Introducción a la puja personalizada

La puja personalizada le permite usar los datos de su negocio y la IA de Google para automatizar la forma en que consigue sus objetivos de campaña y, al mismo tiempo, maximizar su retorno de la inversión publicitaria.

Puede alcanzar sus objetivos de campaña optimizando las pujas en función de las señales de eventos de conversión, objetivos o impresiones que le resulten más valiosas. Estos son los tipos de señales con los que puede utilizar la puja personalizada:

• Eventos y variables personalizadas de Floodlight
• Google Analytics 4
• Señales de impresiones

Temas de este artículo

• Cómo funciona la puja personalizada
  • Ejemplos
• Permiso y acceso
• Limitaciones de la puja personalizada
• Entrenamiento del algoritmo
  • Acerca del estado del algoritmo

Cómo funciona la puja personalizada

Aunque existen estrategias de puja automática estándar que pueden ayudarle a maximizar el rendimiento de su campaña, la puja personalizada le resultará especialmente útil si necesita tener un control más avanzado sobre su estrategia de puja que vaya más allá de la puja automática.

La puja personalizada le permite crear una estrategia que puja automáticamente en función de las impresiones que usted considere más importantes.

Hay dos formas de empezar a crear un algoritmo de puja personalizada.

• Usar reglas para crear algoritmos de puja personalizada: defina objetivos de puja personalizada para optimizar los valores de las impresiones con conversiones ponderadas sin necesidad de escribir secuencias de comandos. Gracias a las reglas, puede asignar un valor a las impresiones para crear un algoritmo de puja personalizada con el que alcanzar sus objetivos de campaña.
• Escribir una secuencia de comandos de puja personalizada: utilice los conocimientos básicos de Python para crear secuencias de comandos de puja personalizada que le permitan utilizar datos propios para optimizar los valores de impresiones con objetivos que no estén basados en las conversiones, como las mediciones de Brand Lift.

Nota: También puede usar la API de Display & Video 360 para subir y verificar secuencias de comandos de puja personalizada individuales, así como para asignar algoritmos de puja personalizada a campañas.

Tiene un control exhaustivo sobre el algoritmo de puja personalizada:

• Puede usar valores ponderados para asignar valores más altos a las impresiones que tengan una mayor probabilidad de ayudarle a lograr los objetivos de su campaña y valores más bajos a las impresiones que le interesen menos.
• También puede usar etiquetas de Floodlight, variables personalizadas o eventos de Google Analytics, o señales de impresiones para optimizar sus pujas en función de eventos de conversión específicos.

El algoritmo de puja personalizada pasa por una fase de entrenamiento y usa el aprendizaje automático para asimilar la información de sus campañas anteriores. De este modo, puede calificar y priorizar sus pujas por las impresiones adecuadas en cada campaña.

Ejemplos

Los algoritmos de puja personalizada pueden ser sencillos o complejos. Estos son algunos ejemplos de elementos en los que puede basar la optimización:

• Métricas de rendimiento de la marca: como la visibilidad y las visualizaciones completas de vídeos.
• Actividades de conversión: dé prioridad a actividades de conversión específicas asignando más valor a las que sean más oportunas para conseguir sus objetivos de campaña.
• Variables de Floodlight personalizadas: como la fidelización, los productos y el tamaño del carrito.
• Ingresos de ventas de Floodlight: haga un seguimiento del parámetro de ingresos con la etiqueta de venta de Floodlight.
• Conversiones ponderadas: utilice las actividades de seguimiento de Floodlight que le asignen valores específicos según la página del producto visitada.
• Google Analytics 4: puede vincular Google Analytics con Display & Video 360 para definir la participación porcentual en los eventos del sitio de un anunciante.

Ejemplo: Optimización de la marca con la puja personalizada

Cuando optimice las pujas para mejorar la visibilidad de su marca, puede configurar su estrategia de puja personalizada para que puje automáticamente por las impresiones que le resulten más valiosas usando valores ponderados con datos de impresiones.

Por ejemplo:

Para priorizar las pujas por las impresiones de vídeo que tienen una mayor probabilidad de aumentar la visibilidad de la marca, puede crear un objetivo de puja personalizada o una secuencia de comandos que asigne lo siguiente:

• Un valor mayor a las impresiones en las que se ha visto el vídeo con el audio activado
• Un valor menor a las impresiones en las que se ha visto el vídeo durante menos de 3 segundos
• Un valor mayor a las impresiones de vídeo vistas en una televisión conectada (CTV)

De esta forma, puede crear una estrategia de puja personalizada que califique la prioridad de sus pujas por impresiones de vídeo. Para ver más ejemplos, consulte Usar datos de impresiones.

Ejemplo: Maximizar el rendimiento para lograr determinadas actividades de conversión

Al maximizar el rendimiento para conseguir que se realicen actividades de conversión específicas, puede configurar su estrategia para que puje automáticamente por las impresiones más valiosas para usted mediante valores ponderados y etiquetas de Floodlight.

Por ejemplo:

Puede dar prioridad a las pujas por las actividades de Floodlight más valiosas y que tengan una mayor probabilidad de contribuir a que los ingresos de ventas aumenten. Para ello, cree un objetivo de puja personalizada o una secuencia de comandos que asigne lo siguiente:

• Un valor mayor a las impresiones del embudo inferior, como las ventas completadas.
• Un valor menor a las impresiones del embudo superior, como las vistas de página.

