Según el Quality Score sea mejor o peor, Google premia o penaliza nuestra campaña de Adwords, bajando o aumentando, respectivamente, tanto el Coste por Clic (CPC), como la posición promedio. La calidad de los anuncios, por tanto, es un factor importante: no siempre los que pagan más en Adwords tienen una mejor posición. A continuación te explicamos en detalle qué es el Quality Score

Qué es el Quality Score

El Quality Score o factor de calidad es un valor del uno al diez que otorga Google a las keywords de los anuncios de Adwords para determinar su calidad. Así, cuanto mayor es el Quality Score, menor es el Coste por Clic (CPC) que pagará el anunciante.

El Quality Score se recalcula cada vez que un usuario realiza una búsqueda, de ahí que sea muy importante diferenciar entre el Quality Score visible y el Quality Score de la subasta, que es con el que realmente trabaja Google. El nivel de calidad de las keywords determina el rango en comparación con otros anunciantes. Sin embargo, este factor de calidad no es el mismo que se envía a la subasta, que es el que realmente determinará si se mostrará el anuncio y, de hacerlo, en qué posición aparecerá: lo que Google denomina el ranking del anuncio.

El Auction Quality Score, por su parte, tomará en cuenta diversos factores como la consulta, la intención de la consulta, el anuncio, la ubicación, la hora del día, el dispositivo, etc.  Se trata de un índice que se calcula durante la subasta, a tiempo real, por lo que no es posible conocerlo a priori. Conocer esta diferencia nos ayudará a comprender más fácilmente qué es el Quality Score.

Cómo se calcula el Quality Score

Las variables que intervienen en la mejora del Quality Score son: el CTR del anuncio, el CTR de la URL visible, la calidad de la página de destino, la relevancia del anuncio en función de la búsqueda, el rendimiento geográfico, el tipo de dispositivo.

A pesar de que Google -como ocurre en el caso del comportamiento de sus algoritmos para el posicionamiento orgánico- nunca ha desvelado por completo cómo calcula el Quality Score, sí que se conoce que los principales factores determinantes en el cálculo de este índice son:

• CTR o Relación Clics/Impresiones
• HKP (Historical Keyword Perfomance), referido al valor del CTR de una determinada keyword desde el día en que fue añadida en base a su CTR en las últimas mil impresiones.
• RKA (Relevance of the Keywords to the Ad), que es la relevancia de las keywords con respecto al texto del anuncio y su densidad.
• CLP (Content and Layout of the Landing Page) indica el contenido de la página de destino, que debe ser acorde con el tema del anuncio e incluir las keywords. El tiempo de carga de esta landing es un factor de gran importancia.

No sólo es importante saber qué es el Quality Score, sino también intentar saber cómo se calcula. Sin embargo, Google no desvela todos los factores que influyen en el cálculo del Quality Score.

CTR y Quality Score

El Click Through Rate (CTR), que indica los clics sobre el total de impresiones, influye en el Quality Score en tres niveles:

• Keyword. Un buen CTR de la palabra clave indica que está en consonancia con los términos de búsqueda utilizados por los usuarios. Así, podemos detectar aquellas keywords que se están activando por términos de búsqueda de poca relevancia.
• Anuncio. Podemos detectar la relevancia de los anuncios en función de los términos de búsqueda que están utilizando los usuarios, por ello para el adtext debemos crear tantas keywords como términos de búsqueda utilicen los usuarios en relación a nuestro anuncio.
• Cuenta: El CTR global de la cuenta también será determinante para el Quality Score. Si desciende repentinamente, costará mucho recuperarse a niveles anteriores. Es por ello que es muy importante cuidar este aspecto y tratar de mejorar mes a mes.

Relevancia y Quality Score

La relevancia en el Quality Score también debe tenerse en cuenta desde tres perspectivas, dos de ellas comunes al punto anterior:

Keyword. La relevancia de las palabras clave en relación a los términos de búsqueda de los usuarios. Aquí no sólo es importante llevar a cabo una exhaustiva investigación de los términos de búsqueda, sino que además será preciso y categorizarlos y segmentarlos lo más posible, para poder adecuar de esta manera el anuncio y la landing de destino.

Anuncio / término de búsqueda. Podemos detectar la relevancia del anuncio en función de cómo de adecuado sea para los términos de búsqueda que están utilizando los usuarios. Por ello, es necesario que exista una relación muy estrecha entre término buscado por el usuario, la keyword elegida, el adtext o texto del anuncio y la landing.

Anuncio / landing page. La relevancia de los anuncios con respecto a la landing de destino la determina el hecho de que el usuario aterrice en una página que le ofrezca exactamente lo que el anuncio mostraba, sin divergencias.

