IA en la gestión de PPC: 10 soluciones para el máximo rendimiento

En el dinámico mundo del marketing digital, las agencias de marketing buscan constantemente soluciones innovadoras para mejorar sus campañas de PPC. La llegada de la inteligencia artificial (IA) a la gestión de PPC ha generado posibilidades prometedoras para ahorrar tiempo, aumentar la eficiencia e impulsar el retorno de la inversión (ROI).

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Sin embargo, es esencial tener en cuenta los desafíos únicos que surgen al utilizar la IA en este ámbito. En este artículo, exploraremos consideraciones clave para las agencias de marketing que buscan aprovechar la IA en la gestión de PPC y abordaremos los posibles obstáculos que puedan encontrar en el camino.

Cosas a tener en cuenta: desafíos del uso de la IA para la gestión de PPC

Falta de intuición humana

Si bien los algoritmos de IA destacan en el análisis de datos y patrones, pueden quedarse cortos en áreas que requieren la intuición y la creatividad humanas. Elaborar textos publicitarios muy atractivos y comprender las preferencias matizadas de la audiencia son tareas que a menudo requieren un toque más humano, pero que pueden conducir rápidamente al agotamiento si los recursos son limitados.

Al reconocer y aprovechar las fortalezas tanto de la IA como de los anunciantes humanos, las agencias pueden lograr un equilibrio que combine conocimientos basados ​​en datos con el arte de la publicidad impulsada por humanos. Una forma común para que las agencias más pequeñas eviten una plantilla limitada es aprovechar los servicios de publicidad digital de marca blanca para asumir la mayor parte de la carga de trabajo. De esa manera, pueden centrarse en empaquetar servicios de gestión de SEO y PPC para vender a través de un programa de revendedor de PPC.

Temas relacionados: PPC de marca blanca para agencias: la guía definitiva sobre el retorno de la inversión (ROI) para sus clientes (actualizado en 2023)

Calidad y disponibilidad de datos

La precisión y eficacia de la gestión de AI PPC dependen en gran medida de la calidad y disponibilidad de los datos. Tratar con conjuntos de datos limitados o incompletos puede plantear desafíos a la hora de realizar predicciones y optimizaciones precisas. Las agencias deben priorizar el aseguramiento de la calidad de los datos, empleando métodos como la limpieza de datos y la integración de múltiples fuentes de datos para mejorar la confiabilidad de los datos que impulsan sus campañas de PPC impulsadas por IA.

Dependencia excesiva de la automatización

La automatización es una herramienta poderosa que ahorra tiempo y mejora la eficiencia en la gestión de PPC. Sin embargo, una dependencia excesiva de la automatización para la toma de decisiones puede provocar la pérdida de oportunidades y suposiciones incorrectas. Los especialistas en marketing humano aportan información valiosa, conocimiento contextual y la capacidad de adaptarse rápidamente a circunstancias imprevistas, lo que garantiza que la toma de decisiones estratégicas siga siendo el centro de las campañas de PPC. Es por eso que necesitará lograr un equilibrio perfecto entre los dos para lograr esfuerzos publicitarios de alto rendimiento y al mismo tiempo ofrecer valor a través de técnicas y estrategias de marketing de bajo costo.

Transparencia y control limitados

Los algoritmos de IA pueden ser complejos y opacos, lo que dificulta comprender cómo se toman decisiones específicas. Esta falta de transparencia puede obstaculizar los esfuerzos de solución de problemas y ralentizar el ajuste de las estrategias de campaña. Cuando decida incorporar IA en su estrategia de gestión de PPC, busque plataformas de IA que brinden inteligencia publicitaria, transparencia e información procesable para facilitar las decisiones, identificar áreas de mejora y optimizar las campañas de manera efectiva.

Preocupaciones sobre la privacidad de los datos

La integración de la IA en la publicidad PPC plantea preocupaciones válidas sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Las grandes cantidades de datos de usuario necesarias para campañas eficaces impulsadas por IA pueden convertirse en blanco de mal uso o incluso robo. Para mitigar estos riesgos, es importante priorizar la privacidad de los datos asociándose con plataformas de inteligencia artificial acreditadas que se adhieran a protocolos de seguridad sólidos, implementen salvaguardias de privacidad y cumplan estrictamente las normas de protección de datos. Al adoptar medidas estrictas, las agencias pueden mantener la confianza de sus clientes y priorizar la privacidad y seguridad de los datos de los usuarios.

