Modern Search (Hagakure) o la simplificación de las estructuras de paid search

1€ de cada 3€ de inversión en medios digitales se destina al canal de búsquedas pagadas. Además la tendencia es creciente, y es que es normal que los anunciantes dediquen cada vez más recursos a mejorar la manera en la que interactúan con sus potenciales clientes en un momento tan clave del ciclo de compra: aquel en el que el usuario está realizado búsquedas activas sobre nuestros productos y servicios o, todavía más importante, si cabe, cuando está buscando a nuestra propia marca. Acelerado por la pandemia, al igual que el resto de actividades de medios digitales, paid search se ha vuelto un entorno cada vez más complejo. La multitud de puntos de contacto que hay con el usuario, unido a la cantidad de señales que podemos recibir de estas interacciones y la velocidad de cambio de las plataformas de activación (Google Ads, Search Ads 360, Microsoft Ads etc.), hacen que el éxito de nuestras campañas dependa en gran medida del grado de desarrollo de las distintas innovaciones tecnológicas. 

Google ha ido introduciendo innumerables cambios en su producto de search y por consiguiente en la plataforma de Google Ads; los más relevantes han sido los que afectan por un lado al funcionamiento del targeting de las palabras, es decir, a la segmentación, y por el otro a las estrategias de puja inteligentes. En resumen, el targeting se ha ido haciendo cada vez más «amplio» y las estrategias de puja más inteligentes si cabe. Todos estos cambios han provocado que desde hace algún tiempo se estén aplicando unas estructuras de campañas donde la granularidad y el control han dejado paso a la simplificación y automatización: modern search.

En términos de configuración de campaña, modern search se construye sobre dos ejes principales: La simplificación en el targeting y utilización de estrategias de puja basadas en algoritmos inteligentes. Esta lógica se debe, principalmente, a que los algoritmos de aprendizaje automático necesitan una gran cantidad de datos para poder operar de manera óptima.

Pero, ¿cómo planear campañas efectivas, robustas y asertivas? Te lo contamos en el siguiente artículo:

Sobre el Modern Search

La premisa principal del Modern Search es que maximizar las capacidades automáticas de la tecnología es el mejor camino para conseguir los objetivos de negocio del anunciante. Es decir, facilitar la tarea a la tecnología y a los algoritmos de aprendizaje automático para conseguir los mejores resultados.

 ¿Cómo se lo ponemos fácil a la tecnología y los algoritmos? Configurando la campaña de paid search de manera que podamos obtener la mayor cantidad de datos posibles; impresiones, tráfico y conversiones. El axioma sería el siguiente: más datos = mejor aprendizaje/funcionamiento del algoritmo = mejores resultados.

Como dijimos, el Hagakure se basa en dos conceptos básicos: la simplificación y las estrategias de puja. Simplificar el targeting significa reducir el número de palabras hacia las que se orientan los anuncios, utilizando concordancias más amplias para centrarnos en aquellas que cubran el mayor espectro posible de búsquedas relevantes para nuestro negocio. Y esta configuración de campaña requiere la utilización de pujas inteligentes, el segundo de los pilares de modern search. Estos innovadores sistemas de puja funcionan de tal manera que, automáticamente, van a conseguir el objetivo que se haya especificado dentro de unos niveles de eficiencia y rentabilidad válidos para nuestro negocio. Ya sea un lead o una venta, el sistema va a ir pujando por cada uno de los términos de búsqueda de manera dinámica y en función de la probabilidad de conversión de dichos términos. En el caso de que nuestro objetivo sea generar acciones en la web, se podrán especificar límites de eficiencia sobre el coste de cada una de las acciones (CPL,CPA); en el caso de una venta, donde el KPI es facturación, el objetivo podrá ser un porcentaje de retorno sobre la inversión (ROAS-2:1,3:1 etc). 

¿Qué cambia precisamente?:

Cabe destacar que uno de los grandes cambios que han tenido las estrategias de puja inteligentes en los últimos años, y que permiten replantearse la manera en la que se estructuran las campañas de paid search, es la capacidad que tienen para realizar una oferta en el momento de la subasta (a nivel de cada uno de los términos de búsqueda que activan las palabras clave). Esto es un cambio muy significativo ya que, en lugar de pujar sobre una segmentación o keyword, es decir, un conjunto de búsquedas, se está pujando por el término que realiza cada usuario de manera individual. Además, los sistemas de pujas inteligentes reciben un gran número de señales que sirven para determinar la probabilidad de conversión: dispositivo, hora, localización, etc. Todo esto permite realizar la mejor puja en el momento adecuado y de manera automática. Es por esto que, en contra de lo que tradicionalmente se ha hecho en la disciplina de paid search, con las estructuras de modern search se fomente el uso de concordancias más amplias que permitan capturar el mayor número posible de términos de búsqueda cualificados.

Ventajas:

A priori, los beneficios de esta tipología de campañas tienen impacto tanto en el rendimiento cómo como en los equipos gestores de cuentas. 