Calidad de landing page y Quality Score

Aspectos como una baja tasa de rebote, que el usuario navegue por nuestra web y salte entre distintas páginas o el ratio de conversión, nos darán una pista acerca de la calidad de nuestra landing page, decisiva para un correcto Quality Score. En este sentido, una web o landing de calidad es aquella que ofrece al usuario lo que realmente está buscando. Por tanto, su contenido debe tener relación con la keyword y con el anuncio.

Pero, ¿por qué es importante conocer la calidad de nuestro anuncio en las SERP? Por lo que se conoce como DWELL time, el tiempo que transcurre entre que un usuario llega a la página de destino desde Adwords y regresa de nuevo a la página de resultados de búsqueda. Este es un dato que nosotros no podemos conocer, pero Google sí. Sin embargo, con Analytics sí podemos saber el tiempo que el usuario pasó navegando nuestra página, información suficiente para hacernos una idea de la calidad que ese usuario le atribuye en relación a la búsqueda que acaba de realizar.

La usabilidad es también un factor importante y que tiene una incidencia directa y determinante sobre la calidad de nuestra página de destino y, por tanto, sobre el Quality Score. Aspectos como la velocidad de carga o una fácil navegación deben ser tenidos en cuenta, así como evitar un exceso de publicidad, reflejar adecuadamente la Política de Privacidad y que el servidor en el que se aloje sea seguro.

Ventajas de un buen Quality Score 

Un índice de calidad alto será consecuencia de unos anuncios de buena calidad en Google Adwords y, por tanto, conseguiremos los siguientes beneficios. Para tener una idea más amplia sobre lo que es el Quality Score es necesario que comprendamos su repercusión en una campaña.

• Mejor Coste por Clic (CPC). Es decir, con la misma inversión obtendremos un mejor rendimiento de la campaña.
• Mejora de la posición en el ranking.
• Mayor impacto. Debido a que aumentarán las conversiones.

Vemos que es importante trabajar en la mejora del Quality Score mejorando todas las variables que en él intervienen: CTR, relevancia y calidad de la página de destino.

Ahora que ya sabes qué es el Quality Score eres plenamente consciente de la importancia de su mejora. Sin embargo, lograr un elevado Quality Score no es tarea sencilla: es necesario que un equipo experto en Google Adwords la lleve a cabo. En Kanlli somos expertos y así nos avala el Certificado de Google Partner Premier. Si deseas poner en marcha una campaña en Google Adwords, contacta con Kanlli.

Esta realidad hace que exista un interés creciente por el marketing en buscadores entre los anunciantes: según un informe de Squiz y Morar Consulting, más de un tercio de los vendedores experimentados de Estados Unidos, Reino Unido y Australia desea tener conocimientos más avanzados sobre SEM. El Search marketing continúa liderando el panorama digital y en este escenario se perfilan diferentes tendencias.

Búsquedas locales

La búsqueda local es una de las más crecientes tendencias en Search marketing. La mayoría de los usuarios de Internet prefiere los motores de búsqueda para encontrar productos y servicios cercanos a su ubicación. Además, un tercio de ellos opina que son precisos y fiables. Los datos demuestran que los motores de búsqueda lideran otras fuentes en cuanto a índice de confianza e información veraz. Los vendedores conocen esta tendencia gracias a los resultados obtenidos con sus campañas de Search marketing enfocadas a cumplir objetivos de marketing local.

Según una encuesta realizada en marzo de 2017 entre usuarios estadounidenses de Internet, el 80% señaló los motores de búsqueda como principal elección a la hora de buscar información sobre negocios locales el pasado año. De ellos, un 87% hizo una búsqueda local en el último mes. Sabemos que Estados Unidos anticipa las tendencias que tendrán lugar en España a corto y medio plazo.

Inteligencia artificial

Otra de las principales tendencias en Search marketing es el uso de la inteligencia artificial. Entre los usos más comunes que las empresas hacen de la inteligencia artificial están las soluciones de reconocimiento de voz, el aprendizaje automático y los asistentes virtuales. Se detecta un uso creciente entre los e-commerce minoristas de la inteligencia artificial asociada a sus motores de búsqueda y recomendación. Aunque su adopción aún sigue siendo limitada, cada vez son más quienes diseñan experiencias de compra personalizadas o incorporan chatbots para la atención al usuario.

