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 Su campaña de redes sociales casi invariablemente se puede dividir en dos categorías distintas: sus esfuerzos orgánicos y sus esfuerzos pagados.

El objetivo de ambas estrategias es, por supuesto, primero obtener más Me gusta, seguidores, compromiso y conexiones, y a partir de ellos adquirir conversiones reales en términos de suscriptores y, por supuesto, ventas.

Sus esfuerzos orgánicos en la búsqueda de estas cosas inevitablemente implicarán gustos de creación y curación de contenido.

Escribirás blogs, redactarás tweets, proporcionarás enlaces a noticias de última hora en tu industria, harás videos y fijarás pines. A través de estos, tendrá la esperanza de expandir su alcance a través de Internet, crear conciencia de su marca e impulsar el tráfico a su sitio, y porsupuesto funciona.

Entonces, dado que está funcionando tan bien, ¿por qué querrías comenzar a sumergirte en tu presupuesto posiblemente bastante precario e intentar comprar tu camino a la cima de las redes sociales? Seguramente pagar por el éxito en las redes sociales derrota un poco el objetivo en sí, ¿verdad?

La respuesta es sí y no.

El hecho es que, aunque sus esfuerzos orgánicos sin duda le servirán bien, solo lo llevarán tan lejos como Facebook lo permita.


 


Facebook ha cambiado

Si has estado en esto durante el tiempo suficiente, recordarás los días de gloria antes de que el mundo en línea fuera golpeado con la publicidad de Facebook. Hasta este momento monumental en la historia del marketing en redes sociales, todos tus seguidores vieron todas tus publicaciones en sus feeds. Así es como funcionaba. Era gratis, era justo, era divertido ... ¡oh, que momentos más geniales fueron esos!

Sin embargo, desde el advenimiento de la publicidad en Facebook, las cosas han cambiado. Facebook ya no permite que todos tus fanáticos y suscriptores vean todas tus publicaciones de forma gratuita; ahora debes pagar la publicidad de Facebook para asegurarte de que tus publicaciones tengan el mismo alcance que antes. De hecho, ha sido un movimiento comercial astuto, pero que solo beneficia a un solo negocio: Facebook. Todos los demás negocios, empresas, ong, instituciones, famosos etc han sido golpeados.

 

 

Entonces, ¿ese alcance adicional realmente vale la pena?

Bueno como lo fue al inicio, la publicidad en Facebook puede ser realmente poderosa hoy día.

Puede ayudarlo a llegar a nuevas audiencias, generar clientes potenciales y ayudarlo a vender más de sus productos en un corto período de tiempo.

Lo que también es importante es que los anuncios de Facebook no son solo sobre Facebook en sí. Sus anuncios también pueden llegar a su audiencia en Instagram y otros sitios web o aplicaciones a través de la red de audiencia de Facebook, la cual debo decir, es GIGANTESCA. 

Además de eso, gracias a funciones como Audiencias similares y Retargeting, puede ser muy específico en cuanto a quién está mostrando sus anuncios. Gracias a esto, puede maximizar el retorno de su inversión publicitaria. El termino correcto seria segmentación o en el caso especifico de facebook hipersegmentación. Gracias a su sistema de reacciones claro esta. 

Veamos ahora algunas de las historias de empresas que usaron anuncios de Facebook para promocionar sus negocios.

 

 

Poner a prueba
InfoShare Academy ofrece cursos intensivos de programación para principiantes que desean comenzar a trabajar en TI.

Querían llegar a personas que recién comenzaban a pensar en aprender a codificar, para poder educarlos y ofrecerles uno de los cursos pagos.

Para atraer a una nueva audiencia, decidieron crear un libro electrónico titulado "Los 125 términos de codificación para principiantes" y promocionarlo usando Facebook Lead Ads.

Jakub Kłos, el líder de su equipo de marketing digital, comentó su idea:

 Somos una de las pocas empresas en nuestro nicho que hace marketing de contenidos. Utilizamos nuestro boletín para nutrir a los clientes potenciales que consideran tomar un curso de programación, proporcionando información valiosa de forma regular.

 andromeda lead anuncios facebook

 

Después de crear un imán principal que está alineado con las necesidades de sus audiencias, lo han promocionado en Facebook.

Así es como se veían la publicación y el anuncio principal.

