está viendo esto? Ya sabes, teníamos X, Y, y Z y estaba funcionando perfectamente y ahora no. Tenemos muchas conversaciones sobre esos tipos de cosas.

Cómo configurar las cosas ahora, cómo gestionar las cosas. Um, hablamos mucho sobre lo que sucede en diferentes plataformas y cómo puedes tener eficiencia a través de múltiples plataformas porque muchas personas están gestionando cuentas en más de solo una, uh, una plataforma también. Así que dónde gastar tu tiempo, cómo averiguar cómo priorizar, ya sabes, dónde los clientes deberían estar gastando sus esfuerzos, ese tipo de cosas.

Y todo se está volviendo más caro. Así que, ¿cómo mantenemos a los clientes felices cuando el costo, el clic, el costo de los clics sigue, ya sabes, subiendo año tras año? Así que tienen que gastar más dinero para realmente obtener los resultados a los que están acostumbrados a obtener como en el año anterior. ¿Cómo manejas eso? ¿Cómo gestionas esas expectativas y cómo manejas eso y tratas de mantener las cosas eficientes? Diría que esos son algunos temas de los que hemos hablado últimamente.

Frederick Vallaeys: Bien. Así que si eso está en la mente de alguien, sepan que no están solos en estar frustrados con los CPC cada vez más altos. Uh, pero volvamos a lo que dijiste justo antes de eso, tal vez sobre la gestión multiplataforma. Y creo que el año pasado hubo una seria preocupación sobre el futuro de Google en el mundo de la IA donde ChatGPT estaba respondiendo todo y la IA de Google no era tan buena. Pero ahora Gemini es un líder.

Gemini es realmente útil porque se conecta directamente a todos estos datos asombrosos que Google ya tiene sobre nosotros. Así que no tengo que usar un conector de Gmail. No tengo que conectarlo al calendario. No tengo que conectarlo a Drive. Ya está todo en ese universo de Google. Um, entonces, ¿cuál es tu opinión sobre Google Ads como plataforma y su viabilidad? ¿Deberían las personas seguir sintiéndose seguras al invertir allí o es realmente el momento de tal vez mirar a otros lugares también?

Julie Bacchini: Quiero decir, creo que siempre es prudente no tener todos tus huevos en una sola canasta porque como sabemos estamos a merced de cualquier plataforma donde tengamos publicidad en marcha. Um, pero ¿creo que Google como un destino principal para anuncios pagados va a desaparecer pronto? No lo creo. Um, han pasado 20 años enseñando a las personas cómo encontrar cosas, ¿verdad? Y mucho de eso resulta en anuncios que se muestran cuando las personas están encontrando cosas.

Y por supuesto han expandido y tienen los tipos de campañas más nuevos donde tienes, um, más activos basados en imágenes y videos. Así que tienes PMax, tienes, um, generación de demanda, ya sabes, esos tipos de cosas. Así que Google ha estado evolucionando, y ya sabes, acaban de salir aquí, uh, muy recientemente hablando sobre cómo puedes conectar todas tus cosas, ya sabes, en la IA de Google ahora y puedes tener una experiencia aún más personalizada. Así que, no creo que Google esté, um, interesado en quedarse atrás realmente cuando se trata de los demás, ¿verdad? Como, van a, creo que van a proteger su territorio y como por qué no lo harían, ¿verdad?

Tienen un territorio muy caro que han pasado muchos años construyendo. Así que, creo que va a tomar mucho para que sean desplazados de la montaña.

Ahora, eso no significa que no haya otros lugares. OpenAI es serio ahora y están anunciando y hablando de que vamos a tener anuncios. Somos como realmente vamos a empezar a tener anuncios. Así que las cosas están avanzando en otras plataformas también, pero Google tiene una ventaja tan grande en este momento. Va a tomar mucho para destronarlos y hacerlos un lugar donde no va a ser una prioridad para las empresas y organizaciones que quieren ser, ya sabes, vistas.

Frederick Vallaeys: Sí. Y siempre me parece bastante interesante cuando ninguna de estas empresas realmente entra en anuncios y estoy hablando de las más nuevas, ¿verdad? O hacen un 360. Bueno, 360 es en realidad volver a donde estabas antes.

Así que, hacen un 180 en, uh, en anuncios como Perplexity. Uh, pero es bastante interesante porque si piensan en cuál es el mayor potencial de monetización de esta enorme IA que están construyendo, a veces no ven los anuncios como la cosa. Y eso quizás es un poco sorprendente para nosotros sabiendo lo grande y masiva que es esta industria. Um, pero, uh, pero sí, en algún momento ciertamente tienen que hacerlo, simplemente tiene sentido apoyar a los anunciantes en todo esto.

Así que no puedo esperar a ver qué está por venir. Ahora un, uh, tipo de campaña o cosa que no mencionaste realmente fue AI Max. ¿Es por alguna razón? ¿No ves mucha popularidad en esa o cuáles son tus pensamientos sobre AI Max?

Julie Bacchini: Um, diría que generalmente en la comunidad las personas están experimentando con—quiero decir, todavía es relativamente nuevo, ¿verdad? No ha estado alrededor por tanto tiempo. Así que las personas están experimentando con AI Max. Um, y diría que es como cualquier otro, cualquier otro lanzamiento de producto de Google.

Algunas personas comienzan con él y funciona increíble y lo aman y dicen: “Wow, no puedo creer que no tuviéramos esto antes”. ¿Verdad? Y luego tienes a otras personas que dicen: “Hm, lo intenté. Fue muy meh”. Y luego tienes a otras personas que dicen: “Oh Dios mío, fue un desastre”. Así que es típico. Diría que se siente mucho como cuando salió PMax, ¿verdad? Como lo mismo donde algunas personas son adoptadores tempranos, algunas personas—y es como PMax, diría que probablemente funciona mejor bajo algunas circunstancias frente a otras, ¿verdad?

Y así hay un espectro bastante amplio, creo, en la experiencia que las personas han tenido cuando lo han probado y lo han ejecutado. Así que es como todo lo demás, tu experiencia puede variar. Así que, si sientes que es algo que quieres probar o crees que podría funcionar potencialmente en tu cuenta, como, ya sabes, dale una oportunidad. Ve qué pasa con tu configuración particular, um, ya sabes, tu configuración particular. Y, ya sabes, sabrás, creo, bastante rápido si va a ser algo que va a funcionar para ti. Y estoy seguro de que va a evolucionar porque como el PMax que tenemos hoy no es el PMax que teníamos cuando salió ese bebé, ¿verdad? No lo es.

