En los medios pagos, muchos anunciantes predeterminan el presupuesto por plataforma publicitaria, con un porcentaje para Google Ads, un porcentaje para LinkedIn Ads, etc., en gran medida según el hábito. Ahora, la tecnología de inteligencia artificial presenta nuevas oportunidades para que los líderes de marketing decidan dónde gastar su dinero en medios pagos. En lugar de asignar el gasto en función del volumen de impresiones o los promedios históricos del canal, los especialistas en marketing pueden explorar el reequilibrio del presupuesto de PPC en torno a las señales de intención del comprador y la probabilidad de conversión (probabilidad de que una interacción publicitaria específica, como un clic, resulte en una acción valiosa como una conversión).
Hay muchas formas de abordar la estrategia presupuestaria en los medios pagos. Vale la pena explorar el modelo de este artículo porque refleja cómo la tecnología de inteligencia artificial en las plataformas publicitarias evalúa a los usuarios a lo largo del recorrido del cliente.
Un enfoque diferente al del presupuesto basado en canales
Durante muchos años, el presupuesto de PPC siguió el mismo manual básico. Establezca un porcentaje para la Búsqueda de Google, otro para Meta y distribuya lo que sobra en videos o display. Es simple, pero obliga a que el gasto permanezca bloqueado dentro de los canales incluso cuando el comportamiento del usuario indica algo diferente.
Esto puede crear batallas de atribución continuas en las que los equipos debaten si el anuncio de Facebook o la búsqueda final en Google impulsaron la conversión. Todos se centraron en los resultados del último clic en lugar de comprender el recorrido completo.
La plataforma AI ha cambiado eso. Hoy en día, el aprendizaje automático combina señales de búsqueda, vídeos, mapas, entornos de alimentación y rutas de descubrimiento de contenidos. Los modelos actualizan las predicciones continuamente utilizando señales de comportamiento e intención a gran escala.
Los viajes de los compradores son omnicanal: buscan, se desplazan, comparan y exploran al mismo tiempo. Cuando los presupuestos permanecen fijos dentro de los canales, el dinero no puede seguir la intención de compra. Eso significa gastar demasiado en canales que solo aparecen en el último clic y gastar menos en canales que los usuarios están listos para actuar. Esta nueva oportunidad está pasando del presupuesto por rendimiento del canal al presupuesto por probabilidad de conversión. La IA ayuda a que esto sea posible, interpretando el significado, el contexto y los patrones que los humanos no pueden ver a escala.
Muchas guías expertas en PPC (incluidas mis propias recomendaciones) respaldan la estructuración de presupuestos mediante etapa del embudo u objetivo de campaña en lugar de divisiones rígidas de canalesporque refleja con mayor precisión cómo las personas pasan de la conciencia a la intención.
Esto se repite en artículos como “Asignación de presupuesto: cuándo elegir Google Ads frente a meta anuncios” y “Desde el lanzamiento hasta la escala: estrategias de presupuesto de PPC para todas las etapas de la campaña”, que enfatizan alinear el gasto con el objetivo de la campaña, no con la plataforma en la que se ejecuta. Estas guías también coinciden en algo más: La flexibilidad es esencialporque el rendimiento y el comportamiento del usuario cambian con el tiempo.
Con esa base establecida, este artículo presenta una nueva evolución de esa idea, pasando del presupuesto basado en embudos al presupuesto basado en señales. Continúe leyendo para saber cómo funciona este modelo y por qué está diseñado para la forma en que la IA interpreta la intención del usuario hoy en día.
Cómo se mueven las señales dentro de las plataformas pero no a través de ellas
Es importante que los CMO comprendan cómo funcionan las señales dentro de las principales plataformas. Google y Meta utilizan motores de predicción unificados. Por ejemplo, las señales de la Búsqueda, YouTube, Maps y Discover se alimentan en un solo sistema de Google. Es por eso que estas plataformas pueden reaccionar tan rápidamente al comportamiento de los usuarios.
Sin embargo, las plataformas no comparten directamente entre sí señales de intención a nivel de usuario. Google no envía la intención de búsqueda a Meta. Meta no devuelve la participación a Google. Cada plataforma opera su propio entorno de aprendizaje automático.
