⏳Ventanas de Conversión en Google Ads. ¿Y tú? ¿La tienes grande o pequeña?

Bueno bueno va... no seas mal pensado y le busques doble sentido al asunto, que a lo que me estoy refieriendo es a lo que reza el título, precisamente a la "ventana de conversión"

Siempre digo que impartir formaciones es algo muy interesante puesto que te mantiene al día, te reta a saber más para poder explicar mejor y poder responder a preguntas a veces bastante complejas hechas por parte de los que están aprendiendo. Si te quedas sin palabras... te toca estudiar a tí.

Durante una de las formaciones al explicar en que consistia la "ventana de conversión" en las campañas de marketing en la plataforma de Google Ads, me percaté de que este tema y como esta influye en el algoritmo, su aprendizajeno y optimización no era sencilla de entender, incluso entre dos de los más "viejunos" del equipo existió alguna que otra discrepancia en puntos de vista.

Antes de nada deciros que este artículo tratará de explicar algo que es complejo a priori, pero que sobre todo es mi punto de entender y de comprender como funciona el algoritmo de Google y su aprendizaje. Por supuesto encantado de poder debatir y en caso de que pueda estar equivocado, feliz de poder aprender más.

INDICE

📍Definicion de ventana de conversion

📍¿Cómo afecta la ventana de conversión al algoritmo?

📍¿Cómo decirle al algortimo que tenga paciencia y espere a tener todos los datos completos para tomar decisiones?

📍El gran debate: ¿Cómo establecer la ventana de conversión?

👉Punto de vista "generoso": ventana de conversión muy amplia

👉 Punto de vista "tacaño": ventana de conversión muy corta

👉 Punto de vista "balanceado": ventana de conversión ajustada a la realidad

📍Y... ¿Cómo se yo cuál es la ventana de conversión real de mi cliente?

📍Otro cantar... Modelo de atribución basado en datos y como afecta.

📍¿La ventana de conversión es siempre fija?

Si prefieres que te lo cuente, he creado con ayuda de la IA un audio a modo podcast que ha quedado bastante resultón.

👉Deficinión de ventana de conversión ¿Qué es?

¡Vayamos al turrón! y de primeras vamos a definir qué es la "ventana de conversión".

La ventana de conversión es el tiempo que discurre desde que se realiza una acción especifica (un clic en un anuncio por ejemplo), hasta que se realiza otra (una llamada, una compra, rellenar un formulario...). Por ejemplo, desde que un usuario hace clic en un anuncio hasta que llama, o deja su contacto, u otro ejemplo, desde que deja su contacto o llama hasta que realiza la compra. En eCommerce una ventana de conversión podría ser desde que la persona realiza un primer clic en el anuncio, hasta que realiza su compra online.

En lenguaje de andar por casa podría llamarse también periodo de decisión o maduración del cliente.

Como es normal y podemos suponer esta ventana de conversión no es siempre igual, ya que dependerá de varios factores como:

• Tipo de producto: qué tan caliente sea la venta ¿Es de primera necesidad?¿Es un bien de lujo?
• Tiempo de decisión del usuario/cliente: Hay productos que son más de "pensarselo" y personas que son más indecisas.
• Precio del producto: Seguramente productos de alto valor tengan un mayor tiempo de decisión.
• Competencia del mercado: Mayor competencia puede llevar a que el cliente pase un tiempo mayor comparando entre diferentes proveedores hasta tomar su decisión.
• Estacionalidad: Hay momentos del año en el que el tiempo de decisión puede aumentar o reducirse según el tipo de producto. Por ejemplo, en invierno puedo estar "bicheando" un aire acondicionado pero puedo tardar más en adquirirlo, pero en verano si lo busco es porque tengo una necesidad más inmediata.
• Ofertas, promociones, Black Friday, navidad (tambien puede considerase estacional)... bajo ciertas promociones, y momentos del año el periodo de decisión es más corto y el cliente tiene más urgencia en adquirirlo.
• En venta offline (Call center): dependerá de como traten al lead, que tan bueno y agresivo sea el equipo de cierre y del seguimiento posterior que se le haga al lead en caso de no convertir en la primera conversación.

Vale vale... una vez ya nos ha quedado claro lo que es este concepto, basicamente el tiempo de madurez en la decisión en tomar una acción, estarás pensado... ¿Y qué tiene que ver esto con Google Ads, su algortimo y su aprendizaje?

👉¿Cómo afecta la ventana de conversión al algoritmo?