Frederick Vallaeys: No en absoluto. Correcto.

Julie Bacchini: Así que siento que AI Max probablemente será igual. Como que lo lanzaron como aquí está lo que es, ¿verdad? Y luego va a transformarse, ya sabes, con el tiempo. Esperaría. Así que todavía estamos en ese primer, ese primer período de lanzamiento realmente.

Frederick Vallaeys: Y eso tiene sentido. Y entonces eso es una noticia esperanzadora para las personas que están gestionando cuentas de PPC porque a pesar de todas las capacidades de automatización y la IA, todavía parece que no es una victoria garantizada. Um, ahora, habiendo sido parte de tantos de los chats de PPC y obviamente moderas la gran mayoría excepto la una o dos semanas cuando te vas de vacaciones y tienes un anfitrión invitado. Uh, pero ¿hay algún patrón que hayas visto alrededor de AI Max y cuándo funciona mejor que en otros escenarios? ¿Has captado alguno de esos?

Julie Bacchini: Um, quiero decir, diría que generalmente es más, las cosas son más difíciles para la generación de leads, y diría que eso es cierto para Google en su conjunto. Así que, si eres generación de leads, como que no eres el mercado objetivo para la publicidad de Google, como que simplemente no lo eres. Y está bien. Es lo que es.

Frederick Vallaeys: Espera, ¿acabo de—acabo de escucharte decir que si eres generación de leads, no eres el público objetivo para Google Ads?

Julie Bacchini: Sí, lo dije. Dije lo que dije.

Frederick Vallaeys: Lo escuchaste aquí. Uh, bueno, eso es increíble. Quiero decir, así que, uh, profundiza un poco más en eso. Quiero decir—

Julie Bacchini: Bien, como una PPCer de generación de leads, diré que, um, la mayoría de lo que Google saca es primero para ecommerce, ¿verdad? No significa que no puedas usarlo para generación de leads. Puedes, lo hacemos, ¿verdad? Pero la mayoría de lo que sacan es como está liderado por, está liderado por ecommerce. Está diseñado para ecommerce. Está diseñado para el tipo de volumen que ecommerce trae.

Es como que simplemente es. Um, y he hecho las paces con eso porque ha sido así para siempre. Um, y cada año en GML, tengo mis esperanzas. Tengo un cuadrado en mi tarjeta de bingo cada año como vamos a ponernos serios sobre la generación de leads, ¿verdad? Y cada año eso no se tacha. Y como que es lo que es, ¿verdad? Um, así que creo que de nuevo cuando miras cómo diría que lo mismo sigue siendo cierto para PMax. Como que las personas que encuentran más éxito con PMax probablemente son ecommerce frente a—no estoy diciendo que las personas no estén encontrando formas creativas de hacer que sea exitoso en generación de leads.

Hay muchas personas que están haciendo eso, pero requiere un nivel más alto de creatividad para hacer que algunas de estas cosas funcionen. Simplemente están diseñadas para el ritmo y el flujo y la forma en que ecommerce funciona, que es diferente de cómo funciona la generación de leads, ¿verdad? Son simplemente animales diferentes.

Frederick Vallaeys: ¿Crees que se trata de la riqueza de la señal donde la generación de leads tiende a ser simplemente de menor volumen en general o un ciclo de ventas más largo? Entonces, ¿sería correcto decir que tal vez un cliente de ecommerce de menor volumen va a luchar de muchas de las mismas maneras que la generación de leads?

Julie Bacchini: Diría probablemente porque creo que los mayores factores que hacen que sea más desafiante, digamos, encontrar el tipo de eficiencia que las cuentas de ecommerce de alto volumen pueden encontrar para las personas de generación de leads o para las personas de menor volumen es que el aprendizaje automático interno, la IA, lo que sea, lo que sea que prefieras llamarlo, lo que ese mecanismo que impulsa toda la automatización dentro de la plataforma, requiere una cierta masa crítica base de datos. ¿Verdad?

Y Google es honesto al respecto, ¿verdad? Um, pero si luchas por cumplir o superar consistentemente esos umbrales, es más difícil para la, um, la automatización interna y la IA realmente encontrar un ritmo y encontrar impulso de la misma manera que puede cuando tiene más con qué trabajar.

Y si lo piensas, tiene sentido, ¿verdad? Como la forma en que funciona la automatización es que cuanta más información tiene, mejor es para poder averiguar cosas y averiguarlas más rápido y hacerlo de manera más eficiente. Así que, si tiene, ya sabes, 500 o más conversiones que están sucediendo en un período de 30 días, ¿verdad? Si tiene 5,000 que están sucediendo, eso son muchos más puntos de datos para que pueda mirar para encontrar patrones, para encontrar común denominadores que si eres una cuenta donde tienes 30 conversiones, tienes 52 conversiones, ¿verdad?

Como que eso es solo matemáticas y son datos que están entrando, ya sabes, que están siendo puestos en el mecanismo que está haciendo todas las cosas que está haciendo detrás de escena. Así que, como que es lo que es. Ya sabes, no estoy tratando de lanzar sombra de la manera que tal vez parece que lo estoy haciendo. Solo estoy siendo realista sobre cómo es cuando trabajas en cuentas que no son el caso de uso principal porque no tenemos enormes cantidades de datos, ya sabes, que están fluyendo hacia el algoritmo.

Frederick Vallaeys: Bueno, y entonces dejemos de forzar el cuadrado en el agujero redondo aquí es tal vez lo que estoy escuchando. Así que, uh, ¿dónde está el agujero redondo o dónde está el cuadrado redondo para los anunciantes de generación de leads? ¿Dónde estás invirtiendo ahora para obtener esos leads para Neptune Moon?

Julie Bacchini: Quiero decir, todavía tienes que estar en, todavía tienes que estar en Google. Es solo que es más difícil. Quiero decir, creo que hay algunas opciones que pueden ayudarte también—no quiero decir engañar al back end, pero es como la oferta de cartera, como que—tienes que ser un poco más creativo. Como que tienes que construir las cosas de una manera donde estás tratando de reducir tu desventaja de datos. Diría que sería como la forma en que lo pondría si tuviera que poner un tema más grande sobre ello. Sabiendo que el volumen de conversiones impacta todo lo que puede suceder dentro de la plataforma misma, tienes que ser un poco más creativo.

