Éxito impulsado por la IA: cómo aprovechar el potencial de Google FeedGen en las campañas PPC

Qué es Google FeedGen

FeedGen utiliza LLMs de última generación para mejorar los títulos de los productos, generar descripciones más completas y rellenar los atributos que faltan en los feeds de productos. Esto aumenta la calidad de los feeds y ayuda a detectar y resolver problemas de calidad. Unos títulos de producto mejores garantizan una mayor visibilidad en los resultados de Shopping, un CTR más alto y una mayor tasa de conversión. Como resultado, puede mejorar significativamente las ventas sin sacrificar tu cuenta de resultados. Los ajustes también pueden evitar que se rechacen productos, con lo que se pierden ventas potenciales.

Cómo funciona FeedGen

lugar de utilizar simples condiciones if/then, se incluyen amplias instrucciones (prompts). En este caso, Adchieve trabajará con un experto en productos del anunciante para dar algunos ejemplos al modelo de IA de cómo debería componerse el título ideal. De este modo, se obtienen resultados muy personalizados que garantizan una mayor calidad y coherencia. De este modo, Adchieve no sólo puede resolver problemas en el feed, sino también crear atributos completamente nuevos que no estaban en el feed de entrada original, basándose en los ejemplos proporcionados.

Puntuación

Adchieve asigna una puntuación entre -1 y 1 a los títulos y descripciones generados. Este sistema de puntuación indica la calidad y le ayuda a evaluar y validar el contenido antes de que se publique. Al fin y al cabo, queremos evitar añadir valores a los títulos o descripciones que no sean correctos. Los títulos o descripciones en los que se genera un valor erróneo (es decir, que generan contenido inexacto o irrelevante) obtienen una puntuación de -1. Cuando se han eliminado palabras, se obtiene una puntuación de -0,5, esto se debe a que se desea que los títulos contengan más información y no menos. Cuando no hay cambios, el resultado obtiene una puntuación de 0. ¿Se ha optimizado el título? Entonces se le asignará un valor de 0,5. Si además se añade una columna de atributos, como el estilo, entonces se le asigna un valor de 1.

Herramienta de prueba A/B de Adchieve

Consejo: Para asegurarse de que los nuevos títulos y descripciones funcionan mejor que los antiguos, los datos no se añaden como un feed suplementario. En su lugar, se utiliza la herramienta de pruebas A/B de GMC para ejecutar una prueba A/B pura. Esta herramienta cambia automáticamente los títulos de la variante original a la variante mejorada y añade un valor de etiqueta personalizado. Los títulos originales obtienen el valor "A", los títulos mejorados obtienen el valor "B". Esto le permite realizar fácilmente comparaciones en sus informes de Google Ads.

Resultados

 Para un cliente del sector de la electrónica, realizamos una prueba utilizando la función de pruebas A/B de Adchieve. La prueba arrojó los siguientes resultados durante 90 días para la variante A (original) y la variante B (optimizada con IA): Aumento del número de clics: La Variante B experimentó un aumento del 9,52% de clics en comparación con la Variante A, lo que indica una atracción más eficaz de la interacción del usuario. 

● Mayor número de impresiones: Hubo un aumento del 12,55% de impresiones para el feed optimizado para IA, lo que indica una mejor visibilidad en los resultados de búsqueda.
● CTR ligeramente menor: El porcentaje de clics (CTR) disminuyó un 2,52%, lo que podría indicar una relevancia ligeramente menor de los anuncios para el público objetivo, a pesar del aumento de la visibilidad general. 
● Menor coste por conversión: El coste por conversión disminuyó significativamente en un 20,34%, lo que indica que el feed optimizado por IA fue más eficiente a la hora de generar conversiones a un menor coste. 
● Mayor tasa de conversión: se produjo un aumento del 13,95% en la tasa de conversión de la variante B, lo que indica que un mayor porcentaje de clics se tradujo en conversiones. 
● Menor coste medio por clic (CPC): el CPC medio disminuyó un 11,43%, lo que indica que el feed optimizado para IA era más rentable a la hora de atraer clics.

En resumen, aunque el CTR disminuyó ligeramente, el feed optimizado con IA (variante B) generó más clics, impresiones, una mayor tasa de conversión y un menor coste por conversión y por clic, lo que indica que la optimización de FeedGen contribuyó a una campaña más eficaz y rentable.

Conclusión

El uso de FeedGen en la práctica demuestra claramente que los feeds optimizados con IA tienen el potencial de tener un impacto positivo significativo en las campañas de PPC. Con una visibilidad mejorada, índices de clics más eficientes y tasas de conversión más elevadas, esta tecnología ofrece ventajas significativas a los anunciantes que utilizan Google Shopping.

 Sin embargo, es importante estar alerta ante los retos que plantea, como la necesidad de revisar y ajustar manualmente los feeds. En definitiva, la integración de la IA en las estrategias de PPC promete un futuro apasionante para el marketing digital.