La única conexión entre plataformas es el comportamiento del usuario. Un usuario puede ver una reseña en YouTube, verificar las opciones en Instagram y luego regresar a Google para buscar precios. Cada plataforma reacciona a lo que sucede dentro de su propio ecosistema.
Esta distinción importa. Las decisiones presupuestarias deben reflejar cómo los usuarios avanzan a lo largo del viaje, no cómo se comunican los sistemas. Las plataformas no intercambian señales. Los usuarios llevan consigo sus intenciones.
Las tres capas de señales que guían la asignación del presupuesto impulsada por la IA
Veo que los sistemas de IA de plataforma responden consistentemente a tres grupos de señales principales. Estas señales coinciden con la forma en que los modelos de aprendizaje automático evalúan la intención de compra y la probabilidad de realizar una conversión.
1. Señales de intención
Éstas son señales claras de que alguien está dispuesto a actuar. Los ejemplos incluyen consultas de búsqueda refinadas, visitas repetidas, exploración más profunda de productos, patrones de navegación comercial y señales similares que coinciden con compradores que tienden a realizar conversiones. Por ejemplo, la IA de Microsoft Ads utiliza «señales de inteligencia de audiencia» combinadas con datos que proporciona el anunciante (por ejemplo, anuncios, páginas de destino) para encontrar automáticamente usuarios «con más probabilidades de realizar una conversión».
Cuando estas acciones se miden juntas, la plataforma AI prioriza la entrega de anuncios a los usuarios que tienen más probabilidades de realizar una conversión.
2. Señales de descubrimiento
El descubrimiento es la primera etapa de consideración. Los usuarios interactúan con contenido que genera conciencia, les ayuda a comparar opciones o aclara el problema que quieren resolver. Las estadísticas publicadas por Google muestran que los compradores ahora exploran múltiples tipos de medios antes de actuar.
Estas señales de descubrimiento se alinean con los comportamientos de “transmisión + desplazamiento + búsqueda + compras” que identifica Google.
Las señales de descubrimiento pueden aparecer antes de lo que esperan los especialistas en marketing. Presupuestar para el descubrimiento es importante porque estas señales pueden influir en la intención de compra más adelante.
3. Señales de confianza
Las señales de confianza pueden ayudar en el final de la publicación de anuncios y en el cierre de la conversión. Esto incluye reseñas, recorridos de productos, demostraciones en video, pruebas sociales y contenido de expertos. Estas señales ayudan a las plataformas a predecir si un usuario favorecerá una determinada marca una vez que desarrolle la intención de compra.
Un buen contenido de confianza (reseñas, información transparente, afirmaciones creíbles) ayuda a ofrecer una mejor experiencia de usuario, lo que puede aumentar la tasa de conversión en comparación con la ausencia de ese contenido.
Cuando la confianza es sólida, los resultados de conversión tienden a ser más consistentes porque Google Ads evalúa la experiencia de la página de destino, las calificaciones de las tiendas y otras señales de calidad como parte de sus sistemas de entrega y ofertas automatizadas. Las páginas que demuestran una experiencia de usuario y un rendimiento de conversión más sólidos tienen más probabilidades de obtener una mayor entrega de anuncios con modelos de ofertas centrados en la conversión porque valoran las experiencias de alta conversión.
Juntas, estas tres capas pueden formar una estructura moderna para la asignación presupuestaria.
Cómo los CMO pueden aplicar este modelo ahora mismo
El reequilibrio de la intención comienza con un cambio: crear presupuestos en torno a señales en lugar de canales. Agrupe sus campañas existentes en tres categorías: intención, descubrimiento y confianza. Esta estructura le permite a su equipo ver dónde impulsa cada dólar la intención de compra o la calidad de la señal.
Una vez que las campañas se asignan a una señal, puede asignar montos de presupuesto que reflejen sus objetivos. La intención obtiene la mayor participación porque genera ingresos. El descubrimiento impulsa el aprendizaje y la conciencia. La confianza obtiene su propia asignación porque mejora el rendimiento de las conversiones futuras.
Este proceso es más fácil de lo que parece.
Paso uno: Asigne cada campaña a la señal que produce: intención, descubrimiento o confianza. Esto crea un mapa de señales en todas las plataformas.