Si eres de menor volumen para tratar de llegar a esa masa crítica para que esas eficiencias puedan comenzar a suceder para que ese reconocimiento de patrones pueda suceder dentro de la automatización para ti de la misma manera que lo haría para una cuenta que tiene como montones de datos entrando, ¿verdad? Solo tienes que, tienes que pensarlo un poco, un poco más tal vez en cómo estructuras las cosas, ya sabes, y ese tipo de cosas, ¿verdad?

Frederick Vallaeys: Y bien, así que esa es la importante matiz creo, um, cuando hiciste el punto inicial que no capté es sí, Google ads o Google search es un lugar donde las personas están buscando soluciones de generación de leads o lo que las empresas de generación de leads venden, sin embargo, estás diciendo que la plataforma de Google ads no está diseñada primero para apoyar a esos anunciantes, así que tienes que encontrar estas soluciones alternativas para hacer que funcione para ti porque la audiencia está allí. Es solo más difícil conectar con la audiencia correcta de lo que sería si fueras un anunciante de ecommerce.

Julie Bacchini: Y es más difícil de lo que era hace cinco años. Um, la automatización, toda la automatización, ya sabes, que está como bajo el paraguas de la IA de nuevo, está diseñada para cuentas de alto volumen de datos. Como que así es como está construida. Eso es lo que está buscando. Así que teníamos más opciones de cosas que podíamos hacer y no estábamos haciendo nuestras ofertas y como todas las cosas que suceden en el fondo la mitad de esas cosas no sucedían en el fondo de la misma manera que lo hacen ahora. ¿Verdad?

Frederick Vallaeys: Así que, creo que el desafío entonces es que estás diciendo, bien, todavía podríamos volver a las viejas formas de agregar manualmente palabras clave, gestionar manualmente las ofertas, pero hay toda esta automatización que ha entrado y de alguna manera descarrila. Y ese también fue tu punto anterior, ¿verdad? Las cosas pueden estar funcionando bien ahora, pero luego de repente, Google hace un cambio de algoritmo o lanzan una nueva función en Google Ads y eso arruina esa configuración perfecta de solución alternativa que tenías y ahora tienes que averiguar cuál es la nueva solución alternativa para seguir haciendo que funcione, ¿verdad?

Julie Bacchini: Y creo que también tienes que pensar en cuánto tiempo puedes seguir haciendo soluciones alternativas, ¿verdad? Creo que esa es la otra parte donde las personas que están en el espacio de generación de leads hablan y piensan como, bueno, sabes que no es realista decir como, bueno, sabes que voy a hacer pujas manuales para siempre, ¿verdad? De alguna manera sientes que eso resolvería todos los problemas que enfrentas con las pujas automatizadas que necesitan niveles más altos de datos. Dices, “Bueno, entonces haz pujas manuales, ¿verdad?” Es como, “Eso parece que debería ser una solución simple.” Cuando haces las pujas manuales, ¿puedes hacerlo? Sí, puedes hacerlo.

Y puedes encontrar que tienes un nivel de éxito perfectamente aceptable en lo que respecta al anunciante. Esa es absolutamente una posibilidad. Pero lo que sucede ahora es que cuando no usas una puja automatizada o inteligente, puja automatizada, se llama de 19 maneras diferentes. Pero cuando no aprovechas una de esas tecnologías dentro de la plataforma, entonces tampoco tienes acceso a muchas de las ventajas que vienen con eso, ¿verdad?, que Google está haciendo en segundo plano por ti. Así que creo que, sabes, puedes intentar aferrarte a, oh, lo haré a la antigua.

Siento que los días están contados para eso. Siento que podrías argumentar que eso ya se acabó. Aunque podría haber grupos de personas que están como, tengo, tengo anuncios de texto extendidos que todavía están funcionando y haciéndolo genial, ¿verdad? Como que hay personas por ahí que tienen ETAs que todavía están funcionando a toda máquina, ¿verdad? Como que existen. Pero, ¿significa eso que así deberías pensar en tu cuenta ahora en el futuro? Probablemente no, ¿verdad?

Frederick Vallaeys: Creo que tendrías que inventar el viaje en el tiempo para eso, ¿verdad?

Julie Bacchini: Correcto. Pero los pausas y nunca puedes reactivarlos de nuevo. Así que todo es cierto. Así que eso no es realista, ¿verdad? Y eso no ha sido realista por un tiempo. Pero cuando estábamos en ese período de transición cuando, sabes, tienes que, tienes que ser capaz de absorber lo que está sucediendo y ver lo que estás experimentando en las cuentas de las que eres responsable. Y luego tienes que intentar tomar decisiones responsables en cuanto a qué cosas podemos intentar. Creo que es agradable tener programas como este y la comunidad de chat de PPC donde las personas pueden intercambiar ideas entre sí de una manera segura también para decir como, hey, ¿alguien ha tenido éxito con X, Y o Z?

Recibimos muchas preguntas planteadas en la comunidad, no necesariamente durante el tiempo de chat, pero como, sabes, cuando las personas plantean preguntas de, hey, sabes, ¿alguien ha tenido éxito con, sabes, este escenario ejecutando estos tipos de anuncios o ejecutando este tipo de campaña o qué, ha habido alguien como yo no he ejecutado, sabes, nunca he ejecutado la generación de demanda, um, ¿qué necesito saber si voy a hacer eso, verdad? Así que tenemos muchas conversaciones que ocurren así donde las personas están tratando de adaptarse y están tratando de aprovechar la tecnología que existe incluso si puede parecer que, sabes, tal vez es un poco desafiante, es un poco aterrador, es un poco como que realmente no sé qué se supone que debo hacer con esto, sabes, en esta cuenta.

pero creo que la gente tiene hambre de querer intentarlo, nadie quiere quedarse atrás, nadie quiere sentir que se despierta un día y de repente son, sabes, un dinosaurio que no habla el idioma de nada de lo que está sucediendo, como nadie quiere eso.

