¿Cómo funciona el aprendizaje automático en el marketing de motores de búsqueda pagado?

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Todas las plataformas publicitarias modernas ahora incluyen el aprendizaje automático en sus algoritmos. La gestión de campañas efectivas requiere una comprensión de los sistemas de aprendizaje automático de cada red publicitaria.

Este PPC de Ask a Question, de Chhote Lal en Nueva Delhi, es importante para los administradores de cuentas y para aquellos a quienes están sujetos:

“¿Cómo funcionan los sistemas de aprendizaje de Google en el marketing de pago?”

En esta columna aprenderá:

  • ¿Qué es el aprendizaje automático?
  • ¿Cómo afecta el aprendizaje automático a las campañas de búsqueda pagas?
  • Cómo optimizar el aprendizaje automático en motores de búsqueda pagados.

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Dado que la pregunta era específica de la búsqueda, nos centraremos en las primeras aplicaciones de búsqueda.

¿Qué es el aprendizaje automático?

A los algoritmos se les enseña a procesar información a través del aprendizaje automático. Cuantos más datos tenga, más rápido aprenderá qué hacer con ellos.

Diferentes puntos de datos pueden tener diferentes pesos en el algoritmo. Es importante comprender cómo se valoran los puntos de datos.

Los puntos de datos pueden ser completamente objetivos, subjetivos o un híbrido de interacción humana y aprendizaje algorítmico puro.

Saber lo que puede controlar es fundamental para el éxito al trabajar con el aprendizaje automático de redes publicitarias.

El segundo factor crítico es el período de aprendizaje (y que el algoritmo tenga tiempo suficiente para procesar los puntos de datos).

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¿Cómo afecta el aprendizaje automático a las campañas de búsqueda pagas?

El aprendizaje automático afecta a casi todas las búsquedas pagas. Cualquier cambio importante puede afectar la forma en que el algoritmo procesa su campaña.

Estos cambios incluyen:

  • Tarifas y presupuestos: Cambios drásticos en los presupuestos o cambios en su estrategia de oferta.
  • Destinatarios: Cambiar objetivos o excluir objetivos.
  • Creativo: Al cambiar o agregar una creatividad, se crea una nueva versión del anuncio que no tendrá acceso a las estadísticas de su anuncio anterior.
  • Estado de la campaña: Pausar la campaña restablece el período de aprendizaje.

Es importante tener en cuenta que estos cambios no tienen tanto impacto en las campañas manuales, pero cada vez es más difícil ejecutar campañas puramente manuales.

Ejecutar una campaña manual significa que renuncia a las más de 60 señales que utilizan las redes publicitarias para las Ofertas inteligentes.

Estas señales se utilizan para ajustar las ofertas de acuerdo con la estrategia de oferta y el presupuesto seleccionados.

Además, aunque el veredicto aún no determina si los anuncios de texto extendidos (ETA) o los anuncios de búsqueda receptiva (RSA) tienen un mejor rendimiento, RSA tiende a obtener un mayor porcentaje de impresiones.

El aprendizaje automático no siempre es una opción activa. La concordancia de palabras clave y el etiquetado de la audiencia se realizan en segundo plano y se basan en datos históricos.

Las audiencias nativas (mercado, afinidad, etc.) se basan en un algoritmo que aprende que es probable que las personas que realizan una acción realicen otra acción o tengan otras características relacionadas.

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Cuando le pide a la plataforma publicitaria que busque audiencias “similares” a los visitantes de su sitio / lista enviada, está utilizando audiencias semillero para ayudar a la plataforma publicitaria a comprender qué clientes potenciales son valiosos y cuáles no.

La concordancia de palabras clave y variaciones similares están influenciadas por la probabilidad de resultados rentables, así como por el comportamiento del usuario en tiempo real.

Los algoritmos ahora son lo suficientemente inteligentes como para saber si un usuario es bilingüe y permitirán que su otro idioma publique anuncios.

Confirmación de la sentencia sobre el emparejamiento lingüístico mutuo.Captura de pantalla de Twitter.com, septiembre de 2021

Cómo optimizar el aprendizaje automático en motores de búsqueda pagados

Es mucho más fácil optimizar cuando alguien siente empatía por el aprendizaje automático de búsqueda pagada.

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La mecánica más importante es respetar los períodos de aprendizaje y evitar reinicios accidentales.

Por ejemplo, si desea escalar su campaña, asegúrese de generar su presupuesto en las dos semanas entre cada aumento de presupuesto importante.

Si desea que la campaña se ralentice (o pause), reduzca su presupuesto en lugar de pausar para no restablecer el período de aprendizaje.

Las palabras clave y las audiencias negativas pueden ayudar a los algoritmos de la plataforma publicitaria a comprender qué ideas y comportamientos debe coincidir con su presupuesto (y cuáles deben evitarse).

Esta es la forma más eficaz de influir en el aprendizaje automático y debería formar parte de todas las cuentas de resultados de búsqueda pagadas.

Las conversiones y los valores de conversión son herramientas sin explotar del aprendizaje automático. Son la forma más sencilla de comunicarse con el algoritmo de búsqueda de pago y le permiten ver el comportamiento del usuario sin pedirle al canal de publicidad que aprecie el rendimiento.

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El aprendizaje automático afecta a casi todos los elementos de la búsqueda paga, y comprender cómo enseñar un algoritmo es fundamental para el éxito de PPC.

Más recursos:


¿Tiene alguna pregunta sobre PPC? Envíe usando este formulario o envíeme un tweet a @navahf con el hashtag #AskPPC. ¡Te veo el siguiente mes!


Imagen destacada: Paulo Bobita / Search Journal

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