También puede usar la puja personalizada con los siguientes elementos:

• Etiquetas de venta de Floodlight: le sirven para definir un parámetro de ingresos en el que basar su optimización.
• Variables de Floodlight personalizadas: son útiles para optimizar las pujas según el tamaño del carrito, los productos o las impresiones que se hayan definido y que aumenten la fidelidad a la marca.

De esta manera, puede crear una estrategia de puja personalizada que dé prioridad a las actividades que aumentan el volumen de ventas para maximizar los ingresos. Para ver más ejemplos, consulte Usar datos de Floodlight.

Ejemplo: Maximizar el retorno de la inversión publicitaria con Google Analytics y la puja personalizada

Puede compartir datos de conversión de Google Analytics para aportar más información a su algoritmo de puja personalizada de Display & Video 360. De esta forma, puede optimizar sus pujas para alcanzar objetivos como maximizar el retorno de la inversión publicitaria usando datos de Google Analytics.

Por ejemplo:

Para optimizar la forma en que la puja personalizada maximiza el retorno de la inversión publicitaria, puede centrarse en las impresiones que le ayudan a llegar a los clientes que tienen una mayor probabilidad de volver a su sitio web.

Puede usar la puja personalizada y los datos de Google Analytics para dar prioridad a las impresiones de los usuarios que hacen clic en más de cinco páginas por sesión.

Puede consultar más ejemplos en Usar datos de Google Analytics.

Permiso y acceso

Antes de empezar, compruebe que tiene el permiso y el acceso que necesita.

En el caso de los algoritmos creados a nivel de anunciante:

• Necesita acceso de nivel de partner o acceso de nivel de anunciante específico para editar el algoritmo.
• No puede compartir el algoritmo con otros anunciantes.

En el caso de los algoritmos creados a nivel de partner:

• Necesita acceso de nivel de partner para editar el algoritmo.
• Puede compartir el algoritmo con varios partners.
• Puede ver el algoritmo con acceso de nivel de anunciante, pero no puede ver con qué anunciantes se comparte.

Limitaciones de la puja personalizada

• La puja personalizada no está disponible en YouTube ni en el inventario de programática garantizada.

Entrenamiento del algoritmo

Su modelo de puja personalizada requiere una cantidad mínima de datos de impresiones para ofrecer buenos resultados. A continuación se indican los requisitos de datos mínimos que debe cumplir cada anunciante y cada línea de pedido:

	Objetivos de puja personalizada	Secuencias de comandos de puja personalizada
Requisitos de datos mínimos de cada anunciante	Al menos 10.000 impresiones valoradas y un mínimo de 500 impresiones con una valoración positiva	Un mínimo de 500 impresiones con una valoración positiva
Requisitos de datos mínimos de cada línea de pedido	Al menos: 50 impresiones con una valoración positiva Los valores de impresiones individuales deben ser superiores a 0 y estar comprendidos entre 0,000001 y 1.000.000. Para alcanzar los objetivos de Google Analytics es necesario conseguir clics. Asegúrese de que dispone de suficientes datos para generar un modelo.	Al menos 50 impresiones con una valoración positiva

Acerca del estado del algoritmo de puja personalizada

Antes de poder utilizar la estrategia de puja personalizada en una campaña activa, deberá comprobar el estado de su modelo de puja personalizada para asegurarse de que está listo. Al editar o actualizar el algoritmo, puede que cambie el estado del modelo de puja personalizada, por lo que le recomendamos que consulte el estado del modelo de vez en cuando.

A continuación se describen los estados que podría tener su modelo de puja personalizada y lo que significan:

Estado	Información importante
Entrenamiento	Su modelo aún está aprendiendo y necesita tiempo. Información que debe saber: Si asigna un modelo sin entrenar a una campaña activa, su línea de pedido dejará de gastar presupuesto. Es recomendable dar tiempo al algoritmo para que aprenda antes de probar su rendimiento. Cuantos más datos haya disponibles, más precisos serán los resultados.
Datos insuficientes	Su modelo no tiene los datos mínimos que necesita para aprender. Información que debe saber: La puja personalizada usa datos de impresiones de los últimos 30 días, lo que significa que: Puede que tenga que esperar varios días para cumplir los requisitos de datos mínimos Si pone en pausa la puja personalizada durante más de 30 días, es posible que tenga que esperar hasta que cumpla los requisitos de datos para entrenar su algoritmo de puja personalizada El modelo puede tardar entre uno y tres días en entrenarse una vez que cumpla los requisitos de datos mínimos Pruebe a hacer lo siguiente: Edite los criterios de clasificación del algoritmo Aumente el volumen de impresiones para obtener suficientes datos con los que entrenar el modelo
Listo	Su modelo se ha entrenado y ya se puede usar. Información que debe saber: Asegúrese de asignar el modelo a una línea de pedido activa para evitar que se suspenda.
Suspendida	Los modelos suspendidos dejan de entrenarse con datos nuevos. Información que debe saber: Si no se asocia ningún gasto a un modelo en un plazo de 21 días, este se suspende. El objetivo de esta medida es evitar que los modelos que no se utilicen consuman recursos. Si necesita usar un modelo suspendido, puede reactivarlo asignándole una línea de pedido o un pedido de inserción activos que tengan, a su vez, asignados presupuestos o tramos de publicación previstos en un plazo de 21 días.
Activo	El modelo está asignado a una campaña activa. Optimiza las pujas continuamente y puja de forma activa. Información que debe saber: Es importante monitorizar constantemente su rendimiento y ajustar el algoritmo para obtener resultados mejores o similares.