¿Estás seguro de que tus campañas están impactando a las personas adecuadas?
En nuestro último webinar, mostramos cómo aprovechar el potencial de Google Analytics para dejar de malgastar presupuesto y empezar a generar resultados reales.
Durante la sesión, compartimos una guía práctica paso a paso para construir una estrategia de audiencias sólida y orientada a resultados. Te contamos lo más destacado.
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Google Analytics como centro de la estrategia
El punto de partida a la hora de plantear una estrategia es Google Analytics, que nos permite trabajar con datos propios y precisos, crear segmentos avanzados según el comportamiento o las interacciones de los usuarios y conectar directamente con Google Ads. Esto hace posible una gestión automatizada y continua de las audiencias, optimizando las campañas sin esfuerzo adicional.
Creación de audiencias
Antes de construir cualquier segmento, es esencial definir los objetivos de negocio: captar nuevos clientes, fidelizar, aumentar ventas u optimizar el rendimiento de las campañas. A partir de ahí, se revisan las audiencias existentes, se diseñan nuevas en función del funnel y se configuran mediciones adicionales para recoger las interacciones más relevantes.
Ejemplos de audiencias que funcionan
A continuación, compartimos diferentes “recetas” que funcionan en la práctica, adaptadas a cada tipo de proyecto. Para cualquier marca, las exclusiones inteligentes y el remarketing sobre usuarios con alta interacción o abandono en puntos críticos resultan imprescindibles. En e-commerce, la clave está en priorizar el valor del carrito, diferenciar compradores por sensibilidad a promociones y recuperar clientes que solo compraron una vez. Y en estrategias de generación de leads, lo más eficaz es segmentar por nivel de interés, recuperar contactos fríos y mantener viva la relación con quienes ya nos conocen.
Conexión entre Analytics y Ads
El proceso de exportación de audiencias no requiere pasos complejos: la vinculación entre Analytics y Google Ads sincroniza automáticamente los segmentos, permitiendo activar campañas de forma ágil y eficiente. Además, los segmentos similares o lookalikes amplían el alcance hacia nuevos públicos que comparten el perfil de los usuarios más valiosos, sin perder precisión ni relevancia.
En definitiva, las audiencias que convierten se construyen sobre tres pilares: medir las interacciones adecuadas, segmentar en función de los objetivos y activar los datos en las plataformas publicitarias.
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Transcripción del webinar
Antón: El objetivo de esta sesión de hoy surge, sobre todo, porque, aunque parezca sorprendente, hay muchísimas marcas con las que trabajamos, o proyectos en los que estamos, donde no se usan audiencias zero-party o first-party —todas aquellas que se generan gracias al tráfico web o al tráfico en las aplicaciones—. Al fin y al cabo, los equipos de Paid Media tienden a usar la segmentación clásica de las herramientas nativas, ya sea de Google, de Meta o de TikTok, y sobre todo en Google Ads no se usan. Y no se usan por dos motivos: uno, desconocimiento; dos, porque a veces hay un pequeño silo de analítica y otro silo del equipo de Paid Media que no consiguen hablar entre ellos, o no se sabe que, desde analítica, se pueden generar estas audiencias para que, de manera automatizada, los equipos de Paid Media las usen. Por eso queremos hacer este webinar.
También es verdad que, para poder crear estas audiencias, hace falta un buen tracking analítico, una buena configuración de GA4 y de Google Tag Manager. Al fin y al cabo, nosotros nos dedicamos a datos para marketing digital, no a campañas, pero trabajamos mano a mano con estos equipos.
¿Qué vamos a ver hoy? Primero, presentaros Aditu; luego, explicar la parte más estratégica de creación de audiencias, intentando combinar teoría con práctica: en directo, Alazne nos va a enseñar cómo se crea una audiencia directamente en Google Analytics. Al final tenemos un espacio para preguntas y respuestas, pero si surge alguna a lo largo del webinar, creo que es más interesante y más ameno interrumpir directamente.
Agradezco a todos los que estáis con nosotros dedicando este huequito por la mañana para aprender un poco más sobre analítica digital, en este caso aplicada a Paid Media. Muchos ya nos conocéis, algunos habéis venido a otros webinars, a otros os he escrito directamente por LinkedIn, por vuestro rol de SEM, PPC, marketing digital, Paid Media, etc. Pero siempre es bueno recordar quiénes somos: somos un data partner especializado en proyectos avanzados de datos para marketing digital. Estamos 100% especializados en datos, y además en marketing digital: damos un servicio muy de nicho, y trabajamos tanto con clientes directos intensivos en digital como con un grupo selecto de agencias y consultoras con las que colaboramos como partner exclusivo.