Aquí como todos ya sabemos el algoritmo de puja inteligente se basa en datos para estimar sus pujas en las subastas, y sacar patrones de comportamiento basado en miles de datos como genero, edad, ubicación, hora, día, localización, dispositivo... y un sin fin de señales...

Pues bien vamos a poner un ejemplo de cómo influye este periodo de decisión del cliente en el algoritmo, su aprendizaje y optimización para así ser más ilustrativos:

📍 Campaña: eCommerce cuyo objetivo de optimización es la acción de conversión final de compra.

📍 Estrategia CPA: Coste por compra (sí, se que para eCommerce es mejor ROAS, pero sirva esto de ejemplo)

📍 Periodo de decisión del cliente (desde el primer clic hasta la compra): 15 días, tomando la mediana para ello (que no la media)

La campaña (corriendo ya desde hace meses) realiza una inversión diariamente pero... ¿Qué ocurriría los últimos 15 días?

Pues que como los usuarios aún no han realizado su compra (aún se lo están pensando), los datos de coste por adquisicion (CPA - objetivo de la campaña) están incompletos ya que existe aún la probabilidad de que pueda atribuirse más conversiones (los datos durante la ventana pueden fluctuar mucho) en ese periodo. Se encuentra esperando que los clientes terminen su ciclo de conversión. Anterior a esos 15 días, sus correspondientes ciclos de conversión ya se cerraron y los datos están ya completos.

¿Qué pasaría entonces si el algoritmo tiene en cuenta los datos incompletos de estos últimos 15 días? Recordemos que aún existe probabilidad de que puedan generarse más ventas atribuibles a ese periodo.

Pues fácil la respuesta ¿no? Que los datos que usaría para su optimización serían incompletos y estaría tomando decisiones incorrectas teniendo en cuenta datos que tienen una probabilidad de que no sean la realidad puesto que aún le falta recibir conversiones.😵

👉¿Cómo decirle al algortimo que tenga paciencia y espere a tener todos los datos completos para tomar decisiones?

Conocido cómo funciona el periodo de decisión promedio de tu cliente tipo, y conociendo cómo es que funciona el sistema de puja, aprendizaje y el algoritmo de Google Ads, podríamos pensar ¿Joe, y no existe una manera de decirle al algoritmo que en ese periodo concreto de los últimos 15 días tenga en cuenta para su aprendizaje y pujas que los datos no van a tener una fiabilidad alta hasta completar el ciclo de conversión, y que solo tenga en cuenta de 15 días hacia atrás donde el ciclo ya se cerró y los datos tienen un porcentaje más alto de fiabilidad?

¡Efectivamente! Google piensa en todo (que no en todos) y nos da la oportunidad de establecer, para cada conversión creada en nuestra plataforma, una ventana de conversión. ¿Qué donde está? Pues te muestro pantallazo.

Es como si le dijeras al algoritmo... "no va más" aquí se cierra tu periodo de "facturación" y las conversiones que te hayas atribuido hasta aquí, son las que son, ni una más ni una menos. Como cuando juegas a la ruleta y el crupier dice precisamente eso "no va maaaaaas".. ¡San Seacabó!

¿Que ocurre si llega una conversión posteriormente y ya pasaron 20 días? pues que el algoritmo perdió esta, no se la atribuirá en la campaña, y no la tendrá en cuenta para su aprendizaje (aunque un poco sí, que las conversiones se tienen en cuenta a nivel de cuenta)

En la imagen anterior vemos como una conversión generada dentro de la ventana de conversión configurada en Google Ads (ventana verde) pero procedente de una interacción (clic) anterior, fuera de esta ventana de conversión no sería atribuida por esta interacción y se perdería en este caso.

Dicho de otro modo coloquial, es como si la ventana de conversión (línea vertical verde) actuara como una barrera de cierre de ciclo y fuera impermeable desde ahí hacia atrás.

Nota: dentro de la ventana de conversión configurada en Google Ads (zona 2+3 - verde) se ve como los resultados (CPA reales) fluctuan debido precisamente a que los datos aún no están completos. Fiel reflejo de que si los tuviera en cuenta para su optimización... no serían datos aún fiables al 100% y podría tomar decisiones incorrectas.

👉El gran debate: ¿Cómo establecer la ventana de conversión?

Aquí es donde llega ahora el gran debate y la pregunta...

Entonces para que no pierda conversiones y no pierda datos para su aprendizaje ¿No será mejor establecer el máximo número de días en la ventana de conversión? (En caso de Google Ads de 90 días)

¿Qué ventana de conversión establezco?🤔

👉 Punto de vista "generoso": Establecer la ventana de conversión muy amplia, incluso máxima

Pues a mi parecer es que no será bueno para el algoritmo, salvo que el periodo de decisión de tu cliente sea ese, 90 días. Para mostrarlo mejor vamos a ver un ejemplo ilustrado.

