Última actualización el lunes, 19 de febrero de 2024 a las 08:55 am
Google Ads y Analytics son excelentes herramientas. La primera de ellas, sirve de publicidad online y te permite crear anuncios en los que puedes determinar el coste real que debes pagar por cada clic, además de la cantidad de conversiones que percibes en cada campaña, pero lo que ocurre entre el clic y la conversión se convierte en un misterio a menos que incluyas Google Analytics en la ecuación. Además, Google Ads permite conseguir tráfico orgánico y cualificado.
Es probable que algunas de las palabras clave por las que has pujado produzcan un alto porcentaje de visitas, un mayor tiempo de permanencia en el sitio web o elevadas tasas de rebote. Esta información no es posible de visualizar sólo con los datos que te proporciona Ads.
Es por esto que, la integración de tus cuentas de Google Ads y Analytics te abre un nuevo mundo de oportunidades para la gestión, ejecución y análisis de tus campañas de PPC, mejorando tu tasa de conversión y maximizando así el retorno de tu inversión en marketing. Una vez que tus cuentas de Google Ads y Analytics están vinculadas, puedes importar tus objetivos, métricas y listas de remarketing. Reuniendo de esta forma, la información que necesitas en un mismo lugar.
Google Ads y Analytics: mejor juntos
Google Analytics ha ido integrando nuevas características de Ads con el objetivo de brindarte mayor información sobre el rendimiento de tus campañas de pago por clic. He aquí algunas de ellas.
1. Treemaps Report
Treemaps te permite crear informes sobre el rendimiento de tus campañas en Ads con un aspecto más visual. Todo ello, mediante la utilización de rectángulos anidados y una escala de color rojo a verde. El propósito es ayudarte a detectar las áreas fuertes y débiles de tus cuentas. De esta forma, propiciar el establecimiento de acciones de mejora en los lugares correctos.
Métricas
Treemaps trabaja con dos tipos de métricas: primarias y secundarias, las cuales puedes combinar para obtener un informe visualmente más completo. La siguiente ilustración muestra el conjunto de métricas que están disponibles para que puedas crear tus propios informes.
Características básicas
Antes de trabajar con Treemaps debes tener en cuenta lo siguiente:
- El área de superficie de los rectángulos representa el volumen de la métrica primaria seleccionada
- La superposición de verde a rojo representa la métrica secundaria que has definido previamente en tu cuenta de Ads
- El color verde es positivo y el rojo es negativo. Básicamente, métricas con un número alto en una observación positiva, como el CTR, se mostrarán en verde; para métricas con una cifra alta en una observación negativa, como la tasa de abandono, visualizarás los números en color rojo. Así que, cuanto más oscuro es el verde, mejor es la métrica secundaria. De la misma forma, cuanto más oscuro es el rojo, peor es el comportamiento de la métrica secundaria
- Para múltiples cuentas vinculadas a Google Analytics, Treemaps automáticamente visualiza en pantalla todas las cuentas que ya tienes integradas. Si sólo tienes una cuenta, está es la que Treemaps te mostrará por defecto.
Treemaps es muy útil si quieres comparar los datos de Ads, como por ejemplo el coste y el RPC (ingresos por clic), con lo datos de Analytics y así obtener una imagen más precisa del rendimiento de tus campañas.
2. Search Queries Report
La segunda característica presente en la integración de Google Ads y Analytics son los Search Queries Report. Este informe ofrece una visión de las palabras clave que conducen a la conversión a través de tus anuncios de PPC y sólo incluye datos de Ads.
Los datos obtenidos de este informe se comparan con los captados por medio de los Search Term Report en Ads, con el propósito de visualizar de forma más detallada el comportamiento de las palabras clave y términos configurados en tus campañas.
Métricas tales como: páginas por sesión, tasa de abandono y duración de la sesión, pueden ser útiles en la revisión de las landing pages y del comportamiento global del usuario a través de sus búsquedas en Internet. Recuerda que los más relevante de un usuario son sus criterios de búsqueda, teniendo acceso a esta información tendrás más posibilidades de convertirlos en clientes.
3. Query Match Type
Este tipo de consulta es extremadamente útil cuando quieres obtener datos globales sobre el rendimiento de tus Match Types o coincidencias.
Un Match Type le indica a Google que tan restrictiva debe ser la correspondencia de tus anuncios con las palabras clave buscadas por los usuarios.
