El ejecutivo de Google Nicolas Darveau-Garneau comparte 5 pasos para el éxito de SEM en la era del aprendizaje automático. El jefe de búsqueda de Google, el evangelista Nicolas Darveau-Garneau nols dice que los especialistas en marketing de búsqueda deben integrar la previsión de rentabilidad y el aprendizaje automático para evaluar tácticas y métricas en una escala holística, en lugar de en un vacío.
SEATTLE – En lugar de luchar contra la tecnología de aprendizaje automático, los mercadólogos deben aprovechar sus capacidades y trabajar para hacerla más inteligente, el Evangelista de Búsqueda en Jefe de Google, Nicolas Darveau-Garneau, dijo en SMX Advanced en Seattle el martes durante su discurso principal sobre la optimización de campañas en la era de AI.
¿La línea de fondo? El aprendizaje automático está aquí para quedarse, y los profesionales de marketing deben participar si planean mantenerse a flote en un entorno digital cada vez más automatizado. Darveau-Garneau ofreció cinco recomendaciones clave para ganar en la era del marketing de aprendizaje automático.
1. Medir juntos
En lugar de medir la interacción de cada cliente en un silo, los especialistas en marketing deben ver los datos de manera integral, evaluando cada punto de contacto como parte de un panorama más amplio. Al medir el ROI en cada táctica y apilarlo contra el ROI en todo Google, los profesionales de marketing podrán detectar más fácilmente las oportunidades y ver el valor integrado de todas las campañas.
2. Optimizar el objetivo correcto.
Darveau-Garneau utilizó la analogía de las compañías de seguros de automóviles para explicar cómo las empresas deben identificar objetivos distintivos según su audiencia única y su valor de mercado. El objetivo de la Compañía de seguros A, dijo, podría ser lanzar una amplia red y capturar la mayor cantidad posible de clientes potenciales, mientras que la Compañía de seguros B podría optar por centrarse en vender una amplia gama de pólizas. La compañía de seguros C podría tener un objetivo más detallado destinado a vender buenas pólizas. Con un objetivo claro, la tecnología de aprendizaje automático puede ayudar a las marcas a identificar a los consumidores ideales con mayor eficiencia.
3. Optimizar la métrica correcta.
Los resultados pueden diferir dramáticamente según el objetivo que se optimice, dijo Darveau-Garneau. Es importante saber qué métricas se deben optimizar al evaluar el rendimiento holístico de la campaña. Dado que una máquina solo puede aprender de lo que un profesional de marketing le dice, es importante que los equipos de búsqueda entiendan qué métricas probar y modificar para dibujar una imagen completa.
4. Optimizar a largo plazo.
Darveau-Garneau argumenta que las marcas que solo buscan objetivos y oportunidades a corto plazo están perdiendo una pieza clave del rompecabezas. Centrarse en el corto plazo significa tener que priorizar constantemente la adquisición. Los profesionales de marketing deben integrar la optimización de retención y lealtad como componentes clave de una estrategia de venta cruzada sostenible a largo plazo.
5. Adquirir los mejores clientes.
En el papel, podría parecer que Google está apuntando a la audiencia ideal. Pero los matices demográficos y psicográficos pueden trazar una línea audaz entre los clientes de alto puntaje, los clientes modelo y los clientes promedio, intermedios. La diferencia viene de lo que Google sabe sobre el objetivo, independientemente de la calificación de plomo. Encontrar los mejores clientes requiere que los SEM se alejen de la mentalidad de una estrategia de licitación de hojas y, en cambio, consideren el proceso de adquisición como una estrategia de audiencia. Tenemos que estar hablando de cubos de clientes para determinar el valor del ciclo de vida del cliente, dijo Darveau-Garneau.
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