Cómo la estrategia de puja manual venció al Smart Bidding en cuentas pequeñas
El debate entre puja manual y Smart Bidding en Google Ads tiene una respuesta que la mayoría de los profesionales de la plataforma han adoptado como verdad universal: Smart Bidding gana siempre porque tiene acceso a señales de datos que la puja manual no puede procesar. Es una afirmación que es correcta en promedio y que es incorrecta en contextos específicos, de los cuales el más común y menos discutido es el de cuentas con bajo volumen de conversiones históricas. El Smart Bidding necesita datos para aprender. Sin datos suficientes, no aprende. Con puja manual, el estratega puede aplicar criterio en lugar de esperar que el algoritmo lo encuentre.
La cuenta en cuestión generaba entre 8 y 14 conversiones mensuales. Era un volumen que se encontraba consistentemente por debajo del umbral de 30 conversiones por mes que Google recomienda como mínimo para que el Smart Bidding tenga suficientes datos para operar de forma efectiva. Habíamos estado usando Target CPA durante 4 meses con ese volumen, y el resultado era un sistema que entraba y salía del período de aprendizaje de forma perpetua porque cada vez que parecía haber aprendido algo, los datos eran insuficientes para que ese aprendizaje se estabilizara.
Migré a puja manual con ajustes por dispositivo, hora del día y audiencia. La lógica era que con 8 a 14 conversiones mensuales, el criterio estratégico del gestor humano sobre cuándo y para quién subir la puja era más valioso que el algoritmo buscando patrones en datos estadísticamente insuficientes. Establecí pujas base por grupo de anuncios según la intención de los términos, con modificadores positivos para las horas de mayor tasa de conversión histórica, para dispositivos con mejor rendimiento y para audiencias del CRM que tenían mayor probabilidad de conversión.
Los resultados en las primeras 8 semanas con puja manual fueron superiores a los 4 meses anteriores con Smart Bidding en ese contexto específico. El CPL bajó un 22%, el volumen de conversiones subió a 17 mensuales en promedio y la calidad de los leads que el equipo de ventas recibía mejoró porque las pujas estaban priorizando las audiencias y los horarios que el criterio estratégico identificaba como de mayor calidad, no los que el algoritmo consideraba de mayor probabilidad de conversión basándose en datos insuficientes.
La conclusión que aplico desde esa experiencia es que el Smart Bidding es la decisión correcta por defecto cuando hay suficientes datos de conversión de calidad. En ausencia de ese volumen de datos, la puja manual con criterio estratégico bien aplicado produce mejores resultados que un algoritmo de aprendizaje que no tiene suficiente información para aprender de forma confiable. La tecnología más avanzada no es siempre la más apropiada para todos los contextos. A veces el contexto requiere menos automatización y más criterio.