 

 

Los resultados:

Mediante el uso de Facebook Lead Ads, han logrado atraer 1.200 nuevos contactos en solo un mes. Cada cable les costó 1.31 PLN (aprox. $ 0.35), lo que en total suma aproximadamente.

420$ para toda la campaña.

 

 

¿Conclusión?

Bueno, este es solo un punto en el ejemplo, y el propio Facebook tiene muchas historias de éxito que puede buscar. Incluso puede segmentar los ejemplos por tamaño de empresa, industria, objetivo o región.

Aquí hay algunos ejemplos más que vale la pena ver:

DesignMind: presupuesto de publicidad 100% pagado y gastado en Facebook, lo que condujo a un aumento del 40% en los visitantes de la web, lo que equivale a un tercio de las referencias de su sitio provenientes de Facebook.

Girissima.com: disfrutó de un aumento de 5 veces en el tráfico web, y el valor promedio de la canasta aumentó 2.2 veces.

Whisky escocés de Grant: con la publicidad de Facebook, Grant llegó a 6,5 millones de personas, generó 7,5 millones de reproducciones de video y disfrutó de un aumento del 52% en las menciones sociales durante un mes.

 

 

¿Realmente vale la pena la publicidad en Facebook?

Bueno, como con todo, hay historias de éxito y hay historias de miedo, por lo que el debate en línea inevitablemente continuará por un tiempo.

En pocas palabras, como lo han demostrado los ejemplos, es más que posible crear su propio éxito con la publicidad de Facebook. El truco es enfocarse en lo que es bueno, usar sus análisis

para hacer anuncios dirigidos, y participar en un pequeño ensayo y error y no esperar ver resultados fuera de la escala de la noche a la mañana. Además, use en sus campañas de Facebook

un software de embudo de conversión  (si no lo posee, podemos ayudarle solo contactenos ) para optimizar el proceso de generación y conversión de nuevos clientes potenciales.

 

 

Consejos publicitarios de Facebook

Aquí hay algunos consejos para ayudarlo a aprovechar al máximo sus campañas publicitarias de Facebook:

 

1. Comience con un gol

No empiece a publicar anuncios de Facebook antes de saber cuál es su objetivo. ¿Estás buscando aumentar el número de personas que siguen tu página? ¿Quizás estás buscando generar nuevas suscripciones y hacer crecer tu lista de correo electrónico? ¿O tal vez estás tratando de vender tu libro electrónico a la mayor cantidad de personas posible? Solo después de saber cuál es su objetivo (y cuánto puede gastar para lograrlo) debe continuar y configurar su primera campaña.

 

2. Objetivo, objetivo, objetivo
La publicidad en Facebook le permite orientar algunos datos demográficos e intereses muy específicos para sus anuncios, y eso es exactamente lo que debe hacer. No tiene sentido anunciar patines en línea a las abuelas en Groenlandia. Si no está seguro de cuál es su audiencia principal, comience por apuntar a personas que sean similares a sus clientes actuales que usan Audiencia Lookalike o reorientar a aquellos que visitaron su página de pago pero no han completado su pedido en los últimos 7 días.

 

3. Impulsa tus competiciones
Las competiciones son una excelente manera de aumentar el compromiso (engagement) en primer lugar, pero si les da un impulso adicional con la publicidad de Facebook, entonces pueden ir por las nubes, y también podrá obtener la dirección de correo electrónico de cada concursante, como un bono adicional para hacer crecer tu lista. Solo recuerde etiquetarlos correctamente al importar a su software de marketing por correo electrónico. Mejor aún, use una herramienta que tenga todo bajo el mismo tablero.

 

4. Seguimiento con correo electrónico
Para asegurarse de que sus anuncios de Facebook sean duraderos, asegúrese de hacer un seguimiento de las conversiones que generaron con un mensaje de agradecimiento por correo electrónico. Y luego nuevamente con cualquier oferta especial que tenga en el futuro. Y luego alertarlos de cualquier nueva publicación de blog que escriba. Continúa, una vez que que agarras el truco, es todo!

 

5. No tengas miedo de experimentar
Al igual que con cualquier proyecto nuevo, a veces toma un tiempo antes de que vea un retorno masivo de la inversión. Pero no se desanime si no ve un retorno inmediato de sus anuncios. Invierta una pequeña cantidad de dinero, incluso 50$ , y configure varias campañas publicitarias.