📌Periodo de decisión del cliente (Amarillo): Es el tiempo promedio o mejor dicho mediana en que el usuario realiza su compra. 15 días como ejemplo.

📌Ventana de conversión configurada en Google Ads: es la configuración que establecemos en la conversion en la plataforma. Vamos a poner 60 días como ejemplo.

📉 Zona 1: Datos estabilizados "ideales" (nunca es tannn planito) porque ya pasó la ventana de conversión real del usuario, dicho de otro modo, ya se cerró el ciclo de conversión.

📉 Zona 2: Datos estabilizados y reales, dentro de la ventana de conversión configurada en la plataforma pero fuera del periodo de decisión del cliente.

📉 Zona 3: Periodo de decisión del cliente.

Como podemos ver al tener establecida una ventana de conversión en la plataforma mucho mayor que el periodo de decisión del cliente en esta conversión, habrá una gran cantidad de datos reales (zona 2) que el algoritmo estará "obviando" aún en su aprendizaje para poder optimizarse y saber como le fue y como de agresivo o conservador debe ser en la zona 4 (el presente) que es donde además nos interesa para poder ser más competitivos si nos fue bien anteriormente o más conservadores si nos fue peor.

✔️Pro: al tener una ventana de conversión más amplia, en caso de que un usuario esporadicamente haya convertido hoy y su interacción con el anuncio se produjera en el pasado entre el día -15 y el día -60, esa conversión se la atribuirá la campaña y no la perderá, porque aún cae dentro de esta ventana de conversión que hemos configurado.

❌Contra: el hecho de que el algoritmo pueda no llegar a fiarse al 100% de esos datos más actuales puede llevar consigo el tener un algoritmo más lento de reacción y que va un poco "a ciegas" puesto que aún no se fia al 100% de esos datos más recientes llevándole a poder tomar decisiones más a "tientas" basadas en tiempos anteriores a 60 días para este caso. El algoritmo aún no ha cerrado su "periodo de facturación" y está aún "esperando" que le lleguen conversiones para poder tener estos datos en cuenta al 100% en su aprendizaje y optimización. (hay que fijarse que en este caso es un poco inutil pues ya pocas conversiones le queda que recibir y él aún está esperando a ver si "le cae algo".)

Decir cabe que no es que esos datos no se tengan en cuenta, seguramente de alguna manera el algoritmo los tendrá en cuenta pero aún dudará de estos resultados y no se fiará por completo.

¿Qué implicación puede tener esto? Pues que si entre los días -15 y -60 (hacía atrás) la campaña consiguió unos resultados fantásticos, el algortimo no los va a tener en cuenta hoy al 100% para ser más competitivo y agresivo, si no que los irá tenido en cuenta poco a poco, día a día, hasta tener todos estos datos pasados 45 días, lo cual significa que recién al 45 día cerrará este ciclo de conversión y le dará credito al 100% a sus resultados obtenidos y sabrá con alta fiabilidad de que en ese periodo logró unos resultados fantasticos. (o malos resultados en otro caso)

Veamos un ejemplo en la imagen de abajo:

1. En la zona 2 fuera de la ventana de conversión del cliente hemos tenido unos resultado mucho mejores de lo normal
2. Sin embargo esta zona se encuentra dentro de la ventana de conversión configurada en Google Ads debido a que hemos sido demasiado "generosos"
3. Por tanto, estos buenos resultados no están siendo tenidos en cuenta al 100% de fiabilidad por el algortimo en la zona 4, "el hoy" donde podriamos ser más agresivos y competitivos.

👉 Punto de vista "tacaño": Establecer la ventana de conversión muy corta

Vale, pero ahora aparecerá entonces el que diga... ¡Coh*ne! ¡Pues pongamosle una ventana de conversión en la plataforma muy corta!

Veamos entonce en este mismo ejemplo que ocurriria.

📌Periodo de decisión del cliente (Amarillo): Es el tiempo promedio o mejor dicho mediana en que el usuario realiza su compra. 15 días como ejemplo. Sigue siendo lo mismo que en el anterior caso para poder comparar.

📌Ventana de conversión configurada en Google Ads: es la configuración que establecemos en la conversion en la plataforma. En este caso como hemos dicho que será mucho más corta, configuraremos que sea de tan solo 7 días.