Frederick Vallaeys: ¿Y cuál es ese idioma? ¿Cuál es el idioma? Obviamente, estamos hablando de IA aquí, pero ¿cuáles son las—Casi lleva a una pregunta de qué deberían aprender las personas hoy para seguir siendo relevantes en el futuro.

Julie Bacchini: Bien. Entonces, no soy la mayor fan de la IA. He sido vocal al respecto. Como, eso no debería ser una sorpresa para nadie que me haya seguido en cualquier lugar. Um, porque tengo preguntas al respecto y creo que tiene deficiencias. Pero también me doy cuenta de que el tren ha salido de la estación. Así que mi mentalidad y la mentalidad que trato de alentar a las personas a tener es que sabes que todo cambia en esta industria y estamos afectados por cambios que están fuera de nuestra industria.

Así que tenemos ciertas cosas que están sucediendo en la IA que están directamente en el día a día de lo que hacemos, ¿verdad? Como Google tiene su asistente dentro de Google Ads ahora, ¿verdad? donde teóricamente puedes tener una pequeña conversación con el asistente, sabes, y más o menos decirle lo que estás buscando hacer y te va a dar todo lo que necesitas hacer. Como eso es nuevo, ¿verdad? Como eso no existía antes. Um, puedes hacer preguntas como le preguntarías a una persona. Podrías—no teníamos eso antes.

Como, hey, ¿por qué están subiendo mis CPCs? ¿Por qué están bajando mis conversiones? Puedes preguntarlo ahora, ¿verdad? Podrías—no podías hacer eso hace dos años. Tenías que averiguarlo. Quiero decir, y no estoy sugiriendo que solo le preguntes al Asistente de Google por qué está sucediendo algo. Um, porque probablemente deberías verificar lo que el Asistente de Google te está diciendo. Um, pero como esa tecnología no existía antes.

Entonces, ¿cómo manejamos todo eso? ¿Cómo tomamos el conocimiento que tenemos por el tiempo que hemos estado trabajando en PPC, ya sea que lo hayas estado haciendo por un año, ya sea que lo hayas estado haciendo por 5 años, 10 años, más de 20 años, cómo tomas el conocimiento que tienes de cómo funcionan todas estas cosas y más o menos lo que se necesita para crear campañas exitosas y luego cómo integras eso con la IA que parece estar en todas partes?

Como averiguar qué piezas son realmente útiles. Como, oh, esto es como un gran ahorro de tiempo. Podría automatizar esto, esto o esto, ¿verdad? Puedo tener un script que haga esto. Puedo crear un pequeño um, sabes, bot que haga algo por mí que me ahorre tiempo.

Ya no tengo que hacerlo manualmente. Puedo simplemente saltar a la parte donde realmente requiere mi cerebro. Como, estas son todas las cosas en las que creo que la gente está realmente reflexionando en este momento, tratando de averiguar cómo pueden usar la IA de una manera confiable para que no estén potencialmente haciendo que la IA genere algo que resulte ser incorrecto y luego estás avanzando usando datos incorrectos. Um, ese es un miedo real.

Pero, ¿dónde encaja? ¿Dónde tiene sentido? ¿Cómo puede hacerte más eficiente? ¿Dónde puede llenar vacíos que tal vez sabes que tenías previamente que realmente hace un buen trabajo? Y la gente está experimentando como loca y comparten, sabes, comparten sus pensamientos de como, oh, creé esto o oh, estos son los prompts que uso para eso o lo que sea. Así que, hay mucho, hay mucho de pruebas y experimentación en este momento en general.

Frederick Vallaeys: Sí. Y me encantaría escuchar algunos de tus ejemplos favoritos de lo que has visto que la gente hace. Pero antes de eso, creo que también se descompone en hay automatización que surge de la IA donde construye scripts o simplemente hace lo que quieres que haga.

Y luego está la IA como el socio de pensamiento, la plataforma de ideación, tal vez empujándote a, sabes, pensamientos que no habías tenido en el pasado, ¿verdad? Si vas a escribir algunos anuncios, ¿te has puesto en los zapatos de cada persona diferente que podría estar consumiendo esos anuncios? ¿Verdad? Y luego eso fue realmente difícil porque no puedo ponerme en los zapatos de um, una mujer negra de 18 años. No tenemos muchas experiencias comunes.

Así que es difícil para mí escribir anuncios para esa audiencia, pero la IA ha absorbido tanta información que en algunos casos es capaz de hacer eso y entonces um, ¿cómo ves que eso se descompone en términos de las formas en que la gente lo usa? ¿Les gusta como socio de pensamiento? ¿Les gusta como socio de automatización? ¿O es una cosa u otra?

Julie Bacchini: Está un poco dividido, creo. Como algunas personas lo aman y lo están usando para todo, ¿verdad? Lo están usando para estrategia. Lo están usando para el texto de los anuncios. Lo están usando para generar imágenes. Como tienes personas que están en el campamento de qué más puedo hacer que haga, ¿verdad? Y luego tienes otras personas que están como, no quiero que haga nada porque no confío en él en absoluto. Como esos son los dos extremos del espectro. Y diría que tienes muchas personas que están un poco en el medio que quieren encontrar formas en que pueda ayudar pero también no abrirse al riesgo si la IA está equivocada. Así que creo que um, encontrar formas como una de—

Frederick Vallaeys: Adelante. Bueno, iba a decir que hables un poco sobre el riesgo porque sé que tienes un gran ejemplo de tu propio negocio sobre formas en que el riesgo se manifiesta que no había pensado necesariamente, pero donde va bastante profundo en uh, hablar con tu compañía de seguros, ¿verdad?

Julie Bacchini: Sí. Entonces, soy, quiero decir, soy una gran persona que hablo mucho sobre lo que llamo el negocio de PPC. Así que obviamente tenemos todas las cosas que hacemos donde cuidamos las marcas en las que trabajamos y en las cuentas y todo eso, pero también paso mucho tiempo pensando en como si eres un practicante ya sea que seas una agencia ya sea que seas un consultor ya sea que seas un freelancer estamos proporcionando servicio a nuestros clientes um, y es inteligente llevar varios tipos de seguros de negocio así que si no lo estás, pensaría en hacerlo um, pero incluso si lo estás, esta tecnología se mueve más rápido. Se mueve más rápido que la legislación.