Diez beneficios de utilizar la IA para la gestión de PPC

En los últimos años, las empresas han reconocido la necesidad de digitalizar sus procesos de licitación. Esta transición ha generado ventajas significativas, incluidos procesos de licitación simplificados, reducción de costos y mayor eficiencia. Sin embargo, la integración de la IA lleva estos beneficios a un nivel completamente nuevo. Desde la gestión automatizada de ofertas hasta la optimización de campañas en tiempo real, descubra cómo la IA permite a las agencias de marketing ahorrar tiempo y maximizar el retorno de la inversión.

1. Gestión de ofertas automatizada

Las plataformas de PPC impulsadas por IA aprovechan datos en tiempo real e indicadores de rendimiento para optimizar las estrategias de oferta automáticamente. Esto no sólo ahorra tiempo sino que también garantiza que su inversión publicitaria esté optimizada para obtener la máxima rentabilidad.

Para aprovechar al máximo el poder de la IA, es clave consolidar e integrar varias fuentes de datos en un sistema unificado. Esto garantiza que los modelos de IA se basen en datos completos, precisos y consistentes, lo que permite una toma de decisiones óptima y la creación de valor.

El paso inicial para utilizar la IA en las ofertas implica establecer su hoja de ruta fundamental. La hoja de ruta sirve como guía para implementar la IA durante todo el proceso de licitación. Las consideraciones clave incluyen:

• Comprender claramente el problema al que se enfrenta la empresa.
• Identificar casos de uso en los que la IA puede aportar valor.
• Evaluar la preparación de la organización para la adopción de la IA.
• Evaluar los datos disponibles para respaldar la implementación de la IA.
• Determinar los requisitos técnicos para la implementación de la IA.
• Evaluación de riesgos y oportunidades potenciales asociados con la adopción de la IA.
• Desarrollar sistemas y procesos sólidos de gestión de datos para garantizar la privacidad, la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos.

La IA en las ofertas ofrece varios casos de uso:

Investigación

La IA puede buscar y recuperar de manera eficiente información relevante, incluidas respuestas previas, conocimientos expertos e ideas sobre proyectos, individuos o empresas.

Planificación

La IA puede extraer requisitos de los documentos de solicitud de licitación, crear esquemas, generar listas de verificación de cumplimiento, proponer temas ganadores, desarrollar cronogramas de ofertas alineados con los cronogramas de licitación y recomendar miembros del equipo y recursos para ofertas específicas.

Clasificación y probabilidad de ganar

La IA puede ayudar a calificar clientes potenciales y evaluar su relevancia. También puede predecir la tasa de éxito de las oportunidades en proceso, lo que permite la participación temprana del cliente y la priorización de actividades.

Estrategia y análisis

Al utilizar análisis impulsados ​​por IA, los profesionales de licitaciones pueden descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos, obteniendo información sobre las estrategias de la competencia y los factores que influyen en los resultados de ganancias/pérdidas.

Escribiendo

Puede automatizar tareas como generación de ideas, coherencia, estructura, conversión de párrafos a viñetas, reducción del recuento de palabras/caracteres y garantizar el uso activo de la voz.

2. Investigación y optimización de palabras clave

Las herramientas de inteligencia artificial poseen la capacidad de analizar grandes cantidades de datos, lo que les permite identificar palabras clave relevantes y sugerir oportunidades para el marketing y la publicidad en motores de búsqueda SEO locales. Esto agiliza el proceso de investigación de palabras clave y permite a las agencias orientar las palabras clave adecuadas para mejorar el rendimiento de la campaña. En el siguiente ejemplo, le pedí a ChatGPT que buscara algunas palabras clave relacionadas con la página de inicio de uno de nuestros productos más populares, el marketing social. Es importante tener en cuenta que ChatGPT por sí solo no puede rastrear páginas web en busca de información, por lo que, en este caso, es mejor encontrar palabras clave específicas basadas en una palabra clave más amplia.

