Los anuncios de Google en 2025 no se parecen en nada a lo que lo hizo en 2019. Lo que solía ser una plataforma práctica y basada en palabras clave ahora está impulsada por AI y el aprendizaje automático. Desde estrategias de licitación y orientación de audiencia hasta pruebas creativas y asignación de presupuesto, la automatización se extiende a través de todo.
La automatización trae mucho a la mesa: eficiencia a escala, ofertas más inteligentes, lanzamientos más rápidos y menos tiempo dedicado a ajustar la configuración. Para los anunciantes ocupados o para los que administran múltiples cuentas, es un cambio de juego.
Pero se quedó sin control, la automatización fracasa. Entregue las llaves sin barandillas y se arriesgue a gastar el gasto, ubicaciones irrelevantes o campañas que persiguen las métricas equivocadas. La automatización puede ejecutar tareas, pero aún carece de una comprensión de los objetivos del cliente, los matices del mercado y la estrategia más amplia.
En este artículo, exploraremos cómo equilibrar la AI y la supervisión humana. Veremos dónde brilla la automatización, dónde se queda corto y cómo diseñar una configuración híbrida que aprovecha tanto la escala como el control estratégico.
Medición primero: Alimentar la máquina las señales correctas
La automatización aprende de las conversiones que lo alimenta. Cuando el seguimiento está incompleto, Google llena los vacíos con conversiones modeladas. Estas estimaciones son útiles para informes direccionales, pero no siempre coinciden con los números reales en la gestión de su relación de clientes (CRM).
El retraso de conversión agrega otra arruga. Google atribuye las conversiones a la fecha de clic, no en la fecha de conversión, lo que significa que las cuentas de generación de leads a menudo parecen tener un rendimiento inferior a mitad de semana, a pesar de que todavía se informan conversiones. Agregando el «Conversiones (por tiempo de conversión)» columna junto con el estándar «Conversiones» revela ese retraso.
Además, puede construir una columna personalizada para comparar el costo por adquisición real (CPA) o el retorno del gasto publicitario (ROA) con sus objetivos. Esto deja en claro cuándo la licitación inteligente está limitada por una configuración demasiado estricta en lugar de fallar directamente.
Para CPA, use la fórmula (Cost / Conversions) – Target CPA. El resultado le indica qué tan por encima o por debajo del objetivo está llegando actualmente la campaña. Un número positivo significa que se está ejecutando sobre el objetivo, a menudo porque las ofertas inteligentes se ahogan por una estricta configuración de eficiencia. La licitación inteligente puede retirar el volumen y aún no alcanzar la eficiencia o compromiso al traer conversiones por encima del objetivo. Un número negativo significa que está bajo el objetivo, lo que sugiere que la automatización está funcionando bien y puede tener espacio para escalar.
Para Roas, usa la fórmula (Conv. Value / Cost) – Target ROAS. Un resultado negativo muestra que la licitación inteligente está bajo entrega en la eficiencia y no cumple con el objetivo. Un resultado positivo significa que está superando al objetivo, una señal de que el sistema está prosperando.
Por ejemplo, si su CPA objetivo es de $ 50 y la columna personalizada muestra +12sus campañas están ejecutando $ 12 por encima del objetivo, generalmente porque el algoritmo de licitación se está adheriendo demasiado a las limitaciones presentadas por el anunciante. Si se muestra -8estás superando al objetivo por $ 8, lo que puede significar que el sistema podría escalar más.
Para obtener un valor real de la automatización, conéctelo a los resultados comerciales, no solo los clics o los rellenos de formulario. Optimizar hacia los ingresos, el margen de beneficio, el valor de por vida del cliente o las oportunidades calificadas en su CRM. Entrena la automatización de señales poco profundas, y perseguirá conversiones baratas. Entrena en métricas que importan para el negocio, y se alineará más estrechamente con los objetivos de crecimiento.
Dibujar carriles para la automatización
La automatización funciona mejor cuando las campañas tienen carriles claros. Mezclar consultas de marca y no marcas, o clientes nuevos y que regresan, y el sistema casi siempre perseguirá las victorias más fáciles.
Es por eso que la estrategia humana todavía importa. Las campañas de búsqueda deben poseer consultas de alta intención donde el control de la copia y la licitación es crítico. El rendimiento Max debe centrarse en la prospección y el alcance de la red intermedia. Sin esta separación, la subasta puede enrutar más impresiones a PMAX, lo que a menudo aleja el volumen de la búsqueda. La escala de superposición es difícil de ignorar. El análisis de Optmyzr reveló que cuando PMAX canibalizó las palabras clave de búsqueda, las campañas de búsqueda aún funcionaban mejor 28.37% del tiempo. En los casos en que PMAX y la búsqueda se superpusieron, la búsqueda ganó directamente 32.37% del tiempo.
El mismo problema surge con el tráfico de la marca. PMAX se inclina fuertemente hacia consultas de marca porque convierten a bajo precio e inflan el rendimiento informado. Incluso con las exclusiones de la marca, las impresiones pasan. Si está buscando exclusiones de su marca para ser herméticamente, agregue palabras clave negativas de marca a sus campañas.
Supervisar la máquina
La automatización no anuncia sus errores. Se desplaza en silencio, y debe buscar la información y leer las señales.
Los informes de la estrategia de oferta muestran en qué señala la licitación inteligente se basa. Ver listas de remarketing o audiencias de alto valor es tranquilizador. Ver categorías de mercado al azar que no reflejan su base de clientes es una advertencia de que sus datos de conversión son demasiado delgados o demasiado ruidosos.
