Sepa dónde está gastando de más con Google Ads Data Hub

¿Qué es el centro de datos de anuncios de Google?

Google Ads Data Hub es una herramienta segura de análisis de datos diseñada para anunciantes, agencias y socios de medición. Le permite descubrir información valiosa más allá de lo que está disponible en su plataforma de anuncios.

Lo que diferencia a Google ADH de otras plataformas de análisis de datos es la capacidad de utilizar datos propios en un entorno seguro para la privacidad. El rendimiento de la campaña se puede agregar y medir a partir de los siguientes canales propiedad de Google:

• Anuncios de Google
• Reserva de YouTube
• DV360
• Administrador de campañas 360

Luego, los anunciantes pueden combinar sus datos propios, como los datos de compra de una base de datos de clientes, con datos agregados de los canales enumerados anteriormente, para obtener una imagen más clara del rendimiento junto con información más detallada.

¿Cómo funciona el centro de datos de anuncios de Google?

Veamos los detalles de cómo funciona realmente Google Ads Data Hub.

Lo que potencia Ads Data Hub es BigQuery, una base de datos en la nube propiedad de Google (construida en Google Cloud Platform) que permite el procesamiento y análisis de datos.

Como se mencionó anteriormente, Google ADH toma datos de DV360, CM360, YouTube y Google Ads. Estos datos del lado de la plataforma luego se almacenan en la nube como un proyecto de BigQuery propiedad de Google.

Los datos personales de origen se codifican (lo que los hace seguros para la privacidad) y luego se combinan con datos de plataformas publicitarias para brindar información importante sobre el comportamiento de la audiencia y el rendimiento de la campaña.

Esquema que muestra lo que Ads Data Hub puede hacer | multitud

El resultado de estos datos combinados es que luego se puede descargar, conectar a un tablero, como Looker Studio de Google, o incluso enviarlos a plataformas publicitarias para la activación de datos.

Cómo ejecutar una consulta en Google Ads Data Hub

Estos son los pasos necesarios para crear y ejecutar una nueva consulta en Ads Data Hub:

1. Para crear una consulta en Ads Data Hub, comience navegando a la pestaña Consultas.
2. Haga clic en el botón "+ Crear consulta" para abrir la página de plantillas de consulta de análisis.
3. Expanda para obtener una vista previa de la plantilla SQL antes de seleccionar una plantilla. Puede utilizar tablas personalizadas para crear la consulta. Aunque una cosa a tener en cuenta, ahora es una buena práctica eliminar parte de la sintaxis y usar tablas temporales en lugar de usar solo las tablas de plantilla.
4. A continuación, elija la plantilla que desea utilizar haciendo clic en el botón "Usar plantilla" o seleccione la opción "En blanco" para crear una consulta desde cero.
5. Asigne a su informe un nombre que le ayude a identificarlo fácilmente.
6. Escriba o modifique la consulta con SQL compatible con BigQuery . Puede utilizar las tablas y campos disponibles proporcionados en la pestaña de tablas de Google.
7. Si es necesario, configure parámetros para personalizar aún más su consulta.
8. También puede configurar el resumen de filas filtradas si es necesario.
9. Una vez que haya terminado con su consulta, haga clic en el botón "Guardar" para guardarla.

Para obtener más información sobre cómo ejecutar consultas en Ads Data Hub, aquí hay un recurso de Google .

Beneficios de usar el centro de datos de anuncios

Anteriormente mencionamos algunos de los beneficios de usar Google Ads Data Hub, pero aquí hay un resumen de algunos de los principales beneficios.

1. Privacidad

Se puede decir mucho sobre el panorama actual de la publicidad en línea en relación con la privacidad del usuario. Ha sido un tema candente durante muchos años y espero que continúe siéndolo en los años venideros. Entonces, uno de los principales beneficios de usar Ads Data Hub es que cumple con GDPR y es seguro desde una perspectiva de privacidad.

Google afirma que los socios de marketing y medición se beneficiarán de controles de privacidad rigurosos que protegen los datos personales de los usuarios en línea y, al mismo tiempo, pueden realizar análisis completos.

En muchos sentidos, navegar por la privacidad del usuario en el marketing digital se está volviendo más desafiante, desde el RGPD hasta la revolucionaria actualización de iOS14. El hecho de que Google Ads Data Hub respete la privacidad es una gran ventaja.

2. Datos combinados

Por sí solos, los datos del lado de la plataforma pueden ser reveladores, ya que su riguroso seguimiento de eventos permite comprender el rendimiento de las campañas y optimizarlas con éxito. Sin embargo, la combinación de datos de la plataforma con datos propios tiene la ventaja de potenciar esencialmente sus aprendizajes.