La tecnología de machine learning o aprendizaje de datos, al utilizar una gran cantidad de datos, es capaz de aprender de manera muy ágil y de identificar rápidamente qué búsquedas son las que funcionan y las que no. Por eso las mejoras en los resultados no vienen solamente por el lado de la eficiencia, sino también por la eficacia o incrementalidad. Y es que al incrementar la cobertura gracias a un targeting más amplio, la probabilidad de incrementar el volumen de tráfico y conversiones cualificadas es mucho mayor. 

Otro de los aspectos donde se deberían notar los beneficios de este tipo de campañas, es en los propios equipos que gestionan cuentas de paid search… ¡ya que la gestión es más sencilla! Al utilizar mayores funcionalidades automáticas se liberaría la carga de trabajo relacionada con las tareas más «manuales», permitiendo liberar en torno a un 15-20% de tiempo de trabajo. Este tiempo ahorrado se puede utilizar en tareas más estratégicas que ofrezcan una mejora sustancial frente a una tarea manual y repetitiva. Es decir, utilizar más tiempo en identificar áreas o aprendizajes que nos permita optimizar la toma de decisiones que conduzcan a mejores resultados para el anunciante. El efecto positivo sobre el rendimiento de las campañas no vendría solamente por el lado de la tecnología y el producto en sí, sino también por una mejor utilización del tiempo de los equipos responsables de la gestión.

¿El Modern Search se aplica a todas campañas pagadas?:

A pesar de todas las bondades que en un principio tiene esta solución, es conveniente valorar en qué tipología de anunciantes puede funcionar y evaluar los potenciales riesgos que puede tener su aplicación. Generalmente incrementar el grado de automatización conlleva una reducción de la capacidad de control por parte de los operadores de campaña que puede afectar al resultado esperado. Esta pérdida de control no quiere decir que sea necesariamente mala o buena, no es una cuestión binaria, sino que es algo que –como hemos dicho– se tiene que evaluar. Un acercamiento científico a la validación de hipótesis suele ser lo más recomendable.

En la práctica:

En Jellyfish hemos desarrollado una metodología de test-learn-iterate que nos ayuda a descubrir las mejores oportunidades de optimización para nuestros clientes. Y es la misma que hemos aplicado para, en concreto, una de las mayores aseguradoras y gestoras del mundo. 

A propósito del «requerimiento de incrementar la captación de leads en el seguro de moto durante una época de baja estacionalidad», se valoró la aplicación de modern search. Lo normal hubiese sido aplicar directamente la campaña, sin embargo, en lugar de realizar la implementación directamente, se realizó un test A/B con la funcionalidad de experimentos en Google Ads para poder enfrentar las dos estructuras y evaluar su rendimiento en igualdad de condiciones. Como complemento a la solución, y al test, el equipo de Jellyfish desarrolló un sistema de creatividades dinámicas con el objetivo de garantizar la máxima relevancia entre el anuncio y la búsqueda. Como se ha mencionado, las campañas de modern search limitan en cierta medida la capacidad de control de algunos de los aspectos de la campaña, como es el caso de la relevancia. Con las estructuras tradicionales se conseguía una máxima relevancia entre la creatividad y el término de búsqueda gracias a la granularidad con la que se construía: se creaban entidades, y muy específicas, sobre las que se agrupan las palabras clave y los anuncios (ad groups). En definitiva, cada búsqueda tenía una creatividad personalizada. Por ello desde el equipo de Paid Search se desarrolló un sistema adaptado para el cliente a través de un feed de datos y los personalizadores de Google Ads. De esta manera, se minimiza el riesgo de pérdida de relevancia al aplicar la nueva estructura. Después de un mes del lanzamiento del test se realizó el análisis y los resultados fueron sorprendentes. No solamente se había conseguido mejorar la eficiencia de captación en un 10% sino que el incremento de leads captados fue cercano al 25%. En el aspecto de la relevancia, a pesar de que no se consiguieron mejoras significativas en comparación a la estructura de campaña tradicional, el volumen de impresiones servidas por un nivel de relevancia por debajo de la media se redujo en un 5%. 

En resumen, los resultados del test demostraron que modern search había sido más eficaz en la consecución de los objetivos de negocio para este anunciante de la industria aseguradora. Ya validada la hipótesis, se aplicó esta estructura de campaña a todo el porfolio de campañas. Y es que la metodología de test, aprendizaje y aplicación es una gran ayuda a la hora de depurar nuestra toma de decisiones; y por lo tanto en la mejora de los resultados de nuestros clientes.

Modern search en este caso fue un éxito rotundo. Una solución innovadora que permitió que el cliente siguiese creciendo tanto a nivel de negocio como en su transformación digital.

¿Adónde camina el Search?

El futuro del paid search, al igual que el resto de prácticas del marketing de resultados, estará absolutamente vinculado a las capacidades de experimentación y desarrollo tecnológico. Hacer tests de creatividad o de incrementalidad, ofrecer información de valor a las plataformas para que puedan optimizar mejor y centrarnos en soluciones orientadas a la eficacia van a resultar clave para poder seguir construyendo experiencias digitales que generen un crecimiento estable y duradero. La tecnología nos ha aliviado de las tareas más manuales, el reto es encontrar que trabaje de la mejor manera posible para generar impacto en nuestro negocio.