 

 

Aquí hay algunas ideas de a quién podría dirigirse:

  1. Aquellos que visitaron su sitio durante los últimos 7 días, pero no se han convertido.
  2. Personas similares a las que compraron uno de sus productos en los últimos 28 días.
  3. Personas que interactuaron con su contenido pero que no visitaron su página de ventas.
  4. Personas que son similares a sus suscriptores de correo electrónico.
  5. Las personas que viven en tu vecindario.

 

 

6. Pruebe diferentes formatos y ubicaciones de anuncios.

Facebook e Instagram ofrecen muchos formatos de anuncios diferentes con los que podrías experimentar.

Además de aumentar sus publicaciones, podría promocionar videos, hacer historias o generar leads con Lead Ads. Podría dirigirse a personas que usan Facebook en un dispositivo móvil o incluso presentar su oferta fuera de Facebook a través de la red de audiencia de Facebook.

 

 

Dónde buscar más información en los anuncios de Facebook

Como puede ver, hay muchas formas en que puede hacer crecer su negocio con los anuncios de Facebook.

Si desea obtener más información sobre los anuncios de Facebook, aquí hay algunos recursos que vale la pena consultar:

Facebook IQ: el propio centro de Facebook con artículos e información sobre publicidad en Facebook
Facebook IQ Insights to Go - filtra, encuentra y descarga las últimas estadísticas de Facebook IQ

 

 De igual manera podemos ayudarte a implementar anuncios efectivos en facebook e incrementar sastifactoriamente el retorno de inversión 

 

Si esta interesado en estas maquinarias tecnologias y no tiene el tiempo o los conocimientos para aplicarlas adecuadamente y de esa forma beneficiar a su negocio puede CONTACTARNOS , lo haremos por usted y si requiere servicios adicionales dele un vistazo a nuestros planes a continuación: 

 

Planes de Marketing digital

Planes de Desarrollo web

 

 

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Encabezado inteligencia artificial 

 

 

La publicidad digital se basa en servir el anuncio correcto a la audiencia correcta en tiempo real. Cuanto mejor lleguemos a eso, mejor lo haremos, ese es el mantra de la industria, y por una razón.

Hemos sido testigos de grandes mejoras en el volumen y la precisión de los datos de los clientes, y hemos trabajado en plataformas publicitarias cada vez más sofisticadas.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial mejoran la capacidad de reconocer patrones y extraer las respuestas correctas de una base de datos. Cualquiera que no aprenda a usar las funciones de IA de las plataformas publicitarias ahora quedará rezagado. Muchos ya lo estan.

Esto significa repensar actitudes, hábitos y métodos, a veces de manera profunda. Es el comienzo de una nueva era de mejores prácticas.

Si bien el area todavía está evolucionando, hemos estado en ella por un tiempo. Estas son cuatro claves para aprovechar las capacidades de aprendizaje automático de las plataformas en sus campañas.

 

 

 

1. Use una estructura amigable con la IA.

En el pasado, los anunciantes se centraron en la granularidad. "Podemos dar cuenta de cada centavo de gasto y mostrar un ROI demostrable", ese era el objetivo. Ahora, esa misma estructura altamente granular, en realidad limita el éxito de la campaña.

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Tenemos que encontrar un nuevo equilibrio:

Por un lado, tenemos las recompensas tradicionales de mayor granularidad: puntajes de mayor calidad / relevancia, mejores conocimientos, etc. Todavía los queremos, pero la ruta que tomamos hacia ellos ha cambiado porque ya no estamos haciendo el trabajo pesado.

En cambio, estamos enseñando a un sistema de inteligencia artificial para que nos brinde estos resultados. Todas las principales plataformas publicitarias, especialmente Google y Facebook, usan IA para orientar anuncios, administrar ofertas y presupuestos y cada vez más, para optimizar la creatividad. Para hacerlo rápidamente y a escala, a menudo necesitamos sacrificar cierta granularidad. Eso nos da un conjunto de datos que puede entrenar el sistema de inteligencia artificial más rápido.

Cuando se alcanza el equilibrio correctamente, los resultados mejoran drásticamente: el sistema de IA es más receptivo y atento a los datos que un ser humano. Lo que perdemos en granularidad lo compensamos en precisión y efectividad general.

Dicho esto, aún queremos suficiente granularidad para obtener algunas señales sobre lo que funciona y lo que no. La selección de destinos no es en lo que sobresale la inteligencia artificial, todavía tenemos que hacer eso.