Incluso con un seguimiento continuo de eventos, Google ADH proporcionará una mejor comprensión del rendimiento y el comportamiento del usuario. Cierra una brecha en los datos que muchas empresas y anunciantes luchan por conectar. De repente, las ideas se volverán más claras y valiosas y, en teoría, la toma de decisiones como vendedor será más fácil.

3. Comportamiento de la audiencia

Después de combinar la plataforma y los datos propios, nos queda aún más información sobre el comportamiento de la audiencia. Es posible obtener claridad sobre cómo las audiencias interactúan con los anuncios en varios canales, así como también cómo se comportan las audiencias en diferentes dispositivos. Hace que sea más fácil comprender qué segmentos de audiencia se convierten mejor en general.

Y esta información más detallada sobre el comportamiento de la audiencia, algo que a menudo es un área gris en la publicidad, es uno de los beneficios clave del uso de Google ADH.

4. Optimización

Por último, pero no menos importante (y en mi opinión, el principal beneficio de usar Google ADH) son las ganancias que se obtienen después de extraer informes y analizar datos . Unir datos, obtener información más detallada y comprender mejor el comportamiento de la audiencia está muy bien. Pero es lo que haces con este conocimiento lo que más importa.

Tras el análisis de datos, los anunciantes pueden utilizar estos datos para realizar optimizaciones y mejorar el rendimiento. Ya sea duplicando lo que impulsa a los clientes de alto valor o reduciendo las áreas que tienen un rendimiento inferior para mejorar el ROAS.

Use Ads Data Hub para obtener información sobre los gastos excesivos

El centro de datos de anuncios de Google no está diseñado para administrar la inversión publicitaria ni para evitar que sus campañas gasten de más. Sin embargo, al proporcionar información sobre el rendimiento actual y pasado, así como sobre el comportamiento de la audiencia, puede orientar en términos de dónde gastar mejor.

Por lo tanto, las estrategias publicitarias se pueden refinar y los anunciantes pueden determinar dónde gastar mejor para maximizar el ROAS .

Aquí hay algunas formas prácticas en que Ads Data Hub se puede usar para gastar de manera más inteligente y reducir el gasto excesivo:

• Analice las dimensiones y segmentos de la audiencia, como la edad, la ubicación, el dispositivo, el horario y los intereses; básicamente, todos los segmentos de datos que están disponibles para usted y son relevantes para su objetivo. Intente descubrir cómo gastar de manera más eficiente en estas dimensiones y segmentos y optimice las campañas en consecuencia.

• Del mismo modo, analice el rendimiento de la ubicación para identificar qué sitios web, aplicaciones, videos y otras ubicaciones funcionan tan bien como aquellos que tienen un rendimiento inferior. Después de esto, perfeccione sus campañas reduciendo el gasto en las ubicaciones con peor rendimiento y, en su lugar, céntrese en las de mejor rendimiento.

• El rendimiento de las consultas de búsqueda y las palabras clave se puede analizar de la misma manera para reducir el gasto en palabras clave de bajo rendimiento. Por ejemplo, una palabra clave puede hacer un excelente trabajo para generar clientes potenciales; sin embargo, al combinar esto con los datos del cliente, es posible comprender qué clientes potenciales se convierten en clientes. En este ejemplo, use esta información para reducir el gasto en palabras clave que generan clientes potenciales de mala calidad.

• Comprenda el rendimiento del canal y determine los canales que funcionan mejor. Por ejemplo, es posible que descubras que el retargeting de YouTube genera clientes más leales en comparación con el retargeting de Display. Si este es el caso, evita gastar de más en Display y, en su lugar, invierte más presupuesto en YouTube.

• Encuentre sus mejores audiencias aprovechando los datos de compra propios, como compras anteriores, compras repetidas y compras de alto valor, y conéctelos a canales, campañas, ubicaciones y segmentos de audiencia específicos. Nuevamente, descubra cómo optimizar la inversión publicitaria para que pueda concentrarse en sus clientes más rentables.

• Modele nuevos segmentos de audiencia en función del rendimiento anterior de sus audiencias. Luego revitalice su estrategia de adquisición enfocando la inversión publicitaria en estos segmentos de audiencia modelados. El uso de datos propios reales para definir audiencias es una forma más inteligente de invertir el presupuesto

Utilice los conocimientos para la optimización del marketing multicanal

Puedes ir un paso más allá al optimizar tus campañas de Google Ads. Ya sea que esté ejecutando una campaña Performance Max, Google Shopping o Search Ads, puede usar su feed de productos enriquecido con datos de rendimiento de Ads Data Hub para segmentar sus productos o incluso sus estrategias de oferta.  