Asistentes virtuales

En consonancia con el auge de la inteligencia artificial, vemos como los usuarios de teléfonos inteligentes están demandando cada vez más asistentes virtuales en sus procesos de navegación y búsqueda, tales como Google Now, Siri (iOs), Cortana (Microsoft) o Alexa (Amazon).  Una encuesta realizada a usuarios estadounidenses de smartphone por HigherVisibility encontró que más del 28% aún no utilizan asistentes virtuales, aunque un 27% sí reconoció realizar búsquedas de voz al menos una vez por semana, y alrededor del 22% busca mediante voz a diario.

Entre las razones esgrimidas para ello, una mayor rapidez y comodidad que la búsqueda manual. Además, es más habitual hacer uso de los asistentes virtuales mientras se está realizando simultáneamente otra actividad, por ejemplo durante la conducción. Entre las consultas más habituales se hallan aquellas que dan acceso a información o acciones recurrentes, como la programación de alarmas, las consultas meteorológicas, solicitudes para reproducir música o buscar un contacto.

Habrá que estar muy pendiente de estas y otras tendencias en Search marketing que están por venir, y no perder de vista la implicación que las nuevas tecnologías tienen para el futuro de las búsquedas y cómo los asistentes virtuales comienzan a influir en SEO. Si deseas poner en marcha una estrategia exitosa de Search marketing para tu marca, contacta con Kanlli y analizaremos dónde están las oportunidades para tu empresa.

Fuente: eMarketer Roundup: Search Marketing 2017

Por ahora, se puede acceder a Adwords Alfa sólo en algunas cuentas y siempre con la opción de volver a la versión actual.

En esta nueva interfaz, nos encontramos con un panel mucho más visual donde con un golpe de vista podremos ver los principales ratios de rendimiento. No se trata de una beta de la plataforma, pero a pesar de ello los anunciantes echarán en falta algunas funcionalidades de la versión actual que se irán incorporando progresivamente.

Una de las principales diferencias que encontramos son los menús de campañas, grupos de anuncios y palabras clave, así como los accesos a la biblioteca compartida, las acciones masivas o a la herramienta de palabras clave.

Para encontrar las funcionalidades de historial de cambios u oportunidades, tendremos que buscarlas en el segundo menú lateral izquierdo.

Estos cambios supondrán un quebradero de cabeza para muchos, pero Adwords Alfa incorpora nuevas funcionalidades que permitirán realizar análisis de rendimiento más fácilmente, mostrando los datos de manera muy visual.

En esta versión, predomina la importancia multidispositivo, ofreciendo nuevos gráficos de rendimiento.

Ventajas de Adwords Alfa

Con Adwords Alfa encontramos una información mucho más visual que nos permitirá hacer un seguimiento de las campañas más fácil, no sólo de los principales ratios sino también del rendimiento multidispositivo y del comportamiento del usuario. Desde el propio dashboard conocemos los datos de las campañas con mayor tráfico, las horas del día de mayor actividad, el desglose por dispositivo y la evolución de la cuenta en comparación con periodos anteriores.

Una de las principales ventajas es la información gráfica que te muestra por canales (search, display, vídeo, etc.), especialmente de PLA (Product Lists Ads o anuncios de shopping) donde se muestran las principales ubicaciones que registran actividad en forma de mapa o los datos de subasta en comparación con la competencia, lo que permite tomar decisiones más ágilmente sin necesidad de descargar varios informes.

En definitiva, desde Kanlli creemos que este cambio tan radical responde a la necesidad de adaptarse a los nuevos tiempos, donde gestionamos un gran volumen de datos y donde la sofisticación de la información es cada vez mayor. Al mismo tiempo, hace más sencillo el análisis del contexto del usuario, entendiendo mejor su comportamiento y pudiendo, de este modo, definir estrategias más exitosas. Al fin y al cabo, y con más motivo en el mundo digital, hay que renovarse o morir.

Por el momento, no hay una fecha definitiva para la migración de todas las cuentas a Adwords Alfa, mientras tanto, te recomendamos que vayas familiarizándote con la nueva interfaz.

Si deseas poner en marcha una campaña de SEM, contacta con Kanlli. Estamos en posesión de la certificación de Google Partner Premier, lo que nos acredita como una de las agencias de nivel en este campo.

Google ha anunciado que, a día de hoy, las búsquedas de voz desde móvil suponen un 20% del total, mientras que ComScore ha estimado que en 2020 el 50% de las búsquedas serán hechas mediante voz.