 En 2017, Facebook recomendó un enfoque altamente granular:

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Para 2019, las cosas se veían muy diferentes: menos campañas, menos conjuntos de anuncios:

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La razón de esta contracción en las campañas y conjuntos publicitarios, esta reducción de granularidad, es que el objetivo ha cambiado de "controlar cada centavo de gasto" a "entrenar rápidamente a la IA".

En la fase de aprendizaje de la implementación de IA, se observan caídas de rendimiento de ~ 30%. Muchas de las ganancias que una vez disfrutamos de la granularidad se consumen a expensas del entrenamiento de la IA. Es crucial reducir la duración de esta fase de aprendizaje, que es cuando soportas el peor rendimiento.

Es agitado esperarlo. Pero ejercer más control (a través de una granularidad mejorada) solo restringe los datos entrantes y prolonga la fase de aprendizaje.

Por lo general, este enfoque actualizado produce mejores resultados. Inicialmente, sin embargo, lo encontramos extremadamente contradictorio y tuvimos que realizar muchos experimentos para convencernos de su efectividad.

¿Cómo se ve fuera de Facebook? Hacemos nuestras propias visualizaciones, que presentaré para mostrar mi punto. El tamaño de cada cuadro representa el gasto; el color representa el ROI: el rojo es malo, el azul es bueno.

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Si desea que su inversión publicitaria se visualice de esta manera, consulte nuestra aplicación gratuita de control de salud. Puede ver cómo se ve su gasto y qué puede hacer para mejorar.

 

Lo que ve en esta visualización es una estructura de campaña hipergranular (SKAG) en la que un tamaño de campaña pequeño parece correlacionarse con un ROI deficiente (muchos cuadros rojos pequeños). La persona que diseñó esta campaña claramente quería el máximo control.

Pero no obtienen suficientes datos de campañas más pequeñas para optimizarlos de manera significativa. Probablemente se estén diciendo a sí mismos que esto es por diseño, que es parte de una estrategia de "administración de cartera" en la que acepta un rendimiento más bajo de una (gran) cantidad de campañas pero equilibra eso con mayores ganancias de otras áreas. Suena bien en principio (y en realidad solía funcionar de esa manera).

¿El problema? Esta no es una estructura amigable para el aprendizaje automático. La granularidad extrema, en muchos casos, no solo prolonga la fase de aprendizaje sino que evita que la IA la abandone. Con tantas variables, el sistema se atasca en la fase de aprendizaje, con la rentabilidad siempre fuera del alcance.

De hecho, más del 50% de los grupos de anuncios en esta visualización no habían obtenido un clic en tres meses, pero se estaban ejecutando activamente. Del 50% restante, la mayoría no recibió más de cinco clics en el mismo período de tres meses, y no mostró perspectivas de crecimiento.

Consolidar el gasto en áreas con un gran ROI, y desconectar miles de pequeños anuncios que no van a ninguna parte, tiene sentido, con o sin IA. Pero también es mucho mejor sacrificar algunas ganancias de una mayor granularidad y, en cambio, enfocarse en lograr que la IA alcance la máxima eficacia más rápido.

 

Reestructuramos esa campaña para maximizar la eficacia de la IA, y puede ver la diferencia: 

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Todavía hay algunos grupos de anuncios más pequeños. Estos no son solo tres grandes campos. Es un continuo, o una granularidad máxima o mínima sin nada intermedio. Pero eliminar miles de minutos de anuncios ineficaces que eran imposibles de administrar entrenó a la IA mucho más rápido.

Lo crucial es el grado de granularidad en el 70% superior del volumen de gasto, que puede ver si apilamos estos dos gráficos uno encima del otro:

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 El área delineada en amarillo en la imagen superior contiene poco menos de 300 conjuntos de anuncios; el siguiente, 23. La eliminación del bajo rendimiento del 70% superior condujo a un aumento radical en el rendimiento general.


 

 


2. Optimizar para las métricas correctas.

 

Las necesidades prácticas, así como las ventajas, del aprendizaje automático han cambiado la forma en que pensamos sobre las métricas para las que optimizamos. Uno de los desafíos aquí es, nuevamente, encontrar el equilibrio correcto.