Se mueve más rápido que tu póliza de seguro, ¿verdad? Simplemente se mueve rápido. Y así he estado teniendo algunas conversaciones con mi agente de seguros, que um, están investigando respuestas a estas preguntas porque están como, “Bueno, esa es una muy buena pregunta.” Sabes, así que estás preguntando como, “De acuerdo, por ejemplo, ¿qué pasa si un cliente usa IA para profundizar en todos sus datos internos, verdad? y la IA elabora, digamos, como un resumen de este es todo el mundo que compró lo que estamos vendiendo en el último año y estos son sus perfiles y como que arman todo este gran conjunto, ¿verdad? Y te lo dan a ti como su estratega de PPC y te dicen, “Hey, esto vino de todos nuestros datos. Queremos que uses esto.” Y tú dices, “De acuerdo, genial.”

Y luego tienes estos datos y te están instruyendo para que los utilices cuando estás elaborando estrategias, cuando estás tomando decisiones, cuando estás priorizando, sabes, todo lo que hacemos. ¿Qué pasa si esos datos que salieron de cualquier IA que usaron están equivocados, verdad? ¿Dónde recae esa responsabilidad? ¿Es únicamente del cliente porque te dio mala información? Como no sé, estas son, estas son, sabes, estas son preguntas existenciales, preguntas que también estoy reflexionando.

Frederick Vallaeys: Y eso es interesante—acabo de firmar, sabes, nuestros nuevos documentos de seguro de negocio y honestamente por primera vez en 10 años de dirigir este negocio creo que entiendo lo que firmé porque tomé el PDF y se lo di a ChatGPT y le pregunté si algo parecía raro aquí como de qué debería preocuparme um, en el pasado simplemente habría sido como esto es 150 páginas de probablemente cosas estándar así que aquí está mi firma, aquí está mi pago, pasemos al siguiente tema de negocio, ¿verdad?

Pero uh, pero lo encuentro interesante donde la IA simplemente abre estas oportunidades e incluso como el seguro de salud um, sabes al elegir un plan de salud, pon lo que tiene tu plan y como los códigos de facturación médica y ahora puedes preguntar a tu GPT personalizado una pregunta. Es como, hey tengo esta cosa y como, ¿crees que eso va a estar cubierto? Y entonces mira mi seguro, es como sí, eso parece un copago de $60 pero por lo demás cubierto. Um, y de nuevo, estas son cosas donde en el pasado simplemente habría sido como, “Sí, voy al médico y uh, cualquier factura que salga como que es lo que es.”

Julie Bacchini: Oh, mira, tengo una hoja de cálculo. Acabo de pasar por eso. Hice una hoja de cálculo con todas las opciones y todos los costos del año anterior y los combiné para averiguarlo. Pero eso soy yo.

Frederick Vallaeys: ¿Lo hiciste tú o te ayudó la IA?

Julie Bacchini: No, lo hice yo. No, no lo hice.

Frederick Vallaeys: Entonces, ¿es este un servicio que vendes si alguien quiere—

Julie Bacchini: No. Oh dios mío, no. Fue un dolor de cabeza. No, eso no es cierto. Um, de acuerdo.

Frederick Vallaeys: Pero eso es fascinante, ¿verdad? Cómo tenemos que pensar en el riesgo de la IA en estos múltiples niveles y luego cómo se reduce al seguro. Um, y también entra en uno de los grandes roles que juegan los humanos es la verificación. De acuerdo. Entonces, obtenemos estos datos generados por la IA. ¿Podemos verificar que están basados en la realidad del negocio? ¿En qué medida crees que las agencias necesitan evolucionar para ser más un socio de negocio en lugar de solo ser los que reciben ese documento y luego hacen algo con él, pero no tienen información más allá de, sabes, de dónde vinieron esos datos? ¿Eran correctos? Um, ¿eran los datos más exhaustivos? ¿Deberían haber sido más? ¿Dónde te posicionas en eso?

Julie Bacchini: Creo que vamos a tener que hacer más de ese tipo de trabajo porque um, alguien tiene que verificar, ¿verdad? Donde estamos en la evolución de la IA, como alguien necesita verificar. Tuve una conversación con um, otro profesional de PPC y estábamos hablando sobre el hecho de que si estás trabajando con un cliente que expresa interés en tener muchas cosas de IA como parte del proceso, ¿estás incorporando en tu precio y en tu tiempo el hecho de que la verificación va a tener que suceder, verdad? Como alguien debería verificar responsablemente las cosas. ¿Quién es ese? ¿Es alguien del lado del cliente? ¿Es como—lo obtenemos?

Como siento que estamos en un momento muy interesante donde la forma en que se han hecho las cosas anteriormente, como te enviarían una hoja de cálculo como oh exportamos esto de nuestro CRM o oh puedes, te vamos a dar un acceso al CRM y puedes extraer cualquier dato que quieras extraer, ¿verdad? Como así es como se han hecho las cosas en el pasado mucho o simplemente te envían una hoja de cálculo, una hoja de Excel que tiene datos de clientes o como resúmenes de X, Y o Z, como lo que sea que pidas.

Ahora es igual de probable que lo que recibirías de un cliente sería esa información metida en su IA de elección. Um, y luego escupiría ya sea, sabes, algún tipo de hoja de cálculo o una narrativa o una descripción o un resumen de como, oh sí, nuestro perfil de cliente típico es, sabes, X, Y y Z.

Frederick Vallaeys: Sí. ¿Cómo sabes que eso es—cómo sabes que eso es correcto? Supongo que es mi, sabes, como busco lugares donde va a haber un problema porque quiero asegurarme de que no haya un problema para que cuando estemos haciendo las cosas que estamos haciendo, no descubramos más tarde que se basó en información incorrecta. Y eso no puede venir solo de la IA, para ser claro. Las personas pueden darte mala información tanto como la IA puede.

Julie Bacchini: Bueno, y ahí es donde tu ejemplo es interesante porque es como este es nuestro perfil de cliente ideal. Creo que algunas suposiciones entran en eso y ya sea generado por un humano o una IA. Realmente no conocemos a cada uno de nuestros clientes, ¿verdad? Así que estamos trazando algunos paralelismos. Estamos tomando algunas decisiones promedio.

