Últimas actualizaciones de Google Ads: Procesos actualizados de concordancia de palabras clave y cambios en el modelo de atribución

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

Las reglas de priorización de palabras clave están cambiando

Analicemos el último anuncio de Google sobre los tipos de concordancia de palabras clave y veamos lo que dice:

Con BERT, la capacitación previa de Google para el procesamiento del lenguaje natural, ahora es más fácil entender la intención de búsqueda más avanzada. Incluso la concordancia amplia ahora puede ayudarlo a encontrar tráfico relevante con menos palabras clave.

Google apoyó esto con el ejemplo, "una consulta muy específica como 'eje de entrada del sello de la transmisión de 5 velocidades de 1995' ahora puede coincidir con la palabra clave de concordancia amplia ' autoparts' porque podemos decir que están relacionados, aunque ninguno de los las palabras en la consulta y en la palabra clave realmente coinciden”.

Ahora se preferirá una palabra clave de concordancia de frase o de concordancia amplia idéntica a una consulta, siempre que sea apta para la concordancia.

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

Sin embargo, descansa tranquilo. Google continúa diciendo "que si tiene una palabra clave de concordancia exacta elegible que es idéntica a la consulta, seguirá siendo preferida sobre la frase y la palabra clave de concordancia amplia".

La relevancia y el ranking del anuncio serán los factores decisivos cuando una búsqueda no sea idéntica a ninguna de sus palabras clave.

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

Al igual que con los anuncios más importantes de Google, este también recibió respuestas mixtas de la industria de PPC.

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

Otros, como Amy Bishop y Greg Finn, argumentaron que aún tiene valor mantener varios tipos de concordancia para la misma palabra clave a pesar de la presión de Google para que los anunciantes cambien a una combinación de ofertas inteligentes y concordancia amplia.

Data-Driven ahora es el modelo de atribución predeterminado

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

Google reconoció que el modelo de atribución del último clic no satisface las necesidades de los anunciantes porque ignora todo menos la búsqueda final antes de que un usuario se convierta. Hasta ahora, se aconsejaba a los anunciantes sin suficiente volumen de conversión para calificar para la atribución basada en datos que cambiaran a un modelo basado en la posición o en el tiempo.

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

¿Cómo es mejor la atribución basada en datos?

Tomemos un ejemplo de un usuario que busca zapatillas para correr. Este usuario realiza varias búsquedas diferentes antes de convertir. Podría comenzar con búsquedas de ' zapatillas' o 'zapatillas para correr' y, después de descubrir la línea de zapatillas para correr de Adidas, realizar otra búsqueda de un modelo específico en su color y talla favoritos, y comprar las zapatillas.

El problema con la atribución del último clic es que le da todo el crédito al último clic. Ignorará el hecho de que el usuario interactuó con varios de sus anuncios; va a ignorar el hecho de que llegó a la palabra clave final porque primero estuvo expuesta a las palabras clave del embudo superior. Todas estas diferentes palabras clave que el usuario buscó antes de realizar la conversión se ignoran por completo.

Basado en datos le brinda una mejor imagen de todo el proceso de compra. Google ahora observa la secuencia de búsquedas y ve cómo encaja una consulta individual en esa secuencia. Estima la contribución de cada palabra clave a la conversión final. La siguiente ilustración del documento técnico de la metodología DDA de Google muestra cómo se puede sopesar una consulta en particular.

En última instancia, la atribución basada en datos lo ayuda a comprender mejor el valor de todas sus palabras clave. Con ese conocimiento mejorado, sus optimizaciones manuales y automatizadas pueden mejorar. Por ejemplo, cuando encuentra un término de búsqueda que no genera conversiones, puede agregarlo como una palabra clave negativa, decidir no ofertar por él en absoluto u ofertar menos. Si hizo esto basándose en datos de conversión incompletos, como los datos que obtendría de LCA, podría perjudicar el rendimiento de una cuenta. Gracias a DDA, puedes hacer mejores optimizaciones.

Ningún modelo de atribución le brindará información 100 % precisa, pero la información basada en datos es lo que más se acerca a brindarle la información que le permitirá reducir los gastos innecesarios.

Finalmente, al alentar a los anunciantes a combinar la atribución basada en datos con las ofertas automáticas, Google dijo: “Cuando se combina con estrategias de ofertas automáticas, la atribución basada en datos puede generar conversiones adicionales al mismo costo por adquisición. Esto se debe a que nuestros sistemas pueden predecir mejor el impacto incremental que tendrá un anuncio específico para generar una conversión y ajustar las ofertas en consecuencia para maximizar su ROI".

Si aún no conoce los peligros de combinar Smart Bidding y la atribución de último clic, puede obtener más información aquí.

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