El crecimiento de este comportamiento en la búsqueda deriva de la mejora de la tecnología en la precisión de los resultados. En 2013, el reconocimiento de la palabra/frase por parte de la plataforma Google tenía un ratio de acierto del 80% según KPCB, mientras que actualmente esta cifra asciende al 90%. En otros buscadores internacionales, como Baidu, el reconocimiento estaría en un 99%.El usuario cada vez reclama una mayor precisión en sus búsquedas, así como mayor inmediatez y facilidad de acceso a los contenidos demandados, especialmente cuando está desarrollando una actividad paralela. Por ello, según el Annual Internet Trends Report de KPCB,  los usuarios prefieren este método de búsqueda cuando tienen las manos o visión ocupadas (61%) van en el coche (36%) o están caminando (19%).

Ante este panorama, las marcas deberán construir mejores contenidos en sus páginas web, trabajando en la optimización orgánica orientada no sólo a las búsquedas de textos tradicionales sino especialmente hacia una semántica relevante para las búsquedas de voz, significativamente diferentes a las primeras.

¿En que se diferencia el posicionamiento de las búsquedas de voz y las búsquedas de tradicionales?

Cómo los usuarios utilizan las búsquedas de voz es una información determinante que los especialistas en posicionamiento deberán conocer para poder satisfacer las necesidades de potenciales consumidores.

Las búsquedas a través de la voz son más conversacionales, en un lenguaje más natural y menos sintético, mucho más preciso.

Por ejemplo, si un usuario introdujese una búsqueda de texto en Google como “teatro centro Madrid”, a través de la voz ésta se formularía de manera mucho más específica y más parecida a cómo surgiría en una conversación: “cómo puedo ir al Teatro Alcázar de Madrid”.

Por ello, la tendencia natural en la búsqueda geolocalizada se hace más evidente en las voice searches, donde el móvil es el rey. ¿Cuántos de vosotros habéis buscado una dirección en Google Maps alguna vez? Seguramente la mayoría. La búsqueda de direcciones, gasolineras, centros comerciales etc. se tornan más sencillas, rápidas y precisas mediante una consulta de voz desde un dispositivo móvil.

El marcado de datos se hace imprescindible en este contexto, ya que esta información puede ser determinante a la hora de que el usuario haga clic en el resultado de búsqueda y, lo que es más importante, decida realizar una acción sin necesidad de llegar al site de la marca.

Este comportamiento tan long tail, basado en un lenguaje natural, supone también una gran fuente de conocimiento sobre los hábitos, intereses, acciones y preferencias de los usuarios a un nivel de detalle que no permiten las búsquedas tradicionales, lo que supone una herramienta de marketing potentísima.

Un estilo Q&A (preguntas y respuestas) en el contenido de tu web puede marcar la diferencia entre aparecer o no en los resultados de búsqueda.

Optimizar el contenido mediante el estilo preguntas y respuestas

Una de las principales características de las búsqueda de voz es su formulación en modo de pregunta: quién, cómo, cuándo, dónde etc.

En función del tipo de pregunta el usuario muestra un grado de intención:Esto tiene consecuencias directas sobre el paid search y el organic search:

– La puja

– La creatividad

– El contenido de la página de aterrizaje

Los tres factores serán determinantes para generar engagement con el usuario y conseguir el objetivo esperado.

No tendrá el mismo valor una búsqueda del tipo “qué tiempo hace en Escocia” que “dónde encontrar una oficina de viajes a Escocia”.

Por tanto, este modo de buscar nos aporta una información detallada sobre el usuario que, si sabemos utilizar, mejorará significativamente nuestras acciones en buscadores.

El reto para el posicionamiento vendrá definido por las preguntas que se hacen los usuarios ante una determinada problemática o necesidad y cómo las marcas dan respuesta mediante sus contenidos onsite.

Impacto en las búsquedas locales

Cada vez son más los usuarios que recurren a asistentes virtuales para realizar una consulta desde su dispositivo móvil. El crecimiento de las mismas en los últimos meses podría superar el 40%, según una encuesta elaborada por MindMeld.

Buscar direcciones, contactos o puntos de interés son las acciones más recurrentes.

La búsqueda local es, por tanto, uno de os ejes de las voice searches con un gran impacto en la guía al usuario hacia el punto de destino/ venta.

Los datos estructurados, respuestas más rápidas

Esta técnica permite mostrar información relevante adicional a la búsqueda del usuario, lo que en este nuevo tipo de solicitudes resulta de vital importancia para mostrar el resultado más preciso.

Por ejemplo, una búsqueda tradicional podría ser “cartelera cine Madrid centro” mientras que con la voz podemos expresar nuestra necesidad de una manera mucho más clarificadora “cine en Madrid zona centro donde echen la película Aliados a las 22:30 horas”.

El usuario, gracias al marcado de datos, obtiene información relevante sin necesidad de llegar a la página web. La optimización de estos contenidos marcará la diferencia entre tu marca y tu competidor.