Y como todos sabemos, los promedios apestan porque nadie es promedio. Um, ¿verdad? Pero esa es una especie de um, tergiversación de una manera diferente de bueno, obtuve los números de Google ads y tuvo mil clics y 100 conversiones. Así que la IA dice, “Oh, eso fue una tasa de conversión del 5%”, lo cual es incorrecto porque hizo mal las matemáticas y debería haber sido una tasa de conversión del 10%. Y entonces cuando pienso en eso, habiendo escrito scripts durante tantos años, como una de las cosas sobre un script es que puedes poner un script y puedes decir, “De acuerdo, aquí hay um, aquí hay una cosa que necesitas hacer y luego algo sale de eso al final y puedes simplemente tomar esa hoja de cálculo con datos y simplemente confiar en que es correcto.

Pero, ¿qué pasa si extrajiste el campo incorrecto y tal vez en lugar de extraer conversiones, extrajiste todas las conversiones y entonces estás basando en algo que no está en línea con lo que el negocio quería. Um, y entonces la forma en que he lidiado con eso en scripts fue mientras la herramienta pasa por su lógica, um, escupe en el debug, de acuerdo, aquí está lo que estoy haciendo y aquí hay una muestra de datos. Y luego puedo entrar y puedo decir, de acuerdo, déjame verificar no mil piezas de datos, pero déjame tomar algunas de ellas. Y si parecen correctas, entonces la suposición en el código determinista es que probablemente ha tomado algunas decisiones lógicas sólidas en las que podemos confiar un poco más. Um, ¿verdad?

Y entonces, pero la pregunta se convierte en, ¿cómo haces estos tipos de cosas cuando se trata de una IA? Y para mí, la forma en que veo eso es pedirle a la IA que construya una pieza de código para ti. Pídele que construya una pieza de software.

Y entonces Gemini está haciendo más de esto. Claude con sus artefactos puede hacerlo. Pero básicamente, no solo responderlo, sino ponerlo en una tabla. Tal vez dame algún filtro para que pueda decir, de acuerdo, bueno, si seleccionaste palabras clave basadas en un mínimo de cinco conversiones, dame un filtro en la interfaz de usuario donde pueda ir y establecer que quiero un mínimo de 10 conversiones. Um, y eso construye la confianza a través de una interfaz de usuario de que está haciendo lo que esperaba que hiciera.

Pero sí creo que hay un futuro donde uh, la muleta de la interfaz de usuario desaparece porque comenzamos a ver que la IA está haciendo consistentemente un buen trabajo. Podemos comenzar a confiar más y más en ella y estas muletas que son la interfaz de usuario desaparecen y eventualmente podemos simplemente decirle, hey, ¿puedes encontrarme términos de búsqueda de alto rendimiento que deberíamos considerar agregar y simplemente sabe lo que eso significa y lo hace y luego puedes cuestionarlo. Puedes decirle cómo, cuál fue la matemática detrás de eso y te lo explicará pero ya no necesitas ver todo.

Julie Bacchini: Creo que eso es cierto y creo que una de las otras cosas que puedes hacer es hacer preguntas de las que ya conoces la respuesta. Entonces, en otras palabras, de lo que estamos hablando aquí es de cómo estamos usando la IA en el futuro como algo que un cliente quiere de ti o sabes que tus partes interesadas quieren de ti una semana a partir de ahora, dos semanas a partir de ahora, un mes a partir de ahora, ¿verdad? Eso es un animal diferente. Si quieres tener una idea de cuán precisa es una IA particular bajo ciertas condiciones, puedes hacerle preguntas de las que ya conoces las respuestas y ver cuán correcta es, ¿verdad?

Como siento que esa es una forma decente en donde estamos ahora para poder desarrollar lo que llamaría tu nivel de confianza en una herramienta que podrías querer usar. Entonces, en otras palabras, en lugar de darle algo que todavía estás tratando de averiguar tú mismo y no tienes toda la información o estás trabajando en averiguarlo, ¿por qué no le preguntas cosas de las que ya conoces la respuesta?

Y luego puedes ver, sabes, ¿llega a la respuesta correcta? ¿Llega—como esa es una mejor manera en mi mente de ponerte en una posición para tener un nivel de confianza más alto cuando estás haciendo una pregunta de la que no conoces la respuesta. Y así esa es una forma en la que podrías querer pasar un poco de tiempo, como sacar algunas cosas históricas, sacarlas de períodos donde sabes cuál es la respuesta al rendimiento.

Sabes, como ya sabes esas cosas. Ya has hecho ese trabajo. Um, esa es otra manera en la que puedes trabajar hacia la validación de qué tecnologías, qué tipo de prompts, como qué te lleva a donde necesitas ir donde está escupiendo algo que sientes lo suficientemente confiado como para que sí, usaría esto para avanzar en las cosas que se supone que debo hacer, sabes, avanzando desde aquí.

Así que esa es otra forma en la que puedes trabajar con la IA, donde tal vez no esté haciendo algo por ti en tu flujo de trabajo inmediato, pero estás construyendo, estás construyendo una forma de sentirte seguro al usarla en situaciones particulares porque sientes que casi la has evaluado, ¿verdad? Creo que eso es algo de lo que no se habla mucho, pero probablemente debería.

Frederick Vallaeys: Sí, ese es un muy buen consejo en términos de cómo deberías usar la IA para ganar confianza y asegurarte de que funcione de la manera correcta. Um, y aunque eres escéptico de la IA en muchos aspectos, ¿qué otros consejos tienes que la gente podría incorporar en sus flujos de trabajo para sacar el máximo provecho de la IA cuando no tienen más remedio que usarla?

Julie Bacchini: Um, quiero decir, creo que a veces no tienes opción. A veces te lo imponen. Esto es lo que vas a hacer. Todos hemos estado allí. Y creo que solo quieres documentar lo que estás haciendo. Um, especialmente si es algo que no has hecho antes y sabes que se espera que integres diferentes tipos de IA en diferentes puntos de lo que estás haciendo. Creo que quieres ser bastante meticuloso en tu documentación de cosas como esto es lo que hice, así es como lo hice.