En este ejemplo, solo recibimos 13 palabras clave, pero ¿qué pasaría si intentáramos realizar un seguimiento de una lista mucho más larga?

Google otorga un puntaje de calidad más alto para las palabras clave más relevantes. Por tanto, es aconsejable dividir las palabras clave en grupos más pequeños y más relacionados.

ChatGPT en sí mismo es bastante bueno para agrupar palabras según su relevancia.

Alternativamente, puede clasificar las palabras clave por relevancia para optimizar su contenido y obtener los mejores términos de búsqueda.

Consulte también aquí: gestión de anuncios de Google de marca blanca

3. Generación de textos publicitarios

La IA puede generar variaciones del texto de los anuncios basadas en plantillas predefinidas y análisis de datos para reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo dedicados a crear y probar mensajes publicitarios, lo que permite a las agencias iterar rápidamente y encontrar variaciones efectivas.

Tradicionalmente, esto implicaría generar ideas, elaborar y probar múltiples versiones del anuncio y analizar su desempeño. Sin embargo, con la generación de textos publicitarios impulsada por IA, el proceso se puede simplificar y acelerar.

A partir del ejemplo de la sección anterior, decidimos ir un paso más allá y le pedimos a ChatGPT que generara algunos titulares de anuncios utilizando las palabras clave que compartió originalmente con nosotros.

4. Seguimiento e informes del desempeño

Las plataformas impulsadas por IA pueden rastrear automáticamente métricas clave de rendimiento y generar informes completos para evaluar el rendimiento de la campaña de forma rápida y eficiente.

Tradicionalmente, el seguimiento de las métricas de rendimiento implicaría recopilar datos manualmente de diferentes plataformas publicitarias, compilarlos y analizarlos para obtener información. En muchos sentidos, este proceso puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores.

Con el seguimiento y la generación de informes del desempeño impulsados ​​por IA, una agencia puede prescindir de varias de estas tareas manuales. La IA puede integrarse perfectamente con las plataformas publicitarias y recopilar automáticamente datos sobre métricas clave de rendimiento, como impresiones, clics, conversiones y costo por clic.

Utilizando estos datos, la plataforma de IA generará informes completos que proporcionarán una descripción general clara del rendimiento de la campaña. Puede configurar alertas o notificaciones para umbrales de rendimiento específicos, asegurando una atención inmediata a cualquier anomalía o área de preocupación.

5. Análisis predictivo

Los algoritmos de IA analizan datos y patrones históricos para hacer predicciones precisas sobre el rendimiento futuro de las campañas. Armadas con estos conocimientos, las agencias pueden tomar decisiones informadas sobre la asignación de presupuesto, los ajustes de la oferta y las estrategias de orientación. ¿El resultado? Mejores resultados y ahorro de costes.

Imaginemos una agencia de marketing que ayuda a una florería a promocionar su nueva línea de productos: fertilizantes orgánicos para suculentas. Al analizar datos históricos, la agencia obtiene información sobre estrategias de campaña efectivas, como identificar canales con tasas de conversión más altas y optimizar la orientación para atraer a la audiencia más relevante. Este enfoque basado en datos garantiza una asignación eficiente del presupuesto, un mayor retorno de la inversión (ROI) y una identificación proactiva de riesgos y oportunidades para la campaña de PPC de la floristería.

6. Orientación y segmentación de la audiencia

Las herramientas de inteligencia artificial profundizan en el comportamiento y las preferencias de los usuarios, lo que permite a las agencias identificar los segmentos de audiencia más relevantes. Al crear campañas altamente orientadas, las agencias pueden reducir el desperdicio de inversión publicitaria y mejorar la conversión.

Por ejemplo, consideremos una agencia de marketing que trabaja con un cliente de comercio electrónico que vende ropa deportiva. Tradicionalmente, identificar los segmentos de audiencia adecuados para sus campañas implicaba un análisis manual de datos demográficos, investigaciones de mercado y pruebas de prueba y error.

