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The inner workings of search advertising in a cookieless world

El funcionamiento interno de la publicidad de búsqueda en un mundo sin cookies


Resumen de 30 segundos:

  • Dado que las cookies de terceros eventualmente se eliminarán gradualmente y los especialistas en marketing buscarán enfoques alternativos, es posible que se pierdan en un mar de datos al intentar medir y evaluar el impacto.
  • Centrarse en la calidad de los usuarios en lugar de las conversiones atribuibles puede mitigar el inconveniente de perder las cookies de terceros.
  • El cambio de cookies a un nuevo modelo de participación requerirá pruebas constantes, por lo tanto, mantenga los datos simples en la medida de lo posible.

Durante años, los especialistas en marketing digital se han visto mimados por las cookies de terceros y la capacidad de realizar un seguimiento preciso de la participación: ha simplificado la vida y ha facilitado la presentación de informes sobre la actividad de una campaña. Este enfoque nos ha permitido ver fácilmente a cuántas conversiones ha contribuido Meta, Criteo o un influencer con un esfuerzo mínimo. Pero la eventual desaparición de las cookies de terceros exige datos precisos sobre el compromiso para garantizar que la transición a nuevos identificadores sea lo más clara posible. Sin embargo, debido a la ignorancia o la conveniencia, muchos anunciantes todavía toman las métricas demasiado positivas y ciegamente optimistas como la verdad.

Contando tus pollos antes de que se conviertan

Si tomamos Facebook por ejemplo, no tienen forma de saber en qué medida sus servicios contribuyeron a una conversión. Hay muchas formas de producir números exageradamente inflados, como tener varios puntos de contacto y una conversión asociada con múltiples canales, o incluso imprecisiones de falsos positivos. Esto es particularmente preocupante para aquellos que se involucran en un remarketing intensivo basado en usuarios anteriores que ya han visitado o interactuado con un sitio. Uno debe hacerse la pregunta: cuando se trabaja con métricas inexactas, ¿el remarketing realmente contribuirá a generar más conversiones o simplemente atribuirá los clics perdidos a campañas que no aumentan los ingresos?

A nosotros, como humanos, nos encanta simplificar demasiado las cosas, especialmente los patrones complejos. Imagine lo compleja que es una visita a su página web: obtiene una sesión que está conectada a un usuario, que considera diferentes atributos como la edad, el sexo, la ubicación, los intereses y su actividad actual en su sitio. Luego, esos datos de usuario se envían, por ejemplo, a Google Ads, en una lista de remarketing.

Incluso la lista de remarketing proporciona una variable notable cuando se trata de dar sentido a las conversiones. Los usuarios de Facebook y Google no son 1:1, con un usuario en Google a menudo conectado a más dispositivos y navegadores que el usuario promedio de Facebook. Puede obtener una conversión de un dispositivo que Google ha conectado al mismo usuario, mientras que Facebook puede carecer de información.

Con cada usuario que visita su sitio web, completa las listas de remarketing. Esas listas de remarketing crean “parecidos” en Facebook y “similares” en Google. Estos “similares” pueden ser extremadamente útiles, ya que aunque el tráfico de un canal podría atribuirse a cero o ninguna conversión, de hecho podrían ayudar a crear los “similares” más eficientes en Google Ads que luego pueden generar una gran cantidad de conversiones baratas.

Identifique datos que lo ayuden a evitar la sobreatribución

Todos los esfuerzos de optimización automatizados, ya sea la optimización del presupuesto de la campaña (CBO) o el CPA objetivo, dependen de los datos. Cuantos más datos introduzca en las máquinas, mejores resultados obtendrá. Cuanto más grandes sean sus listas de remarketing, más eficientes serán sus campañas automáticas/inteligentes en Google. Esto es lo que hace que el valor de un usuario sea tan multifacético e increíblemente complejo, incluso cuando no se tiene en cuenta la impresión de acción de un anuncio.

Con esta increíble complejidad, necesitamos tener un modelo de atribución que pueda representar genuinamente los datos de participación sin inflar o subestimar las conversiones de una campaña. Sin embargo, si bien puede haber muchos modelos que se adaptan bien para producir los resultados más precisos, debe recordarse que la atribución en sí misma es defectuosa. Como consumidores, entendemos que las acciones que nos llevan a las conversiones en nuestra vida personal son variadas, con tantas cosas que no se pueden rastrear lo suficiente como para atribuirlas. Si bien la atribución no puede ser perfecta, es esencialmente la mejor herramienta disponible y puede volverse mucho más útil cuando se aplica junto con otros puntos de datos.

El último modelo de atribución de clics no directos

Cuando se trata de evitar datos inflados, el modelo de atribución más sencillo es un último clic no directo. Con este modelo, todo el tráfico directo se ignora y todo el crédito de la conversión se otorga al último canal en el que el cliente hizo clic, lo que en última instancia evita que las conversiones se atribuyan falsamente a múltiples puntos de contacto. Es un modelo simple que solo considera lo mínimo y que aun así logra resolver los problemas de sobreatribución siendo directo. De esta forma, los especialistas en marketing pueden medir el efecto en lugar de atribuir partes de la conversión a diferentes campañas o canales. Realmente es un enfoque muy sencillo; esencialmente, “si le hacemos esto a x, ¿eso aumenta y?”. Por supuesto, como todos los modelos de atribución, el enfoque del último clic no directo tiene sus desventajas. Por un lado, no es una solución perfecta para la contribución excesiva o insuficiente, pero es un enfoque fácilmente replicable y estratégicamente sólido que brinda datos confiables donde puede medir todo en un solo lugar.

En cualquier caso, la muerte tardía de la cookie de terceros ciertamente está causando que muchos reevalúen sus metodologías de publicidad digital. Por ahora, los vendedores proactivos continuarán buscando identificadores amigables con la privacidad que puedan brindar soluciones alternativas. Los datos de origen bien podrían desempeñar un papel más importante si se puede obtener el consentimiento de los usuarios de manera confiable. Mientras esperamos la transición, ordenar sus datos y encontrar enfoques precisos y confiables para la atribución debe ser una prioridad.

Por lo tanto, es imperativo garantizar la precisión de estos datos. Esto se puede lograr asegurándose de que no haya discrepancias entre los clics y las sesiones, mientras que todas las páginas web se rastrean con precisión. En ausencia de seguimiento automático, los UTM también deben usarse para realizar un seguimiento de todas las campañas y, si es posible, el seguimiento debe realizarse en el lado del servidor. Finalmente, los especialistas en marketing deben probar su seguimiento con Tag Assistant y asegurarse de no crear sesiones duplicadas ni perder parámetros durante la sesión. En última instancia, una vez que la cookie de terceros se vuelve completamente obsoleta, los datos decidirán en última instancia qué dirección tomarán los especialistas en marketing, que deben ser lo más precisos posible.


Torkel Ohman es CTO y cofundadora de Amanda AI. Responsable de construir Amanda AI, con su experiencia en datos/análisis, Torkel supervisa todos los aspectos técnicos del producto asegurando que todas las cuentas publicitarias funcionen sin problemas.

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