Webminar de Semrush: Negocios locales en Google Ads

Hace unas semanas participé en un Webminar de la mano de Semrush y BlueCaribu sobre negocios locales en Google Ads.

La idea de grabarme en vídeo siempre me ha parecido bastante aterradora 🤣 pero en esta ocasión tenía muchas ganas de discutir con otros profesionales en lo referente a estrategias para negocios locales en Google Ads.

De la sesión y el debate, surgieron ideas muy interesantes y que valen la pena compartir con vosotros.

Os dejo el enlace al vídeo de la sesión con algunas de las principales ideas que comentamos:

1. Segmentar las campañas geográficamente para:

  • Segmentar a una región, barrio o incluso calle concreta más un radio en torno a ese punto
  • Trabajar el % de penetración en cada zona y establecer distintas estrategias en cada una
  • Seleccionar distintas búsquedas según la distancia a la que se encuentra el usuario. Podemos seleccionar búsquedas con localidad en las zonas lejanas y búsquedas sin localidad, más genéricas, en zonas próximas
  • Evaluar el rendimiento en relación con la distancia del usuario a la tienda y establecer diferentes pujas según el % de conversión
  • Nos permite también conocer la renta per cápita según el barrio donde vive el usuario
  • Podemos promocionar productos específicos a usuarios que tienen más afinidad con ellos por la zona en la que viven

2. Evaluar rendimiento de las búsquedas «on the go»: Usuarios que buscan de forma urgente un producto o servicio. Se trata de una búsqueda impulsiva que suele repetir el patrón «cerca de mi».

3. Analizar la intencionalidad del usuario ligada al dispositivo que está usando para determinar si es pertinente o no mostrar nuestro anuncio. Ejemplo: usuarios en la zona, que desde su dispositivo móvil buscan «Media Markt Castellana», es probable que quiera llegar allí en lugar de hacer una compra online. En ese caso, quizás no nos interesa mostrar el anuncio, modificar el mensaje del anuncio, mejorar la visibilidad de la ficha de Google My Business con un local ad, etc.

4. Activar la beta de visitas a tienda física para obtener más información sobre usuarios que nos buscan online y compran offline (ROPO) y viceversa. Sobre todo en productos de venta reflexiva (por ejemplo, un frigorífico) o servicios que se prestan en un lugar físico (inspecciones de ITV).

5. Medir otras señales como llamadas, descargas de cupones de descuento, formularios, tiempo de permanencia, % de usuarios que buscan, etc… para evaluar el éxito de la campaña.

6. Completar las campañas con extensiones de ubicación y llamada

7. Diseñar landings personalizadas para cada zona: la competencia en palabras clave que incluyen términos de localidad es voraz. Trabajar aspectos básicos como la velocidad de carga, transparencia, quienes somos, facilitar datos de contacto y como llegar, nos benficiará tanto en conversión como en QS y CPC real.

8. Complementar nuestra estrategia con otras plataformas como Facebook. Algunas ideas:

  • Permite segmentación radial
  • Diferencia usuarios que viven en un lugar de usuarios que pasan por allí
  • Campañas de local awareness
  • Promocionar eventos físicos en la tienda

9. ¿Cuando NO tiene sentido usar Google Ads para negocios locales? Principalmente en sectores con bajo volumen de búsquedas y fuerte competencia donde el CPC y la inversión no se ve compensada con las conversiones.

Salud

Adiós a la posición media en Google Ads. Implicaciones para la optimización de campañas.

Google ha comunicado que el próximo 30 de septiembre desaparecerá la métrica posición media de Google Ads. El motivo que Google sostiene para hacer este cambio, es que la posición media no aporta suficiente información para la optimización de las campañas. En consecuencia:

  • No conoceremos «con exactitud» en qué posición se mostró el anuncio
  • El parámetro {adposition} se enviará vacío a partir de entonces
  • Las reglas automatizadas que utilicen esta métrica se inhabilitarán automáticamente
  • Imagino que este cambio se hace extensible a los reports en Google Analytics

¿Qué otras métricas podremos utilizar a partir de entonces? ¿qué implicaciones tiene?

