Análisis del impacto de las palabras clave compartidas multimarca

En los últimos años, la complejidad de las cuentas y los clientes ha aumentado. A medida que firmamos grandes empresas que anuncian en múltiples cuentas para múltiples marcas, es importante estar al tanto de cómo estas cuentas interactúan entre sí.

La situación

Supongamos que tenemos una empresa X, que posee las marcas 1, 2 y 3. Cada una de estas marcas anuncia en sus propias cuentas, con palabras clave similares (a veces incluso las mismas).

Resultado deseado / Preguntas clave

Con cualquier análisis importante, es una buena idea comenzar con el resultado deseado y enumerar las preguntas clave que pretende responder. Esto ayudará a enfocar su análisis para que sea menos probable que se pierda entre la maleza.

En este escenario, queremos un desglose de lo siguiente:

• ¿Una marca está afectando los CPC de las demás a lo largo del tiempo?
• ¿Con qué frecuencia estamos sirviendo dos veces?
• ¿Qué palabras clave se superponen?
• ¿Cómo se comparan sus porcentajes de impresiones?
• ¿Algunas palabras clave funcionan mejor para alguna marca en particular?

Obteniendo los datos

Detengámonos a pensar exactamente en lo que necesitamos ver para responder estas preguntas.

Sabemos que necesitamos un informe de palabras clave, así que comencemos por ahí. Las métricas o segmentos que necesitamos incluyen:

1. Impresiones, clics, costo, conversiones: métricas básicas que podemos usar para calcular cosas como CPC, CVR, CPL, etc.
2. Segmentado por trimestre, para que podamos ver las tendencias a lo largo del tiempo.
3. Porcentaje de impresiones: también obtendremos un informe de estadísticas de la subasta, pero me gusta incluir el porcentaje de impresiones aquí también para profundizar en el nivel de las palabras clave.

A continuación, extraeremos un informe de estadísticas de subastas de Google Data Studio . Para este informe, extraeremos los datos por campaña, dominio de información de la subasta y mes. Las métricas que se deben incluir son el porcentaje de impresiones y la tasa de superposición.

Manipular los datos

Ahora viene la parte complicada (o como me gusta llamarla, la parte divertida): manipular los datos para que sean utilizables. Comencemos con los datos de las palabras clave.

Datos de palabras clave

Nuestras campañas se nombran de forma coherente (lo que recomiendo encarecidamente para cualquier campaña de PPC), por lo que es fácil saber a qué marca pertenece cada campaña. En este caso, la convención de nomenclatura es Brand_Category_Network_Geo, por lo que podemos usar texto a columnas o LEFT () para tomar el nombre de la marca.

A continuación, copie las palabras clave y marcas solo en una hoja nueva y elimine los duplicados. Esto le dará una lista única de palabras clave que existen dentro de cada marca. Para obtener un recuento de en cuántas marcas existe una palabra clave, simplemente haga un CONTAR.SI.

A continuación, queremos poder identificar fácilmente las palabras clave que existen en las dos marcas seleccionadas. Soy un gran admirador de la validación de datos para crear menús desplegables para una fácil selección de marcas.

En palabras, la fórmula hace lo siguiente:

Si la marca es Marca A o Marca B -> cuente el número de apariciones en cada marca. SI hay 2 ocurrencias en total, esto significa que hay superposición y debería aparecer “Sí” en esta columna.

Ahora podemos crear una nueva columna en nuestra hoja de datos de palabras clave original y BUSCARV esta nueva columna de "superposición". Ahora podemos pivotar fácilmente nuestros datos.

Datos de estadísticas de subasta

De manera similar a los datos de palabras clave, comenzaremos analizando el nombre de la marca del nombre de la campaña. ¡Suficientemente fácil!

También necesitamos etiquetar cada dominio de información de subasta identificando si es una de nuestras marcas o no. Para hacer esto, creamos una lista de todos nuestros dominios y hacemos una BUSCARV.

Observe las entradas en blanco debajo de Auction Insight - Domain: en la interfaz, esto aparece como "Usted", por lo que simplemente lo volvemos a etiquetar aquí.

¡Ahora estos datos también son fáciles de pivotar! ¡Adelante!

Tablas dinámicas accionables y trabajo a través de los datos

En este punto, podemos comenzar a pivotar y graficar datos para buscar tendencias interesantes. Aquí hay un par de ejemplos.

Estas dos campañas son iguales en dos marcas. Uno tiene CPC más altos, porcentaje de impresiones más alto, pero conversiones más bajas.

Echemos un vistazo al gráfico de estadísticas de la subasta.

Primero queremos segmentar la campaña en cuestión, otras marcas que poseemos y competidores.

Descubrimos que el porcentaje de impresiones de otros competidores se ha mantenido relativamente estable, así que veamos si hay alguna marca específica que esté aumentando.

Otras consideraciones importantes

El contexto es el rey, y hay algunas cosas importantes en las que pensar al hacer una comparación como esta. Considera lo siguiente:

• ¿Las marcas realizan un seguimiento de los mismos tipos de conversiones? Este puede ser un factor importante para el que es posible que deba agregar un segmento adicional. Puede parecer que una marca tiene un rendimiento sustancialmente mejor, pero puede estar rastreando un montón de conversiones menos valiosas (clientes potenciales frente a ventas, aplicaciones frente a ubicaciones, etc.)
• ¿Los sitios web son drásticamente diferentes? ¿Uno ejecuta la optimización de la tasa de conversión y el otro no? Observe las diferencias en la longitud de los formularios, los procesos de pago del carrito, etc.
• Consideraciones de orientación geográfica : si las campañas están segmentadas por ubicación geográfica, asegúrese de profundizar en el nivel de la campaña para tener en cuenta estas diferencias.
• Iniciativas de la empresa : una marca puede tener una demanda más alta que las otras, lo que lleva a un aumento del presupuesto. Aunque esta marca puede no tener el mejor CVR o CPL, puede haber otras decisiones comerciales detrás de favorecer una.

¿Qué me quito de esto?

La lista de preguntas que compilamos al principio debería ayudar a impulsar los elementos de acción y las conclusiones. Los números concretos deben iniciar una conversación con el cliente (o sus compañeros de equipo, si está en la casa), con un enfoque especial en las consideraciones mencionadas en la sección anterior.

Mi recomendación general sería la siguiente:

Para las marcas que no tienen ninguna razón importante para dar preferencia a una marca sobre la otra, considerando impulsar la marca con mejores tasas de conversión, CPL, etc. Supervise el rendimiento a lo largo del tiempo, comprobando quizás una vez al trimestre. Una vez que se configuran los informes, es relativamente fácil volver a extraer los datos y volcarlos, luego actualizar las tablas dinámicas.

Para las marcas que tienen diferencias significativas en las iniciativas de la empresa o el valor de conversión, ajuste de acuerdo con estas estipulaciones, pero la recomendación de monitorear el desempeño y volver a verificar sigue siendo la misma.

¿Necesita más consejos sobre cómo gestionar varias marcas? Echa un vistazo a este artículo de PPC Hero Lara Lowery.