Al crear etiquetas personalizadas que incorporan datos de rendimiento en su feed, puede agrupar mejor sus campañas, lo que mejorará el rendimiento general.

Ejemplos de etiquetas personalizadas | Google

Los ejemplos de campañas de segmentación que utilizan etiquetas personalizadas incluyen la asignación de más gastos a los productos más vendidos, o productos con gran cantidad de existencias, y la adaptación de su feed para su audiencia con mejor rendimiento. Obtenga más información sobre las etiquetas personalizadas más útiles para aplicar a las campañas de compras .

Otros casos de uso del centro de datos de anuncios de Google

Hay muchos otros casos de uso para Ads Data Hub que pueden mejorar la información y el aprendizaje de los datos, lo que nuevamente lo beneficia con formas de hacer que el gasto sea más eficiente y aumentar los ingresos:

• Cree informes personalizados en diferentes navegadores y aplicaciones móviles
• Ejecute la atribución personalizada básica entre editores en los puntos de contacto del navegador y la aplicación móvil
• Mida la incrementalidad y comprenda cómo cada punto de contacto en el recorrido del cliente influye en las conversiones
• Obtenga información sobre cómo varias campañas se superponen entre sí
• Comprenda mejor el rendimiento de video de las campañas de YouTube , con informes sin el uso de píxeles de seguimiento

3 casos de estudio del centro de datos de anuncios de Google

Google Ads Data Hub se puede usar de muchas maneras para potenciar sus datos y potenciar su toma de decisiones. Pero no confíes en mi palabra.

Veamos algunos casos de estudio de cómo tres marcas conocidas usaron Ads Data Hub para su beneficio, generando resultados impresionantes.

Estudio de caso de EE

Fuente: TechXpert

La red móvil del Reino Unido, EE, obtuvo una imagen granular del rendimiento de la campaña utilizando Ads Data Hub y combinando datos de la plataforma con datos propios. Descubrieron qué clientes tenían más probabilidades de actualizar sus planes telefónicos y luego usaron esta información para ajustar su estrategia de adquisición. El resultado fue un aumento del +57 % en el ROAS .

Desde la perspectiva del gasto, Ads Data Hub permitió a EE gastar en los canales de adquisición correctos y, por lo tanto, no gastar de más en áreas que tenían menos probabilidades de generar nuevos contratos telefónicos.

Estudio de caso de rituales

Fuente: Prisguiden

El minorista de baño y cuerpo Rituals aumentó las ventas tanto en línea como fuera de línea mediante Ads Data Hub, logrando un aumento masivo del 85 % en las conversiones con una disminución del 15 % en el CPA .

Lo lograron mediante el uso de datos propios de Google Marketing Platform, su CRM y las transacciones en el punto de venta. Junto con la tecnología de aprendizaje automático de Google Cloud, Rituals pudo hacer predicciones sobre la probabilidad de que los clientes compren tanto en la tienda como en línea.

Luego de la creación de segmentos de audiencia utilizando estos aprendizajes, se creó una campaña en DV360 dirigida a grupos específicos que coincidían con su modelo de cliente, con mensajes personalizados.

Estudio de caso de Domino

Fuente: VegNews.com

Domino's pizza, la división canadiense, combinó datos de varias fuentes diferentes para averiguar cuándo era más probable que los clientes volvieran a pedir, de modo que pudieran estar mejor preparados para ellos en el futuro.

En el proceso de análisis de datos, Domino's descubrió una idea interesante: los clientes que ordenaron al menos dos veces en línea en los últimos 30 días representaron el 35 % de sus ingresos totales .

Este fue un descubrimiento significativo para Domino's Canada porque previamente habían subestimado el valor de este segmento de audiencia, en el que posteriormente centraron su atención.

Conclusión

Google Ads Data Hub es una herramienta poderosa para obtener una comprensión más completa de sus campañas publicitarias y el comportamiento de la audiencia, lo que permite tomar decisiones basadas en datos utilizando aprendizajes e información. Utilice esta información para optimizar sus campañas, como aprovechar DataFeedWatch para actualizar las etiquetas personalizadas para una mayor segmentación de la campaña.

Aunque Ads Data Hub es más avanzado y se necesita un esfuerzo adicional para implementarlo, el impacto que puede tener en el rendimiento hace que valga la pena el esfuerzo adicional, como se destaca en los estudios de casos anteriores. Esto es especialmente cierto para los grandes jugadores con una gran cantidad de datos que desean optimizar sus esfuerzos de marketing multicanal.