Um, porque a veces puedes hacerle la misma pregunta a una IA dos veces y te dará respuestas diferentes. Así que creo que quieres ser meticuloso en documentar y es un fastidio, ¿verdad? ¿Quién quiere tener que documentar todo lo que estás haciendo? Como el punto de usar la IA es ahorrarte tiempo para hacer cosas como oh, ya no tengo que hacer eso, ¿verdad? Tengo esta herramienta que me dará de manera confiable lo que necesito si le proporciono la información correcta. Um, pero mientras estás desarrollando eso, mientras te piden usarla de maneras que no has usado antes, quiero decir um, documentaría todo lo que hice. Como mantener tu propio registro de cambios, casi como aquí está lo que hice. Sabes, este es el prompt que puse. Estos son los datos a los que tuvo acceso. Esta es la instrucción que me dieron.

Estos fueron los resultados. Solo quieres rastrear eso porque quieres esa información histórica para ti también para que nuevamente puedas encontrar tu propio reconocimiento de patrones, ¿verdad? Como espera un minuto, le pedí que hiciera algo muy similar como tres o cuatro veces y los resultados que obtuve fueron muy diferentes. Como dos de ellos fueron súper similares y luego los otros dos fueron muy, muy diferentes, pero seguí la misma metodología mientras lo hacía. Eso me haría pensar hm, ¿qué está pasando allí? Um, si no lo estás documentando, probablemente no lo sabrías necesariamente porque tu enfoque está en otra parte. Tu enfoque es como, oh, le pedí que hiciera X, Y y Z, y me dio esto, y ahora voy a seguir adelante y hacer las tareas A, B y C. ¿Verdad?

Para mí, me gusta documentar cosas. Es solo un hábito que tengo de cubrirme. Si surgen preguntas sobre por qué hiciste esto o qué pasó aquí o cuál fue la secuencia de cosas que hiciste, creo que estamos en un lugar donde todo esto es tan nuevo y está cambiando tan rápidamente que ese sería mi mayor consejo: simplemente crear un sistema de documentación y no tiene que ser nada loco. Puedes tener una hoja de Google donde anotes, sabes, esto es lo que me pidieron, esto es cómo creé el prompt, esta es la plataforma que usé, esto es lo que le di, y esto es lo que me devolvió, como sabes, solo mantén un registro de eso para ti.

Frederick Vallaeys: Sí. Me hace pensar en mis analogías sobre el papel humano en el mundo automatizado de PPC como el doctor de PPC. Quiero decir, hoy en día cada vez que vas a un doctor están grabando, ¿verdad? Tienen ya sea un asistente humano o un dispositivo de grabación y todo se está transcribiendo. ¿Por qué no tener algo así funcionando en tu computadora? Y cada vez que recibes algo o lo envías dices, “Hey, toma una captura de pantalla.” Hablas a través de aquí está lo que pienso sobre esto o aquí estaba mi proceso de pensamiento al respecto y luego al final tienes esta gran transcripción y la IA realmente hace un buen trabajo resumiendo esa transcripción en los casos donde le das información muy específica, no alucina tan a menudo, además todavía tienes la grabación, así que si vuelves a la resumida es como no creo que eso sea lo que dije. Bueno, ve y escucha la grabación y tal vez sí lo dijiste, como cuántas veces me he encontrado mezclando palabras donde estoy como, sabes, eso no es lo que dije. Pero sí, en realidad eso salió de mi boca de esa manera porque el cerebro humano funciona de maneras curiosas.

Julie Bacchini: Lo hace. Lo hace. Así que me gusta toda esa idea de um, tomar notas, muchas notas, grabar, documentar. Uh, pero también parece una gran oportunidad para usar la IA para ayudarte. Um, y soy una gran—

Frederick Vallaeys: Vi coder. Entonces la IA está revisando—entonces la IA está revisando la IA.

Julie Bacchini: No sé. Solo asegúrate. Nuevamente, soy grande en no exponerte a riesgos que no necesitas, ¿verdad? Podría tener eso como un tatuaje. Quiero decir, es un mantra en cuanto a cosas de negocios. Como, solo asegúrate de que si llega el momento de explicar por qué hiciste algo o de dónde vino esto, yo mismo, no quiero estar como, no sé, como, oh, solo hice lo de la IA como yo—eso no puede ser el final de mi respuesta para mí.

Así que, sabes, nuevamente, documentar cosas no es el trabajo más sexy que hacemos, pero lo hacemos para muchas cosas, ¿verdad? Tenemos hojas de cálculo que tienen todo el texto de los anuncios. Tenemos todas las imágenes. Como, hacemos trabajos como este de manera bastante regular donde estamos tratando de llevar un registro de qué pruebas estamos realizando este mes, como qué, sabes, qué viene después.

Como si lo piensas en ese tipo de flujo de trabajo, no creo que sea terriblemente diferente de muchas cosas que ya estamos haciendo cuando estamos gestionando el flujo y estamos gestionando una estrategia y estamos gestionando como nuestras pruebas, sabes, ¿qué estamos probando? Um, ¿cuál es nuestra prioridad este mes? Sabes, ese tipo de cosas. Um, es solo una extensión de eso.

Frederick Vallaeys: Sí. Um, tengo curiosidad, ¿usas una herramienta de gestión de proyectos?

Julie Bacchini: ¿Yo? No. No, no lo hago.

Frederick Vallaeys: Bien.

Julie Bacchini: Pero yo, pero trabajo—soy consultora. Como que solo soy yo. Así que solo tengo que crear cosas para mí que tengan sentido para mí. Así que es una situación diferente a si tienes, sabes, múltiples personas que están trabajando en cosas. Creo que si tienes múltiples personas que están trabajando en cosas, probablemente necesites algo que esté un poco más codificado en cuanto a esto es donde lo ponemos. Este es el formato en el que lo queremos, ¿verdad?

Como alguien debería crear una plantilla para esto es cómo vamos a hacer esto. Así que todos lo vamos a documentar de la misma manera. Como, para mí, solo soy yo. Tiene que tener sentido para mí. Um, así que soy un caso de uso un poco diferente a alguien que, sabes, está trabajando con múltiples personas o si estás en una empresa, tienes diferentes necesidades de documentación que si estás, sabes, trabajando como consultor y ese tipo de cosas.

