El aprendizaje automático está ayudando a que la búsqueda paga sea increÃblemente más efectiva. Un informe reciente de Aquisio encontró que las cuentas de búsqueda paga que están optimizadas para el aprendizaje automático logran tasas de conversión un 71 por ciento mejores, utilizando un costo por clic o CPC más bajo. Las cuentas compatibles con ML no solo son más efectivas en las conversiones, sino que también se han vinculado a una tasa de abandono más baja.
Lo que esto significa es que, una vez más, la tecnologÃa está nivelando el campo de juego para los especialistas en marketing. La búsqueda paga es más efectiva, más asequible y ahora es una herramienta más accesible tanto para los CMO como para los pequeños equipos de marketing.
Si bien esta información hace que la búsqueda paga sea más atractiva, se obtienen mejores resultados con la misma cantidad de esfuerzo, especialmente para los lÃderes de marketing que están tratando desesperadamente de mantenerse dentro del presupuesto y tener más dinero para competir en productos imprescindibles de marketing más costosos, como altos costos. producción de video de calidad y campañas de influencers, no significa que podamos desviar nuestras mentes ágiles del enfoque de la búsqueda orgánica y el contenido original, creativo y basado en el valor.
La búsqueda paga puede ser una manera fácil de estar al tanto de los resultados de los motores de búsqueda, especialmente porque el aprendizaje automático está haciendo aún más del trabajo por nosotros, creando campañas que tienen muchas más probabilidades de ser vistas por los buscadores correctos a la derecha. hora. Sin embargo, la búsqueda orgánica es donde se establece la autenticidad. Es donde permanecerá su contenido, incluso cuando finalice su campaña de búsqueda paga. Y es donde buscarán todos los buscadores que ignoran los resultados de búsqueda pagados.
El truco para aprovechar esta evolución continua del aprendizaje automático es comprender cómo la tecnologÃa más sofisticada está haciendo que la búsqueda orgánica y de pago valga más la pena, asà como cualquier otra faceta del marketing moderno.
Búsqueda de pago frente a búsqueda orgánica a lo largo del tiempo
Ha habido una guerra durante años sobre cuál es más eficaz, la búsqueda orgánica o de pago. Ambos han salido adelante en ocasiones, con resultados que a menudo dependen de cómo se realiza la investigación y qué otros factores externos están haciendo para afectar los resultados de búsqueda.
En un estudio de 2011, los resultados señalaron abrumadoramente el poder de la búsqueda orgánica. Tanto en Google como en Bing, el 94 por ciento de los clics fueron orgánicos, frente al 6 por ciento de la búsqueda paga. Este estudio analizó una muestra de 28 millones de usuarios del Reino Unido y 1400 millones de búsquedas.
Avance rápido hasta 2013, donde un estudio diferente, aunque utilizó una muestra más pequeña y se centró en una industria (seguros), encontró que el 81% de los usuarios hacen clic en los listados de Google Adwords en lugar de los resultados orgánicos. Dejando a los especialistas en marketing con una disparidad confusa y mucho espacio para la opinión.
Andy Taylor, quien, como Director Asociado de Investigación en Merkle, pasa sus horas despierto analizando las tendencias del marketing digital, señala que la búsqueda paga ha superado a la orgánica en los últimos años. Una de las razones de esto no es solo que SEM es mejor que SEO, sino que los cambios en el algoritmo de Google, con el tiempo, han dañado constantemente la búsqueda orgánica y han reforzado el crecimiento de clics de búsqueda paga.
Taylor recomienda a las empresas que adopten ambos. En lugar de preguntar ‘¿qué es mejor, uno u otro?’ la pregunta es, ‘¿qué es lo ideal para mi negocio en este momento?’ Se trata de adoptar un enfoque de pensamiento crÃtico para lo que está funcionando ahora. Y, observando la tecnologÃa que está disponible para mejorar cada faceta de su estrategia general.
Porque, como todos sabemos, cuál es la estrategia de búsqueda más efectiva ahora, se verá diferente de lo que funcionará en dos meses y será irreconocible en la estrategia de búsqueda de su marca en dos años.
