Pese a que la cumbre del Marketing Modeling Mix es llegar a utilizar una herramienta mediante la cual nos asigne el presupuesto entre todos nuestros canales de la manera más óptima posible, simplemente el hecho de poder realizar un análisis exhaustivo de todas las variables que afectan a las ventas de nuestro negocio, ya es una información de gran valor que puede afectar en gran medida a nuestra toma de decisiones.
A lo largo de este blog, vamos a ver todos los factores que podemos analizar gracias al Marketing Modeling Mix.
Análisis del Modelo Completo
Este es un análisis amplio y generalista sobre todo el proyecto y sus variables, pero que podemos sacar muchos insights interesantes.
Podemos empezar viendo cómo el modelo predice de una manera muy ajustada las ventas. Menos en dos puntos concretos: En agosto y septiembre, por lo que pueden ser dos meses en los que debamos analizar que puede haber ocurrido. Puede que estén alterados los datos de estos dos meses, o que haya habido un incremento en las ventas por alguna variable no esperada.
También podemos ver nuestro CPO ‘Cost per Order’ en cada uno de los canales. Podemos ver que mientras la inversión publicitaria en campañas de ‘Conversión de ventas’ en Meta tiene un CPO muy bajo,las campañas de Performance Max y Shopping sobre todo, tienen un CPO muy alto.
Podemos también ver un histórico de la inversión en todos los canales de una manera agrupada.
Con esto, ya tenemos una visión global de toda la inversión en todos nuestros canales que se relacionan con las ventas, y podemos ir sacando las primeras conclusiones.
Lo ideal con estos modelos, es que simplemente con estos insights, podamos ir sacando hipótesis y dudas que con los análisis que se realizarán a posterior, deberán ser resueltas.
Análisis del efecto sobre las ventas de todos los canales.
Esto es uno de los puntos más llamativos ya que, probablemente, vayan a haber variaciones de los efectos que veamos aquí y los que tenemos asumidos en Analytics, por ejemplo.
Este modelo de Marketing Mix, también nos permite ver una visión global de cómo influyen las variables en las ventas en el tiempo.
Pero no solo podemos ver este efecto con todos los canales en conjunto, también podemos ir seleccionando canal por canal, para analizar si tiene efecto nuestra inversión. En los picos de subida, ¿se invierte más en esta variable?
¿Y a la inversa?
Aquí podemos ver cómo desde que se está invirtiendo en campañas de máximo rendimiento de Google Ads, casi todos los picos de ventas, en ese mismo día se sube la inversión en este tipo de campañas. Por lo que ya podemos imaginar, el gran efecto que tiene sobre las ventas.
Sin embargo, vemos en las campañas de inversiones de Meta, que no tiene tanto ajuste. Ya que hay periodos en los que se incrementa mucho la inversión, pero las ventas no aumentan, o a la inversa, las ventas aumentan y no son por un incremento de la inversión en este tipo de campañas de Meta.
Pero esto no es todo. Para más claridad sobre los efectos de nuestra inversión, también nos dice el porcentaje que hemos destinado de nuestra inversión a cada canal, y además te dice el efecto REAL que ha tenido cada variable sobre las ventas.
Podemos ver simplemente su efecto:
O su porcentaje de efecto sobre ventas junto a su inversión.
Este es el punto fuerte del Marketing Modeling Mix, puesto que muchas veces vemos que estamos inviertiendo muy poco, en canales que tienen un alto impacto en nuestras ventas, o a la inversa.
Análisis de Correlación
Para entender mejor nuestros canales de venta, podemos analizar la correlación entre todas las variables y las ventas, e incluso entre las variables entre sí.: cómo afecta la inversión en Facebook a las campañas de Google, cómo interfieren las de Google con las de Email Marketing… Ver en qué medida tienen relación puede ayudarnos a comprender mejor estos efectos y en qué canal debemos invertir.
Podemos ver la gran correlación que hay entre las campaña de conversiones de Facebook y los anuncios de catálogo (Remarketing Dinámico) y las campañas de Google Shopping. Algo un poco más obvio, sin embargo, es la correlación entre Bing y campañas de Pmax, algo curioso ya que son dos buscadores diferentes.
Analizando la correlación con las ventas variable por variable, podemos ver cómo evolucionan las ventas, conforme se invierte ,ás en ese canal.
Efecto de variaciones en el precio sobre las ventas
Poder analizar en un gráfico completo, toda la evolución histórica de tu ecommerce frente al precio, es un gran punto a favor de este modelo, ya que además te ofrece un porcentaje de lo que este influye sobre las ventas.
No solo podemos poner el precio, si no el ticket medio, rebajas, etc. En este caso podemos ver que cuando baja el AOV (Average Order Value), suben los pedidos.
Análisis de la Estacionalidad
El último punto interesante a analizar es la estacionalidad de nuestro negocio. Esto es algo que si es un negocio muy maduro ya sabremos, pero es interesante ver con precisión qué día de la semana vendemos más, cuál menos, la tendencia durante la semana e incluso durante el año, para prever las ventas que pueden venir.
Aquí podemos ver el impacto del Black Friday en el negocio. También hay una leve subida en Navidad, mientras que durante el resto del año se mantiene más o menos estable.
Semanalmente podemos ver que los lunes se empieza la semana vendiendo mucho y va bajando toda la semana, hasta volver a subir los domingos, y vuelta a empezar el ciclo.
Adicionalmente podemos ver el impacto de las vacaciones. Cuando empieza Navidad hay una caída de las ventas todos los años, debido al efecto rebote del Black Friday. Mientras que en abril y septiembre, bajan todos los años las ventas para luego subir en mayor medida.
Conclusiones
El Marketing Modeling Mix no es un sistema de medición para todos los negocios, se deben cumplir ciertas características.
Sin embargo, la visión global de todos nuestros canales de venta que nos aporta este primer análisis, ya nos puede ser de gran valor en nuestra toma de decisiones.
Marketing Mix Modeling: Qué es y cuándo implementarlo
Carles Fos
A lo largo de este post, vamos a explicar al completo un sistema de medición que estamos implementando en VIVA! Conversion, basado en datos y modelos estadísticos para dar luz a los sistemas de medición actuales, en los que siempre se repiten los mismos problemas.
A continuación explicaremos cuáles son los problemas de la medición actual y os contaremos qué es y cómo implementar Marketing Mix Modeling.
Problemas con la medición actual
En un mundo digital donde los datos y su análisis son el núcleo de toda empresa, cada vez hay más incógnitas sobre la medición. Los datos que nos aparecen en la plataforma de Google Ads o Facebook Ads, no concuerdan con nuestros informes de Analytics. Estos datos en nuestro Universal Analytics no cuadran con nuestros nuevos datos en GA4. Incluso estos informes de Analytics no cuadran con nuestro BackEnd.
¿A qué se debe esto?
Normalmente, al problema de la medición multi-canal.
Una persona ve un anuncio nuestro de Google Ads. Hace clic en el anuncio y descubre unas zapatillas que le llaman la atención. Decide añadirlas a su carro de la compra, dejar su email, y llegar hasta el checkout. Sin embargo, está trabajando y no tiene tiempo de poner su tarjeta.
Pasan los días y se olvida de estas zapatillas. Sin embargo, abre su bandeja de entrada de gmail y ve que esta misma tienda le ofrece un 10% de descuento, así que decide entrar otra vez a la web.
Esta vez, añade otra camiseta y unos calcetines, para sacarle más partido a su 10% de descuento. Sin embargo, ‘lo deja para más tarde’.
A la semana, ya se ha olvidado de sus prendas de ropa, al igual que de otros 8 intentos de compra que ha realizado en otros ecommerces.
Sin embargo, navegando por Instagram, ve un stories de la misma tienda, donde le dicen que además de ese 10%, si compra ya se lo envían todo gratis a su casa.