Frederick Vallaeys: Sí. Yo uh, construí uh, Founders Voice. Es un sistema de gestión de contenido para mí mismo para averiguar sobre qué bloguear o qué poner en las redes sociales. Y um, aunque realmente soy el único usuario de él dentro de mi empresa, fue muy importante porque lucho con lo mismo que estás diciendo, que es bien a veces uh, hacemos un estudio de datos y los analistas me envían el archivo CSV y luego proceso el archivo CSV y se convierte en diferentes iteraciones de él y luego voy a Claude y luego voy a Gemini y luego voy a GPT y les hago diferentes preguntas sobre él y eventualmente estoy como espera dije que esta era la conclusión pero como de dónde vino esa conclusión de nuevo?

Y como buena suerte encontrando esa conversación porque podría ser como recuerdo que fue Claude quien lo dijo pero Claude en algún momento se quedó sin memoria. Así que comencé una nueva conversación y ahora paso una hora buscando en conversaciones antiguas.

Um, y entonces estaba como bien dentro de esta herramienta que gestiona mis proyectos en mi cerebro necesito un lugar para poner cuál fue la conversación de IA que tuve, ¿verdad? Así que lo mantiene todo en un solo lugar pero lo hace mucho más fácil de encontrar y por eso estoy preguntando cómo lo manejas um, sé que el cerebro de cada uno funciona de diferentes maneras pero para mí es útil tener estas cosas conectadas de alguna manera estructurada aunque no tenga necesariamente otras personas mirándolo.

Julie Bacchini: Sí. Sí, y creo que ese es un gran punto. Todos piensan en las cosas de manera diferente. Así que, sabes, he estado diciendo desde siempre que casi nunca hay una sola manera correcta de hacer algo en PPC. Y diría que todo esto de la IA definitivamente cae en esa categoría. Como, ¿hay una respuesta correcta? Y no, no hay una respuesta correcta. No hay una respuesta incorrecta. Hay una miríada de respuestas sobre cómo podrías hacer las cosas, cómo podrías utilizar una herramienta, cómo podrías aplicarla, cómo quieres gestionar tu backend, cuánto de ello quieres retener.

Como no hay una manera correcta o incorrecta de hacerlo. Solo me gusta siempre mencionar el lado del negocio y como la pieza de gestión de riesgos porque no hay nada, me duele pensar que la gente en la comunidad podría no pensar en esas cosas porque no es necesariamente lo primero en la mente, pero que terminen en un espacio donde están en problemas um, porque simplemente no se les ocurrió que como tienes que documentar estas cosas o esto podría ser importante o alguien podría pedirlo o dios no lo quiera te demanden por algo que sucedió o te involucren en una demanda donde incluso si no eres la persona directa como tocaste la cuenta, como te van a involucrar.

Como hay muchas cosas que potencialmente pueden suceder y espero que nunca le sucedan a todos los que están escuchando aquí hoy, pero um, he tenido una experiencia así y eso um, muy temprano en mi carrera como persona de negocios independiente y eso me ha moldeado en alguien que piensa en todas estas cosas como muy adelante en todo lo que hago. Um, así que trato de compartir eso con otros porque estoy como, bueno, mi dolor debería poder beneficiar a otras personas para no tener que pasar por algunas de las cosas que tuve que pasar en un momento.

Frederick Vallaeys: Sí. Gracias por hacer eso. Y así, um, estamos llegando al final del episodio aquí, pero uh, Julie, ¿hay alguna historia, y puedes llevar esto ya sea al lugar feliz o al no tan feliz, pero como, ¿tienes alguna historia específica de IA donde hizo algo increíble para ti o fue como un clásico fallo de IA que ilustra por qué la gente debería ser cautelosa?

Julie Bacchini: Um, nuevamente, no uso mucho la IA. Um, pero tuve un cliente que proporcionó un documento masivo, quiero decir masivo, um, que llamaremos basado en orientación, como este es como aquí están nuestros datos de ventas, aquí está quién compró cosas, sabes. Um, y realmente no había manera de verificarlo.

Así que, como preguntas, sabes, preguntas como, bien, bueno, ¿puedo, puedo ver los datos en bruto de, sabes, las cosas reales que se compraron? Oh, tienes datos demográficos. ¿Puedo ver los datos demográficos en bruto, verdad? Um, y eso no fue posible. Los únicos resultados que obtuve fueron que fue IA. Um, eso me hizo sentir incómoda porque, sabes, es poner mucha fe en algo que no tenía manera de verificar. Así que sabes que esa pieza para mí diría que en el último año eso probablemente—y eso ha sucedido más de una vez.

Ese es el espacio donde realmente me gusta, ooh, um, voy a necesitar más que eso, sabes, y algunos clientes están felices de proporcionar más y otros están como, pero te lo di en la IA. Y luego estás como, bien, supongo que vamos con lo que dijo la IA.

Frederick Vallaeys: Sí. Uh, no, eso absolutamente es. Creo que el problema de la transferencia de IA uh, ya sea IA transfiriendo de una IA a otra IA para continuar trabajando en esta pieza previamente desarrollada es un gran problema uh, pero también para los humanos entonces, ¿verdad? Así que deberías poder decir bien cuál fue el conjunto de datos subyacente e incluso retroceder hasta el principio del chat de IA como cuál fue el PDF, cuál fue el CSV que se adjuntó, déjame ver eso, déjame verificar um, ciertamente muy necesario. Bien, bueno Julie uh, esto ha sido genial. Así que, si alguien está interesado en trabajar contigo o aprender más, ¿dónde deberían ir?

Julie Bacchini: Uh, probablemente la forma más fácil de conectarse conmigo es que puedes encontrarme en LinkedIn. Así que, Julie Freriedman Bacchini, Neptune Moon. Um, obviamente puedes encontrarme a través de PPC chat también. Así que, estamos en todas partes. Um, tenemos Slack, Twitter, Discord, tenemos un grupo en LinkedIn. Como, estamos en todas partes. Um, sabes, en cuanto a PPC chat se refiere. Así que soy muy localizable. Si me buscas en Google, hay un millón de resultados. Así que definitivamente puedes encontrarme si estás interesado en charlar sobre cualquier cosa.

Frederick Vallaeys: Genial. Hey, bueno, gracias a todos por ver. Gracias Julie por ser una gran invitada hoy. Por favor suscríbanse si quieren saber cuándo sale el próximo episodio y también interactúen con nosotros en los comentarios y las preguntas y haremos nuestro mejor esfuerzo para responderlas. Y con eso, gracias Julie. Gracias a todos y nos vemos en el próximo.