Esta vez, intentamos equilibrar la profundidad del embudo con el volumen de datos. Necesitamos suficientes datos para darle al algoritmo algo sobre lo que aprender y optimizar, pero también queremos estar lo más abajo posible del embudo.

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Sin embargo, el "embudo" en realidad funciona (la mayoría parecen mapas de algún tipo de metro futurista más que un embudo lineal), es más ancho en la parte superior.

En todas las industrias, la tasa de conversión de MQL a SQL está entre 0.9% y 31.0%. La conversión de SQL a promedios de clientes ronda el 22%. Pero incluso estos agudos cuellos de botella palidecen en comparación con la parte superior del embudo. Las principales cuentas de Google Ads tienen tasas de conversión del 11,45%, pero la tasa de conversión media es del 2,35%.

¿El resultado? Tenemos muchos más puntos de datos en la parte superior del embudo, por lo que es más fácil entrenar a la IA en ese conjunto de datos más grande. Sin embargo, el éxito no solo es menos valioso, sino potencialmente engañoso. Puede ganar en papel y perder en la vida real si está optimizando para la métrica incorrecta. Y las métricas de TOFU como el volumen de clientes potenciales o la CPL a menudo pueden ser métricas incorrectas.

Esto es lo que hemos aprendido tratando de encontrar el equilibrio correcto. Un cliente había estado optimizando el volumen de CPL / lead, buscando números de leads máximos con un límite de $ 50 por lead. Estábamos obteniendo buenos resultados.

También estábamos obteniendo una visión clara de qué clientes potenciales valía la pena comprar y cuáles no. Teníamos algunas pistas que eran buenas pistas (es decir, términos principales en nuestro espacio) pero demasiado caras: $ 100 cada una en algunos casos. ¿Por qué elegiríamos esos cuando teníamos toneladas de excelentes oportunidades de venta de $ 50 o menos?

Luego, cambiamos a una métrica un par de pasos más profundo en el embudo y comenzamos a optimizar para SQL. Aquí están los gráficos de barras apiladas antes y después, con cada área de color que representa un tema de palabra clave:

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Nuestros clientes potenciales de bajo costo que eran un "gran" valor no se estaban convirtiendo a una tasa que valiera la pena: tenían un 40% de sobreprecio. Los clientes potenciales de mayor costo se estaban convirtiendo en SQL de menor costo; Paradójicamente, ambos cuestan más dinero y son más baratos. Los maximizamos y vimos un fuerte aumento en la rentabilidad.

Esta idea cambió la forma en que asignamos el gasto. El volumen de SQL aumentó bien aunque el volumen de plomo cayó en algunos casos. Al principio, es difícil para algunos clientes aceptarlo, pero dada la opción entre más clientes potenciales y clientes potenciales más calificados, optaron por el último.

Nunca hubiéramos visto esto sin optimizar esa métrica del embudo inferior, pero aún así no lo habríamos visto si no hubiéramos medido y correlacionado a través del embudo. Mida y optimice múltiples métricas, múltiples comportamientos y acciones de clientes interconectados, no solo uno. La alimentación de información desde el embudo descendente al embudo superior ayuda a la focalización, por lo que los clientes potenciales son de mejor calidad para empezar.

El seguimiento de varias métricas también le brinda una mayor precisión de la misma manera que la triangulación en objetos distantes le brinda nueva información, como la distancia y la elevación. Realice un seguimiento de dos, tres, cinco puntos de datos de clientes y desarrollará nuevos conocimientos. Esto no es posible sin IA debido a la enorme cantidad de cálculos involucrados, por supuesto.

Correlacionar los datos de conversión más profundos con los datos de la campaña es un desafío técnico, por lo que estamos a punto de volvernos súper geek con esto. Así es como se hace con Google:

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Parcheas el ID de clics de Google (gclid), digamos, en tu CRM, y lo registramos en la base de datos de clientes asociada con ese cliente potencial. Luego, lo retroalimenta a Google cuando toma decisiones de compra de anuncios, lo que le permite ver qué creatividad, audiencia, geografía y otras variables mejoran las métricas de embudo profundo.

Pero, ¿qué sucede si cambia de optimizar una métrica a otra? ¿Cómo gestiona su implementación de IA un nuevo objetivo?

