La automatización es parte de nuestra vida diaria en marketing. Si tiene un rol de liderazgo o lo supervisa de alguna manera, se enterará de ello por parte de su equipo que realiza el trabajo diario, de aquellos dentro de su industria, o está haciendo su propia exploración.
Dentro del marketing de búsqueda, ha ayudado a escalar en gran medida los esfuerzos, así como a generar nuevas eficiencias, ya sea en nuestros propios procesos o integradas en las plataformas que utilizamos.
En tan solo unos pocos años, las estrategias de ofertas automáticas, el contenido generado por IA, la investigación impulsada por IA y los “conocimientos” generados por plataformas han cambiado la forma en que trabajamos, incluidas las herramientas que utilizamos y muchas de nuestras expectativas sobre cómo hacemos marketing de búsqueda y marketing digital en un sentido más amplio.
Con toda esta automatización y nuevas formas de hacer las cosas, ha surgido una brecha. Lo llamaré una «brecha de conocimientos». Sostengo que los equipos pueden ver cambios en el rendimiento, pero les cuesta explicar por qué. Esto puede ser grave y, para los líderes de marketing, puede resultar en una pérdida de confianza en la toma de decisiones debido a que los resultados no son los planeados, proyectados o deseados.
A nadie en el nivel de liderazgo o implementación le gusta tener una falta de respuesta o un misterio que no pueda resolverse cuando están en juego clientes potenciales reales o dólares de ventas.
Aquí está el problema. Es un desafío de liderazgo en este momento. No es una cuestión de tecnología. La automatización en sí no es el problema; la falta de interpretación estratégica sí lo es.
Ahora bien, sí, la volatilidad de las búsquedas está involucrada. Amplifica el problema con actualizaciones de algoritmos, cambios de SERP, descripciones generales de IA y cómo cambia el comportamiento del usuario. Los sistemas automatizados que tenemos reaccionan, pero no necesariamente contextualizan.
Combinado con el aumento de las expectativas de las partes interesadas, no podemos arreglárnoslas solo con cuadros, gráficos y tablas de datos. Tenemos que encontrar las ideas, contextualizarlas y demostrar su valor. Este es el contraste entre impacto y actividad que ha existido desde siempre, pero que se amplifica con la automatización.
Si confiamos demasiado en la automatización y la IA y no obtenemos los resultados comerciales y de marketing esperados, es probable que tengamos músculos estratégicos más débiles y una dependencia excesiva de la IA y las herramientas y plataformas de automatización. Volver a conectar todo el conocimiento para que sea institucional y no específico para una plataforma (y en los “cerebros” de la IA) es la clave para solucionar el problema.
Cómo los líderes de marketing pueden cerrar la brecha de conocimiento
1. Reforzar la estrategia en las campañas y esfuerzos de marketing de búsqueda
Deben celebrarse las eficiencias obtenidas en la ejecución. Las tareas que eran manuales, se realizaban con software costoso o no se realizaban hace apenas unos años ahora se pueden realizar en un instante. No se deben pasar por alto los ahorros de costos físicos y sociales.
Sin embargo, debemos ser claros al separar las eficiencias de ejecución de los aspectos y la intención estratégicos.
Cada sistema y proceso automatizado debe respaldar un objetivo documentado, de modo que no solo “hagamos” cosas, sino que las cuantifiquemos y estén conectadas con nuestra estrategia general.
2. Incorporar la revisión humana a sistemas y procesos automatizados
Un desafío de larga data con el marketing de búsqueda es que a menudo no tiene un punto final claramente definido. Es continuo e incluye procesos de optimización iterativos. Miramos al pasado para informar las decisiones actuales y futuras, pero a menudo no lo apagamos todo, lo explotamos y comenzamos de nuevo (y no estoy defendiendo eso).
Programar revisiones estructuradas de las decisiones impulsadas por la IA es importante para garantizar que no tengamos una brecha de conocimientos.
En esas revisiones, incluso simplemente preguntar “¿por qué cambió esto?” antes de pasar a “¿qué hacemos a continuación?” agrega un momento intencional para garantizar que no estemos en piloto automático con sistemas que no están lo suficientemente conectados con nuestra estrategia.
3. Capacite a los equipos para interpretar, no solo monitorear, buscar datos
Todos tenemos paneles de control y datos que nos llegan. O tenemos informes de referencia en Google Analytics 4 o nuestro paquete de análisis web con el que nos sentimos cómodos. Es importante tenerlos, y cualquier alerta que recibamos es excelente para rastrear el progreso en tiempo real.
