3 Limitaciones de datos e informes de Performance Max

Las campañas Performance Max (o PMax) están ganando terreno entre los anunciantes de búsqueda.

Los recursos de aprendizaje automático de Google optimizan las ubicaciones de anuncios en toda la red de inventario de Google. Esto permite a los anunciantes maximizar sus esfuerzos y llegar a su público objetivo de manera más eficiente.

Sin embargo, siempre hay compensaciones cuando se aprovechan estas capacidades propietarias, especialmente cuando perdemos más visibilidad y palancas para tirar.

En general, tenemos una visibilidad limitada de los datos de estas campañas, lo que dificulta tomar decisiones informadas sobre cómo optimizar mejor las campañas y asignar el presupuesto.

Además, los anunciantes a menudo necesitan analizar sus datos agregados en todos los tipos de campañas y plataformas. Esto puede requerir:

• Obtención de datos a través de la API de Google Ads.
• Cargarlo en un almacén de datos más grande para su posterior manipulación y análisis.
• Uniéndolo con los datos de Google Analytics para crear una imagen más completa del viaje del usuario.

Estas son algunas limitaciones que debe tener en cuenta al extraer y analizar datos de rendimiento de PMax dentro y fuera de la interfaz de Google Ads.

1. Granularidad limitada de los datos de PMax

Las campañas de PMax ofrecen opciones de informes limitadas en comparación con otras campañas de Google Ads, lo que puede dificultar el análisis del rendimiento de la forma en que estamos acostumbrados.

Por lo general, los datos de la campaña de Google Ads se pueden obtener accediendo al informe estándar a través de la API. Puede definir el nivel en el que le gustaría segmentar los datos, incluso hasta el nivel de palabra clave.

Dado que las campañas de PMax utilizan el aprendizaje automático para determinar las mejores ubicaciones para la publicación de anuncios, no se asocian grupos de anuncios ni palabras clave con estas campañas.

Por lo tanto, un informe estándar generado en cualquier nivel que sea más granular que la campaña contendrá varios campos irrelevantes para PMax y excluirá todos los datos de estas campañas por completo en lugar de simplemente anular los campos irrelevantes.

Para capturar sus campañas estándar y PMax, debe llamar a la API varias veces y recuperar dos conexiones de datos separadas que luego se pueden cargar y unir dentro de su almacén de datos.

• El primero debe ser un informe estándar con el nivel deseado de granularidad, que no contendrá datos de campaña PMax.
• El segundo también debería ser un informe estándar a nivel de campaña, pero esta vez debería excluir todas las campañas que no sean PMax para evitar datos duplicados.

Además, tenga en cuenta que muchos informes y segmentaciones personalizados pueden ser útiles para el análisis de campañas, como la ubicación máxima de rendimiento.

No se pueden recuperar a través de la API y solo se pueden ver en un entorno aislado dentro de la interfaz de Google Ads.

2. La información de Google Analytics requiere una navegación cuidadosa

Con el lanzamiento de Google Analytics 4 y la subsiguiente desaprobación de Universal Analytics, los anunciantes pueden usar los datos de sitios web y aplicaciones para comprender el recorrido del cliente y la actividad de participación en el sitio web posterior al clic.

Todo el tráfico del sitio web generado por las campañas de PMax debe examinarse y analizarse detenidamente.

Para empezar, no verá que los datos de PMax se encuentran en la agrupación de canales de búsqueda de pago predeterminada, sino en una agrupación separada llamada Cross Channel que contiene datos de campañas de PMax y Smart Shopping.

Tenga cuidado al colocar filtros de dimensión incompatibles con las campañas de PMax.

A diferencia de los problemas de la API mencionados anteriormente, en los que los datos no se mostrarán, estos filtros harán que los datos se muestren incorrectamente en la interfaz de GA4 y no se puede confiar en ellos.

Por esta razón, obtener información de varios canales que incluyan campañas PMax dentro de GA4 puede ser un desafío.

Además, las campañas PMax cuentan las conversiones de vistas comprometidas.

Este tipo de conversión es muy valioso, ya que se adapta más específicamente a la publicidad en video y al comportamiento del usuario que sigue a un anuncio de video en comparación con otros tipos de anuncios, y es un fuerte indicador de participación.

Solo tenga en cuenta que Google Analytics, de forma predeterminada, no cuenta estas conversiones y deberá configurarse intencionalmente para hacerlo.

3. Es posible que no se apliquen los métodos de análisis tradicionales

Dados los problemas anteriores, el uso de las plataformas de Google para generar informes e información sobre las campañas de PMax de forma aislada siempre es una opción.

Al ver los datos disponibles dentro de la plataforma, es esencial tener en cuenta todas las diversas limitaciones que rodean a estos datos y saber que las tácticas de análisis tradicionales pueden no ser efectivas ni posibles.

Por ejemplo, aunque algunas plantillas básicas de informes se encuentran dentro de la plataforma para campañas de PMax, los anunciantes no pueden personalizar ningún informe ni crear métricas personalizadas.

Otro factor a considerar es que, dado que las campañas de PMax se optimizan con datos en tiempo real, el rendimiento de la campaña debe analizarse más cerca del tiempo real y depender menos de los datos históricos y las tendencias, ya que los algoritmos se ajustan constantemente para maximizar las optimizaciones.

Esta dependencia de los datos en tiempo real también dificulta la realización de pruebas A/B tradicionales, especialmente porque no tenemos control sobre cosas como ubicaciones de anuncios, formatos, elementos creativos o audiencias que podemos aislar para probar hipótesis.

En su lugar, solo puede ejecutar pruebas que comparen sus campañas PMax con campañas de compras estándar o ejecutar un experimento de aumento que demuestre cómo agregar una campaña PMax a su combinación de campañas existente puede aumentar el volumen de conversión.

Otros ejemplos de información que perdemos con las campañas de PMax incluyen la orientación de la audiencia, la colocación de anuncios y el control del presupuesto.

Si bien todo esto es por diseño, puede ser un ajuste difícil para los anunciantes perder la capacidad de opinar sobre dónde se asignan sus dólares.

Es posible que no tengan ni el tiempo ni el presupuesto para permitir que la campaña se ejecute lo suficiente como para recopilar suficientes datos para maximizar la eficiencia.

Y aunque PMax se optimiza en función del comportamiento de la audiencia y las creatividades de los anuncios, no proporciona datos detallados sobre estos comportamientos ni sobre el rendimiento de las imágenes o los titulares individuales.