📉 Zona 1: Datos estabilizados "ideales" (nunca es tannn planito) porque ya pasó la ventana de conversión real del usuario

📉 Zona 2: Zona dentro de la ventana de conversión de usuario por tanto datos incompletos y no fiables al 100% porque aún le falta recibir conversiones que se producirán en la zona 4 y están por llegar, pero a la par se encuentra fuera de la ventana de conversión de 7 días que establecemos en la configuración de la conversión en Google Ads (zona 3)

📉 Zona 3: Ventana de conversion configurada en la conversión en la plataforma de Google Ads.

📉 Zona 2+3: Periodo de decisión del cliente.

😕¿Que ocurriria en este caso?

✔️Pro: Ninguno, yo creo. ¿Tu lo ves? Si es así, encantado de poder escucharlo.

❌Contra: Al estar configurada la ventana de conversión, establecida en la conversión en la plataforma Google Ads, con un tiempo inferior al periodo de decisión del cliente, estamos cerrando el ciclo antes de tiempo, es decir, es como si estuvieramos cerrando el "periodo de facturación" antes de tiempo y le privaramos al algoritmo de datos que aún están por llegarle. Por tanto, le estamos entregando al algoritmo datos incompletos para que meta en su aprendizaje y optimización, por lo cual va a tomar malas decisiones en la zona 4.

Esto quiere decir que tendremos un algoritmo nervioso, con cambios erráticos en sus pujas y resultados, puesto que no le estamos dejando el tiempo necesario para que madure el usuario y pueda recibir "los beneficios"

¿Entonces? Si es muy grande, ¿malo?. Si es muy pequeña, ¿malo también?

Pues sí, así es, y como dicen en mi pueblo (y en muchos otros sitios más) esto como al burro "Ni arre que trote, ni zooo que se pare", es decir que tendremos que establecer una ventana de conversión en la configuración de la plataforma de manera estudiada y no al azar, ajustándola al periodo de decisión del cliente pero sin pasarse, dándole un margen para ese porcentaje de usuarios que no están en la mediana y que pueden realizar su acción fuera del periodo normal de decisión del cliente.

👉 Punto de vista "balanceado": Establecer la ventana de conversión ajustada a la realidad

📌 Periodo de decisión del cliente (Amarillo): Es el tiempo promedio o mejor dicho mediana en que el usuario realiza su compra. 15 días como ejemplo. Sigue siendo lo mismo que en el anterior caso para poder comparar.

📌Ventana de conversión configurada en Google Ads: es la configuración que establecemos en la conversion en la plataforma. En este caso como hemos dicho se ajustará a la realidad pero dándole un margen de holgura, por ejemplo pongamos 20 días.

📉 Zona 1: Datos estabilizados "ideales" (nunca es tannn planito) porque ya pasó la ventana de conversión real del usuario.

📉 Zona 2: Datos estabilizados y completos, dentro de la ventana de conversión configurada en la plataforma pero fuera de la ventana de conversión real. Es ese margen de seguridad que le daremos a la ventana de conversión configurada en la conversión de Google Ads. (5 días de margen)

📉 Zona 3: Periodo de decisión del cliente

Como vemos en el ejemplo gráfico, ahora la ventana de conversión establecida en la plataforma, si se ajusta mucho más pero dándole una holgura, a periodo de decisión del cliente.

✔️Pro: Esto hace que el algoritmo tenga datos lo más completos posibles y a la vez reales, de manera que le entregamos data fresca para que las meta en su batidora y pueda optimizar de la mejor manera en la zona 4 donde estaré interesado en ser más competitivo si me fue bien y más conservador si no fue así.

❌Contra: Si se produce alguna conversión de algún "rezagado" pasados 20 días de la ventana de conversión establecida en la conversión configurada en Google Ads, esta se perderá y no se le atribuirá el algoritmo para su aprendizaje y optimización. No se puede tener todo en esta vida...

👉Y... ¿Cómo se yo cuál es la ventana de conversión real de mi cliente?

Ya ya, truan... se lo que estás pensando ahora. ¿Pero cómo se yo alma de cantaro cuál es mi ventana de conversión?

Pues aquí hay dos casos bien diferenciados. Por un lado tenemos las campañas de eCommerce y por otro lado las de generacion de leads y vamos a ver caso a caso.

👩💻Campaña de eCommerce

Para este tipo de campañas es más fácil debido a que tenemos las conversiones que se han generado reconocidas por la plataforma como conversiones producidas online. Pues bien, si nos vamos a la sección de la plataforma de Objetivos-->Medición-->Atribución, y seleccionamos la acción de conversión de la cual queramos saber su ventana de conversión, en el análisis de ruta tendremos dos cosas.