Por fin, decide comprar.
¿A qué canal le pertenece esta compra? ¿A Google Ads? ¿A email marketing? ¿A Facebook Ads?
Además con el nuevo entorno cookieless, cada vez va a ser más difícil realizar esta trazabilidad del usuario al completo.
La mayoría de compras en los ecommerces tienen recorridos de compras similares al que he descrito.
Cada vez es más difícil analizar y tomar decisiones ¿De quién nos fiamos?
¿De Facebook y Google que se atribuyen todas las ventas en su ventana de conversión? Pero ninguna fuera de su ventana.
¿De analytics, que intenta dividir porcentajes? Los cuales muchas veces, no tienen mucho sentido y se fragmentan demasiado.
Entonces, ¿dónde aumentamos la inversión? Es la gran duda en la mayoría de negocios.
Esto es lo que intenta resolver el Marketing Modeling Mix.
Qué es el Marketing Modeling Mix
El Marketing Mix Modelling ofrece una solución a este problema aplicando un enfoque analítico, de manera que nos permite saber cuál es el impacto real de cada canal en las ventas y cómo ajustar la inversión para conseguir los mejores resultados.
El Marketing Mix Modelling es una técnica de modelado estadístico que busca identificar la relación entre el gasto en marketing en cada canal y los resultados obtenidos por el mismo (ya sea en términos de visitas a la web, ventas, adquisición de clientes u otros KPI).
El Marketing Mix Modeling usa datos históricos y técnicas de regresión para averiguar cuál es la contribución de cada canal a los KPI. Para ello, es necesario identificar las variaciones de gasto en ese canal y las variaciones correspondiente en el KPI. Por tanto, solo podremos aplicar este modelo si nuestro gasto en marketing fluctúa en diferentes épocas y canales.
Si aplicamos el Marketing Mix Modeling de manera correcta, conseguiremos saber cómo afectará a nuestros KPI la inversión en cada canal.
Todo lo que necesitaremos es tener unos datos completos y fiables de todas nuestros canales. Por ejemplo: Google Ads, Facebook Ads, Tik Tok Ads, variables orgánicas, como clics orgánicos, y otros factores externos como promociones o precio del producto.
Todo esto, en días o en semanas. Como se puede ver en el siguiente Excel:
Para poder analizar al completo esto, necesitaremos una herramienta de modelado. En el caso de VIVA! Conversion, utilizamos Cassandra.
En esta herramienta subimos nuestros datos y nos saca el efecto que tiene la inversión en cada canal, además de muchos insights interesantes, incluso te optimiza tu inversión mensual para mejorar tu ROAS o CPA.
Con esta técnica de Marketing Mix Modeling, podemos sacar grandes conclusiones que resuelven el problema comentado en el anterior punto, gracias a las técnicas estadísticas y econométricas del modelo, las cuales analizan el impacto de nuestra inversión en cada canal.
Ventajas del MMM
Las ventajas del Marketing Mix Modeling son varias:
Efecto de los canales que no conocíamos: Muchas veces, al aplicar el Marketing Mix Modeling, descubrimos canales con un gran efecto, al cual estamos destinando poca inversión, dado que nuestros canales de atribución no medían su eficacia correctamente. Por ello, nos podemos dar cuenta de que ciertos tipos de campañas o canales necesitan una mayor inversión y protagonismo.
Por ejemplo, en este modelo, podemos observar la gran correlación que hay entre la inversión en afiliados y las ventas en este ecommerce, cuando era un canal secundario e infravalorado.
Análisis del efecto de la inversión: El Marketing Mix Modeling no solo nos dice el efecto que tiene la inversión en cada canal, si no también sus rendimientos decrecientes, y cuánto tarda en hacer efecto en cada canal la inversión. Por ello, podremos saber hasta qué punto nos interesa invertir, y esta inversión cuándo empezará a hacer efecto en el negocio.
Resuelve el problema de atribución: El problema comentado hasta ahora se resuelve, pues con todo nuestro histórico saca las relaciones reales de cada inversión realizada cada día y el número de pedidos, beneficios, ingresos… O el objetivo que queramos analizar.
Análisis de datos extras: Nuestra plataforma de Marketing Modelling mix, Cassandra, también te saca multitud de datos muy interesantes. Como correlaciones entre canales o el efecto que tienen las promociones en las ventas.
Contras del MMM
Dificultad en la obtención de datos: El proceso para implementar el Marketing Mix Modeling va mucho más allá que instalar Analytics o utilizar UTM’s. Deberás conseguir un histórico de datos (cuanto más antiguo mejor) de toda actividad que pueda tener impacto en tus ventas. Cantidad de mail enviados, inversión diaria en cada plataforma (Con un período mínimo de un año), promociones, influencers, afiliados, clicks orgánicos… Absolutamente todo. Con que haya una de estas variables que no esté correctamente implementada, incluso si solo hay un periodo en que los datos estén alterados de alguna semana suelta, saldrá el modelo entero. Tan solo el período de obtención y comprobación de los datos puede llevar hasta 12 semanas y debe hacerse por un experto.
Dificultad de encontrar el modelo adecuado: En la mayoría de casos, vamos a tener muchos problemas para encontrar el modelo correcto. Justo por el lo comentado anteriormente. Cada negocio es un caso. En algunos, nos saldrá mejor un modelo con datos semanales. Otros, con datos diarios. Otros nos saldrán bien con los datos segmentados al máximo, y en otros unificado. A veces deberemos calibrar la herramienta durante semanas para que pueda ir aprendiendo del modelo, hasta conseguir el modelo óptimo. Esto puede llevar hasta 4 semanas.
Dificultad con ‘Budgets Allocators’. Para que la herramienta de Marketing Modelling Mix nos coloque a la perfección nuestro presupuesto, deberemos tener los rendimientos decrecientes muy analizados y ajustados por la herramienta. Así como saber cuanto tarda en causar efecto la inversión. Si no, tenderá a poner mas presupuesto a los medios más rentables, como las campañas de Marca de Google o al remarketing en Facebook Ads, donde tenemos poca capacidad de aumentar el presupuesto.
Cuándo Implementar Marketing Mix Modeling
Hay varios factores que señalan que te sería de una gran utilidad empezar a utilizar el Marketing Mix Modeling.
Creciente complejidad de la combinación de acciones marketing: A medida que tu empresa crece, también lo hace el número de canales que utilizas. Puede resultar difícil entender el creciente volumen y complejidad de su combinación de medios. MMM te ayuda a analizar esta información y a extraer información valiosa para tomar mejores decisiones.
Empieza a invertir más de 25.000 euros al mes en publicidad: MMM es útil cuando existe una gran complejidad en tu mix de marketing, que suele obtenerse cuando se invierte más de 25.000 euros/mes en publicidad. Si actualmente estás invirtiendo menos que esto, pero ves que hay problemas en tus mediciones, busca un software de atribución Multitouch que pueda ayudarte a medir tu campaña digitalmente. Dos soluciones muy conocidas son Triplewhale y Rockerbox.
Identificar lagunas de rendimiento en las campañas de marketing: Si observas que tus esfuerzos de marketing no están dando los resultados deseados, es hora de reevaluar tu estrategia. MMM puede ayudarte a identificar las carencias de sus campañas y sugerirte mejoras para optimizar el rendimiento.
Expansión a nuevos mercados o líneas de productos: Al aventurarte en nuevos mercados o lanzar nuevos productos, es crucial contar con una estrategia de marketing sólida. MMM te permite evaluar la eficacia de sus tácticas actuales y ajustarlas en consecuencia, garantizando el éxito de la expansión.