Dicho esto, arrancamos con la sesión de hoy. Alazne, adelante.
Por qué Google Analytics como centro de las audiencias
Alazne: Lo primero que vamos a ver es por qué Google Analytics: por qué pasamos del modelo habitual —centralizar en cada plataforma publicitaria la creación y gestión de audiencias— a un modelo nuevo en el que Google Analytics es el centro de todas las audiencias, y desde ahí se gestiona la exportación al resto de plataformas publicitarias.
¿Por qué apostamos por este segundo enfoque? Porque tiene bastantes beneficios adicionales. Lo primero, recapitulando lo que decía Antón: partimos de datos propios. Cogemos datos de usuarios que han interactuado con nuestros activos digitales —una web, una app, un subdominio, una landing— y, a partir de ahí, creamos audiencias con datos 100% nuestros, 100% fiables y mucho más precisos que los que podríamos construir en otras plataformas.
El segundo punto, para mí el más importante desde mi lado más técnico, es que los criterios que podemos utilizar para crear estas audiencias son mucho más avanzados, amplios y completos que los que encontramos en las plataformas publicitarias. Estas suelen limitarse a criterios como «que haya visitado esta página», lo cual nos limita mucho a la hora de configurar audiencias realmente útiles. Con la segmentación de Google Analytics podemos hacerlo en base a páginas vistas, pero también a interacciones de los usuarios, a conversiones relevantes para nosotros y a características sociodemográficas mucho más completas que las que podemos segmentar dentro de las campañas de Google Ads.
Otra ventaja: si creo una audiencia en Google Analytics y la exporto a Google Ads, esa audiencia va a estar ahí durante todo el tiempo que yo quiera, gestionándose y automatizándose por completo. No voy a tener que interactuar con ella nunca más, porque se irá rellenando sola con los usuarios que cumplan esos criterios.
Y, por último, la parte de integración. Muchas veces la gente, como decía Antón, no hace el esfuerzo de crear audiencias en GA4, no solo por desconocimiento o por tener ya una forma de trabajar establecida directamente con las plataformas publicitarias, sino también porque piensa que requiere mucho esfuerzo y tiempo. En realidad, la integración de Google Analytics es directa, sencilla, y se hace en dos minutos, como vamos a ver después. Aunque Google Analytics no tiene una conexión directa con Meta ni con TikTok, porque ya no forman parte del mismo ecosistema, sí es cierto que gran parte del trabajo de diseño de estrategia de audiencias que hagamos se puede aplicar después a esas plataformas y aprovecharse igualmente. Es un trabajo que recompensa bastante.
Estrategia de audiencias: el flujo de trabajo
Antón: El primer paso es tener una estrategia de audiencias. Aquí siempre hay dos departamentos que tienen que hablar y entenderse. El primero es el departamento de Paid Media: junto con el equipo de marketing, tiene que definir los objetivos de las campañas y los objetivos de negocio digital —captar nuevos clientes, fidelizar usuarios, incrementar ventas, optimizar el rendimiento de ciertas campañas, etc.—. Ahí arranca la conversación. El segundo punto es mirar a GA4 y ver si esas audiencias ya están creadas o no, y en qué estado se encuentran. Y el tercer punto es diseñar las audiencias: hay que mirar desde el lado del usuario que ya está considerando nuestra marca o producto, porque ya ha interactuado con alguno de nuestros activos digitales. Ahí podemos aplicar criterios como la ubicación, hasta qué punto del funnel ha llegado —si se ha quedado en el carrito, si ha visitado un producto—, y qué impacto esperamos conseguir: rescatar a gente que no pasa de cierta sección, detectar usuarios más atraídos por un tipo de promoción o de contenido, o que vienen de un canal de marketing concreto —TikTok, afiliación, etc.—.
Todo lo que tiene que ver con predicciones o con orientación a remarketing se define desde el lado de publicidad. Normalmente, para cumplir estos objetivos, la mayoría de los equipos van revisando Amazon Ads, Google Ads, Meta, TikTok, Display… para ver qué posibilidades ofrece cada ecosistema, y siempre miran hacia fuera. Lo que os proponemos es mirar hacia nuestros propios datos, esos que son zero-party y first-party de nuestros usuarios.
Una vez claros los objetivos, hay que tener una conversación con el equipo de analítica: ¿qué implementaciones y mediciones adicionales hacen falta para conseguir estas audiencias? ¿Cómo se construyen en GA4? Y, por último, ¿cómo se exportan a la plataforma publicitaria correspondiente? Hoy nos vamos a centrar en Google Ads, pero todo este trabajo genera sinergias que se pueden replicar en otras plataformas publicitarias.