  • CPA y ROAS toman más relevancia a la hora de optimizar campañas de e-commerce.
  • Podremos contar con otras métricas como: % de posición superior, % de posición absoluta y CTR como métricas de visibilidad e interacción.
  • Todavía contamos con el segmento “parte superior u otra” que indica cuantas veces el anuncio se mostró en posición top o en el pie de la página.

Personalmente, no considero la posición media un KPI clave para la optimización de mis campañas porque:

  1.  No es un objetivo de negocio por sí misma, incluso en campañas con objetivo visibilidad el volumen de impresiones, clics y CTR son métricas más significativas.
  2. La posición media es una media aritmética: no sabemos en qué proporción nuestro anuncio se ha mostrado en cada una de las posiciones (1, 2, 3,…) ni Google tiene en cuenta esta información para calcular la posición media.

Al margen de estas consideraciones, sí encuentro con este cambio cierta limitación de cara a ajustar las pujas y visibilidad por dispositivo: en general y salvo ciertos contextos de búsqueda, considero que es interesante mantener cierta presencia en todos los dispositivos que puedan generar venta directa o asistida. La posición media me ayuda en este sentido a ajustar las pujas por dispositivo, en interpretación junto a otras métricas como el % conversiones.

Comentar que actualmente las métricas sustitutivas de la posición media (cuota de posición superior y absoluta) no están disponibles desde la vista «Dispositivos» de los informes, aunque se puede consultar desde otras vistas aplicando el segmento «Dispositivos».

¿Qué opináis vosotros sobre este cambio? ¿Os parece positivo o negativo? ¿Cómo os afecta en la gestión de campañas?

Experimento con Automatización de anuncios de Adwords en parte superior

Hace ya demasiados meses escribí un post sobre la tendencia de Google Adwords a mostrar los anuncios en la barra lateral de la SERP con el principal inconveniente de perder clics y ventas potenciales. Hablábamos para una campaña ejemplo, de obtener un triste 1,39% de CTR en posición lateral frente a un 14% en posición superior o en el caso que veremos luego, un  1,18% frente a un 9,34%.

Como soluciones a esta situación planteamos 2 acciones: 1) la propia optimización de la campaña trabajando la relevancia y nivel de calidad 2) el uso de una automatización del anuncio en parte superior. En este caso el scoring de la campaña estaba en un 7,36 de media ponderada por las impresiones y con limitadas posibilidades de mejora debido a ciertas particularidades de la campaña:

  • Elevado porcentaje de las búsquedas muy long tail y baja concentración de impresiones en un mismo término que dificulta la selección de palabras clave de calidad y con peso
  • El 50% impresiones se generan en “Otros términos de búsqueda” -> opacidad en datos
  • Misma keyword para 2 perfiles de comprador diferentes (gran público y target) -> difícil mejora del CTR
  • Misma keyword para 2 perfiles de vendedor diferentes -> doble competencia
  • Búsquedas irrenunciables

Así que mientras trabajaba mis negativas y yendo contra natura, dejé que el sistema trabajara por mi con la automatización de anuncios en parte superior. Fijé incrementos del 3% con límite 0,95€ (ya por entonces la oferta máxima era 0,89€) y estos han sido los resultados tras 20 días…
Automatización en AdWords para parte superior de página

  • El CPC medio ha subido 0,07€ en anuncios en posición lateral y la posición pasó de 3,8 a 3,5
  • El CPC medio ha subido 0,03€ en anuncios superiores y la posición pasó de 2,2 a 2,1
  • El porcentaje de impresiones perdidas por ranking pasó de un 7,65% a un 1,45%
  • Ha habido un incremento de impresiones y clics en torno al 19%
  • Se ha conseguido traspasar impresiones de la zona lateral a la superior en el grupo principal
  • En el resto de grupos, el incremento de impresiones se experimentó en ambas posiciones

Me resultaron un poco bluff estos datos porque el incremento de cpc no mejoró la posición, posiblemente porque el nivel de calidad es bajo con respecto al de la competencia, aunque sí habíamos participado en un mayor número de subastas (19% impresiones más). A partir de aquí habrá que valorar gastos e ingresos…

¿Tenéis alguna experiencia con esta automatización? ¿Ideas? ¿Consejos?