Orientar las voice searches hacia la transacción

Si bien uno de los principales objetivos del posicionamiento local en las búsquedas de voz es llevar usuario a un punto de venta con total exactitud, el siguiente paso es ofrecerle la posibilidad de realizar una acción o transacción directamente mediante indicaciones con la voz.

Soluciones como Amazon Echo han sabido recoger la necesidad y guiarla hacia el consumo. A través de este dispositivo podemos pedir una pizza en Dominos’s sin necesidad de usar las manos, únicamente a través de las indicaciones de nuestra voz.

El potencial de las consultas de voz es, por tanto, enorme. No es de extrañar que los gigantes del mercado: Google, Microsoft y Facebook entre otros, estén pensando en cómo monetizarlas.

Si quieres estar preparado para este creciente fenómeno, contacta con Kanlli y nuestro equipo especializado elaborará una propuesta a la medida de tu empresa.

La atribución de las conversiones no es tarea sencilla, ya que en muchas ocasiones es difícil discernir el motivo real que llevó al usuario a realizar la acción. Es decir, se sabe que en la mayoría de los casos en los que se produce una conversión, ha sido necesario que el usuario haya mantenido un contacto reiterado con la marca, incluso a través de diferentes canales y en un período dilatado de tiempo. Por tanto, en muy pocas ocasiones un único canal es el responsable de esa conversión o venta.

¿Qué son los modelos de atribución?

Son un sistema para asignar un valor de contribución al objetivo de ventas o conversiones de cada uno de los canales que intervienen en el customer journey o experiencia de cliente.

Tipos de modelos de atribución

Pero no es sencillo: existen modelos se atribución estándares y es probable que ninguno de ellos nos dé una información certera al cien por cien. Lo importante será elegir aquél que mejor se ajuste a los objetivos de cada negocio, y también podemos crear un modelo personalizado con la info específica para nuestro negocio.

Último clic. En este caso, el mérito se le asigna al último canal que ha impactado al usuario de manera directa antes de la conversión y obvia al resto de canales. La desventaja de este modelo es que obvia el resto de canales, por lo que no podemos cuantificar su influencia y, por tanto, su importancia en la conversión.

Último clic Adwords. Este modelo otorga el mayor peso a Adwords, incluso si el último clic se ha producido en otro canal. Se trata de un modelo impulsado por Google, debido a que le beneficia, pero ni es realista ni nos permite saber el peso que el resto de canales tuvo en el proceso.

Último clic indirecto: Este modelo descarta el tráfico directo y atribuye todo valor de conversión al último canal en el que el usuario hizo clic antes de realizar una compra o una conversión. Este modelo es el utilizado por Google Analytics cuando atribuye un valor de conversión a los informes que no sean de embudo multicanal. La desventaja es que obvia el resto de canales, incluyendo el de clic directo.

Primer clic. Se produce el caso contrario. Con este modelo se presupone que el responsable de la conversión fue el primer canal de interacción, asumiendo que fue este primer contacto el que desencadenó la acción. Tampoco parece muy acertado deducir que el primer impacto fue el desencadenante de la conversión, pues da por hecho que no fue otro canal, y eso no se puede afirmar con rotundidad en ningún caso.

Atribución lineal. Es aquel que asigna el mismo peso a todos los canales que han influido en el proceso de conversión, independientemente de donde provenga el último clic. Al tener en cuenta todos los canales por igual, da una idea aproximada de cuáles han sido los responsables de la conversión, pero por el contrario no nos permite saber cuál de ellos ha aportado más valor en el proceso.

Deterioro del tiempo. Se trata de un modelo basado en el concepto de deterioro exponencial que otorga más valor a aquellos impactos más cercanos al momento de la conversión. Este modelo otorga la mitad del valor al punto de contacto ocurrido siete días antes de la conversión con respecto a aquel que se produzca el mismo día de la conversión, y va perdiendo valor de semana en semana hasta un máximo de 30 días de antelación a la compra.

Según la posición. Se trata de un híbrido de los modelos de último y primer clic, dividiendo entre ambas el 80% del crédito y asignando el 20% a las interacciones intermedias. Más salomónico, pero también inexacto.

Cómo crear un modelo de atribución personalizado

Al margen de los tipos de modelos de atribución anteriormente descritos, Google permite, a través de su herramienta de comparación de modelos, crear hasta 10 modelos personalizados que utilicen las reglas que en cada caso se les indiquen. Esta funcionalidad es muy útil de cara a poder ajustar lo máximo posible a las necesidades de nuestro negocio un modelo de atribución personalizado. En la página de Ayuda de Analytics detallan paso por paso cómo crear un modelo de atribución personalizado.