Por ello, hay 4 tipos de Match Type que puedes elegir cuando anuncias con Google Ads: broad match, modified broad match, phrase match o exact match. Cada unos de estos tipos de datos son importantes para alcanzar el éxito en tus campañas de PPC.
Con la ayuda de Google Analytics puedes calcular el porcentaje total de contribución de cada tipo al rendimiento global de tus anuncios. Esta es una buena forma de analizar y generar reportes constantemente sobre este tipo de datos.
4. Google Shopping
Otra característica relativamente nueva que aporta la integración entre Google Ads y Analytics es el reporte de tus campañas en Google Shopping. Esta funcionalidad te permite obtener mayor información sobre el desempeño global de tus productos y categorías, así como el rendimiento de tu marca dentro de tus campañas en Google Adss.
El informe suministrado por Analytics combina los datos de tu eCommerce junto con las métricas que miden el engagement de los usuarios con tu sitio web, proporcionando información valiosa a tus marketers al momento de diseñar estrategias de venta, ofertas y la optimización de tus landing pages.
5. Comparación de los modelos de atribución
Google Analytics ha introducido una característica en la que puedes comparar los distintos modelos de atribución de Ads dentro de un período de 1 a 90 días.
Los modelos de atribución te permiten determinar el valor que aporta cada canal de captación de tráfico en el proceso de conversión. Por defecto, Analytics atribuye la conversión al último clic, pero puedes analizar la información en base a diferentes modelos.
Modelos para analizar la información:
- Última interacción. Asignan el 100% del valor a la última fuente de tráfico
- Último clic indirecto. Se hace caso omiso a todas las visitas que provengan de tráfico directo, otorgando la conversión al último canal en el que el cliente ha hecho clic
- Último clic en Ads. Otorga el 100% del valor al último clic realizado en Ads
- Primera interacción. En este modelo se atribuye el 100% de la atribución al primer canal de entrada
- Lineal. Reparte equitativamente el valor de la conversión entre los diferentes canales que han intervenido en la venta, sin tener en cuenta su ubicación en el camino hacia la conversión
- Tiempo de decaimiento. Las fuentes de tráfico más cercanas a la conversión tiene mayor peso
- Según la posición. El mayor valor se asigna a la primera y a la ultima interacción. Por lo tanto, se otorga el 40% del crédito a cada una de estas fuentes y el 20% restante se distribuye de forma uniforme en lo canales intermedios.
Al comparar los diferentes modelos y las métricas eCommerce, Google Analytics te ofrece las siguientes comparaciones:
- Conversiones & CPA
- Conversiones & ROAS ( Return On Ad Spend)
- Conversiones & valor
Estas comparaciones junto con los datos de Ads realmente te ayudan a determinar el valor de lo que estás pagando por un clic. Por lo general, la comparación más útil en este caso es modelo basado en la posición, ya que como te mencione anteriormente asigna un valor uniforme tanto al primer como al último clic, aunque esto varía en gran manera por el tipo de sitio web y los productos vendidos.
6. Modelos de atribución personalizados
Los modelos de atribución personalizados te ayudan a comprender, ilustrar y crear reportes en relación a los ciclos de venta en un eCommerce.
Cada una de las métricas te permiten configurar el porcentaje de atribución de acuerdo a tus necesidades hasta llegar a un 100%, así como el establecimiento del período de tiempo antes de la conversión entre 1 y 90 días.
7. Ajuste de las ofertas
Otra característica importante de la integración de Google Ads y Analytics es el ajuste de ofertas. Aquí Google Analytics te permite analizar y comparar el porcentaje que se asignará a cada anuncio en función de factores como: dispositivos, ubicación y programación de anuncios.
Por ejemplo, los informes se pueden generar ajustando la oferta al desempeño de tus anuncios por día y hora de la semana con las tasas de abandono y de conversión. Estos datos pueden ser de gran utilidad para el desarrollo de nuevas estrategias que te permitan administrar de forma eficiente tus ofertas.
Con la integración de Google Ads y Analytics, el análisis de tus campañas de PPC ya no será más un dolor de cabeza. Ahora podrás obtener un completo informe del desempeño de tus campañas, optimizar tus recursos y mejorar el retorno de tu inversión.
Si estás interesado en obtener una completa asesoría en relación al uso de estas herramientas e integrarlas dentro de tu estrategia de marketing, nos necesitas en tu equipo. ¿Hablamos?