A medida que la tecnologÃa sigue cambiando lo que podemos hacer y los clientes siguen cambiando sus expectativas, la única solución es implementar un enfoque ágil, idear una estrategia, implementarla, medirla y refinarla hasta el final de los tiempos.
Aprendizaje automático para búsqueda de pago y anuncios de Google
¿Qué está pasando exactamente con ML en este momento que hace que esos resultados pagados sean más valiosos? Google sigue. A principios de este año, Google anunció que estaba implementando audiencias en el mercado para anuncios de búsqueda. Esta técnica tecnológica básicamente facilita que las empresas lleguen a clientes potenciales que ya han buscado su categorÃa de productos o servicios.
Como explica Google:
“Analiza billones de consultas de búsqueda y actividad en millones de sitios web para ayudar a determinar cuándo las personas están cerca de comprar y mostrar anuncios que serán más relevantes e interesantes para ellos”.
Y luego está la atribución de Google. Combina datos de Adwords, Analytics y DoubleClicks para medir más claramente la intención en cada etapa del recorrido del cliente. Esto luego se usa para calcular cuánto crédito asignar en cada etapa, desde ese punto de contacto inicial hasta el clic final de precompra.
El aprendizaje automático está cambiando mucho más que la búsqueda paga
Pero el aprendizaje automático no solo se está utilizando para hacer evolucionar el tráfico no orgánico. Es lo que Google y otros motores de búsqueda utilizan cada vez que hacen un cambio de algoritmo, ingresando más y más datos, evaluando más o diferentes caracterÃsticas de un sitio web, con la intención de sofisticar el algoritmo. Tomemos, por ejemplo, RankBrain de Google, que comenzó a darse a conocer en 2015. El CTO de WordStream, Larry Kim, teoriza que RankBrain usa el aprendizaje automático para evaluar si Google necesita revisar sus propios rankings, cada vez que un buscador realiza una búsqueda y o está ‘satisfecho’ (basado en una serie de entradas de datos conocidas por Google) o ‘insatisfecho’.
También se está utilizando para crear las herramientas que los especialistas en marketing pueden usar para perfeccionar su contenido, mejorar el SEO y brindar una experiencia más atractiva para los clientes.
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Más ML significa que los especialistas en marketing deben ser más humanos, no menos
Mediante la creación de algoritmos más sofisticados y capacidades SEM más avanzadas, los motores de búsqueda, a saber, Google, están presionando a los productores y comercializadores de contenido para que entreguen contenido más sofisticado. Es seguro asumir que, a medida que pase el tiempo, los motores de búsqueda tendrán una mayor lucidez con respecto a la calidad de su contenido en lÃnea. Lo que significa crear contenido de calidad que se centre especÃficamente en lo que busca su objetivo. más crÃtico que nunca antes, no menos. Favorecer una búsqueda más paga porque las estadÃsticas de conversión se están disparando en este momento es tener una visión muy miope del panorama realmente grande que se está desarrollando en este momento.
Confiar en SEM para atraer clientes que pagan es y siempre será una estrategia a corto plazo. Puede generar algo de tráfico. Puede conducir a más conversiones. Puede impulsar las ventas. Pero no puede construir su marca, establecer confianza o fortalecer su posición en el mercado a largo plazo.
Ver el poder de ML para la búsqueda pagada no es más que una razón más por la que cada CMO y comercializador debe mirar al dragón directamente a los ojos: enfrentar el hecho de que el aprendizaje automático está evolucionando en todas las facetas del marketing, desde la búsqueda hasta construcción de relaciones con los clientes, más rápido de lo que podemos seguir.
Es hora de aprender más sobre cómo funcionan el aprendizaje automático y la IA. Entender las herramientas que se están creando y empezar a aplicarlas más. No solo las herramientas gratuitas que ofrece Google, sino también las herramientas especializadas potenciadas por ML que pueden satisfacer mejor las necesidades de su negocio de maneras que ni siquiera ha imaginado. ¿Adivina qué? Ya hay cientos de ellos.
Una mejor tecnologÃa no es una razón para descuidar una pieza del rompecabezas de marketing que funciona a favor de una que requiere menos trabajo. Ahora es una responsabilidad que los especialistas en marketing tienen que hacer que cada campaña sea mucho más perspicaz, útil y relevante.