Con la segmentación y segmentación de audiencias impulsadas por IA, la agencia puede analizar grandes cantidades de datos de los usuarios, incluido el comportamiento de navegación, el historial de compras, las interacciones en las redes sociales y otros puntos de datos relevantes para obtener información significativa.

Con base en este análisis, la IA puede descubrir el segmento correcto de usuarios que han mostrado una alta propensión a comprar ropa deportiva, han interactuado con marcas similares o exhiben un comportamiento específico que indica un interés en el fitness y los estilos de vida activos.

Entonces, ¿cómo podríamos poner esto en práctica? A continuación, le pedimos a ChatGPT que nos ayudara a identificar algunos atributos que atraerían a nuestro público objetivo.

A partir de ahí, podemos pedirle a la IA que organice sus hallazgos en una tabla y convierta estos atributos identificados en palabras clave procesables.

Podemos ir incluso más allá y ajustar las palabras clave seleccionadas a aquellas que nuestro público objetivo podría buscar.

7. Detección de fraude

La detección de fraude impulsada por IA cambia las reglas del juego para las agencias de marketing que buscan salvaguardar sus presupuestos publicitarios y maximizar el retorno de la inversión.

Considere una agencia de marketing que ejecuta una campaña de pago por clic (PPC) para un cliente de la industria del comercio electrónico. Su objetivo es dirigir tráfico al sitio web del cliente y generar conversiones. Sin embargo, los clics fraudulentos agotan rápidamente el presupuesto publicitario sin aportar ningún valor real.

Con la detección de fraude impulsada por IA, la agencia puede identificar de manera proactiva y evitar que los clics fraudulentos agoten su inversión publicitaria. Los algoritmos de IA analizan varios puntos de datos, como patrones de clics, direcciones IP, información del dispositivo y comportamiento del usuario, para distinguir entre clics genuinos y actividad fraudulenta.

Al identificar y filtrar rápidamente los clics fraudulentos, la agencia puede garantizar que su presupuesto publicitario se asigne a clics legítimos y de alta calidad que tengan el potencial de generar conversiones, al mismo tiempo que genera confianza al demostrar un compromiso de proteger el presupuesto publicitario de sus clientes.

8. Prueba y optimización de anuncios

Los algoritmos de IA destacan a la hora de probar y analizar datos de rendimiento. Al identificar las variaciones de anuncios más efectivas, su agencia de marketing puede optimizar mejor las campañas de sus clientes en una fracción del tiempo.

Echemos un vistazo a un ejemplo. Considere un escenario en el que una marca de moda de comercio electrónico se asocia con una agencia de marketing para impulsar sus ventas en línea a través de publicidad PPC. Utilizando pruebas y optimización de anuncios impulsadas por IA, la agencia puede realizar rápidamente un análisis completo de los anuncios PPC de la marca. Crean múltiples variaciones de textos de anuncios, titulares, imágenes y llamadas a la acción.

La plataforma de inteligencia artificial implementa variaciones de anuncios en varios canales de PPC, como motores de búsqueda y plataformas de redes sociales, dirigidos a datos demográficos, intereses y comportamientos de navegación específicos.

Luego, los algoritmos de IA analizan los datos de rendimiento para identificar las variaciones de anuncios más efectivas. Por ejemplo, podrían descubrir que las variaciones de anuncios que presentan imágenes vibrantes de estilos de vida y ofertas por tiempo limitado funcionan excepcionalmente bien entre los jóvenes entusiastas de la moda.

Armada con estos conocimientos, la agencia puede optimizar las campañas reasignando el presupuesto hacia las variaciones de anuncios de mejor rendimiento. Podrían aumentar las ofertas para estos anuncios, ampliar su alcance a nuevas audiencias y perfeccionar los mensajes según la recomendación de la IA para evitar gastos innecesarios en campañas de bajo rendimiento.

A medida que avanzan las campañas, el algoritmo de IA puede continuar monitoreando y evaluando el rendimiento de las variaciones de anuncios. Por ejemplo, si la IA detecta un aumento en el interés por la moda sostenible, la agencia puede introducir rápidamente variaciones de anuncios que destaquen las iniciativas ecológicas de la marca.

