La estructura de cuatro campañas de Amazon PPC que uso: el ACoS queda dentro de dos puntos en los cuatro roles y la conversión va de 11% a 27%.
He construido la misma estructura de cuatro campañas veinte veces en mi propia cuenta de Rowdy Rooster Woodworks. Nueve están corriendo ahora mismo. También es la estructura que mi software construye por defecto — y quiero ser preciso sobre lo que hace, porque el argumento habitual a favor de la estructura de campañas está equivocado.
El principio de fondo es simple: descubrimiento y rendimiento son trabajos distintos, así que merecen contenedores distintos. A la automática y a la segmentación por categoría se les permite explorar. Las palabras clave exactas y los targets de producto específicos son donde se concentra el tráfico probado.
Los cuatro trabajos
Dos campañas descubren. Dos campañas rinden.
- Auto — Amazon te empareja con términos de búsqueda que nunca habrías adivinado. Descubrimiento.
- PT Category — apunta a categorías completas de productos para sacar a la superficie ASIN de la competencia por los que valga la pena pujar. Descubrimiento, para productos en lugar de palabras.
- KW Performance — términos de búsqueda probados, promovidos a concordancia exacta, cada uno con su propia puja.
- PT Performance — ASIN probados, la misma idea.
El descubrimiento alimenta al rendimiento. Un término de búsqueda consigue dos o tres órdenes en la automática y pasa a KW Performance (el flujo de cosecha); un ASIN que convierte pasa de PT Category a PT Performance (la versión para ASIN).
Lo que NO hace: bajar mágicamente tu ACoS
Noventa días en mis nueve conjuntos activos:
| Campaña |
Gasto |
Órdenes |
CPC |
ACoS |
Conversión |
| KW Performance |
$3,313 |
501 |
$1.78 |
34.4% |
27.0% |
| PT Performance |
$918 |
141 |
$1.27 |
33.1% |
19.5% |
| PT Category |
$423 |
57 |
$0.92 |
34.6% |
12.3% |
| Auto |
$1,345 |
168 |
$0.88 |
35.0% |
11.0% |
Cuatro campañas haciendo cuatro trabajos distintos, y su ACoS queda dentro de dos puntos entre sí.
Eso no es la estructura siendo lista. Todas apuntan al mismo objetivo de ACoS — 27% en la mayoría de mis automatizaciones, 30% en una — y el motor de pujas lleva a cada campaña hacia él ajustando pujas contra el rendimiento real. La línea plana es el objetivo siendo perseguido. La realidad se asienta unos puntos por encima, lo cual me sirve: rindo mejor alrededor de 30–35% una vez que las ventas orgánicas entran en la ecuación.
Así que: la estructura no baja mágicamente el ACoS. En mi cuenta el motor de pujas determina en gran medida dónde se asienta el ACoS. La estructura determina a dónde va el tráfico y qué puedo hacer con él una vez que llega.
Lo que SÍ hace: clasificar el tráfico
Mira la última columna. Las palabras clave cosechadas convierten al 27%. La campaña automática de la que salieron convierte al 11%. Dos veces y media mejor. Los targets de producto hacen lo mismo de forma más callada — 19.5% frente al 12.3% de la campaña de categoría que los encontró.
Eso es lo que compra la estructura: clasificación de tráfico. El descubrimiento encuentra el buen tráfico; las campañas de rendimiento le dan a ese tráfico su propia puja y su propio presupuesto. Estás tomando una población ruidosa, identificando a los miembros que realmente compran, y moviéndolos a donde puedes pujar por ellos individualmente.
Y fíjate en la columna de CPC, porque es la parte que hace que el ACoS plano deje de ser confuso. Las campañas de rendimiento no compran clics más baratos — cuestan el doble por clic, $1.78 frente a $0.88. Me permiten pagar de forma más inteligente por mejores clics. Una búsqueda que convierte al 27% puede sostener un CPC mucho más alto que tráfico que convierte al 11%, aterrizando en aproximadamente el mismo ACoS. Eso no es coincidencia; es exactamente lo que debería hacer una puja racional.
Las dos campañas de rendimiento se llevan el 69% del gasto y devuelven el 74% de las órdenes.
El descubrimiento es una partida de presupuesto, no una campaña de rendimiento
La automática tiene la peor tasa de conversión de las cuatro y no tengo intención de arreglarlo. Ese es el trabajo.
Toda la investigación del mundo no puede darte los datos que puede darte una campaña automática, digan lo que digan los vendedores de herramientas. Los compradores reales escriben cosas que ninguna herramienta de palabras clave sugeriría jamás. Estás pagando por esa lista (más sobre por qué cosechar le gana a investigar).
Así que no la juzgo principalmente por el ACoS. La juzgo por lo que el gasto descubre. Una campaña de descubrimiento puede rendir peor que mis campañas de rendimiento y aun así valer la pena si sigue produciendo targets que puedo cosechar. Cuando ese flujo se seca, su presupuesto debería secarse con él. Mis automatizaciones se encargan de la versión lenta de eso por su cuenta — una campaña que deja de producir se recorta hasta que apenas funciona, que es el final correcto para una campaña cuyo único trabajo era enseñarme algo que ya no me enseña.
Por qué la segmentación por categoría tiene su propia campaña, y se queda pequeña
PT Category es la que menos gasta por mucho — $423 en noventa días frente a $3,313 en KW Performance. Es deliberado. La segmentación por categoría puede ser como darle a Amazon un cheque en blanco. Estás pujando por una categoría en lugar de por un producto, y el rango de lo que puede emparejar es enorme.
Rara vez acepto un aumento de puja en esas, incluso cuando los números lo justifican. No es que desconfíe de las matemáticas — la recomendación está leyendo correctamente el rendimiento reciente. Es que sé que el espacio de búsqueda detrás es peligroso para expandirse, y los números recientes no pueden ver eso. Tiene su propia campaña para poder mantenerla con correa corta sin arrastrar nada más.
Cuándo retirar un conjunto
No hay fórmula y no confiaría en una. Retiro un grupo cuando el rendimiento baja y ya no hace lo que quiero. Muchos vendedores nunca retiran un conjunto que sigue funcionando. Ambas posturas son defendibles.
Tu cuenta será más desordenada que el diagrama
Tengo veinte de estas estructuras. Nueve están completamente activas.
El resto están archivadas o pausadas — prueba y error, migraciones entre herramientas, productos que no funcionaron. Y un par existen porque la persona que construyó el software lo estaba probando por cuadragésima vez y nombró una campaña CBGggg.
Una cuenta real acumula historia. El diagrama limpio de cuatro campañas es cómo empiezas, no lo que tendrás en dos años. El objetivo no es que la cuenta siga pareciéndose al diagrama. El objetivo es seguir sabiendo qué trabajo se supone que hace cada campaña.
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