Conclusiones
El Marketing Modeling mix no está hecho para todo los ecommerce. Pero si se cumplen los requisitos y contando con expertos en datos y en plataformas de modelado, es una herramienta muy útil, puesto que es un manera de analizar totalmente diferente a la que se suele utilizar, y puede dar luz en un mar de datos muy difuso.
Facebook Ads y GA4: Cómo analizar tus campañas al milímetro
Carles Fos
Tras la transición de Universal Analytics a GA4, tenemos que afrontar ciertas complicaciones al analizar nuestras campañas de Paid Media. Este cambio implica una gran adaptación, ya que habíamos asentado fuertemente nuestros datos en las cuentas de UA que utilizábamos a diario para el análisis.
Sin embargo, el cambio a GA4 no necesariamente es perjudicial; aunque requerimos un tiempo de adaptación. En este sentido, la creación de reportes personalizados nos ayudará significativamente a adaptarnos más fácilmente a la nueva plataforma.
En lugar de realizar filtrados y buscar gráficos y métricas, en este blog veremos detalladamente cómo crear reportes personalizados 100% específicos para las campañas de Facebook Ads. Este enfoque es aplicable para cualquier canal; incluso podríamos utilizarlo para Google Ads, por ejemplo.
¡Vamos allá!
Set – Up Paso a Paso
Lo principal, es tener una cuenta de GA4 bien configurada. Si todavía no la tienes, o tienes alguna duda de como hacer algún paso, te dejo aquí una lista de reproducción en la que nuestro equipo de VIVA! Conversion te lo explica al detalle:
Ahora que todo está instalado, vamos a descubrir cómo crear tus propios reportes personalizados para las campañas de Facebook Ads en GA4. De esta manera, tendrás la capacidad de analizar todos los aspectos de tus campañas en detalle.
Primer Paso: crear los informes detallados para Paid Adquisition
Lo primero que debemos hacer es ir a nuestra Biblioteca. Desde aquí vamos a crear todos nuestros informes personalizados, resúmenes y colecciones.
Informe Detallado de Insights
En primer lugar, crearemos nuestro informe detallado de ‘Insights’. Donde, con un simple vistazo, veremos las páginas y contenidos de la web que más se han visualizado a través de nuestros Ads.
Para ello, tendremos que darle a ‘Crear nuevo informe’ > ‘Crear informe de detalles’.
El siguiente paso, será seleccionar la plantilla que queremos. En este caso, necesitaremos la plantilla de ‘Adquisición de tráfico’.
Para que aquí solo nos salga el tráfico de ‘Paid Social’, tenemos que editar la plantilla, haciendo click en este lápiz:
Tan solo debemos aplicar un filtro. Incluir ‘Grupo de canales predeterminado de la sesión’. Y como valores de la dimensión, tan solo añadir ‘Paid Social’.
Lo siguiente es seleccionar las métricas y dimensiones que queremos que aparezca en este reporte. Nosotros hemos elegido las siguientes, pero puedes añadir cualquier extra que pienses que pueda serte de utilidad.
Guardamos los cambios en tu informe (no lo guardaremos como uno nuevo) y crearemos nuestras tarjetas de resumen:
Simplemente deberes seleccionar las dimensiones y métricas que deseamos incluir en nuestras tarjetas. Luego, escoger el tipo de gráfico adecuado. Es fundamental recordar aplicar el filtro del informe actual para que la tarjeta sea exclusiva de «Paid Social».
Nosotros hemos creado todas estas, ya que todas nos pueden resultar muy útiles, pero están abiertas a modificaciones. Añade o elimina tantas como quieras.
Ya hemos acabado con este informe personalizado de ‘Insights’. Si has seguido los pasos, debería verse tal que así:
Una vez hayamos creado los informes de resumen y los hayamos añadido a colecciones, podrás visualizarlos en tus informes de GA4 de manera más completa y visual. No obstante, veremos esto en los próximos pasos. Ahora nos centraremos en todos los informes detallados.
No olvides guardar el reporte y darle un nombre para identificarlo fácilmente:
Nosotros tenemos otros dos informes personalizados más para el reporte de ‘Paid Adquisition’. Ambos siguen los mismos pasos que el de ‘Insights’, pero tienen algunas variaciones.
Informe Detallado de Engagement
Para el informe de «???? Engagement » debemos seguir los mismos pasos, pero modificando los siguientes puntos:
Selecciona la plantilla de ‘Eventos’
Cambia ‘Dimensiones y Métricas’
Y finalmente, crea las tarjetas que necesites para tus resúmenes. Tu informe debería verse así:
Informe Detallado de Content
Para crear el informe personalizado de «???? Content», tendremos que cambiar los mismos puntos, pero adaptados para este informe.
Cambiar la plantilla a «Páginas y Pantallas».
Y estas son las dimensiones y métricas recomendables para el informe de «???? Content».
También tendremos que crear estas dos tarjetas:
El reporte «???? Content» debería quedar tal que así:
Segundo Paso: Crear El Informe de Resumen para ‘Paid E-commerce’
Para hacer la colección de reportes de ‘Paid E-commerce’ seguiremos los mismos pasos, pero modificando las plantillas, métricas y dimensiones y cartas de los informes.
Informe Detallado de ‘???? Purchases’
La plantilla que debemos utilizar para este informe es ‘ Compras en comercio electrónico’.
Y deberemos utilizar las siguientes métricas y dimensiones:
Las tarjetas que necesitaremos para nuestro resumen son las siguientes:
Con todo esto, se nos quedará el siguiente informe:
Informe Detallado de ‘????Campaign Revenue’
En este informe detallado de ‘????Campaign Revenue’ a diferencia del resto, debemos utilizar una plantilla en blanco.
Necesitamos las siguientes métricas y dimensiones:
Y por último, las siguientes tarjetas de resumen:
Con todos estos informes y tarjetas creadas, ya habremos acabado lo más costoso. Ahora solo falta crear los informes de ‘Resumen’, y las colecciones.
Tercer Paso: Crear los Informes de Resumen
Informe de Resumen de Paid Adquisition
Para crear estos Informes de Resumen, vamos a usar todas las tarjetas de resumen que hemos creado hasta el momento. Para ello, debemos ir a:
Simplemente deberemos seleccionar las tarjetas que hemos creado para Paid Adquisition.
Este informe de resumen lo guardaremos como ‘???? Overview’.
Informe de Resumen de Paid E-Commerce
Para este informe debemos hacer lo mismo que en el anterior, pero seleccionando las tarjetas que hemos creado en los reportes correspondientes a Paid E-Commerce.
Y lo guardaremos como ‘???? Overview’.
Estos dos reportes de resumen deben quedarnos tal que así:
Ahora solo nos falta crear y publicar las colecciones.
Cuarto Paso: Crear Las Colecciones
Para crear las colecciones solo tenemos que ‘Crear Colección’ en la biblioteca y añadir todos los informes de detalles y resumen.
Para acabar nuestro reporte milimétrico de Facebook Ads en GA4, simplemente debemos publicar esta colección.
Conclusiones
Con todos estos pasos, ya puedes tener una vista completa donde puedes analizar absolutamente todo sobre tus campañas.
Productos específicos que más vendes.
A través de que campañas.
Que páginas visitan.
Y por supuesto, todas las métricas y gráficos que necesites.
Recientemente, Google ha estado implementando una serie de cambios y mejoras en sus plataformas, y Google Merchant Center no es una excepción.
Como parte de estos avances, ciertos usuarios han comenzado a recibir acceso a una nueva interfaz de usuario llamada Google Merchant Center Next, que presenta un diseño renovado.
Se trata de una versión mejorada y actualizada del Google Merchant Center, una plataforma desarrollada por Google para que los comerciantes y vendedores puedan administrar y mostrar sus productos en diferentes canales de Google, como la Búsqueda de Google, Google Shopping y Google Imágenes.
Con Google Merchant Center Next, se espera que Google busque simplificar y optimizar la experiencia del Merchant Center original, gradualmente reemplazando su predecesor.
Vista previa de Google Merchant Center Next
Pero esto no se queda aquí, a lo largo de este post exploraremos las diferencias entre Google Merchant Center Next y su versión anterior, así como las nuevas características y mejoras que esta actualización traerá consigo.
¿Qué novedades nos ofrece Google Merchant Center Next?
Mayor simplicidad de la plataforma
Google Merchant Center Next presenta una interfaz simplificada que facilita su uso para usuarios con menos experiencia técnica o conocimientos previos en la plataforma.
A diferencia del Google Merchant Center tradicional, que se basa en integraciones complejas y herramientas que pueden resultar difíciles de dominar a menos que seas un experto en publicidad PPC, la nueva versión busca eliminar esas barreras de entrada al conocimiento, haciendo que sea más intuitivo y fácil de usar para los usuarios.
Feed de productos Merchant Center Next
Subida de productos directamente desde la web
Una de las medidas tomadas para reducir las barreras de entrada a Google Merchant Center Next para usuarios promedio es la implementación de la opción de subir productos directamente desde la página web.
Esta nueva funcionalidad permite que la plataforma extraiga automáticamente información relevante, como productos, precios, imágenes y más, directamente de lo sitios web de los anunciantes.
Si bien esta opción automática puede desactivarse, también brinda la posibilidad de editar los productos importados desde tu propio sitio web.
Aunque esta mejora tiene muy buena pinta, también conlleva una posible desventaja: la dependencia de terceros.
Para aprovechar al máximo esta implementación, es crucial que todos los microdatos en la web estén correctamente configurados, ya que de lo contrario, podría haber rechazos de productos en las campañas de Google Shopping.
Sin embargo, confiamos en que Google ofrecerá soluciones efectivas para abordar este problema y optimizar la experiencia de los usuarios.
Interfaz Google Merchant Center Next
Mejoras en la pestaña de ‘Rendimiento’
La sección de ‘Rendimiento’ experimentará un cambio significativo en su interfaz, además de agregar nuevos informes que brindarán información valiosa.
En esta actualización, se añadirán datos como productos, descripciones, visibilidad de la competencia, precios, entre otros. Además, Merchant Center Next nos proporcionará sugerencias para corregir posibles errores detectados en nuestros productos en comparación con los de la competencia.
Lo más interesante de esta mejora es que podremos analizar y obtener información sobre cualquier comerciante que tenga productos activos, lo que nos permitirá una visión más amplia y detallada del panorama competitivo.
Pestaña de Rendimiento Merchant Center Next
Conclusiones
Estas mejoras y cambios estarán disponibles a partir de 2024, y el actual Merchant Center que conocemos será reemplazado por Merchant Center Next, evolucionando hacia una plataforma más avanzada.
Hemos podido observar que estas actualizaciones introducen diversas novedades, algunas más significativas que otras. Siempre es positivo recibir mejoras en las herramientas que utilizamos, y será interesante ver cómo estas actualizaciones impactarán en nuestras campañas de Google Shopping y en el análisis de resultados y comparativas.
Esperaremos con expectación la implementación completa de Merchant Center Next para evaluar cómo estas nuevas características pueden influir en nuestras estrategias y en la optimización de nuestros resultados.
La inteligencia artificial ha estado en boca de todos estos últimos meses. Actualmente, casi todos conocemos qué es la inteligencia artificial gracias a la emergencia de plataformas como ChatGPT.
Esta y otras inteligencias artificiales han revolucionado diferentes industrias. Lo hemos visto en sectores como el diseño gráfico pero también en otros como el musical o incluso el académico.
El marketing digital tampoco se libra, siendo uno de los sectores en los que más podemos aprovecharnos de estas nuevas herramientas basadas en IA.
A lo largo de este post vamos a ver, de una manera práctica, en qué IA podemos apoyarnos para optimizar y conseguir mejores resultados con nuestras campañas de Facebook Ads.
Para poder verlo todo de una forma mucho más clara, a lo largo de este post, se va a suponer que tenemos un eCommerce de ropa veraniega.
Mejora la Segmentación de tus Campañas con ChatGPT
Con ChatGPT tenemos acceso a mucha información, lo que nos ayudará a ser más ágiles. Nos ahorrará tiempo porque nosotros tendremos que «pensar menos».
Esta herramienta puede abrirnos la mente y darnos muy buenas ideas para nuestro público. De hecho, puede ayudarnos con los datos demográficos e intereses de nuestra audiencia.
Descubre tu Público Objetivo con ChatGPT
El público objetivo es algo esencial para nuestras campañas de Facebook Ads. En este caso, la utilidad de ChatGPT es que redacte los textos y nos aporte recomendaciones para nuestras campañas de una forma muy eficaz.
Recuerda, cuanta más información le demos a la Inteligencia Artificial, con el paso de las preguntas y limando detalles, mejores contestaciones nos ofrecerá.
Promt y respuesta de ChatGPT sobre el público objetivo.
Recuerda siempre describir el contexto. En este caso, como experto de Facebook Ads. Como vemos, nos ha contestado algo muy general.
Sin embargo, si vamos desarrollando las preguntas y ofreciendo información, va mejorando sus resultados:
Promt y respuesta mejorada de ChatGPT sobre el público objetivo.
Como podemos ver, nos ha dado más gustos y dolores, va completando información.
Descubre tu Buyer Persona con ChatGPT
A partir de estos públicos objetivos, ChatGPT nos puede sacar avatares en los que enfocar nuestros anuncios. De hecho, incluso ha aumentado la información:
Promt y respuesta de ChatGPT sobre nuestros avatares ideales.
Esto puede resultar muy útil, puesto que enfocar las creatividades a un avatar en lugar de a todo un público objetivo, nos permite una mayor personalización y calidad del anuncio.
Tenemos que tener en cuenta que, si no estamos satisfechos con las respuestas, siempre podemos pedirle que profundice más en aspectos más concretos.
Descubre intereses para las audiencias de tus campañas con ChatGPT
Una vez ya tenemos la información que ChatGPT nos ha proporcionado sobre nuestra audiencia, podemos hacerle preguntas más específicas.
Nosotros le hemos preguntado ideas sobre los intereses de los públicos y avatares que nos ha ofrecido para nuestras campañas de Facebook Ads:
Con todo esto hemos conseguido nuevas ideas de avatares para enfocar nuestras campañas y hemos conocido otros puntos de vista de nuestro público objetivo o buyer persona. ¡Estamos cargados de ideas!
Eso sí, tal y como nos dice ChatGPT, deberemos siempre testearlos para encontrar los intereses que realmente funcionan.
Mejora tus Imágenes mediante IA
Uno de los errores más comunes en Facebook Ads es no variar de creatividades. Tanto textos, como imágenes y vídeos.
La inteligencia artificial nos facilita mucho este proceso. Si hablamos de generación de imágenes hay dos inteligencias artificiales que, actualmente, están por encima de todas las demás.
AdCreative.ai
AdCreative.ai es la única inteligencia artificial de generación de imágenes que se enfoca al 100% en crear imágenes para Ads.
Pese a ser de pago, son imágenes hechas para convertir y llamar la atención del usuario.
AdCreative.ai nos ayuda a generar, en unos minutos, diferentes imágenes para nuestros productos o servicios, en todos los formatos que elijamos.
Además, tiene insights propios para medir la ‘fatiga’ de la imagen en las campañas y así saber cuándo debemos cambiar de creatividad.
Por otro lado, nos ayuda a crear los textos específicos para las imágenes que hemos generado, por lo que podemos mejorar todas nuestras creatividades. Además, nos permitirá poder varias más a menudo nuestras creatividades, por lo que evitaremos saturar, y tener un seguimiento personalizado de éstas.
Para generar imágenes para nuestras campañas, también podemos usar otras IA como Midjourney, o Leonardo..ai, que es como Midjourney pero gratuito.
Estas dos últimas herramientas no están centradas en generar imágenes para Ads. Pero, pueden ofrecerte un amplio abanico de posibilidades de imagen, por lo que pueden resultarte igualmente útiles.
Mejora tus vídeos mediante IA
Crea guiones con Chat GPT
ChatGPT también puede darnos ideas y ayudarnos a crear guiones para nuestros vídeos.
Si seguimos con el mismo promt, en el cual hemos definido nuestros avatares y buyer persona, solo debemos hacerle la siguiente pregunta:
Promt y respuesta de ChatGPT sobre un guión de 15 segundos.
Respuesta de ChatGPT sobre un guión de 45 segundos.
Incluso si necesitamos ideas específicas para remarketing, también nos puede ayudar:
Respuesta de ChatGPT sobre un guión de 15 segundos de remarketing.
Respuesta de ChatGPT sobre un guión de 45 segundos de remarketing.
Muchas veces el proceso creativo es la parte que nos frena para cambiar los vídeos de nuestras campañas. De esta manera, tendremos más ideas y ganaremos tiempo.
Mejora el Copywriting con IA
Creación de Copys con ChatGPT
La inteligencia artificial, como hemos visto, puede ayudarnos en diferentes aspectos de nuestras campañas publicitarias. Sin embargo, el copywriting es el punto donde la IA y en concreto ChatGPT, más nos puede ayudar.
Crear los textos para nuestras campañas con técnicas persuasivas de copywriting, sin perder la originalidad y conseguir captar la atención… es algo que lleva tiempo y creatividad a partes iguales.
Nosotros hemos continuado con el prompt del e-commerce de ropa playera. En este caso, le pedimos que enfoque el copy en diferentes emociones o perspectivas.
Prompt para que ChatGPT nos ofrezca los mejores copys.
Copys para anuncios de Facebook Ads de ChatGPT.
Al pedirle que se convierta en un experto de copywriting para Facebook Ads, optimizará los textos para esto específicamente. Además, también podemos pedirle que utilice la técnica de copywriting que creamos conveniente.
Copys para anuncios de Facebook Ads con estructra PAS y AIDA de ChatGPT.
Aun así, deberemos siempre revisar y optimizarlo todo bajo nuestro criterio. ChatGPT no es perfecto, pero sí que nos da estructuras, enfoques e ideas muy interesantes para nuestros textos, que nos permite optimizar nuestro tiempo y poder tener una gran variedad.
Análisis de la competencia
Este es un punto que se suele pasar por alto, pero tener bien situada a tu competencia directa, para ver qué tipo de anuncios hacen y poder competir y diferenciarse, es algo esencial para mejorar el rendimiento de nuestras campañas en Facebook Ads.
Además, puede ofrecernos diferentes empresas de la competencia que puede que no se nos hayan ocurrido o que no teníamos en cuenta.
Prompt y respuesta de ChatGPT sobre análisis de nuestra competencia.
ChatGPT nos ofrecerá, de primeras, respuestas genéricas. Pero, como ya hemos visto, podemos apretarle las tuercas para que nos dé los resultados que queremos:
Respuesta mejorada de ChatGPT sobre análisis de nuestra competencia.
Algunas de estas empresas no estaban en nuestro punto de mira. Ya tenemos nuevas empresas para investigar y saber cómo enfocar nuestras campañas en función de lo que hace nuestra competencia, algo esencial para ir un paso más allá con nuestros resultados.
Conclusiones
2023 está siendo el año de la inteligencia artificial. Es la novedad y por ello aparecen decenas de herramientas basadas en IA cada semana. Por este motivo, es necesario saber cuales son las mejores herramientas para lo que necesitas y cuáles nos van a aportar mayor valor en nuestro día a día.
En este caso, para las campañas de Facebook Ads, ChatGPT nos puede ayudar a mejorar nuestras campañas en muchos aspectos: encontrar nuestro público objetivo y sus intereses, mejorar nuestras creatividades y analizar a nuestra competencia.
Por otro lado, herramientas como AdCreatives y MidJourney pueden ayudarnos a crear y mejorar nuestras imágenes.
Todo esto nos permite ganar tiempo en la generación de este tipo de contenidos.
Pero recuerda, tenemos que revisar todo lo que hagamos mediante IA y valorar realmente si tiene sentido aplicarlo en nuestras campañas. Esto no es copy&paste.
Existen numerosos Scripts que pueden mejorar tus campañas de Google Ads, automatizar procesos y añadir opciones que Google no proporciona. Sin embargo, solo unos pocos Scripts tienen el potencial de tener un verdadero impacto en tus campañas, como el ‘Spend allocation Script’ de Mike Rhodes o este ‘Flowboost Labelizer Script’ de Floris de Schrijver.
Este Script nos va a permitir analizar el performance de nuestros productos y dividirlos en 5 clases según el rendimiento que estén teniendo. Todo de manera automatizada.
A lo largo de este post vamos a ver cómo instalar el Script, para qué puede servir, y las mejores prácticas para escalar tus campañas de máximo rendimiento en Google Ads.
Explicación del Product Bucketing Labelizer Script
Segmentación de productos según su performance
Este Script nos permitirá crear 5 tipos de segmentos para los productos de nuestro feed de Merchant Center:
No Index: Productos sin rendimiento. Prácticamente con ninguna impresión.
Under Index: Productos con un bajo rendimiento
Near Index: Productos que funcionan cerca del objetivo
Index: Productos que tienen un buen rendimiento. Según el objetivo que le hayamos dado.
Over Index: Productos con un muy buen rendimiento.
Segmentación de productos con el Script
Todo esto lo hace de manera automática. Si un producto que se encuentra en la categoría de Under Index comienza a mejorar su performance, será ascendido de categoría.
Por ejemplo: Si tenemos un pantalón corto a la venta que no tiene un buen rendimiento en invierno, se clasificará como No Index o Under Index. Sin embargo, a medida que acumule más impresiones y ventas durante el verano, se moverá automáticamente hacia las categorías de Index, Over Index o Near Index.
Esto nos permitirá crear campañas diferentes para cada producto, ajustando nuestro objetivo de ROAS/CPA, y así poder escalar nuestras campañas de forma efectiva.
Análisis del rendimiento de productos
Con la ayuda de este Script, podemos obtener una visión clara de cómo hemos distribuido nuestro presupuesto entre los diferentes niveles de productos.
Gráficos del script del rendimiento de los segmentos de productos
Este es el informe generado por el Script, el cual nos proporciona información crucial que, de otra manera, sería difícil de identificar.
En la tabla superior izquierda, podemos observar que el 62,2% de nuestros productos no está cumpliendo con los objetivos establecidos, lo que significa que no están siendo rentables. Además, el 36,6% de los productos apenas reciben impresiones, lo que se clasifica como «zombies».
Sin embargo, en la tabla superior derecha, podemos ver que el 77,1% de los beneficios de nuestras campañas proviene de los productos Near Index, los cuales representan solo un 1,1% de todos nuestros productos.
Un 74,3% de nuestra inversión se destina a productos con un rendimiento negativo (under index). Esto representa una pérdida de inversión, ya que estos productos generan casi 2000€ en pérdidas, mientras que los productos Near Index, que solo representan el 10% de la inversión, generan unos 2500€ de beneficios.
Con solo analizar estas tablas, podemos comprender la necesidad de separar los productos rentables de los que no lo son en nuestras campañas. Más adelante, veremos qué estrategia implementar en estos casos, pero primero, aprendamos cómo instalar el Script.
Guía paso a paso para instalar Flowboost Labelizer Script
Este Script requiere más pasos que otros, ya que involucra diferentes elementos que veremos a continuación. Sin embargo, con esta guía paso a paso, podrás tener tu Script listo para ser utilizado en tan solo 5 minutos.
Primer Paso: Copiar el Script y Plantilla
Lo primero que necesitamos es obtener el código de Script y la plantilla de Google Sheets asociada.
Existen dos versiones: Labelizer 1.0 y 2.0. La versión 2.0 es de pago, pero ofrece algunas opciones adicionales y será actualizada a medida que Floris mejore el Script. Ambas tienen la misma instalación y funcionalidades, por lo que esta guía te servirá para ambas.
A continuación, debes crear una copia del Google Sheets. En el cual podemos encontrar cuatro pestañas:
Custom Label: Esta primera pestaña nos muestra cada producto con su ID y el segmento al que pertenece. Además, se agregan diferentes métricas como impresiones, clics, ROAS, etc.
Segmentación de productos por ID
ProductSummary: En esta segunda pestaña tenemos toda la información que ya hemos enseñado previamente de los diferentes segmentos:
Página de ProductSummary completa
En los recuadros resaltados en verde, simplemente debes ingresar el margen de beneficio de tus productos y el porcentaje de impuestos que pagas sobre esos beneficios. Esta configuración permitirá que la optimización se base en los beneficios netos en lugar de los ingresos totales.
Segundo Paso: Como subir el script a Google Ads
Este paso es muy sencillo, simplemente hay que seguir los siguientes pasos desde nuestra cuenta de Google Ads:
Paso 1: Entrar en Herramientas y configuración > acciones en bloque > secuencia de comandos
Paso 1 para subir el script
Paso 2: Dale al botón azul con el signo ‘+’ > entra en «nueva secuencia de comandos»
Paso 2 para subir el script
Paso 3: Se nos abrirá esta página, y aquí es donde debemos copiar el código del Script.
Paso 3 para subir el script
Paso 4 para subir el script
Ya tienes el Script listo. Sin embargo, hay varias cosas que hay que configurar según tu negocio.
Tercer Paso: Configurar Flowboost Labelizer Script
Este Script es algo más complejo que otros porque, además de añadir el Script, tienes que agregar algunas configuraciones según tus métricas. Veamoscómo configurarlo.
1: Copiar el link de la copia de la plantilla de Google Sheets > Pegar en el siguiente espacio:
Primera configuración del script
2: Adaptar los ‘Threshold Settings’
Segunda configuración del script
En este punto deberemos darle información de 5 campos:
TargetRoas: Debemos poner el ROAS que debe cumplir un producto para que nos aporte beneficio.
TargetCPA: Debemos ponerle el CPA objetivo que tengamos
AverageCVR: Nuestra tasa de conversión. Si la media de tus productos tienen un 0,5% de conversión, debemos poner 0.5.
ImpressionThreshold: Este dato mide las impresiones hasta las cuales un producto es un producto ‘zombie’, o en este caso no-index. En el caso de dejar 50, se añadirán todos los productos que tengan entre 0-50 impresiones a no-index products
DaysAgo: Aquí pondremos cuántos días hacia atrás queremos que seleccione los datos. En este caso, está segmentando los productos según los datos de los últimos 21 días. Un pro de este Script es que podemos poner cuanto queramos, ya sea un mes o un año. Por el contrario, con la alternativa de pago Product Hero Labelizer, lo máximo son 60 días.
3: Seleccionar ROAS/CPA objetivo
Tercera configuración del script
Aquí solamente debemos poner ‘true’ por la opción que queremos que nos segmente. En el caso de la anterior imagen, segmentaría los productos según el ROAS objetivo que le hemos puesto y no según el CPA.
4: Configurar los ‘Advanced Settings’
Cuarta configuración del script
Si tienes el script 1.0, no tendrás los dos primeros ajustes, pero no te preocupes, la diferencia es mínima.
CampaignVar: Aquí podemos poner el nombre de la campaña para la que queremos que funcione el Script. Si lo dejamos en blanco, cogerá todas las de la cuenta.
ConversionLag: Aquí ponemos la ventana de atribución que le pondremos a los productos. Si lo dejamos en 7, si el usuario ve un producto y compra hasta tras 7 días, atribuirá la conversión, si es más tarde ya no lo hará.
PercentageDifferenceTarget: Aquí definiremos cuanto ROAS de diferencia tiene que haber entre el segmento over-index y el near-index.
AddToOverIndex: Si le ponemos ‘false’, hacemos que no nos saque el segmento de Over-Index. Si lo dejamos en ‘true’, sí que nos sacará este segmento de producto.
ClickMultiplier: Es el número de clicks que debe tener un producto para ser Over-Index. Los productos over-index no solo se mueven por el ROAS, si no también por su volumen. Si le ponemos x2, un producto para que se le etiquete como over-index, debe tener el doble de clicks que los productos index.
Con esto, ya tenemos todo listo para ejecutar nuestro script. Solamente tenemos que darle a vista previa > Guardar > Ejecutar.
Cuarto Paso: Visualiza los datos en el sheets
Una vez hecho esto, ya tendrás en tu hoja de Google Sheets toda la información de tus productos completa. Ya puedes analizar todos tus gráficos, investigar la segmentación de tus productos y todos los datos que hemos visto previamente.
Gráficos de rendimiento de los segmentos de los productos
Quinto Paso: Subir feed complementario a Merchant
Para linkear el Script con tus productos, y que te cree las etiquetas según ha aparecido en tu Excel, y así poder crear campañas por los segmentos, debemos subir este mismo Excel, en concreto la pestaña de CustomLabel, como feed complementario en Google Merchant Center.
1: Ir a Merchant Center >Productos > Feeds > Añadir Feed Complementario
Primer paso para subir el feed complementario a Google Merchant Center
Pon un Nombre al feed complementario > Selecciona una hoja de cálculo de Google >Selecciona tu plantilla del Script de tu Google Sheet
Segundo paso para subir el feed complementario a Google Merchant Center
Con esto tenemos todo listo. Una vez cargue nuestro feed, ya podremos seleccionar el segmento que queramos en la selección de feeds de Pmax, en la etiqueta personalizada 4, y hacer campañas solamente con nuestros mejores productos, dejando a un lado aquellos que nos generan pérdidas.
Selección de productos en Google Ads.
Mejores prácticas
Simplemente con la información que nos otorga este Script, ya es algo muy valioso para optimizar nuestras campañas, y solo por esto merece la pena configurarlo.
Pero, en determinados casos puede ser interesante ir más allá y hacer campañas utilizando esta segmentación. Cuando tenemos una tienda con muchos productos, cuando los under-index tienen mucha inversión, cuando tenemos muchos productos no-index… Y sobre todo, cuando nuestros productos tienen un margen de beneficios parecido.
Si un producto tuyo tiene un 70% de margen y otro un 20%, este Script todavía no está preparado para diferenciar márgenes según productos, por lo que los resultados no serían muy fiables.
Ejecuta el Script todos los días, o prográmalo para que se actualice diariamente.
Pushea tus mejores productos (near-index & over-index) en pMax con un ROAS objetivo más bajo. Así para Google será más fácil conseguir este ROAS y podremos aumentar el presupuesto en estos productos ganadores, escalando así nuestras campañas.
Haz una campaña separada con tus productos index con un ROAS objetivo más alto.
Para tus productos under-index & no-index, puedes crear una campaña de compras con CPC manual. Incluso con maximizar conversiones.
Conclusiones
Con este Script conseguimos analizar nuestra inversión en Performance Max: qué productos tienen un buen rendimiento y cuáles nos generan pérdidas, y a partir de aquí tomar medidas para optimizarlo.
Gracias a esto podremos escalar nuestras campañas potenciando mucho más los productos que mayor rentabilidad nos estén generando en el período actual.
Todo de una forma automatizada, lo que nos ayudará a tener una mejor estructura en nuestras campañas.
Ya sea para analizar los datos que nos ofrece, o utilizarlo para tus campañas de Google Ads, es un script muy interesante que sin duda debes tener en cuenta para tu cuenta.
PPC en proyectos Web3 ¿En qué plataforma debo invertir?
Carles Fos
Las Start Ups de proyectos Web3 son ya una realidad. El crecimiento de las empresas que confían en la tecnología Blockchain no ha parado desde 2021.
Proyectos basados en NFTs, tokenización, exchanges de criptomonedas, metaversos, plataformas de finanzas descentralizadas (DEFI)… deben adaptar su plan de marketing al sector en el que se encuentran. Esto se debe a que el marketing es muy diferente al de una empresa convencional o Web2, como podrían ser un eCommerce de moda o una clínica estética.
Por este motivo, es necesario entender estas diferencias y conseguir así invertir correctamente el presupuesto en PPC en proyectos Web3.
Datos de CoinTelegraph del crecimiento del sector blockchain.
A continuación, explicamos estas diferencias y las diferentes plataformas en las que invertir el presupuesto de PPC, tanto en las plataformas tradicionales (Google & Meta Ads), como en otras plataformas exclusivas para este sector.
Recomendaciones para optimizar tu inversión en PPC
A lo largo de este artículo, hablaremos de diferentes consejos sobre PPC pero, para que nuestras campañas tengan el efecto deseado, es muy importante tener una base en nuestras redes sociales.
El sector blockchain funciona de una manera muy curiosa. Los clientes, en la mayoría de casos, van a ser inversores. Confían en el proyecto para comprar NFTs, criptomonedas, usar metaversos, o utilizar DAPPs. Por ello, el primer consejo es que con todas nuestras acciones, debemos buscar una cercanía y confianza usuario-proyecto.
Comunidad en Twitter
Sin lugar a dudas, Twitter es la red social más usada por los usuarios Web3, dada su gran libertad de expresión, capacidad de debate e información sobre Blockchain. Es por eso que esta debe ser la red social prioritaria en la mayoría de proyectos.
Por otro lado, es interesante intentar que los fans nos defiendan e intenten expandir nuestro proyecto. Se trata de convertirles en embajadores de marca para que conviertan en todos los lanzamientos sin dudarlo.
Comunidad en Discord/Telegram/Reddit
Tener una comunidad sólida en un servidor de Discord o Reddit o en un canal de Telegram, es la mayor diferencia entre el marketing Web3 vs el Web2. En Web3 es necesario. Es aquí donde los usuarios van a poder tener mayor cercanía con nuestro proyecto y donde se establecerá una relación directa con los inversores.
Ser activo en estas plataformas, va a ser el primer paso, y el más necesario, para que las campañas PPC tengan efecto. Si nuestro cliente está pensando en comprar un NFT de la colección y al entrar a las comunidades no ve actividad, muy probablemente hayamos perdido una oportunidad.
Ejemplo de un servidor de Discord del proyecto NFT MadKids.
PPC Tradicional vs. PPC en Web3
Otra grandiferencia del marketing Web2 vs. el Web3, son las campañas de PPC. En eCommerce, generación de leads o comercios locales, las mejores plataformas PPC en las que anunciarse son Google & Facebook Ads. Si vamos más allá y creemos que tiene sentido para el negocio, se puede invertir también en LinkedIn Ads, Twitter Ads, Bing Ads…
En proyectos de NFTs, criptomonedas, metaversos… el PPC es muy diferente. Hay una gran dificultad paramedir las conversiones, dado que las páginas Web3 tienen integración blockchain.
Esto favorece la protección de datos del usuario, porque en lugar de ingresar con un nombre y cuenta de mail, se ingresa con un wallet de criptomonedas en el que solo aparece la clave pública de esta.
Ejemplo de billetera de criptomonedas de Metamask.
Por otra parte, la intención y proceso de compra en estos proyectos es muy diferente al tradicional.
En el momento de comprar un NFT, el usuario se fija en muchas partes del proyecto: en el roadmap, el equipo, las utilidades de los NFTs, comunidad del proyecto… este proceso puede durar meses en muchos casos.
Por este motivo, los anuncios directos de compra, ya sea de NFTs o de criptomonedas, tienen muy poca rentabilidad en este sector, sobre todo en plataformas como Facebook o Google Ads.
Cómo anunciarse en Google & Meta Ads en proyectos Web3
Google Ads
Google Ads puede tener cabida en la gran mayoría de proyectos web3. Esto se da, sobre todo, en exchanges & metaversos o dAPPs, donde no buscas una venta, sino un usuario. Es decir, que descarguen la aplicación, que se registren en el exchange o se metan en el metaverso.
Sin embargo, para proyectos de NFTs y criptomonedas, no es la manera más óptima de gastar un presupuesto en PPC debido a las restricciones, a la medición poco optimizada, a un bajo volumen de búsquedas y a que el customer journey del buyer persona no suele acompañar.
En todo caso, campañas de tráfico o branding son la mejor opción en estos casos para darse a conocer o generar autoridad en el sector, pero no para vender directamente.
Ejemplo de anuncios de Search de Google Ads para Marketplace de NFTs.
Meta Ads
En Meta Ads la situación es muy similar. Nuestro buyer persona se encuentra en Twitter, no en Instagram o Facebook y, además, es muy difícil segmentar a una audiencia tan pequeña.
Inversores en Bitcoin hay muchos, pero usuarios que realmente inviertan en criptomonedas poco conocidas o compren NFTs no hay tantos. Esto podría generar que el presupuesto se nos gastase sin conseguir apenas resultados.
Por ello, las conclusiones son las mismas que en Google: si queremos invertir en branding, o necesitamos conseguir descargas de tu dAPP o exchange, incluso para el remarketing, sí que se puede utilizar Facebook Ads, aunque, como vamos a ver a continuación, hay mejores opciones de invertir el presupuesto.
Ejemplo de anuncio de Meta Ads de Binance.
Twitter Ads
Twitter Ads es donde más dinero invierten los proyectos Web3 TOP mundiales. Lo hacen, especialmente, con el objetivo de ganar seguidores y descargas de aplicaciones. Aquí se encuentra nuestro buyer persona, no hay restricciones y, como hemos comentado, tener una comunidad sólida en Twitter, que luego pasaremos a Discord, Telegram o Reddit para generar fans de nuestro proyecto y que inviertan en él, es algo indispensable.
Además, una segmentación muy buena para nuestras campañas es la de seguidores de influencers de divulgación blockchain. Sus seguidores son personas que conocen la tecnología y su utilidad, la mayoría invierte en criptomonedas o NFTs, tiene descargado algún exchange… En resumen, es mucho más fácil que les interese lo que les ofrecemos.
Ejemplo de anuncio de Twitter Ads de ‘Near Protocol’
Por lo tanto, Twitter Ads, podría ser la mejor plataforma en la que invertir nuestro presupuesto de PPC, siempre y cuando la estrategia sea correcta.
Mejores Plataformas PPC de Web3
A raíz de estos problemas con las plataformas de Google & Facebook Ads para ciertos proyectos Web3, han salido a la luz diferentes plataformas que nos permitirán anunciarnos en miles de páginas web exclusivas relacionadas con criptomonedas, NFTs, metaversos… Enseñan tu anuncio en sitios TOP como Blockchain.com, CoinGecko, Etherscan…
Se trata de sitios web con millones de usuarios al día, normalmente expertos en NFTs y criptomonedas, que están acostumbrados a invertir en proyectos de NFTs o cryptos, a usar metaversos, plataformas de finanzas descentralizadas o exchanges.