El flujo de trabajo sería el siguiente: el equipo de Paid Media define los objetivos, revisa las audiencias junto con el equipo de analítica y define qué tipo de audiencias necesita, de manera hablada. Luego, el equipo de analítica les da forma: verbaliza, por ejemplo, «quiero gente con este comportamiento de compra o de tráfico, o que visite este tipo de promociones», y a partir de ahí hay un aterrizaje técnico —explicando, desde el punto de vista técnico, cómo identificar, por ejemplo, a los usuarios recurrentes motivados por promociones, mediante un tracking específico de ofertas por precio, etc.—. Ahí se empiezan a construir las audiencias y se enlazan directamente con la plataforma publicitaria.
¿Lo he explicado bien, Alazne? Porque a partir de ahora te toca a ti.
Alazne: Sí, lo has explicado perfectamente. Además, es un proceso que vamos a ir viendo ahora mismo, tanto desde la perspectiva más teórica como desde la más técnica, así que al final va a quedar todo cristalino.
Creación de audiencias: primeras recetas
Ahora sí pasamos a la creación de audiencias. Hemos preparado ciertas recomendaciones, ciertas «recetas» de proyectos con los que solemos trabajar, que se pueden extrapolar a diferentes casuísticas y que nos parecen interesantes de traer aquí.
Receta 1: exclusión inteligente
Es de las más básicas y más utilizadas en cualquier proyecto. Lo que buscamos es identificar a ciertos usuarios que, por lo que sea, ya no nos interesan, y eliminarlos de nuestras campañas para que no vean nuestros anuncios. El caso más típico: usuarios que ya han convertido, es decir, que ya son clientes o están justo en un punto del funnel donde ya no necesitan ningún incentivo, así que los negativizamos.
(Demostración en directo en Google Analytics)
Lo primero que hacemos en Analytics es acceder al panel de audiencias, ya sea desde el menú de administración, en la parte de «Visualización de datos» —donde audiencias aparece en tercera posición—, o desde el acceso central, donde prefiráis.
Aquí tenemos la revisión de audiencias que comentaba antes: se hace de forma conjunta entre el equipo publicitario —que mira qué audiencias hay ya creadas en las plataformas publicitarias— y el equipo de analítica, que se centra en Google Analytics. Por defecto siempre vais a tener creadas «All users» (todos los usuarios que visitan el sitio web) y «Purchasers» (usuarios que han realizado una compra en los últimos 540 días, es decir, en el último año y medio).
Como vamos a crear la audiencia de usuarios que ya han convertido, le damos a «crear nueva». Siempre vamos a tener un panel inicial con audiencias que Google nos sugiere, porque estima que son interesantes para cualquier empresa: usuarios inactivos, usuarios registrados, y, sobre todo, las más populares: generación de oportunidades de venta —clientes potenciales, nuevos clientes, clientes potenciales no convertidos— o la parte de ventas —usuarios con cierto nivel de facturación, que han buscado un artículo, que han comprado—. Si pinchamos sobre cualquiera, vemos una descripción más amplia: por ejemplo, usuarios que permanecen en la audiencia durante 30 días, que han iniciado el checkout pero no han llegado a comprar, ni en la web ni en la app. Muchas veces podemos coger una de estas audiencias predefinidas y modificarla, pero otras veces compensa más crear una audiencia personalizada desde cero.
El primer paso, que no se nos debe olvidar, es poner un título y una descripción, para poder identificar después exactamente qué hace esa audiencia y qué incluye. En este caso: «usuarios que han convertido», incluyendo los que han hecho una compra y los que han enviado un lead en los últimos 30 días. Así, de un primer vistazo, sé qué hace esta audiencia.
Para añadir condiciones, voy seleccionando entre muchísimos criterios: la campaña de procedencia, la fuente, el medio, criterios demográficos —edad, intereses, sexo—, la hora de la actividad, la página o pantalla vista, etc. Como nos centramos en usuarios que hayan hecho una compra o hayan enviado un formulario, buscamos el evento purchase y lo seleccionamos. Según voy añadiendo criterios, se va actualizando el número de usuarios que pertenecen a la audiencia. Añadimos también la condición del lead: si quisiera exigir que se cumplan ambas condiciones, las uniría con «Y»; como en este caso me vale cualquiera de las dos, las condiciono con «O», añado la condición de lead y ya tendríamos la audiencia —en este caso, 29 usuarios—.
Podemos seguir añadiendo condiciones adicionales: por ejemplo, que en el purchase se haya gastado un mínimo de dinero, añadiendo que el valor de la compra sea mayor o igual a 100 €. También podemos crear una secuencia —usuarios que primero envían un formulario y después compran—, trasladando las condiciones a «paso 1» y «paso 2»; o, si en lugar de incluir queremos excluir usuarios que cumplan ciertas características, añadimos un grupo de exclusión. El proceso es siempre el mismo, solo cambia si queremos incluir o excluir.