Como veíamos al principio, modelos de atribución hay muchos, y ninguno va a ser capaz de asignar con certeza el mérito a uno u otro punto de contacto. Los enumerados aquí son los que Google considera predeterminados, pero el gran reto del performance marketing son los modelos de atribución avanzados, ya que sólo así seremos capaces de afinar todo lo posible y conocer el peso real que cada canal tuvo en el proceso de conversión, una información muy valiosa de cara a poder optimizar nuestras campañas.

Si buscas una agencia de performance marketing que te ayude con tu estrategia de marketing de resultados, contacta con Kanlli y nuestro equipo de profesionales te ofrecerá la solución más adecuada a tus objetivos.

Fuente: Google Analytics

Aunque los enlaces patrocinados del lado derecho desaparecen, salvo los anuncios PLA (Product List Ads), se mantienen los del margen inferior, tras los resultados orgánicos, mostrando un total de siete anuncios en la primera página:Desde Google afirman que este es uno más de los numerosos test que realizan en búsqueda de la mejora de la experiencia del usuario y que, cada vez más, estos cambios están enfocados a alinear el layout de PC con el de móvil. Aunque no hay confirmación oficial, todo apunta a que este cambio se aplicará definitivamente, lo que supondrá fin de los anuncios en la derecha.

¿Cómo pueden afectar estos cambios en el rendimiento de nuestras campañas? Todavía no hemos apreciado cambios en la posición media de nuestros clientes y tampoco en el CPC medio, sin embargo, es pronto para sacar conclusiones sobre el impacto de este nuevo escenario de búsqueda.

Desde nuestro punto de vista supondrá un incremento en la lucha por ocupar un espacio en la primera página de resultados, limitando el número de anuncios y haciendo más complejo ganar la apuesta para términos relevantes.

Esto se traducirá en un incremento de los CPCs medios, por lo que el nivel de calidad y la relevancia de la página de destino serán determinantes para la rentabilidad del clic.

Ahora bien, esto podría también mejorar el rendimiento y la efectividad de la publicidad ya que, históricamente y de manera general, los anuncios en posiciones Premium han tenido un performance mayor.

Este cambio supondrá también un reto para el posicionamiento orgánico, ya que con un anuncio más los resultados naturales se desplazan hacia abajo, lo que afectará al CTR y al tráfico, haciendo también más difícil estar en el top 3.

Si buscas una agencia que te ayude en tu estrategia de marketing en buscadores, ya sea dentro o fuera de España, contacta con Kanlli para conocer las mejores soluciones para tu negocio.

A menudo, las búsquedas de los usuarios empiezan en un dispositivo y terminan con una acción en otro. Analizar este comportamiento no es una tarea fácil; por ello, las estrategias de targeting se están moviendo desde un enfoque cookie-based a un enfoque people-based.

La medición de la efectividad de las campañas a través de cookies es la tecnología predominante a día de hoy. Sin embargo, debido al panorama cross-device en el que nos encontramos y la creciente migración de los usuarios hacia los dispositivos móviles, ésta se ha vuelto imprecisa e insuficiente. Cuando las cookies expiran, toda la información sobre el usuario se pierde. Además, no permiten medir el path to conversion entre dispositivos.

La filosofía people-based sitúa a las personas (y no a la cookie o a la palabra clave) en el centro de las estrategias de search targeting, permitiendo, de este modo, el seguimiento multidispositivo. Los insights que conozcamos del usuario así como el contexto donde se produce la búsqueda definen el éxito de este enfoque.

Los principales motores de búsqueda llevan tiempo trabajando en modelos de atribución multidispositivo y en targeting basado en el contexto y en el conocimiento del usuario. Es por ello que, de manera progresiva, los expertos en buscadores están acudiendo a datos internos de la marca (CRM, bases de datos…) y externos (Facebook, Nielsen…) que cruzan con la información que aportan las propias plataformas publicitarias.

Pero en este escenario cross-device donde la keyword y la cookie ya no son suficientes se hace necesaria, asimismo, la utilización de señales secundarias para entablar conversaciones con el consumidor.

John Cosley –Director of Product Marketing de Microsoft-  afirma que el 45% de los usuarios realizan las mismas búsquedas desde un PC que desde un móvil en un corto periodo de tiempo, de manera paralela. Esto indica que existen dos factores fundamentales que determinan el uso de un dispositivo y otro: la accesibilidad y la conveniencia, es decir, el contexto. El tipo de dispositivo desde el que se realiza la búsqueda, la ubicación del usuario y la hora del día son determinantes para la eficiencia de nuestra estrategia en search.