Paso dos: Establezca los montos de su presupuesto para cada segmento de señal. Esto reemplaza el enfoque tradicional basado en canales.
Paso tres: Distribuya los dólares dentro de cada cubo a las campañas que mejor respalden esa señal. Esto mantiene la asignación estratégica y le da a cada campaña una función clara.
Ejemplo para mostrar cómo puede funcionar esto
Un CMO con un presupuesto total de $10 000 podría asignar:
Intención
$ 6000 en la Búsqueda de Google y Meta retargeting, donde la intención de compra es más fuerte para ellos. Una mayor intención puede generar más conversiones, por lo que los sistemas de inteligencia artificial de la plataforma asignan impresiones de manera más eficiente.
Descubrimiento
$3000 en metaprospección y contenido educativo de YouTube para aumentar las señales de aprendizaje. Visualizaciones de vídeos, participación y consumo de contenido enseñar el algoritmo a quien esté interesado.
Confianza
$1,000 para contenido testimonial de YouTube para fortalecer la credibilidad de la marca y mejorar la eficiencia del embudo inferior. Incluso una pequeña inversión en fideicomiso probablemente puede mejorar el rendimiento en todos los canales al mejorar la confianza y la disposición de los usuarios para comprar.
La asignación comienza con la señal, no con el canal. Las plataformas reciben presupuesto porque respaldan esa señal, no por patrones históricos.
Por qué puede ser más difícil de gestionar
La elaboración de presupuestos basada en señales desafía los hábitos familiares. Las plataformas no organizan las campañas de esta manera, por lo que los equipos deben aprender a leer el rendimiento de manera diferente.
En lugar de depender únicamente del ROAS del último clic, los equipos deben observar indicadores anteriores, como el crecimiento de la búsqueda de marca, las visualizaciones de videos comprometidas, los visitantes recurrentes y las conversiones asistidas. Los informes también se vuelven más complejos porque la confianza y el descubrimiento se muestran de manera diferente en Google, Microsoft y las plataformas sociales. Esto significa que los equipos deben comparar las conversiones asistidas, el impacto de las visualizaciones y los patrones de retraso de las conversiones en lugar de depender de un único informe de conversiones.
Por qué puede ser más rentable
La complejidad puede dar sus frutos. Los sistemas de plataforma de IA toman decisiones de asignación basadas en la probabilidad. Cuando su presupuesto se alinea con las señales que la IA más valora, el rendimiento mejora a lo largo del recorrido del cliente.
Las ganancias pueden aumentar porque:
- Los dólares de intención se centran en los usuarios con más probabilidades de realizar una conversión.
- Los dólares de descubrimiento generan nuevas señales de aprendizaje, lo que alimenta la precisión de las predicciones.
- Los dólares fiduciarios aumentan la probabilidad de conversión futura y reducen los costos del embudo.
- El gasto se desplaza hacia los resultados más sólidos.
Los equipos que adopten este modelo podrían obtener un rendimiento más sólido y más conversiones sin aumentar el presupuesto total.
Una nueva forma de pensar en la asignación del presupuesto de PPC
Estas son las conclusiones principales para los CMO:
- La elaboración de presupuestos basada en IA puede funcionar mejor cuando el gasto sigue la intención de compra, no los canales.
- Agrupar campañas por intención, descubrimiento y señales de confianza le brinda una visión más clara de qué impulsa los ingresos y qué impulsa el rendimiento futuro.
- Un presupuesto basado en señales mejora la eficiencia del embudo inferior, el conocimiento de la marca y acelera el aprendizaje dentro del gasto total existente.
- Este modelo puede ayudar a los equipos a mantenerse alineados con la forma en que se mueven los usuarios y cómo el aprendizaje automático predice las conversiones.
La verdadera ventaja es la eficiencia. Cuando el presupuesto cambia con las señales de los usuarios, no necesita más presupuesto para ver resultados más sólidos. Se necesita un modelo que permita que el presupuesto siga a las personas con más probabilidades de actuar.
A medida que la plataforma AI continúe evolucionando, los líderes que prueben sus presupuestos de PPC en torno a señales de intención tendrán una ventaja. Este marco le brinda una forma repetible de mantenerse competitivo y capturar más valor de cada dólar invertido.
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Imagen de portada: N Universe/Shutterstock
