El panorama actual de la publicidad en buscadores se encuentra en un punto de cambio y autoanálisis con el objetivo de crear campañas más eficientes y optimizadas. Esta tarea es cada vez más compleja debido al número de jugadores y a su competencia.
Durante los últimos años, el papel de la inteligencia artificial ha ido tomando un rol más presente en las plataformas de compra de medios a través del machine learning. En concreto, si hablamos de Google Ads, se ve con las diferentes soluciones que la plataforma ofrece a nivel de formatos, estrategias de puja o el propio delivery de nuestras campañas. Estos aspectos son en donde podríamos sentir una “pérdida de control” para dejar trabajar a los algoritmos.
¿Cómo hacer lead scoring?
Como consecuencia a la necesidad de diversificación estratégica y la mejora de las estrategias basadas en inteligencia artificial, nace el lead scoring. Un sistema con el que complejizamos la estructura de conversiones y les asignamos valor con el objetivo de dar mejores señales a Google, pasando de conversiones planas a unas que traen consigo información valiosa para el performance de las campañas.
Esta práctica ya era común en campañas para e-commerce, donde el valor monetario de las transacciones y el ROAS son medibles y considerados KPI’s primarios en cualquier análisis. Pero, actualmente, es posible llevar a cabo una estrategia de lead scoring tanto para e-commerce como para campañas de generación de leads, donde la conversión no supone un ingreso directo para la empresa.
En el caso del e-commerce, supondría dejar de trabajar con el valor real de cada transacción para pasar a un modelo de conversiones con valores ficticios o de ticket medio. Puede parecer a primera vista menos certero pero la realidad es que puede funcionar incluso mejor que el método tradicional.
De acuerdo a Gabriel Bueno, Paid Media Consultant en Globant Create, “El lead scoring nace ante la necesidad de una estrategia más diversificada y la mejora de los planteamientos basados en inteligencia artificial. No hay que olvidar el papel tan importante que está tomando esta tecnología en las plataformas de compra de medios a través del machine learning. Actualmente podemos aplicar una estrategia de Lead Scoring para campañas de generación de leads o e-commerce donde la conversión no suponga un ingreso directo para la empresa”.
Para campañas de generación de leads, la manera de hacerlo es a través de un estudio del embudo de conversión del negocio, con el que identificamos las diferentes etapas o acciones por las que pasa el usuario previas a la venta final. No solo vamos a tener en cuenta la consecución del lead, sino diferentes micro-conversiones que también puedan aportar información relevante a la plataforma. En este punto podemos complicarlo todo lo que queramos, llegando a un nivel de rigurosidad donde la mayor parte del tráfico pueda ser puntuado a través de conversiones de distinto valor en función de sus acciones en la web de destino.
Una vez que identifiquemos estas acciones, pasamos a crear las conversiones correspondientes en Google Ads, asignándoles valores ficticios que correspondan con su nivel de cercanía con respecto a la venta final (a la que asignaremos el valor más alto). Esta parte es esencial, puesto que es la manera en la que comunicamos al algoritmo qué es lo más importante para nosotros.
Después de haber trabajado toda la estructura de conversiones mencionada y recoger una muestra de datos suficiente para que la plataforma tenga una base con la que empezar a trabajar, estaríamos preparados para añadir estas conversiones como objetivos de campaña y adoptar una estrategia de puja donde la plataforma ya no solo tenga en cuenta el volumen de conversiones obtenidas, sino el valor de las mismas.
Un cambio de estrategia como este brindará beneficios para el rendimiento de la cuenta. El objetivo es ofrecer señales a Google para que nuestras campañas de pago estén aún más alineadas con los objetivos reales de negocio.
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