Otra cosa importante a configurar, que depende de la estrategia del equipo de publicidad, es la duración de la afiliación: el tiempo que el usuario permanece dentro de la audiencia. Si hoy hago una compra o mando un formulario, entro en la audiencia y permanezco en ella, por ejemplo, 30 días. Hay empresas con procesos de compra mucho más largos, para las que 30 días se quedan cortos; se puede ajustar la afiliación según lo que necesitemos, hasta un máximo de 540 días (los 18 meses que comentábamos antes).
Una vez creada la audiencia, se guarda y empieza a rellenarse. No es retroactiva: se empieza a rellenar desde el momento en que se crea. Por eso, si tenéis una campaña planteada, hay que diseñar la estrategia de audiencias con antelación, para que, cuando llegue el momento, todo esté preparado.
Volviendo a la presentación: después de tener esta audiencia, la exportamos a Google Ads y la incluimos en nuestras campañas, para no volver a impactar a esos usuarios que ya han comprado o mandado un lead. La ventaja es obvia: no malgastamos presupuesto impactando a usuarios que ya han convertido y no necesitan ese último empujón, lo cual supone un ahorro, y además beneficia a esos usuarios, que dejan de ver anuncios de algo que ya conocen y que podría llegar a cansarles. El último punto es la posibilidad de crear audiencias lookalike: segmentos similares que nos permiten ampliar nuestro abanico de usuarios a impactar, basándonos en criterios que ya conocemos, aunque incluyan usuarios totalmente distintos —lo veremos en más detalle después—.
Antón: Antes de seguir con el resto de recetas, gracias por la rápida demostración en Google Analytics. La has hecho muy rápido porque, realmente, si la configuración analítica está bien hecha, es muy fácil de usar, ¿no?
Alazne: Eso es. La configuración analítica es la base: si en una web no se miden las compras o los formularios, no se pueden crear este tipo de audiencias. Por eso, dentro del segundo punto que veíamos, había una parte dedicada específicamente a revisar si hacen falta implementaciones adicionales; si no estamos midiendo algo, hay que implementarlo.
Antón: Claro. Hay alguna pregunta por aquí: ¿hay algún límite de audiencias que se puedan crear?
Alazne: Sí, depende un poco de la propiedad que tengas. En Google Analytics estándar, la versión gratuita, el máximo son 100; en la versión de pago (360), son 400.
Antón: Fenomenal. Tengo otra pregunta, aunque esta se la doy yo un poco de forma: el criterio para crear audiencias también tiene que ser técnico, pero también de volumen, ¿no? Aquí, por ejemplo, has usado una propiedad de testing, porque el número 29 —para no compartir datos de clientes reales— es muy bajito. ¿Cuál es el criterio para validar si una audiencia es útil o no?
Alazne: Depende, en primer lugar, de la fase de estrategia que hemos visto antes, donde definíamos los objetivos de negocio y lo que perseguíamos. A partir de ahí hay que buscar que la parte estratégica case con la parte analítica. Una audiencia va a ser útil siempre que cumpla esos objetivos de negocio y ayude al equipo de publicidad en sus campañas, manteniendo siempre la funcionalidad: si empiezo a crear una audiencia muy específica, añadiendo ochenta criterios, el grupo resultante será tan pequeño que dejará de ser útil. Por eso siempre tiene que haber una conversación entre el equipo de publicidad y el de analítica, para ver, dentro de las posibilidades técnicas, hasta dónde se puede llegar con la estrategia.
Antón: Entendido. Pues nada, gracias. Te dejo que continúes con las recetas de audiencias.
Receta 2: alta interacción
Alazne: De todas formas, con el tema de recetas vamos a ir viendo unas cuantas; si queréis ver alguna en más detalle, o si tenéis una idea propia y queréis saber si es posible y cómo se haría, preguntadnos sin problema.
La siguiente receta es la de alta interacción. Muchos usuarios muestran interés: entran a la web, leen los contenidos, pasan mucho tiempo navegando, hacen cosas importantes para nosotros —descargarse un documento, ver un vídeo, entrar en páginas que casi consideramos de conversión—, pero les falta dar ese último paso: no nos han escrito ni han comprado, se han quedado ahí. En Analytics esto lo haríamos combinando criterios como que hayan hecho scroll, que tengan una duración de sesión de más de 5 minutos y que hayan visto un vídeo, añadiendo los eventos correspondientes; y, en el grupo de exclusión, el criterio de conversión —purchase, form_submit o lo que consideremos conversión—.