Realizar una búsqueda desde el ordenador sobre “restaurante japonés” un lunes a las 11:00h, sitúa al usuario en un contexto totalmente diferente a si esa misma búsqueda se produce un sábado a las 21:00h desde un dispositivo móvil. El contexto cambia radicalmente cómo debemos dirigirnos a él, qué información debemos ofrecer, qué llamadas a la acción utilizar, etc. Si además sabemos que el primer usuario es el mismo que el segundo, entonces nuestra estrategia de targeting no sólo será mucho más rigurosa y customizable, sino que además hará más precisa la atribución de la conversión.

Por tanto, podemos hablar de dos factores que, desde nuestro punto de vista, sustentan el enfoque people-based: la información sobre el usuario o data y el contexto del mismo.

Esta filosofía da respuesta a las dificultades que nos plantea un mundo multidispositivo y un consumidor exigente, experto e impaciente que demanda una información personal y relevante. Las estrategias cookie-based no sólo no permiten la convergencia de información entre dispositivos sino que cada vez están más alejadas de las expectativas de los usuarios.

El seguimiento multiplataforma busca identificar cuándo un mismo usuario visita una web independientemente del dispositivo que utiliza para ello: ordenador de escritorio o dispositivos móviles. Lo que se quiere saber es si quien accede a nuestra web desde un ordenador de escritorio, es la misma persona que lo hizo con anterioridad a través del móvil, o viceversa.

En la actualidad, gigantes como Google o Facebook ya disponen de datos que asignan las visitas a uno u otro dispositivo, pero fuera de ellos se plantea el gran reto para este tipo de rastreo, tan importante no sólo para asignar ventas, sino para plantear las estrategias adecuadas en cada canal del mix. En el caso de Google Analytics se realiza mediante el user ID, mientras que Facebook utiliza el cross-device tracking en sus analítica de ads.

Más difícil es aún si entran en juego otras plataformas como la televisión, canal que puede ser el origen de la visita que un usuario realiza a una web y de la consecuente compra o conversión. La popularización de la Smart TV hará necesario que se desarrollen aplicaciones nativas de compra online también para este dispositivo.

Lo que los anunciantes necesitan es un método basado en datos para optimizar las campañas y conseguir realmente los resultados que están buscando, pero el perfeccionamiento de los modelos de atribución pasa necesariamente por una mejora tecnológica, de manera que no es algo de lo que vayamos a disponer a corto plazo.

Detengámonos en el móvil: se ha demostrado que se trata de un canal de venta muy eficaz que todos los comerciantes deberían incorporar en su estrategia omnicanal o cross-channel; de hecho, en el último año el m-commerce se ha disparado en España. Para determinar la eficacia de los canales móviles, las marcas deben ser diligentes en la adopción de un modelo de atribución entre dispositivos, pues sólo así los anunciantes podrán obtener la información más precisa posible sobre el uso que sus clientes hacen de los móviles y de lo que convierte a la venta.

En este sentido, las estrategias de marketing móvil debe ir de la mano del seguimiento multiplataforma y los modelos de atribución. Mientras que la atribución y el seguimiento multiplataforma es fundamental para la comprensión de los orígenes de las conversiones, también es importante que las marcas ofrezcan mensajes específicos en función de las características de cada canal, por lo que son necesarios, también, como punto de partida o reenfoque en nuestras campañas de marketing, tanto en el enfoque estratégico, como en el táctico.

Por todo ello, podemos concluir que la atribución de la conversión es uno de los grandes retos de los profesionales del marketing de cara a optimizar la rentabilidad de las campañas de marketing. Se hacen cada vez más necesarios modelos y soluciones estandarizados y de mayor precisión que ayuden en esta fase de la analítica; salvar este escollo será un avance de extraordinarias dimensiones en el ámbito del marketing digital.

Si buscas una agencia de performance marketing que ponga en marcha una estrategia de marketing de resultados para tu empresa, contacta con Kanlli y estudiaremos tu caso sin compromiso.

En la actualidad, el modelo comúnmente aceptado asigna la venta al último clic, pero desde hace mucho tiempo el mercado está exigiendo unos modelos de atribución mucho más avanzados, que determinen la importancia real que tiene cada canal implicado en el proceso de venta.

Llegar a conocer con absoluta certeza qué es lo que lleva a un usuario a la conversión resulta imposible. Ni tan siquiera preguntándole al propio individuo llegaríamos a estar seguros de cuánto peso tuvo en su decisión cada uno de los impactos recibidos. A pesar de ello, parece sensato pensar que el modelo de atribución del último clic tiene serias carencias al excluir tajantemente el peso de otros canales del proceso de venta cuando existe un mix, independientemente de que esta asignación pueda ser válida en muchos casos, dependiendo del número de canales en los que se esté presente.