Es importante mantener (o desarrollar) analistas y estrategas que puedan traducir datos, patrones y observaciones en conocimientos. Sí, puede crear agentes de IA para hacer esto, pero asegúrese de supervisar a los agentes y de que haya suficientes verificaciones cruzadas para garantizar que los resultados comerciales no se vean afectados negativamente por suposiciones que se prolongan durante demasiado tiempo de forma automatizada.
4. Trate los resultados de la IA como insumos (para humanos), no como respuestas
Siendo cuidadosos con mi redacción de “entradas” y “salidas” aquí, llamando la atención sobre lo que nos brinda la IA, debemos tratar eso como salida. Pero no debería detenerse ahí. El resultado de la IA debería convertirse en un “insumo” para los humanos.
Incluso las ideas aparentemente más inteligentes de la IA deben tomarse como un resultado, para el aporte humano, y no como una respuesta definitiva (una de las palabras favoritas de la IA, por cierto).
Al igual que cuando los humanos son dueños de todo el proceso, sea cual sea el nivel de IA y automatización que tengamos involucrados, debemos mantener un saludable escepticismo y validación.
5. Proteger el conocimiento institucional en el marketing de búsqueda
Cuanta más automatización tengamos, probablemente más dispersos estaremos con la documentación. Probablemente se encuentre en muchos lugares, dentro de las plataformas, o puede que falte en general. A medida que nos volvemos más inteligentes y eficientes con nuestra tecnología y su uso, no podemos perder conocimientos institucionales críticos en el marketing de búsqueda.
Eso significa que debemos documentar los aprendizajes de las pruebas, la optimización, las campañas y los cambios. No queremos repetir errores cuando cambien las plataformas, los proveedores u otras variables.
6. Alinear la automatización con los resultados comerciales, no con las métricas de la plataforma
Esta no es una recomendación ni una novedad para nadie que haya estado en el liderazgo de marketing. Sin embargo, lo señalo como una palabra de precaución, ya que cuanto más avanzamos en la automatización, más corremos el riesgo de meternos en la maleza y no poder conectar las acciones, actividades, tácticas y el trabajo que se está realizando con un resultado comercial final impulsado por el marketing.
Necesitamos las métricas de la plataforma. Pero aún necesitamos poder traducir las métricas en todos los niveles de profundidad a algo más alto en la ecuación del ROI de marketing y negocios. Ser capaz de automatizar y escalar algo sin contexto puede llevarnos a hacer más de algo, a hacerlo más rápido o más barato, pero no necesariamente a impulsar el retorno de la inversión.
7. Reintroducir la revisión estratégica en la cadencia del marketing de búsqueda
Mencioné antes hacer preguntas con revisión humana. En términos más generales, es importante garantizar que la revisión estratégica esté integrada en su cadencia de marketing de búsqueda. Mi equipo ha estado desafiando recientemente las reuniones, las métricas y el flujo de informes de nuestros propios clientes.
Ya sea que ya tenga o no un proceso de revisión estratégica mensual o trimestral, esta es una oportunidad para desafiar lo que la automatización y la IA están haciendo en la combinación. ¿Qué está ayudando, ocultando o potencialmente distorsionando? ¿Cómo podemos incluir esto en la revisión estratégica e ir más allá de los datos, los informes y la actividad?
8. Mejore los informes de búsqueda para audiencias ejecutivas
En el centro de cualquier conversación sobre insights, sabemos que tenemos que traducir el desempeño en narrativa. Con más automatización, necesitamos más traducción. Lo que estamos haciendo importa. Sin embargo, nuestros pares ejecutivos y audiencias están un grado (o más) más alejados de lo que hacemos, y con la nueva tecnología, probablemente estén incluso menos conectados (sin ofender a los ejecutivos de súper alta tecnología que conozco y amo).
Aún debemos conectar el comportamiento de búsqueda con la intención del cliente y las prioridades comerciales. Eso no ha cambiado, incluso si necesitamos agregar más capas o extraerlas de la automatización que tenemos implementada.
Envolver
La automatización es esencial y, para la mayoría, es una gran parte de cómo nuestros equipos están escalando el trabajo de marketing digital y marketing de búsqueda. Además, estamos aprovechando las funciones (ya sea por elección propia o no) en las plataformas y canales en los que realizamos nuestro trabajo.
Sin embargo, la automatización es incompleta sin conocimiento. La comprensión estratégica no sólo es necesaria, sino que puede ser una ventaja competitiva en la búsqueda. Cuando todo el mundo está automatizando, ir más allá con conocimientos estratégicos y aprovecharlos puede marcar la diferencia.
El objetivo aquí no es frenar la automatización. Es mejorar la capacidad de su equipo para pensar críticamente mientras escala la implementación y ejecución.
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Imagen de portada: Anton Vierietin/Shutterstock