Con ese segmento, lo llevamos a Google Ads y empezamos a mostrarles anuncios donde resaltemos nuestra propuesta de valor, o les recomendemos contenidos interesantes que les impulsen a dar ese último paso: son campañas de consideración, para ir bajándolos un poco más en el funnel. ¿Por qué son útiles? Porque sabemos que son usuarios interesados —si no, no habrían invertido tanto tiempo en la web— y están muy cerca de la conversión, así que, si les damos un empujón, reducimos bastante el coste de adquisición. Además, el tráfico va a ser de mucha calidad, esos usuarios nos ven de forma más positiva, van a ser más fieles y van a tener un valor más alto para nosotros. Y, desde la parte más analítica, podemos ver qué contenidos convierten mejor y qué tipo de anuncios les llaman más la atención, trabajando de forma conjunta tanto la parte de conversión como la de consideración.
Receta 3: proceso iniciado y no completado
Esta es de las más típicas y más solicitadas, porque son usuarios que han iniciado un paso clave: usuarios que han empezado un test y no lo han terminado, que han clicado en una promoción pero no han llegado a disfrutarla, o —el caso más habitual— que han iniciado el checkout pero no han completado la compra. En Google Analytics configuramos el evento inicial —inclusión de usuarios que han hecho el test, la promoción o el checkout— y excluimos la conversión —la compra, el fin del test—.
Una vez configurada, en Google Ads hacemos una campaña de remarketing: los típicos mensajes de «¿te has dejado algo en el carrito?», «¿necesitas ayuda?», «¿quieres disfrutar todavía de esta promoción?» —para recordarles que tienen algo pendiente—. Si queremos ir un paso más allá, podemos ofrecerles un aliciente adicional. Esta es una de las audiencias que mejor convierten, porque son usuarios en un punto de alta implicación, muy cerca de la conversión; si les mandamos un mensaje personalizado, además de sentirse mejor atendidos, suelen reportarnos mayor ROI, más beneficio y más ingresos. Y, desde la perspectiva técnica, podemos detectar si hay algún problema en esos procesos —por qué los usuarios empiezan y no terminan— para mejorar esas landings y aumentar la conversión mediante optimización continua.
Antón: Ahora que entramos en recetas para e-commerce, tengo dos preguntas por aquí. Voy con una que me parece superinteresante —creo que la respuesta es que sí, pero te la lanzo—: ¿es posible crear audiencias dentro de Analytics conectadas con un CRM como HubSpot o Salesforce?
Alazne: Si se integra, sí. La idea es que todo lo que esté en Analytics te sirve para crear audiencias. Si mandas los datos del CRM a Analytics y haces esa integración, vas a poder crear audiencias a partir de ahí sin problema; incluso con conversiones offline, que mucha gente pregunta, o con cualquier otra fuente. Lo que esté en Analytics, vale para crear audiencias. De hecho, cuando hacemos, por ejemplo, dashboards en Looker Studio, mandamos los datos a BigQuery y ahí integramos distintas fuentes, entre ellas, por ejemplo, HubSpot. ¿Es uno de los proyectos habituales, verdad?
Antón: Sí, la verdad es que el proyecto habitual suele ser integrar todos los datos de Analytics, los de redes sociales y, por supuesto, los del CRM o de HubSpot.
Alazne: Sí, HubSpot es el que más se suele utilizar.
Antón: Y tenemos en el panel de Analytics toda esa información disponible para crear audiencias con los distintos criterios que nos has enseñado, ¿no?
Alazne: Sí, siempre y cuando esté todo integrado. Si está todo separado, evidentemente Analytics tiene que poder acceder a esos datos para poder crear las audiencias. Primero hay que conectarlo, y una vez conectado, el cielo es el límite.
Antón: Fenomenal. La segunda pregunta es un poco más compleja, por el ecosistema en el que se mueve: nos preguntan si se podría subir una audiencia de compradores de Amazon —por ejemplo, filtrando por estado de EE. UU.— para no tener que segmentar una primera campaña de Google que lleve tráfico a Amazon.
Alazne: Aquí, un poco por mi experiencia anterior, contesto la primera parte: hay veces que no tenemos acceso directo a las direcciones de los compradores de Amazon, y eso depende del modelo en el que estés —seller o vendor— y de la logística que uses, si usas FBA (la logística de Amazon) o logística propia; ese es el primer condicionante. Dicho esto, si eres capaz de tener un listado de tus compradores de Amazon, la respuesta es que sí: puedes crear una custom audience, subirla a Google Analytics y, a partir de ahí, usarla para no impactar a esos usuarios en tus campañas. Lo complejo de esta pregunta está en salvar ese primer punto, que depende del ecosistema de Amazon en el que te encuentres.