 

 

Administrar su implementación de IA cuando cambian los KPI
Lo extraño de esto es que es un proceso por el que uno siente. Cuando hablamos de marketing basado en datos, "sentir" no es un verbo que normalmente escuchas. Pero esto realmente es un proceso de sentir el camino hacia el resultado correcto. Lo consideramos como "montar la bestia de la IA", que es un proceso muy diferente y a menudo más intuitivo que "diseñar el mejor ROI".

Aquí hay un par de ejemplos. Un cliente quería pasar de la optimización para un clic en el botón de la parte superior del embudo a un registro en la mitad del embudo. Cambiamos la métrica de optimización en Google y Facebook, y tuvimos una experiencia muy diferente en las dos plataformas publicitarias.

No estamos diciendo cuál es cuál para no ofender a nadie. Y hemos visto resultados inestables en ambos. El punto no es que una plataforma sea mejor que la otra. El punto es que debe estar preparado para resultados inesperados cuando se trata de IA.

  

Aquí está la primera plataforma de anuncios:

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Todo lo que hicimos fue encender el interruptor. Le dijimos a la IA: "Deja de hacer eso y comienza a hacer esto", y puedes ver dónde sucedió eso. El volumen de plomo aumentó mientras que la CPL cayó. ¡Fácil!

Lo cual es genial, cuando funciona. Pero no siempre sale así. Aquí está el mismo proyecto, los mismos parámetros, pero una plataforma de anuncios diferente:

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Esto es lo que aparece cuando no puedes simplemente accionar el interruptor. En las semanas cuatro y cinco y, luego, en las semanas ocho y nueve, cambiamos las ofertas y los presupuestos objetivo para aumentar el volumen.

Sin embargo, el algoritmo no tenía las señales correctas para cumplir con las nuevas ofertas y presupuestos, por lo que simplemente redujo el volumen a casi cero. Probamos un montón de cosas diferentes hasta que finalmente encontramos una combinación que permitió que el algoritmo funcionara eficientemente.

Estábamos montando a la bestia aquí, y probablemente esta sea tu experiencia al menos también en algún momento.


 


3. Deje que la IA determine el ajuste creativo.

¿Es realmente una idea sabia? No estamos hablando necesariamente de dejar que la IA realmente sea creativa, pero podemos usarla para adaptar la creatividad a la audiencia, a veces de maneras innovadoras. Veamos algunos ejemplos, comenzando con anuncios de búsqueda receptivos.

Si no está ejecutando anuncios de búsqueda receptivos, le recomiendo que lo reconsidere: aquí es donde va todo el vacio. Google y Facebook ya hacen coincidir el anuncio con el cliente automáticamente. Ya no existe un "anuncio ganador".

Cuando intenta manipular el algoritmo para producir un anuncio ganador tradicional, socava el rendimiento general, a veces drásticamente. Incluso si logra producir un anuncio ganador, no tiene control sobre si se muestra o no: la plataforma toma esa decisión en función de la audiencia y la etapa de viaje del comprador.

Si no tiene experiencia con anuncios receptivos, funcionan de la siguiente manera: usted escribe partes de un anuncio y luego el algoritmo las ensambla, haciendo coincidir cada parte con la audiencia.

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Puedes terminar con miles de variaciones. No tiene sentido tener una combinación definitiva: un anuncio ganador, como solíamos pensar en él. Así es como se ve en acción en Google Ads:

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La misma palabra clave, el mismo anunciante, la misma campaña, pero dos destinatarios diferentes en dos etapas diferentes del recorrido del comprador. Eso significa diferentes anuncios.

Esto nos permite alejarnos de tratar de descubrir cada pequeño detalle y volver a centrarnos en la mensajería estratégica. Eso puede y debe probarse y basarse en datos, simplemente no necesitamos rastrear tanto cosas tácticas a pequeña escala.

La desventaja es que perdemos algo de control. No obtengo un ritmo claro sobre el ROI de anuncios específicos y, obviamente, no obtengo un solo anuncio ganador. En cambio, me sale esto:

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Así que salgo de estas campañas con una idea del rendimiento general, pero no con los conocimientos granulares que hemos llegado a esperar, lo que hace referencia a nuestra necesidad de renunciar a un cierto control para que esta tecnología funcione para nosotros.

La ventaja es que realmente puede mejorar sus puntajes de calidad. Y descubrimos que puede acceder a inventario adicional que antes no estaba disponible con anuncios discretos.

