Los informes de PPC siempre han sido esenciales y frustrantes. Es esencial mantener a los clientes comprometidos informándoles de los resultados que está conduciendo.

Pero también es frustrante debido a las discrepancias de datos, el análisis engorrosos y el tiempo requerido para compartir informes comprensibles y sin jerga con diferentes partes interesadas.

Afortunadamente, la IA está convirtiendo estos obstáculos en oportunidades al llenar los vacíos dejados por el seguimiento que cumple con la privacidad, la superficie de surgimiento ocultas en conjuntos de datos abrumadores y automatizando informes para que satisfaga las necesidades de cada parte interesada.

En este artículo, lo guiaré a través de algunas de las tecnologías utilizadas por los especialistas en marketing modernos y compartiré ejemplos de cómo he usado IA para racionalizar mis informes de PPC.

1. Recopile datos PPC completos y de alta calidad

Necesitamos datos para guiarnos antes de poder optimizar las cuentas y compartir nuestras victorias, así que comencemos allí.

Los problemas con los datos antes de la IA

Los esfuerzos de PPC de plaga de datos inconsistentes y faltantes.

Google, Meta, Microsoft y Amazon operan en sus propios silos, cada uno de los cuales toma crédito por todas las conversiones que tienen cualquier punto de contacto con sus plataformas. Esto lleva a un conteo doble, lo que dificulta decidir dónde asignar presupuestos para obtener resultados óptimos.

En otras palabras, los datos entre las diversas plataformas de anuncios son inconsistentes. Específicamente, el valor de conversión que los anunciantes ven en sus datos comerciales pueden ser más bajos que la suma de todos los valores de conversión informados por las plataformas de anuncios.

Agregue a esto el desafío de faltar datos. Las regulaciones de privacidad como GDPR y los cambios de iOS de Apple limitan las capacidades de seguimiento, lo que causa pérdida de datos, rutas de conversión incompletas y brechas en la atribución.

Los especialistas en marketing que dependen en gran medida del seguimiento de cookies basado en píxeles o de terceros, los cuales se volvieron poco confiables debido a las restricciones del navegador y las opciones de recopilación de usuarios, ven una disminución continua en la calidad de los datos que necesitan operar.

Si bien la IA no puede darnos mágicamente datos perfectos, puede llenar los vacíos y restaurar ideas, así que echemos un vistazo a algunas de las soluciones en este espacio.

Soluciones impulsadas por IA para higiene de datos y cumplimiento

1. Data Limpy Rooms y Privacy-Primer Medición

Las habitaciones limpias como Amazon Marketing Cloud (AMC) y el centro de datos de Google ADS permiten a los anunciantes analizar de forma segura los datos de rendimiento de los canales cruzados anonimizados sin violar las leyes de privacidad.

Estas plataformas agregan datos de múltiples fuentes, dando a los vendedores una visión integral del viaje del cliente.

Ejemplo:

Una marca minorista puede usar AMC para evaluar cómo sus anuncios de Google y Facebook influyen en las compras de Amazon. Según lo que encuentran, pueden reasignar presupuestos entre plataformas para maximizar el retorno general de la inversión (ROI).

Las habitaciones limpias en sí mismas no son una innovación de IA; Sin embargo, se benefician significativamente de varias capacidades de IA.

Por ejemplo, Meta’s Advantage+ utiliza información de la sala limpia para construir audiencias parecidas mientras permanece compatible con la privacidad.

2. Conversiones modeladas

Si bien las habitaciones limpias son excelentes para unificar datos multiplataforma, su utilidad se basa en la integridad de los datos.

Cuando las regulaciones de privacidad hacen que sea imposible obtener todos los datos, las habitaciones limpias como Google Ads Data Hub y Amazon Marketing Cloud utilizan conversiones modeladas con AI para estimar los viajes de los usuarios que no se pueden rastrear completamente.

Los datos modelados también son utilizados por herramientas como Smart Bidding, lo que aprovecha el aprendizaje automático para predecir las conversiones para los usuarios que optaron por no recibir el seguimiento.

Para los usuarios que optan por no seguir el seguimiento, el modo de consentimiento aún permite la recopilación de señales anónimas, que los modelos de aprendizaje automático pueden usar para predecir la probabilidad de conversión.

Ejemplo:

La licitación inteligente de Google aprovecha el aprendizaje automático para optimizar las ofertas para conversiones o valor de conversión.

En los casos en que los datos de conversión están incompletos debido a las opciones de consentimiento del usuario u otros factores, las licitaciones inteligentes pueden usar conversiones modeladas para llenar los vacíos y tomar buenas decisiones de licitación.

Los modelos hacen esto identificando patrones y correlaciones entre los atributos del usuario, las acciones y los resultados de conversión.