En esta misma línea, existen modelos de atribución basados en diferentes combinaciones que parecen provenir de ese dicho de «para gustos, colores». Me refiero a la atribución al primer clic; al modelo lineal que, de forma muy salomónica, otorga el mismo valor a todos los actores del proceso; al de deterioro del tiempo, que otorga más peso a las acciones más cercanas en el tiempo a la conversión; o al que valora la primera y la última acción muy por encima de las que conforman la transición entre ambas.

El marketing de resultados necesita de modelos de atribución avanzados para poder tomar buenas decisiones, ya que sólo conociendo de dónde procede el grueso de las ventas es posible potenciar unos canales en detrimento de otros. Modelos heurísticos o estadísticos han intentado mejorar la atribución, sin embargo, el primero de ellos genera una atribución bastante arbitraria, mientras que el segundo resulta muy costoso y tiene el riesgo de ofrecer datos retrospectivos.

Frente a todos estos modelos de atribución, surge el modelo Data Driven Atribution (DDA), basado en la premisa de que los diferentes canales no convierten por sí solos, de manera que ofrece una visión global del mix de medios de la inversión en performance marketing. De todos los planteados, este modelo parece ser el más fiable por su naturaleza matemática, ya que se trata de un algoritmo de Google que se apoya en el DATA y que se basa en el concepto de la solución de los juegos cooperativos ideada en los años 50 por el premio Nobel de Economía Lloyd Shapley.

El modelo de atribución DDA contempla las distintas combinaciones entre canales, y, al compararlas, atribuye una probabilidad de conversión a cada uno de los canales que sirve para determinar qué grado de implicación ha tenido cada uno de ellos en el proceso de venta. Además, tienen en cuenta el histórico.

En este mismo sentido, la compañía de servicios globales de información, Experian, defiende la necesidad de desarrollar un modelo de atribución «multi-contacto», que tome como punto de partida los modelos estadísticos y posibilite interpretar la contribución de cada canal. Los modelos «multi-contacto» permitirían, además, generar scorings de usuario, gracias a los cuales se podría realizar una estimación de aspectos como las probabilidades de conversión y, además, permite llevar los modelos predictivos al ámbito del retargeting, donde resulta crucial poder identificar la contribución que cada canal tiene en las conversiones, imprescindible en marketing de resultados.

En Kanlli somos conscientes de la importancia de la atribución para estimar el retorno de la inversión (ROI) en marketing digital y así poder optimizar el mix de canales de nuestros clientes, por eso, creemos que cuanto más sofisticados sean los modelos desarrollados, más cercanos a la realidad serán los datos proporcionados. En este sentido, el modelo DDA responde a la necesidad de medir la atribución a la venta de los distintos canales donde la marca está presente sin preferencias y desagregando el peso entre los diferentes impactos que recibe el usuario.

Si deseas que nuestra agencia de performance marketing idee una estrategia de marketing de resultados para tu empresa, contacta con Kanlli y estudiaremos tu caso detalladamente.

Fuentes: Marketing Redes, Experian

Kanlli se dirigió con esta acción a diferentes públicos, basándose en segmentaciones por edad, sexo e intereses, de manera que cada uno de los públicos elegidos promocionara un post acorde a sus intereses. Además, se mantuvieron activos los formatos clásicos de historias patrocinadas. Al final de la campaña también se dio soporte a una promoción, un sorteo de verano en el que se podía ganar una colección Panama Jack que contó con un óptimo funcionamiento e impulsó el rendimiento del resto de anuncios, consiguiéndose durante los días citados más de 2.275 fans en el global de campaña.

En total, con esta acción concreta, se han conseguido más de 7.000 fans. No obstante, debido a que mientras duran este tipo de campañas crece la notoriedad de la marca e incrementa el número de fans de manera natural sin necesidad de que pinchen en la historia patrocinada, la página ya está cerca de alcanzar los 40.000 seguidores, mientras que cuando se inició la campaña no alcanzaba los 30.000 fans.

El equipo de Panama Jack se ha mostrado muy satisfecho con el resultado conseguido. «Para nosotros ha sido un placer contar con vuestra experiencia para realizar esta campaña, vuestro feedback de resultados y estrategias, nos ha permitido aprender y valorar de manera constante cada uno de los cambios que se iban produciendo en la campaña. Además, vuestra accesibilidad y adaptabilidad a nuestros objetivos ha hecho muy sencilla toda la gestión de la campaña que ha obtenido muy buenos resultados finales.»

Ejemplos de las publicaciones: