Índice
- Introducción
- Antecedentes de la transición
- La evolución de los créditos de leads manuales a automatizados
- Implicaciones para los anunciantes
- Razones y direcciones futuras de Google
- Cómo se pueden adaptar los anunciantes
- Conclusión
- Preguntas frecuentes
Introducción
Imagina dirigir un negocio donde tu presupuesto de publicidad está meticulosamente planificado, cada lead cuenta y las disputas sobre leads inválidos pueden hacer o deshacer tu ROI. Ahora, ¿qué pasaría si te dijeran que el proceso de revisión manual para disputar leads inválidos está siendo eliminado gradualmente? Interesante, ¿verdad? Esto es precisamente el escenario en el que muchos anunciantes se encuentran con el anuncio de Google sobre su transición a créditos de leads automatizados para los Anuncios de Servicios Locales (ASL). Al pasar de un sistema manual a uno automatizado, Google pretende agilizar el proceso y garantizar una distribución más equitativa de los créditos de anuncios. Esta publicación del blog analizará lo que esta transición significa para los anunciantes, cómo afecta a los presupuestos y la calidad de los leads, y cómo navegar eficazmente por este nuevo panorama.
Antecedentes de la transición
Google siempre ha sido líder en el aprovechamiento del aprendizaje automático para mejorar las experiencias de los usuarios y anunciantes en sus plataformas. La introducción de los créditos de leads automatizados para Anuncios de Servicios Locales es otro paso en esta dirección. Google planea implementar completamente este sistema para julio de 2024, automatizando por completo el proceso de crédito de leads. Este cambio, aunque significativo, está diseñado para no requerir ninguna acción por parte de los anunciantes. Sin embargo, la transición plantea interrogantes sobre su impacto en las estrategias de publicidad y la eficacia del aprendizaje automático para acreditar leads de manera precisa.
La evolución de los créditos de leads manuales a automatizados
El sistema de revisión manual
Tradicionalmente, los anunciantes tenían la opción de disputar manualmente los leads inválidos, un proceso que, aunque esencial, podía llevar mucho tiempo y ser inconsistente. Requería que los anunciantes identificaran y señalaran problemas como tipos de trabajos incorrectos o discrepancias geográficas, para luego esperar una revisión manual. Este sistema tenía sus críticos, principalmente debido al retraso temporal y la naturaleza subjetiva de las revisiones.
Incorporación del aprendizaje automático
El nuevo sistema automatizado de Google utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados para identificar leads de alta calidad y acreditar automáticamente los inválidos. Esta transición promete ser más rápida y reducir la carga administrativa de los anunciantes. Sin embargo, también elimina la opción de disputa manual, lo cual ha sido motivo de preocupación para muchos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar grandes cantidades de datos de manera mucho más eficiente que los humanos, pero su efectividad depende de la calidad y amplitud de los datos en los que se entrenen.
Implicaciones para los anunciantes
Beneficios del sistema automatizado
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Efficiencia en el tiempo: El beneficio más inmediato es el tiempo ahorrado. Los anunciantes ya no necesitan iniciar disputas manualmente, liberando recursos para enfocarse en otros aspectos de sus campañas.
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Procesos de revisión más rápidos: Los sistemas automatizados pueden procesar y acreditar leads mucho más rápido que el sistema manual, lo que puede conducir a ajustes de presupuesto más rápidos y optimizaciones de campañas.
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Créditos de anuncios equitativos: Al evaluar cada lead contra un conjunto estandarizado de criterios, Google tiene como objetivo garantizar una distribución justa de créditos de anuncios entre todos los anunciantes, no solo aquellos que son más proactivos en disputar leads inválidos.
Desventajas y preocupaciones
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Falta de opción de disputa manual: Una de las preocupaciones principales es la eliminación de la opción de disputa manual. Los anunciantes se preocupan por la capacidad del sistema para identificar de manera precisa leads inválidos, especialmente en escenarios complejos que no son fácilmente reconocibles por los modelos de aprendizaje automático.
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Leads basura: Existe escepticismo acerca de la capacidad del sistema para manejar los leads 'tipo de trabajo no atendido' y 'área geográfica no atendida', los cuales ya no serán elegibles para créditos. Este cambio podría hacer que los anunciantes paguen por leads que son inherentemente inválidos para sus servicios.
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Impacto en los presupuestos: En mercados de nicho como los servicios legales, donde los leads son particularmente costosos, las apuestas son altas. La posibilidad de aumentar los leads basura sin la capacidad de disputarlos podría afectar los presupuestos de publicidad y la efectividad general de la campaña.
Razones y direcciones futuras de Google
Google ha enfatizado que este cambio no es repentino, sino el resultado de pruebas y entrenamiento exhaustivos durante más de un año. La compañía cree que la mayoría de los anunciantes se beneficiarán de este nuevo sistema, viendo los mismos o más créditos de leads en promedio. La evaluación proactiva de cada lead según estándares equitativos representa un cambio hacia un proceso más uniforme y estandarizado, mitigando las disparidades causadas por las diferentes capacidades de disputa entre los diferentes anunciantes.
Además, Google está introduciendo una encuesta de comentarios de leads dentro del producto para cada lead. Esta encuesta tiene como objetivo refinar continuamente los modelos de aprendizaje automático, asegurando que los anunciantes reciban leads cada vez más precisos y relevantes con el tiempo.
Cómo se pueden adaptar los anunciantes
Enfocarse en la calidad de los leads
Con el sistema automatizado en su lugar, el énfasis se desplaza hacia asegurar la calidad inicial de los leads. Los anunciantes deben revisar y potencialmente mejorar sus criterios de segmentación para atraer leads más válidos desde el principio. Prestar más atención al texto de los anuncios, las palabras clave y las configuraciones geográficas puede ayudar a alinear las campañas con la audiencia más relevante.
Monitoreo regular
Aunque el proceso es automatizado, el monitoreo regular sigue siendo crucial. Los anunciantes deberán estar atentos a las métricas de calidad de los leads y proporcionar comentarios a través del sistema de encuestas recién introducido para ayudar a mejorar continuamente los modelos de aprendizaje automático.
Ajustes de presupuesto
Dada la posibilidad de que aumenten los leads basura, es posible que los anunciantes deban ajustar los presupuestos y las expectativas. Revisar los objetivos de coste por lead y ser flexibles en la asignación de presupuestos puede ayudar a mitigar el impacto financiero durante el período de transición.
Conclusión
La transición a los créditos de leads automatizados de Google para los Anuncios de Servicios Locales representa un cambio significativo en la forma en que los anunciantes gestionan sus campañas. Si bien el sistema automatizado promete ahorrar tiempo y garantizar créditos de anuncios más equitativos, también plantea desafíos que requieren una navegación cuidadosa. Al centrarse en la calidad de los leads, mantener prácticas de monitoreo diligentes y estar preparados para ajustar los presupuestos, los anunciantes pueden maximizar los beneficios de este nuevo sistema al tiempo que minimizan posibles inconvenientes.
Preguntas frecuentes
¿Qué son exactamente los créditos de leads de los Anuncios de Servicios Locales automatizados?
Los créditos de leads de los Anuncios de Servicios Locales automatizados forman parte de la iniciativa de Google para utilizar el aprendizaje automático para analizar, evaluar y acreditar automáticamente los leads considerados inválidos, reemplazando el proceso manual anterior de disputa.
¿Los anunciantes aún pueden disputar manualmente leads inválidos?
No, la opción de disputa manual está siendo eliminada gradualmente. En su lugar, el sistema automatizado de Google revisará y acreditará proactivamente los leads inválidos.
¿Qué tipos de leads están excluidos de los créditos bajo el nuevo sistema?
Los leads relacionados con 'tipos de trabajo no atendidos' y 'áreas geográficas no atendidas' ya no serán elegibles para créditos bajo el nuevo sistema automatizado.
¿Cómo afectará este cambio a los presupuestos de publicidad?
El impacto en los presupuestos variará según la industria. Si bien algunos anunciantes podrán ver los mismos o mayores créditos, aquellos en mercados de nicho podrían experimentar mayores costos debido a posibles leads basura sin la opción de disputa manual.
¿Qué medidas pueden tomar los anunciantes para adaptarse a este nuevo sistema?
Los anunciantes deben centrarse en mejorar la calidad de los leads mediante una mejor segmentación, monitorear regularmente las métricas de los leads y proporcionar comentarios a través de la nueva encuesta de comentarios de leads para ayudar a optimizar continuamente el sistema.
Al comprender y adaptarse a estos cambios, los anunciantes pueden continuar ejecutando campañas efectivas y alcanzar sus objetivos de marketing a pesar del cambio a un sistema automatizado de acreditación de leads.