 

Esto es lo que vimos en este caso:

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Esos son cambios gigantes, no incrementales. Suponiendo que está haciendo lo básico correctamente, es difícil obtener ese tipo de ganancias con los anuncios de texto expandido tradicionales. Pero con el ajuste creativo de la dirección IA, es lo que debe esperar.

Los anuncios receptivos tienden a optimizarse principalmente para CTR, y todavía no hay una forma realmente excelente de probarlos, pero tienen un impacto positivo en el nivel de calidad si los agrega a cada grupo de anuncios, y vale la pena usarlos por sí mismos.

Así es como recomiendo obtener lo mejor de ellos:

  • Usa borradores y experimentos para probar variables.
  • Agregue anuncios de búsqueda receptivos adicionales en cada grupo de anuncios.
  • Use el informe de combinaciones para identificar segmentos que generan la mayor cantidad de impresiones.
  • Recuerde que los anuncios de búsqueda adaptables se recombinan y publican elementos de anuncios en tiempo real, por lo que nunca podrá hacer una verdadera comparación de manzanas con manzanas.
  • No olvides usar el indicador de intensidad del anuncio como referencia.

 

 

4. Siga las pautas generales para IA en publicidad.
Cualesquiera que sean los detalles de sus campañas, objetivos y herramientas, algunas reglas son ampliamente ciertas. Eso se debe a que están dictados por la naturaleza de la tecnología disponible y el panorama más amplio: no tenemos muchas opciones sobre ellos.

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Conclusión
Poner a la IA a trabajar en publicidad significa entregar a las máquinas las tareas que pueden hacer mejor, de lo que nosotros podríamos hacerlo. Cuando se trata de reconocimiento de patrones multivariados, las máquinas ya son significativamente superiores a los humanos.

Si desea hacer coincidir los elementos publicitarios con el recorrido del cliente, o si desea impulsar mejoras radicales en el CTR y el precio líder mediante la optimización de métricas de embudo inferior, las máquinas deberían ser su primera opción.

Pero cuando hacemos esto, no podemos simplemente darles a las máquinas parte del trabajo que ya estamos haciendo y luego continuar de manera normal. Un automóvil es mucho más rápido que caminar, pero debe construir un camino para que pueda conducir; Las máquinas hacen esto más rápido y mejor que nosotros, pero tenemos que facilitar ese trabajo.

Hay tareas en las que las máquinas son absolutamente terribles o que no pueden hacer en absoluto. Una máquina puede mezclar contenido preexistente en combinaciones novedosas basadas en criterios establecidos; no puede llegar a algo nuevo. Estamos muy lejos del marketing de botones.

Este es el comienzo: utilizar el aprendizaje automático para la publicidad digital, explorar un campo abierto y establecer las mejores prácticas para guiar el futuro de nuestra industria

 

 

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Instagram anunció que ya tiene más de un billón de usuarios activos al mes, luego de 8 años desde su lanzamiento. Para celebrarlo, la empresa lanzó Instagram TV, una propuesta que pretende modernizar la TV con videos verticales.

 

 


Recordemos que esta aplicación fue lanzada originalmente solamente para iOS en Octubre de 2010, y se hizo popular por los filtros que podían aplicarse a las fotos. No fue hasta Abril de 2012 que los usuarios de Android pudieron comenzar a utilizar la aplicación.


Menos de una semana después de su lanzamiento de Android la empresa fue comprada por Facebook, y allí cambió para siempre. Se añadió el soporte a videos en 2013, y ya en 2016 las famosas historias copiadas a Snapchat.

 

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Ahora en 2018, llega Instagram TV, la plataforma de videos verticales de Instagram. Esta plataforma planea competir directamente contra Youtube, y estará disponible tanto en la aplicación normal de Instagram como en una aplicación dedicada.La idea de Instagram es modernizar la televisión. Al igual que la televisión, el contenido se reproduce instantáneamente al abrir la aplicación. Podremos ir cambiando de canal entre los usuarios que seguimos, y también habrá sugerencias en base a nuestros intereses. 


 

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Tendremos pestañas para ver contenido sugerido, contenido de usuarios que seguimos, contenido popular, y para continuar viendo videos. Esta última función es interesante ya que ahora los videos en esta app pueden durar hasta una hora. Recordemos que en la app tradicional los videos tienen un máximo de solo un minuto.

La aplicación ya está disponible para descargar tanto en iOS como en Android, bajo el nombre IGTV. 

 

 

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