Si bien las conversiones modeladas ofrecen beneficios significativos en su facilidad de uso (básicamente se les proporciona sin ningún esfuerzo adicional por las plataformas AD), es importante recordar que solo son estimaciones y pueden no ser perfectamente precisos en todos los casos.

Los anunciantes deben considerar el uso de conversiones modeladas junto con otras formas de obtener una imagen más completa del rendimiento de la campaña.

Por ejemplo, los anunciantes pueden usar modelos de mezcla de medios (MMM), una relación de eficiencia de marketing (MER) o pruebas de elevación de incrementalidad para validar que los datos que están utilizando son direccionalmente correctos.

3. Etiquetado del lado del servidor e integración de datos de primera parte

El etiquetado del lado del servidor permite a los especialistas en marketing controlar la recopilación de datos en sus servidores, evitando las restricciones de cookies.

Plataformas como Google Tag Manager ahora admiten implementaciones del lado del servidor que mejoran la precisión del seguimiento al tiempo que mantienen el cumplimiento de la privacidad.

El etiquetado del lado del servidor captura pings anónimos incluso cuando se rechazan las cookies, alimentando mejores señales en los modelos de IA de Google para un modelado de conversión más preciso.

Esto le da a la IA más datos completos al hacer cosas como atribución basada en datos (DDA) o licitación automatizada.

Ejemplo:

Una compañía de comercio electrónico hace la transición al etiquetado del lado del servidor para retener datos de alta calidad, incluso cuando tecnologías como la prevención inteligente de Safari (ITP) rompen el seguimiento basado en JavaScript.

Como resultado, el anunciante ve una imagen completa de todas las conversiones impulsadas por el marketing digital y ahora puede justificar las ofertas más altas, lo que las hace más competitivas en la subasta de anuncios y aumenta las ventas totales para su marca.

Consejos procesables:

• Implemente el modo de consentimiento GA4 y el etiquetado del lado del servidor para mantener datos de rendimiento precisos.
• Aproveche las habitaciones de limpieza de datos para analizar las conversiones multiplataforma de forma segura.
• Use conversiones modeladas para llenar los vacíos de seguimiento causados ​​por restricciones de privacidad.

2. Extraer información de datos y tomar decisiones más inteligentes

Ahora que hemos cubierto tecnologías que pueden detener la disminución del acceso a los datos, examinemos cómo la IA puede ayudar a darle sentido a todo.

El problema con el análisis de datos antes de la IA

Los especialistas en marketing pueden tener dificultades para extraer información procesable al mirar una montaña de datos de PPC.

Los humanos simplemente no son tan buenas como las máquinas para detectar patrones o detectar anomalías en grandes conjuntos de datos.

Si bien los métodos estadísticos se han utilizado durante mucho tiempo para encontrar estos patrones, muchos equipos de marketing carecen de la experiencia para hacerlo ellos mismos o no tienen acceso a un analista calificado para ayudarlos.

Como resultado, los equipos pierden oportunidades o pasan más tiempo del que pueden permitirse buscar señales para guiar los esfuerzos de optimización.

Soluciones de IA para análisis y atribución de datos

1. Modelos de atribución basados ​​en datos (DDA)

DDA no es la solución más nueva en el modelado de atribución, pero existe en gran medida porque la IA se ha vuelto más barata y más accesible.

Resuelve el problema de asignar valores a diferentes partes del viaje del consumidor cuando los usuarios toman una multitud de rutas desde el descubrimiento hasta la compra.

Los modelos de atribución estática carecen de la sofisticación para dar cuenta de esto y hacer que los anunciantes oferten incorrectamente.

La atribución de datos (DDA) de Google utiliza el aprendizaje automático para analizar las rutas de conversión y asignar crédito basado en un análisis más completo del viaje del consumidor de un usuario.

A diferencia de los modelos estáticos, DDA ajusta dinámicamente la asignación de crédito para reflejar las muchas formas en que se comportan los consumidores.

El aprendizaje automático, una forma de IA, es lo que permitió a Google que este modelo de atribución más avanzado esté disponible para todos los anunciantes y lo que ha impulsado la mejora constante en los resultados de las licitaciones inteligentes.

2. Automatización de la visualización de información de subastas

La IA generativa no solo mejora la atribución, sino que también está automatizando tareas repetitivas.

Recientemente, probé al operador GPT para optimizar varios flujos de trabajo de informes de PPC.

El operador es la herramienta de OpenAI que permite a la IA usar un navegador web para lograr tareas. Va más allá de buscar en la web; Le permite seguir enlaces, completar formularios e interactuar de manera inteligente con los sitios web.

En una tarea, le pedí al operador que descargara Insights de subastas, visualice los datos utilizando el visualizador de Insights de subastas de Optmyzr y envíe un correo electrónico a un informe.

Manejó los pasos de transferencia de datos y visualización sin problemas, aunque luchó por tomar una captura de pantalla limpia en lugar de intentar unir HTML.