Salud

La gestión de expectativas de Kotler aplicada a Google Adwords

Este fin de semana asistí a un congreso sobre gestión de organizaciones y liderazgo en Barcelona que me ha hecho entonar el back to the basics con clásicas (que no anacrónicas) lecciones como la gestión de expectativas de Kotler y que vamos a aplicar a Google Adwords.

Kotler nos dice que el nivel de satisfacción de los clientes es el resultante de combinar sus expectativas con el rendimiento real del producto. De la misma forma cada vez que impactamos al usuario en internet y en concreto con nuestos anuncios de Adwords, generamos una serie de expectativas en el usuario. Estas expectativas podrán verse fracturadas por primera vez cuando el usuario aterrice en la landing page, dependiendo de la correlación término de búsqueda – keyword – anuncio – landing e igualmente la landing page contribuirá a las expectativas siguiendo el funnel:

Embudo de usuarios hasta la compra en Adwords

Así un usuario que haya visualizado nuestro anuncio y llegado a la landing tendrá una primera sensación que de ser negativa romperá la compra. Si la percepción es positiva y procede a compra, el nivel de satisfacción final vendrá marcado con el rendimiento del producto.

Niveles de satisfacción y gestión de expectativas

Lo primero que debemos seleccionar es por ello la página donde aterrizarán nuestros usuarios y después ajustar el mensaje del anuncio a transmitir. Ambos factores están bajo el control del gestor de Adwords pudiendo influir sobre las expectativas para mejorar la conversión y la satisfacción del usuario.
El único factor que se escapa a nuestro control es el rendimiento del producto, por lo que será conveniente no generar expectativas demasiado altas en el usuario o correremos el riesgo de que se sienta decepcionado si el producto no le reporta un beneficio equivalente. Igualmente unas expectativas demasiado bajas producirán desconfianza en el usuario arriesgándonos a que no nos compre nunca.
Si podéis soportarlo, a continuación detallo algunas opciones posibles para la gestión de expectativas en Google Adwords.

Selección de la landing page

• Landing page de producto precisa: el usuario busca y se sirve en la landing lo que el usuario espera. Puede proceder a compra.
• Surtido amplio como landing: el usario busca “epson stylus tx130″ y le mostramos un conjunto de impresoras epson similares. Es una buena estrategia cuando tenemos precios poco competitivos en el producto pero buenos precios en otros de la misma tipología. Aunque no siempre funciona puede mejorar la conversión.
• Landing totalmente diferente: rompe las expectativas del usuario, no es una opción. El porcentaje de conversiones baja y el coste por conversión sube.

Diseño de la landing page

Podemos influir en las expectativas del usuario mediante elementos de diseño como detalles, realidad aumentada, gráficos y fotografías, copy, descripciones, denotaciones del leguaje, etc… El diseño contribuye a generar una propuesta de valor emocional además de funcional pero también puede defraudar al usuario.

Redacción del anuncio

• Anuncio optimizado y landing apropiada: usuario satisfecho, puede proceder a compra. Propenso a ser fiel.
• Anuncio poco optimizado y landing apropiada:
• Cuando la búsqueda del usuario es muy genérica y no podemos deducir la intención de la búsqueda mostramos un anuncio poco optimizado resaltando la no gratuidad del producto/servicio. Los usuarios que hagan clic serán cualificados.
• Cuando tenemos un producto con buen precio y mostramos un precio ligeramente superior en el anuncio para producirle una sensación de mayor satisfacción al usuario (Ver vídeo Proyecto SEM sobre gestión de expectativas).
• Anuncio poco optimizado y landing inapropiada: usuario descontento. No procederán a compra, no es una opción. El porcentaje de conversiones baja y el coste por conversión sube.
• Anuncio optimizado y landing inapropiado: habremos pagado cpc por un usuario decepcionado. El producto mostrado no se ajusta con el anuncio. No procede a compra, no es una opción. El porcentaje de conversiones baja y el coste por conversión sube.

La gestión de las expectativas es un tema bastante complejo siendo los usuarios con más difusión los clientes deslumbrados o los decepcionados lo que significa el éxito o el fracaso rotundo.
Salud.