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Público objetivo: Cómo encontrarlo

¿Tus anuncios en Google Ads están llegando al público adecuado?

Uno de los errores típicos a la hora de gestionar la publicidad en Google Ads es no dirigirla al público correcto. Mostrar nuestros anuncios ante una audiencia para la que no van a ser relevantes es la mejor manera de tirar tu inversión en Google Ads. Podemos disponer de una buena estrategia y de una estructura de campañas óptimas, pero si no hacemos una buena segmentación el fracaso está garantizado.

Seguramente ahora te estés preguntando: ¿Y cómo hago una buena segmentación? Vamos a ello.

 

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Segmentación básica (manual)

La segmentación básica o tradicional era el único modo que teníamos de segmentar nuestras campañas hasta hace relativamente poco tiempo. Se trataba de una segmentación manual, partiendo de una estrategia inicial que íbamos ajustando en base a los datos estadísticos. A continuación, listamos las principales opciones básicas de segmentación.

 

Palabras clave

Junto con la ubicación geográfica, las palabras clave son el modo más tradicional de segmentar en Google Ads. Como bien sabrás, consiste en mostrar determinados anuncios cuando un usuario realiza una determinada búsqueda en Google. Así, conseguimos que nuestro producto o servicio esté presente cuando un potencial cliente tiene esa necesidad.

No obstante, como veremos más adelante, las palabras clave han ido perdiendo progresivamente importancia en Google Ads.

 

Ubicación geográfica e idioma

Esta opción nos permite mostrar los anuncios solo en determinados países, provincias, ciudades o zonas geográficas. Según la opción que elijamos, podemos elegir que los anuncios aparezcan solo para los usuarios que están físicamente en una determinada zona geográfica o también para todos aquellos que busquen sobre una determinada zona aunque se encuentren en otra (por ej. un usuario que se encuentre en Madrid y realice la búsqueda “hoteles en Barcelona”.

Por otra parte, también podemos establecer los idiomas de los clientes potenciales a los que queremos llegar. Google lo determina en base a señales como son el idioma utilizado para realizar la consulta o el idioma del navegador.

 

Tipo de campaña

Según el tipo de campaña que elijamos, podremos dirigirnos a diferentes tipos de público. Por ejemplo, si elegimos búsqueda, llegaremos a usuarios que estén buscando activamente nuestros productos. Si elegimos Display, podremos impactar a nuestro público objetivo en función de temas de interés, los emplazamientos que visitan, etc. O si elegimos video, podremos aparecer ante usuarios que consumen determinados tipos de contenido en Youtube.

 

Dispositivo

En este caso, puedes elegir si quieres que tu anuncio se muestre en ordenadores, tablets y móviles (incluso marcas y modelos). También puedes realizar ajustes de puja para dar más o menos fuerza a uno u otro dispositivo.

Nota: es recomendable pensarlo bien antes de penalizar los móviles. Aunque las estadísticas cualitativas suelen ser inferiores a las de los ordenadores, suelen hacer que los datos de éstos últimos sean mejores (ya que muchas veces la 1ª visita la realizamos mediante un teléfono móvil).

 

público objetivo dxmedia

 

Machine learning (inteligencia artificial)

Visto esto, podemos decir que si solo realizamos segmentaciones manuales nos quedaremos a un nivel muy superficial. En los últimos tiempos (y especialmente en el último año), Google ha mejorado notablemente su Machine Learning (Inteligencia Artificial). Esto implica que ya no es necesario realizar segmentaciones muy concretas y específicas, ya que los algoritmos pueden tomar muchas de estas decisiones por nosotros. De hecho, disponen de mucha más información sobre nuestro público objetivo de la que disponemos nosotros. Esto es la clave para sacar el máximo partido a nuestras campañas.

 

¿Significa esto que ya no vamos a tener que segmentar? Siempre vamos a tener que segmentar. Igual que siempre vamos a optimizar las campañas. Pero de un modo distinto a como se había hecho siempre en Google Ads.

El Machine Learning, en definitiva, nos permite ser más eficientes y evitar gestiones que sus algoritmos pueden hacer mejor que nosotros. Este tiempo ahora podemos dedicarlo al diseño de la estrategia y al posterior análisis de datos para potenciar o bloquear elementos según los datos de rendimiento.

 

Smart bidding y contextualidad

La principal ventaja de utilizar el Machine Learning son las decisiones contextualizadas. El algoritmo de Google utiliza toda la información que tiene a su disposición para mostrar el anuncio al usuario cuando existen mayores probabilidades de conversión. Así, cruzando señales contextuales, los datos de nuestra cuenta y de la competencia, puja automáticamente para obtener más conversiones o mejorar el valor de conversión.

 

 

Tipos de campañas de Machine Learning en Google Ads

A continuación, veremos algunos de los tipos de campañas en Google Ads que podemos hacer integrando el Machine Learning:

 

Campañas Display:

  • Audiencias afines personalizadas: nos permite construir una audiencia en base a palabras clave y sitios web.
  • Audiencias con intención de compra: similar a la anterior, pero con mayor intención (el usuario ha buscado en Google con esas palabras clave, ha visitado los sitios web, etc.).
  • Display Inteligente: es un tipo de campaña que puede generar un muy buen rendimiento. En este caso el sistema elige las segmentaciones y tenemos algunas limitaciones (por ejemplo, no podemos orientar anuncios por edades, sexos o dispositivos, ni usar una programación horaria). Es, por tanto, el máximo exponente del Machine Learning. Para activar este tipo de campañas necesitamos disponer de un histórico de conversiones en la cuenta.

 

Campañas de Búsqueda:

  • Anuncios dinámicos de búsqueda (DSA): no es necesario añadir segmentaciones, palabras clave ni anuncios. El sistema se alimenta del contenido de nuestro sitio web, por lo que un buen SEO ayuda en este sentido. Cuando el sistema identifique búsquedas relevantes para nosotros, generará un anuncio y lo dirigirá a la url del web que considere más relevante para la búsqueda en cuestión.
  • Anuncios dinámicos de búsqueda + Remarketing (DSA + RSA): nos permite mostrar cualquier producto o servicio que tengamos en nuestra web cuando un usuario que ya nos visitó lo busque.

Como conclusión, podemos decir que el modo de trabajar con Google Ads ha cambiado de manera importante, especialmente en el último año. Ahora el Machine Learning nos ahorra horas de gestión en busca de datos, como los ajustes de concordancias de palabras clave y pujas. Esto, te permite dedicar más tiempo a crear estrategias rentables y efectivas.

 

¿Qué, te animas? Prueba nuestros consejos y si tienes dudas, ponte en contacto con nosotros.