Antón: Pues, si te parece, seguimos con el resto de recetas para e-commerce.
Alazne: Sin problema, vamos allá.
Receta 4: exclusión por baja rentabilidad
Muchas veces conseguimos clientes que no nos son rentables: en e-commerce, cuando un usuario hace compras muy pequeñas y estamos invirtiendo más en captarlo de lo que él se va a gastar. Aquí usamos el mismo evento purchase, añadiendo el parámetro de valor: incluimos en la audiencia a los usuarios cuyo purchase_value es inferior a la cantidad que consideremos —50 €, 200 €, según el producto—. Esta audiencia se manda a Google Ads como exclusión: no mostramos anuncios a quienes no vayan a gastar más de ese importe. Esto ayuda a evitar impactar a usuarios poco rentables, mejora métricas como el ROAS y el CPA, porque cuesta mucho menos adquirir a esos usuarios, y mejora el retorno de la inversión. Desde la parte más técnica, también nos permite identificar productos que no interesa publicitar, creando una segunda audiencia para excluirlos, porque no generan ventas suficientes como para que la campaña salga rentable.
Receta 5: inclusión de clientes de alto valor
Es el lado contrario: incluimos usuarios cuyo purchase_value es mayor que el importe que consideremos, y los llevamos a Google Ads fijándolos como audiencia objetivo de campaña. Son los usuarios que más gastan, los que más nos interesa captar, porque, si conseguimos convertirlos, nos proporcionarán un alto nivel de ingresos y la campaña tendrá un retorno de inversión mucho más alto. Además, con audiencias lookalike podemos identificar a más usuarios que comparten características con esos compradores de alto valor, y captar nuevos usuarios sin depender únicamente de nuestra base actual de clientes.
Receta 6: usuarios sensibles a promociones
Muy importante en fechas clave: usuarios que solo compran cuando hay una promoción, un descuento o un cupón de por medio, y que necesitan ese incentivo monetario para completar la compra. Se puede construir con criterios sobre el nombre del producto (purchase_item) que contenga un cupón, un descuento (discount) o que se haya activado una promoción (promotion_name). Esta audiencia se lleva a Google Ads con una campaña enfocada a incentivar la compra, mandando anuncios muy personalizados del tipo «tienes una promoción en este artículo, ¿te interesa?». Esto reduce mucho el abandono de carrito, porque son usuarios que, sin esa promoción, probablemente no habrían comprado, y mejora todas las métricas del e-commerce: tasa de compra, ingresos y ROAS.
Receta 7: exclusión o enfoque por producto específico
Permite centrarnos en productos o servicios concretos: por ejemplo, con add_to_cart o purchase, filtrando por el nombre del ítem —»quiero enfocarme en usuarios que hayan añadido al carrito o visto el iPhone 17″—. Son los típicos anuncios que «nos persiguen» después de mirar un producto, muy personalizados, porque sabemos exactamente qué está buscando el usuario. Funcionan muy bien para llevar a la compra, porque no le mandamos opciones genéricas, sino un producto muy concreto que sabemos que le interesa. También se puede combinar con una audiencia adicional de quienes ya compraron ese producto, para ofrecerles productos complementarios —una funda, un cargador— y sacar más provecho de esa primera venta.
Receta 8: reactivación de compradores únicos
Usuarios que han comprado una vez, que confían en nosotros, pero que no han vuelto a comprar. En algunos casos es normal —no vas a comprarte un móvil todos los días—, pero en otros, como perfumes o cremas, se espera cierta recurrencia. Se construye incluyendo usuarios con purchase igual a 1, y excluyendo a los que hayan hecho purchase en los últimos 30 o 60 días, según la recurrencia esperada. Esto permite campañas de recordatorio —»¿has comprado este perfume hace 60 días? ¿Te queda? ¿Quieres otro?»— muy personalizadas. Son clientes inactivos, pero fáciles de recuperar porque ya confían en la marca; mejora el valor del cliente en el tiempo, requiere poca inversión para recuperarlos y, por tanto, son campañas rentables.
Recetas para lead generation
Prospección de alto nivel. Usuarios que han navegado por la web, entrado en páginas clave e incluso mostrado cierta consideración por lo que ofrecemos, pero que no han comprado ni contactado —no tenemos su lead—. Se construye con page_view filtrando por las páginas de interés, añadiendo condiciones como duración de sesión, y excluyendo form_submit. Con esto hacemos campañas de remarketing muy específicas del tipo «sabemos que has estado mirando esto, ¿te interesa esto otro?» o mostrando testimonios que respalden nuestros servicios. El objetivo es captar usuarios cualificados que aún no han dado el voto de confianza, mejorando el funnel en el punto donde suele perderse esa confianza.
Abandono de interés. Usuarios que estaban a punto de contactar —han visitado la página de precios, de planes o el formulario de contacto— pero que no han llegado a dejar ningún dato: ni email, ni teléfono, ni formulario. Se identifica con la misma segmentación de page_view por nombre de página. Aquí buscamos recuperar su interés con creatividades del tipo «sabemos que has estado aquí, ¿hablamos?». Son usuarios que ya nos conocen, así que no hace falta un esfuerzo muy grande para conseguir que contacten; es clave para no perder leads que estaban tan cerca de convertir.
Recuperación de leads. Usuarios que sí dieron ese último paso —contactaron, clicaron en un email o un teléfono, mandaron el formulario— pero después no hubo nada más. Se construye incluyendo a quienes tienen click_email, click_phone o form_submit, para enviarles mensajes del tipo «seguimos aquí, hemos lanzado esta nueva línea de producto, tenemos esta promoción…», intentando recuperar el interés y que vuelvan a visitarnos. Además de recuperar leads fríos, nos ayuda a detectar qué ha podido fallar en el proceso y a reducir costes de adquisición, ya que estos usuarios ya están en nuestro sistema.
Hay muchas más recetas; si tenéis dudas sobre la viabilidad de alguna en concreto, o queréis profundizar en cualquiera de las que hemos visto, preguntadnos: las posibilidades son prácticamente infinitas dependiendo de vuestro ecosistema.
Antón: Para descansar un poco entre sección y sección, ya que nos queda poco, aprovecho para hacerte una pregunta: si tengo dos cuentas de Google Ads, ¿se pueden conectar a la misma cuenta de Google Analytics?
Alazne: Sí, sin problema; ahora lo vamos a ver en directo. Creo que se pueden conectar hasta 400 cuentas de Google Ads a una misma cuenta de Google Analytics.
Antón: Y la otra pregunta relacionada: una vez que conecto Google Analytics y Google Ads, ¿ya puedo empezar a utilizar las audiencias en mis campañas?
Alazne: Sí y no. Una vez conectadas, las audiencias ya están disponibles en Google Ads, pero tienen que rellenarse: como no son retroactivas, tienen que empezar a ir metiendo usuarios que coincidan con los criterios definidos. Cuánto tarden depende del volumen de usuarios y de lo sencillos o exigentes que sean los criterios de segmentación. Para lo más típico, como las campañas de Display, se necesitan al menos 100 usuarios que cumplan las condiciones.
Antón: Fenomenal. Me están entrando más preguntas, pero te dejo que termines la exposición; nos quedan tres cosas más.
Exportación de audiencias y segmentos lookalike
Alazne: Vale, seguimos con la exportación de audiencias. Una vez diseñada la estrategia y creadas las audiencias en GA4, toca exportarlas. La vinculación es muy sencilla, y lo vamos a ver en directo, tanto si queréis hacerlo como si ya la tenéis hecha y queréis comprobar que está bien configurada.
Vamos al panel de administración y bajamos hasta «vinculaciones con otros productos». Estas vinculaciones son siempre dentro del ecosistema de Google: si queremos mandar audiencias a Meta, hay que crearlas directamente en Meta; en TikTok podemos aprovechar el trabajo previo de estrategia, pero la conexión directa la tenemos con Google Ads, Display & Video 360 y Search Ads 360. A todas ellas podemos mandar nuestras audiencias directamente.
Si no tenemos ninguna vinculación hecha, creamos una y elegimos la cuenta, confirmamos y seguimos los pasos. Hay que tener siempre activada la primera opción, que es la que permite exportar las audiencias de Google Analytics a Google Ads —si ya tenéis una vinculación hecha, comprobad que esto está activo—. Con esto, la conexión ya estaría hecha.
Algo que suele pasar es que la gente empieza probando distintas cuentas, no sabe cuál es la correcta y va desvinculando. No pasa nada por desvincular, pero hay que tener en cuenta que, mientras la cuenta esté desvinculada, las audiencias de Google Ads dejan de rellenarse; si se vuelve a conectar, se retoma el envío, pero durante ese periodo se corta por completo.
Segmentos lookalike. Hemos comentado que algunas audiencias son muy útiles para crear segmentos similares. Son grupos de usuarios con características o comportamientos muy parecidos a los que ya tenemos en nuestras audiencias, pero que no forman parte de nuestros usuarios identificados: son usuarios que Google sí tiene identificados, pero nosotros no, aunque tienen un comportamiento parecido.
Para crear un segmento lookalike hace falta, al menos, tener 100 usuarios que cumplan los criterios que definamos para audiencias de remarketing —las más típicas—; si trabajamos con listas de clientes con datos identificativos, el mínimo sube a 1.000 usuarios. Además, esas audiencias tienen que ser recientes: no vale con haber tenido 100 usuarios hace tres meses, tienen que ser usuarios de los últimos 30 días. Y solo se pueden usar en campañas de Display, Discovery y YouTube, no en campañas de búsqueda.
El beneficio principal es que expandimos mucho el alcance, encontrando de forma automática más usuarios interesantes sin tener que hacer nada nosotros: si tenemos una lista de compradores y creamos un segmento lookalike de usuarios con las mismas características, es probable que también sean susceptibles de convertirse en compradores reales. No podemos enseñaros la configuración con datos de cliente reales por privacidad, pero, a grandes rasgos, dentro de la configuración del grupo de anuncios hay una casilla de «segmentos similares» en el explorador de segmentos, y se puede orientar hacia ubicaciones específicas o combinar varios segmentos en la misma campaña.
Cómo trabajar: medir, segmentar, activar
Lo que tenemos que tener claro es cómo trabajar. Primero, medir: siempre que queramos hacer campañas publicitarias, tenemos que trabajar con antelación, porque necesitamos tiempo para definir los requisitos estratégicos y técnicos, hacer las implementaciones de tracking necesarias, y todo depende de ese tracking para poder construir audiencias avanzadas. Después, segmentar: traducir los objetivos del equipo de publicidad y performance en audiencias configuradas y listas para usarse. Y el último paso, que muchas veces se olvida, no es solo integrar las audiencias —mandarlas de Google Analytics a Google Ads—, sino meterlas dentro de las campañas: muchas veces empezamos muy motivados pidiendo audiencias, y luego, cuando ya están disponibles, no sabemos cómo utilizarlas o encajarlas en la campaña. Hay que activarlas y usarlas con sentido, para sacarle rédito a todo el trabajo previo.
Con esto estaría la explicación, pero las preguntas son bienvenidas; estaré encantada de contestarlas.
Antón: Fenomenal. Me gusta terminar, antes de pasar a las preguntas, recordando que tenemos bastantes blogs y artículos relacionados con audiencias, y que este mismo webinar lo vamos a colgar también. Muchas veces el primer punto es el que decíamos: conocer el estado actual de tus audiencias. Por eso ofrecemos la opción de hacer una soft audit sin compromiso, totalmente gratuita: cualquiera que esté en el mundo de Paid Media nos la puede solicitar, y básicamente os decimos qué posibilidades tenéis y qué deberíais hacer. Nos podéis escribir a nuestro correo de contacto para esto o para cualquier otra pregunta.
Tengo por aquí una pregunta apuntada: nos comentan que intentaron mandar una audiencia, pero no la podían utilizar porque decía algo como que era «insuficiente». No sé exactamente a qué se refiere…
Alazne: Vamos a verlo en Google Ads directamente, si os parece. Cuando mandamos las audiencias, vamos a «Herramientas > Gestor de audiencias», donde podemos ver todas las audiencias creadas —es una cuenta de testeo, para mantener la privacidad—.
Antón: Mientras carga, te hago otra pregunta: ¿puedo combinar tantos criterios como quiera? Es decir, ¿puedo meter interacciones, ubicación, edad, todo mezclado?
Alazne: Sí, puedes meter todos los criterios que quieras. Lo único es que, cuantos más criterios metas y más específica hagas la audiencia, más tiempo tardará en rellenarse y en poder utilizarse. Y, sobre la pregunta anterior, del mensaje de audiencia «insuficiente»: hemos dicho que las audiencias tienen que rellenarse hasta un cupo mínimo según el tipo de campaña. Para Display, el mínimo son 100 usuarios activos; para campañas de búsqueda, el mínimo son 1.000. Cada tipo de campaña tiene sus propios requisitos, y si aparece ese mensaje, seguramente es que la audiencia todavía no se ha rellenado lo suficiente como para poder utilizarse. De ahí la importancia de trabajar con antelación, para que esté disponible cuando la necesitéis.
Antón: Fenomenal. Otra pregunta: ¿qué pasa si se desconecta la cuenta de Google Analytics? ¿Se borra todo?
Alazne: No se borra. Como decíamos antes, si conecto la cuenta de Analytics, empiezo a mandar audiencias, y luego, por lo que sea, la desconecto o pauso el envío, esas audiencias se quedan ahí, pero dejan de rellenarse y, progresivamente, se van quedando cada vez más pequeñas, hasta dejar de ser funcionales. Por eso conviene tener cuidado y estar pendientes de que todo esté bien conectado.