Ilustración del autor, febrero de 2025

Esto ilustra cómo los agentes de IA pueden ayudar cuando los datos viven en lugares dispares. No hay API disponibles para moverlo, al igual que el caso con los datos de Subasting Insights de Google.

Si bien el operador todavía necesita demasiada mano para ser útil hoy, parece probable que estemos a menos de un año de cuando puede hacer muchas tareas tediosas por nosotros.

3. Análisis estadístico avanzado disponible para cualquier persona

Antes de los avances de IA, realizar un análisis estadístico podría ser un proceso de mano de obra que requiere un software especializado o experiencia en ciencia de datos.

Pero hoy, la IA generativa permite a los especialistas en marketing explorar estas áreas que anteriormente estaban firmemente fuera de su ámbito de experiencia.

Por ejemplo, GPT puede explicar y ejecutar un proceso como una descomposición de estacionalidad. La IA puede escribir rápidamente el código de Python que desglosa los datos de la campaña en componentes de tendencia, estacional y residual, ayudando a los especialistas en marketing a descubrir patrones en los que pueden actuar.

Cómo AI automatiza el análisis estacional

En uno de mis episodios de podcast del ayuntamiento de PPC, Cory Lindholm demostró cómo GPT puede manejar el análisis de estacionalidad compleja en minutos.

Inspirado en esto, utilicé la función de análisis de datos avanzados de GPT para cargar datos semanales de anuncios de Google y ejecutar una descomposición completa.

GPT limpió eficientemente los datos, identificó problemas como los errores de formato y generó un desglose de las tendencias, las variaciones estacionales y las fluctuaciones residuales.

En el análisis, GPT marcó las tendencias recurrentes, lo que me permitió identificar períodos de demanda máximos y optimizar las estrategias de oferta con anticipación. Las tareas que anteriormente tomaron horas ahora toman solo unos minutos.

En una nota al margen, he encontrado grandes modelos de lenguaje (LLM) tan útiles con la codificación que ahora estoy usando V0.dev casi semanalmente para crear aplicaciones, extensiones de navegador y scripts semanalmente.

3. Comunicar los resultados de manera efectiva entre los equipos

Con datos sólidos en su lugar y formas alimentadas con AI para acelerar el análisis, deberíamos tener algunos excelentes resultados para compartir con las partes interesadas.

Pero compartir resultados a través de informes ha sido tradicionalmente una de las tareas más que requieren mucho tiempo y menos queridas que caen en el plato del gerente de cuentas típico. Y también hubo otros problemas.

El problema de compartir informes antes de AI

Los informes a menudo eran documentos estáticos, de talla única que no cumplían con las necesidades de diferentes partes interesadas.

Los ejecutivos requirieron resúmenes de alto nivel centrados en el ROI, los estrategas de marketing necesitaban información entre canales y especialistas en PPC requerían datos detallados de la campaña.

La personalización de los informes para cada audiencia llevaba mucho tiempo y era propenso al error.

AI Soluciones para informes personalizados

1. Resumen del informe LLM

Los LLM como Claude, Gemini y ChatGPT pueden generar rápidamente diferentes explicaciones de los informes de los mismos datos subyacentes, lo que permite una personalización eficiente para cada audiencia.

Por ejemplo, ChatGPT puede producir un resumen ejecutivo conciso junto con un informe de nivel de palabras clave más detallado para los equipos de PPC.

Pero esa personalización puede y debe llevarse aún más lejos. En OpenAI, es posible crear GPTS personalizados, cada uno con sus propias instrucciones. Esto se puede usar para crear un sabor de chatgpt diferente para cada cliente.

Mientras que hoy, las agencias dependen de su gente para recordar cómo a cada cliente le gusta obtener sus informes, GPT puede ser capacitado para recordar estas preferencias.

Cosas como qué tan bien saben PPC, qué jerga tienden a usar en su empresa e incluso cuáles son las iniciativas estratégicas del año.

Luego, el LLM puede revisar el resumen de una manera que resuena con el lector e incluso explicar cómo los resultados de la campaña de marketing de búsqueda son clave para los objetivos estratégicos de la compañía para el año.

2. Paneles interactivos para la transparencia en tiempo real

Los paneles dirigidos por IA proporcionan vistas en vivo y personalizables sobre el rendimiento de la campaña. Las partes interesadas pueden explorar los datos de manera interactiva, filtrando rangos de fecha, plataformas o indicadores clave de rendimiento (KPI), reduciendo la necesidad de actualizaciones de informes manuales frecuentes.

Y aunque los paneles han existido durante mucho tiempo, la IA se puede usar para resaltar rápidamente las ideas más destacadas.

Por ejemplo, AMC permite a los especialistas en marketing utilizar AI para generar SQL para explorar los datos utilizando el lenguaje natural.

En mi …