Los especialistas en generación de leads nos enfrentamos a menudo a desafíos únicos, y a menudo valoramos diferentes tipos de prospectos en función a nuestros objetivos. Para algunos anunciantes, la cantidad de clientes potenciales es una prioridad y optimizar la cantidad de leads es muy importante.
Sumemos a todo esto que los customer journeys de nuestros consumidores potenciales son cada vez más complejos, lo que hace extremadamente complicado identificar no solo los leads si no aquellos que son de calidad.
Ya hemos hablado en otros artículos de la importancia, cada vez más creciente, de las campañas de Performance Max, así como de los resultados a esperar de PMax con un objetivo de venta online. Lead Gen no es la excepción: Performance Max (Máximo Rendimiento en español) permite, en teoría, maximizar no tanto el número como la calidad de los leads que se generan.
Performance Max permite, en teoría, maximizar no tanto el número como la calidad de los leads que se generan.
En All Around hemos probado este tipo de campañas con varios clientes y diferentes objetivos. Por poner un ejemplo, con el objetivo de generación de leads estamos trabajando con una marca con presencia en multitud de países hispanohablantes.
El planteamiento inicial para implementar PMax fue crear una campaña base que sirviese de prueba:
- Con una audiencia amplia: en otras pruebas vimos que cuanto más se limita la configuración de Performance Max, peor suele funcionar. Esto nos dice que Google combinará todas las señales de audiencia y encontrará la audiencia con mejor rendimiento en todos esos grupos de activos. En nuestro caso la base fue un solo asset group inicial:
- Intereses e in-market amplias dentro del mismo asset group, así como audiencias 1st party amplias (visitantes con ventanas de más de 180 días y listas de clientes de más de 3K usuarios).
- Maximizar conversiones como estrategia base inicial para la campaña.
No consideres la combinación de estas audiencias como algo malo porque lo que estamos haciendo es darle a Google un gran banco de señales con las que empezar a trabajar.
Los resultados iniciales con Performance Max fueron positivos. La campaña utilizaba maximizar conversiones como objetivo con un presupuesto bastante generoso que generaba un volumen muy alto de leads con unos costes por lead bastante bajos.
- En comparativa con la media habitual de una campaña de display estándar el CPL fue ligeramente superior en Performance Max (+5%) aunque el ratio de conversión fue casi 4 puntos porcentuales superior a una campaña de display convencional.
- Comparando con una campaña de search genérica, el CPL fue un 34% inferior en Performance Max, así como el coste por clic un -76% inferior. Al traer mucho más tráfico que una campaña de Search convencional, el ratio de conversión sí suele ser inferior, en nuestro caso unos 7 puntos porcentuales inferior.
Tras un mes de campaña, la calidad de los leads de Performance Max resultó ser buena o similar a cualquier campaña de Search básica.
Tras un mes de campaña el cliente nos dio feedback concreto sobre la calidad proveniente de los leads que resultó ser buena o similar a cualquier campaña de Search básica. Con un volumen suficiente de datos tras esos 30 días iniciales, hemos decidido optimizar e implementar cambios en dos pilares:
- Evitar posibles canibalizaciones con las campañas de Search básico activas, especialmente con las de marca. Google asegura que no existe solapamiento, pero tras lanzar esta prueba detectamos un descenso de aproximadamente un 30% en campañas de marca normales (sin ningún otro cambio evidente en la cuenta o en el ambiente de competidores).
- Para negativizar términos es necesario contactar con nuestro account manager de Google o Support en su defecto proporcionándole la lista de palabras clave negativas que deseamos incluir en la campaña.
- Queremos saber cuáles eran los segmentos que funcionaban mejor y centrar el tiro sobre aquellos que tuviesen un CPL mejor o una calidad mayor. Es verdad que Google pide que confíes en la automatización de la propia campaña, pero no nos dejemos engañar, hemos de saber, de alguna forma, qué funciona y qué no. Ya no solo como optimización sino como aprendizaje para otras campañas o incluso otros canales.
- Como nuestra audiencia inicial era una amplia a nivel campaña decidimos dividir las señales principales de audiencia que queríamos evaluar en campañas diferentes.
- Y este es el consejo principal una vez tenéis ya un volumen suficiente de resultados en la prueba si deseas ver el rendimiento de cada señal de audiencia o activo para un mejor control y presupuesto, no los separes en grupos de activos, sepáralos en campañas. Esta es la única forma de segmentar porque esta tipología de campaña no muestra el rendimiento individual de cada grupo de activo.
Si estás buscando expandir tu estrategia de generación de leads en Paid Search, no dudes en contactarnos. Equipo de Paid Media en All Around puede ayudarte con todas tus campañas de pago. Aquí puedes leer más sobre todos nuestros servicios de SEM
Lee más sobre Generar más leads
Head of Paid Media
Tamar es Especialista en Marketing de Rendimiento en All Around. Tiene más de 10 años de experiencia gestionando campañas de pago con grandes cuentas. Está encargada del diseño de la estrategia y la ejecución de campañas de medios digitales pago en múltiples plataformas y saca lo mejor de sí cuando gestiona datos analíticos, administra campañas de alto rendimiento y trabaja con objetivos de crecimiento.