Google Now incluye los términos de búsqueda de rendimiento máximo en el informe de términos de búsqueda estándar, proporcionando visibilidad en las consultas reales que conducen los clics y las conversiones. Puede verlos dentro de los anuncios de Google e incluso sacarlos a través de API para un análisis más profundo. Con esta actualización, ahora puede extraer métricas de rendimiento, incluidas impresiones, clics, tasas de clics (CTR), conversiones y agregar directamente palabras clave negativas del informe, lo que ayuda a refinar su objetivo rápidamente.
Mirando las señales de Extention Share completa la imagen. Una alta pérdida de IS (presupuesto) significa que su campaña simplemente está subfinanciada. Un alto perdido es (rango) emparejado con un top absoluto bajo, generalmente significa que sus objetivos de CPA o ROA son demasiado estrictos, por lo que el sistema ofrece demasiado bajo para ganar subastas. Esto nos dice que no es la automatización lo que está fallando; Es la automatización siguiendo las reglas que establece. La solución es incremental: afloje los objetivos en un 10-15% y reevalúe después de un ciclo de aprendizaje completo.
Intervenir cuando cambia el contexto
Incluso las mejores luchas de automatización cuando las condiciones cambian más rápido que su modelo de aprendizaje puede adaptarse. La licitación inteligente se optimiza en función de los patrones históricos, por lo que cuando el contexto cambia repentinamente, el sistema a menudo lee mal las señales.
Tome la estacionalidad, por ejemplo. Durante el Black Friday, las tasas de conversión aumentan muy por encima de lo normal, y el algoritmo aumenta las ofertas agresivamente para capturar esa «nueva normalidad». Cuando termina la venta, puede tardar días o semanas para que las ofertas inteligentes se recalibren, sobrevalorando el tráfico mucho después de que la elevación se haya ido. O considere rastrear errores. Si las conversiones duplicadas se disparan, el sistema cree que el rendimiento ha mejorado y comenzará a ofertar de manera más agresiva, gastando dinero en resultados que ni siquiera existen.
Es por eso que existen barandas, como los ajustes de estacionalidad y las exclusiones de datos, proporcionan al algoritmo una corrección en los momentos en que su modelo se desviaría.
Recomendaciones automáticas aplicadas: por qué se pierden la marca
Las recomendaciones aplicadas automáticamente se lanzan como una forma de racionalizar la gestión de cuentas. En el papel, prometen eficiencia y una mejor higiene. En la práctica, a menudo hacen más daño que bien, ampliando los tipos de partidos, agregando palabras clave irrelevantes o cambiar las estrategias de oferta sin contexto.
Google los posiciona como útiles, pero muchos profesionales no están de acuerdo. Mi opinión es que los AAR no están diseñados para maximizar su rentabilidad a nivel de cuenta. Están diseñados para mantener los presupuestos que fluyen de manera eficiente en el inventario limitado de Google. El enfoque más seguro es apagarlos y revisar las recomendaciones manualmente. Mantenga lo que se alinea con su estrategia e ignora el resto. Mi firme creencia es que la automatización debería apoyar su trabajo, no sobrescribirlo.
Scripts que captan lo que falla la automatización
Los scripts siguen siendo una de las formas más simples de responsabilizar la automatización.
Los indicadores oficiales del detector de anomalías de la cuenta de los anuncios de Google cuando el gasto, los clics o las conversiones se balancean lejos de las normas históricas, lo que le brinda una advertencia temprana cuando la automatización comienza a deriva. El script N-GRAM actualizado identifica términos recurrentes de baja calidad, como «gratis» o «trabajos», lo que le permite excluirlos antes de que las ofertas inteligentes se optimicen hacia ellos. Y si desea una salvaguardia de ritmo simple, la columna personalizada de Callie Kessler muestra cómo el gasto diario está rastreando contra su presupuesto mensual, haciendo que la volatilidad sea visible de un vistazo.
Juntos, estos scripts y columnas ligeros actúan como barandillas adicionales. No reemplazan la automatización, pero atrapan puntos ciegos y forzan un cheque humano antes de desperdiciar pilas de gastos.
Dónde dejar que la IA conduzca y dónde intervenir
La automatización funciona mejor cuando tiene señales limpias, carriles transparentes y suficientes datos para aprender. Ahí es cuando puede inclinarse con TROA, maximizar el valor de conversión o los nuevos objetivos del cliente y dejar que Smart Bidding maneje la complejidad del tiempo de subasta.
Lucha cuando la calidad de los datos es inestable, cuando los intentos se mezclan en una sola campaña, o cuando los objetivos de eficiencia se establecen de manera poco realista. Esos son los momentos en que la supervisión humana es más importante: agregar negativos, reestructurar campañas, excluir datos malos o facilitar objetivos para que el sistema pueda competir.
Pensamientos de cierre
La automatización es el sistema operativo de los anuncios de Google. La pregunta no es si funciona; Es si está funcionando a su favor. Dejado solo, se desplazará hacia victorias fáciles y métricas infladas. Supervisado correctamente, puede escalar resultados que ningún humano podría manejar.
El equilibrio reconoce que la automatización es poderosa, pero no autocolcadora. Alimente los datos de limpieza, defina sus carriles e intervine cuando cambia el contexto. Haga eso y convertirá la automatización de una responsabilidad en una ventaja.
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Imagen destacada: N Universo/Shutterstock