????Pro tip: Funcionan muy bien para proyectos internacionales ya que en países como Estados Unidos, estos productos están mucho más a la orden del día. Sin embargo, si el proyecto es solamente a nivel nacional, no recomendamos anunciarse en estas plataformas.
BitMedia
Bitmedia es una empresa de renombre en el mundo de las criptomonedas por su gran volumen de impresiones y visitas en los sitios webs en los que nos permite anunciarnos. Proporcionan modelos CPM y CPC, opciones de segmentación basadas en IA, estrictos controles de verificación y análisis de tráfico de terceros.
Ejemplo estrategia de pujas en Bitmedia.
Bitmedia cuenta con más de 5.000 sitios web de criptomonedas y actualmente realizan 20.000 campañas en su red. También tienen más de mil millones de impresiones en todo el mundo y 20 millones de visitas únicas al mes, lo que les convierte en una de las mejores redes publicitarias para implementar en nuestras campañas PPC.
Poder establecer un CPC y un límite diario a nivel de campaña para nuestros anuncios, nos da una gran seguridad para nuestras campañas y nos permite testar esta plataforma sin que los costes nos vayan a aumentar demasiado.
La plataforma recomienda usar CPM, pero recomendamos comenzar testeando y averiguar qué nos funciona mejor.
Pros
La interfaz es muy fácil de usar
El algoritmo de IA muestra nuestros anuncios a los usuarios adecuados. En la siguiente imagen, podemos ver que nos permite elegir entre muchas opciones de ubicaciones e incluso frecuencia.
Opciones avanzadas en campañas en Bitmedia.
Tal y como hemos podido ver con los datos mostrados anteriormente, existe una amplia red de usuarios para sus anuncios.
Tenemos desde anuncios solo de texto hasta ‘Responsive Ads’, lo que nos permite tener un mayor impacto con nuestras creatividades.
Contras
Los sitios web de proyectos relacionados con criptomonedas o NFTs tienen prioridad. Es decir, en caso de que queramos anunciarnos aquí y no seamos un proyecto Web3, nuestros costes serán superiores. No obstante, en caso de que nuestro proyecto sí que cumpliera esta condición, se convertiría en una ventaja.
Tipos de anuncios en Bitmedia.
Coinzilla
Coinzilla se ha forjado una reputación como red publicitaria de Bitcoin muy fiable desde su lanzamiento en 2016. Ofrece opciones personalizables a nivel de anuncio, modelos CPM y CPC, y criterios de sitio web para garantizar la legitimidad de los proyectos de criptografía en la plataforma.
Pros
El servicio de atención al cliente es fiable. Tienen expertos 1 a 1 desde el inicio de las campañas. Asesoran para mejorar su optimización y se implican mucho en los proyectos. De hecho, pueden diseñar e implementar los banners HTML5.
Ejemplo de banners hechos por Coinzilla a sus anunciantes.
Los usuarios pueden hacer retiros diarios. El pago de las campañas es completamente flexible, se puede pagar con criptomonedas.
Existe un programa de referidos. Por cada persona que invitamos que invierta 50€ en publicidad, nos regalan 50€ para invertir en nuestras campañas.
Control del presupuesto de marketing. Existe un apartado exclusivo de reportes en esta plataforma, más enfocado en relevancia del anuncio, CTR, CPC, CPM…
Contras
Existen requisitos muy estrictos para el sitio web. Si no los cumplimos, CoinZilla no dejará que nos anunciemos.
Tipos de anuncios en Coinzilla
CoinTraffic
CoinTraffic ha sido una red de publicidad de criptomonedas líder desde 2014, proporcionando a los usuarios soluciones innovadoras de publicidad y monetización. Ofrece una gran variedad de tipos y estilos de anuncios para móviles y escritorio, ayudan a los usuarios a aumentar sus ganancias con una increíble optimización de anuncios y solo aprueban sitios web de alta calidad para la red.
Sitios web en los que anunciarnos con CoinTraffic.
Ventajas
Las campañas son totalmente personalizables
La interfaz es fácil de usar
Los índices de tráfico e impresiones son de alta calidad, hacen una estimación incluso sobre el CPM estimado que nuestra campaña tendrá según el tipo de anuncio que elijamos
Se permiten pagos con Bitcoin y Fiat
CPMs desde 1,5€ hasta 5€
Contras
Los requisitos del sitio web son estrictos, no cualquiera puede anunciarse
No hay modelo de anuncios CPC
Mínimo 20€ diarios, 600€ mensuales. Esto, sumado a que no hay modelo CPC, puede ser algo arriesgado para testear
Tipos de anuncios en CoinTraffic
Tips extra para Paid Media recomendables
El marketing de los proyectos en este sector, como ya hemos visto, es muy diferente al resto de sectores. Aquí con tener Instagram y Facebook, una página web, y hacer campañas de Facebook y Google Ads, no será suficiente. Al igual que dentro del PPC hay novedades, las hay en todo el sector del Paid Media.
Marketing De Influencers
El marketing de influencers tiene mucha importancia en este sector. Como hemos visto, los usuarios tienen que confiar en el proyecto Y, ¿qué mejor que tu influencer de divulgación blockchain favorito nos lo recomiende o hable de él para que empecemos a confiar? A través de sorteos, vídeos en Youtube, hilos en Twitter… Es también una inversión imprescindible para nuestro proyecto Web3 y una de las mejores que podemos hacer.
Ejemplo de sorteo con influencers
Tráfico de Pago en Discord
En Discord es muy difícil crecer, puesto que no hay anuncios ni capacidad de interacción con usuarios de fuera de tu comunidad. Muchos piensan que la única opción de crecer en Discord es trayendo tráfico de otras redes. Esto es indispensable pero, hay más.
Existen plataformas como Discord.me que posicionan el servidor de Discord. Esta es una plataforma de gestión de herramientas para servidores de Discord, donde miles de personas al día entran para gestionar sus servidores o encontrar servidores a los que entrar. Por un precio mensual de tipo subscripción, nos posicionan como Top Discords en su página web.
Ejemplo de Discords posicionados en Discord.me.
Discord.me y otras plataformas similares, son una gran opción y además muy económica para invertir nuestro presupuesto de marketing en crecer nuestra comunidad de Discord.
Press Release
El sector Web3, como hemos visto, se mueve mucho por la autoridad y confianza que el proyecto genere.
¿Qué mejor manera de que los sitios web más TOP de blockchain suban artículos de nuestro proyecto?
Cointelegraph, NFTPlaza, Criptoinformativo, Diario Bitcoin… todos tienen unos presupuestos para que ellos mismos escriban un artículo sobre nuestro proyecto, hacer una entrevista al fundador del proyecto y varias opciones más.
Esta opción es muy interesante para generar autoridad y confianza, pero para proyectos con un presupuesto muy elevado y con un proyecto muy desarrollado, puesto que no va a generar un retorno directo de la inversión.
Ejemplo de Press Release en CoinTelegraph.
Conclusiones
En resumen, el sector blockchain o Web3 es algo muy novedoso y el marketing que se utiliza no se queda atrás. Si quieres escalar tu proyecto Web3, deberás adaptar tu estrategia de marketing a tu sector, tanto la parte orgánica como la parte de PPC.
Hay proyectos, como las aplicaciones de compra/venta de criptomonedas o NFTs, o las apps de videojuegos Play2Earn, en los que las campañas tradicionales de PPC de Meta o Google Ads pueden tener unos resultados muy positivos. Sin embargo, otros como proyectos de NFTs o criptomonedas, hay que adaptar el PPC a otras plataformas más adecuadas para ello.
Twitter Ads, tanto por su capacidad de segmentación en este sector, como por la red donde se encuentra nuestro buyer persona, es la plataforma donde invertiremos gran parte de nuestro presupuesto de PPC, testeando también las nuevas plataformas de las que hemos hablado, y sin olvidar otras opciones como el marketing de influencers.
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