Al final del día, la estrategia de gestión de AI PPC que inició la agencia les permitió adaptarse rápidamente para ayudar a su cliente a obtener una ventaja competitiva.

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9. Programación de anuncios y optimización del presupuesto.

El análisis basado en IA garantiza que sus anuncios se muestren cuando es más probable que generen conversiones.

Tomemos, por ejemplo, una agencia de viajes que desea mejorar la eficacia de sus campañas publicitarias de pago por clic (PPC) para generar más reservas para sus paquetes de vacaciones. Colaboran con una agencia de marketing que utiliza programación de anuncios basada en inteligencia artificial y optimización del presupuesto para maximizar el impacto de sus anuncios.

A través de la IA, descubren que los lunes por la noche y los fines de semana tienden a generar la mayor cantidad de reservas entre los viajeros de lujo. Con este conocimiento, la plataforma impulsada por IA determina la estrategia óptima de programación de anuncios. Ajusta automáticamente la configuración de la campaña para garantizar que los anuncios se muestren de manera destacada durante estos períodos de alta conversión.

En este caso de uso específico, la programación de anuncios y la optimización del presupuesto impulsadas por IA permitieron a la agencia de marketing reaccionar más rápidamente a los comportamientos de tendencia y ahorrar tiempo y recursos al automatizar los pasos del proceso de programación.

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10. Crear páginas de destino más inteligentes

A medida que los motores de publicidad automatizan cada vez más campañas, a veces aparecerán anuncios para términos de búsqueda aparentemente irrelevantes. Al principio, esto puede parecer desconcertante, pero lo que podría estar sucediendo es que el contenido de su página de destino esté sesgado demasiado ampliamente.

Los anuncios de búsqueda dinámica (DSA), por ejemplo, utilizan la copia en la página web para determinar los términos de búsqueda relevantes que deberían activar un anuncio.

Así que decidimos consultar ChatGPT para obtener información sobre de qué cree que se trata nuestra página de destino.

Esta respuesta fue bastante amplia y nos hizo pensar en cómo optimizar esta página con un texto que se alinee más con nuestro negocio principal. Sin embargo, en lugar de hacer esto manualmente, dejamos que Chat GPT nos ayude.

A partir de aquí, le pedimos a ChatGPT que tomara sus recomendaciones y las resumiera en una lista de palabras clave que podemos incorporar a nuestra página web.

Con esta información, podemos realizar ajustes en nuestra página de destino o tomar una decisión informada sobre si excluir por completo una página específica de las campañas automatizadas.

Preguntas frecuentes

¿Qué tan precisa es la IA para predecir el rendimiento de PPC?

Los algoritmos de IA han demostrado una alta precisión en la predicción del rendimiento de PPC mediante el análisis de datos históricos, patrones e indicadores de rendimiento. Sin embargo, la precisión de las predicciones depende de factores como la calidad de los datos, el entrenamiento del modelo, la complejidad de la campaña y el aprendizaje continuo. Si bien las predicciones de la IA brindan información valiosa, no son infalibles y la experiencia humana debe complementarlas para obtener resultados óptimos. Al combinar la tecnología de inteligencia artificial con conocimientos humanos, las agencias de marketing pueden tomar decisiones informadas y optimizar sus campañas de PPC.

¿Puede la IA mejorar la orientación y la relevancia de mis anuncios PPC?

Sí, la IA puede mejorar significativamente la orientación y la relevancia de los anuncios PPC. Las herramientas de inteligencia artificial pueden analizar grandes cantidades de datos relacionados con el comportamiento, las preferencias, la demografía y las actividades en línea del usuario. Esto permite a la IA identificar los segmentos de audiencia más relevantes para sus anuncios y orientarlos de manera más efectiva. La IA también puede ayudar a optimizar la orientación por palabras clave sugiriendo palabras clave relevantes e identificando oportunidades de optimización. Al ajustar la orientación de la audiencia y la selección de palabras clave, la IA ayuda a reducir el desperdicio de inversión publicitaria y mejorar la relevancia general de sus anuncios PPC.