1. Interacciones con anuncios: es decir cuantas veces el usuario interactua con tus anuncios hasta que realiza la compra (conversion final en este caso)
2. Días: días que necesita el usuario para relizar su compra desde la primera interacción

En este caso ejemplo nos fijamos que:

1. El 78% de los usuarios solo han necesitado una interacción con el anuncio para realizar su compra.
2. El 22% necesita 2 o más interacciones hasta la compra.
3. El 89% de los usuarios solo necesitan un día o menos hasta la compra
4. Tan solo el 11% necesitan 2 o más días para tomar la decisión.

Pues en este caso lo tenemos bastante sencillo ¿no?

1. Vemos que el periodo de decisión del 89% de los clientes es de 1 día o menos y en el 78% de los casos en tan solo 1 clic.
2. Del 11% que necesita 2 días o más para tomar la decisión solo el 22% necesita 2 interacciones o más.
3. Pues establecemos una ventana de conversión por ejemplo de 7 días, para darle el margen del que hablabamos (7 días sufientemente amplio)

Aquí es donde pensarás y te preocuparás... ¿Y qué pasa si alguien compra pasados esos 7 días?

Por un lado ya, usuarios que compraran en 2 días o más era un 11%, así que podemos intuir que habrá una decadencia en el tiempo y que el porcentaje de clientes que compre en más de 7 días pueda ser un porcentaje muy bajo, pero vamos a verlo porque también podemos.

Si nos vamos a la sección de "Métricas de ruta" podemos ver los datos de conversión seleccionada y sus días hasta la conversión.

Ahora haciendo un cálculo vemos que:

1. Conversiones totales: 1.501
2. Conversiones posteriores a 7 días: 89
3. Porcentaje de conversiones que se producen después de 7 días: 6%

Esto significa que estaremos perdiendo parte de ese 6% de las conversiones atribuibles por la campaña a interacciones anteriores a 7 días para su aprendizaje, lo cual quiere decir que estaremos perdiendo una parte de los datos en pro de tener nuestro algoritmo más actualizado y a la última, ganando mayor velocidad de reacción en el presente y futuro.

Si nos fueramos por el lado de la seguridad y tranquilidad y setearamos 30, 60 o 90 días... Sí, tendría todos los datos al completo pero en cambio tendría un algoritmo lento de reacción, perezoso y poco conocedor de su pasado para saber como debe actuar en el hoy.

🧍Y ¿que ocurre en generación de leads?

En campañas de generación de leads, si la campaña optimiza precisamente para obtener leads (suena raro, pero podría ser optimizada a conversión final) pues podemos presumir que este tipo de conversión es mucho más rápida, se lo suele pensar menos y por tanto las ventanas de conversión serán mucho más pequeñas que en la compra.

Por ejemplo en un infoproducto quizás el usuario nos deja su contacto en 2 días pero no se inscribe al curso hasta pasado 1,5 meses.

Por otro lado si la campaña tiene como objetivo de optimización la conversión final de compra (offline), primero de todo y muy importante tendremos que alimentar a nuestra plataforma con esas conversiones offline de venta, ya sea mediante una subida manual de los datos o mediante una conexión automática por vía API.

De esta manera y con las conversiones cargadas en la plataforma y reconocidas, como explicado anteriormente ya podremos ver todos los datos. Aún así, existe la probabilidad de que la plataforma no pueda disponer del 100% de los datos de venta por múltiples razones.

1. No reconocimiento del número de teléfono del cliente asociada a la conversión.
2. El cliente compra llamando desde otro teléfono diferente del primero.
3. El cliente compra tras su llamada, días después cuando el comercial le vuelve a contactar.
4. Problemas con los datos en el CRM.
5. Mal tratamiento del lead a posteriori que hace que los datos empeoren.

¿Entonces? ¿Me puedo fiar al 100% de lo que dice la plataforma?

Lo que dice la plataforma refleja los datos que ha podido reconocer, y lo que tendrá en cuenta el algoritmo para su aprendizaje y optimización, son estos los que son. Aún así en mi caso siempre me gusta hacer un estudio más detallado de conocimiento del sector, comportamiento del cliente medio, y performance del área comercial. ¿Cómo?

👨💼 Hablo con el responsable del negocio para que me transmita su conocimiento del mercado y cliente tipo. Para mí a día de hoy el conocer a la perfección el negocio y el cliente presenta un peso del 80% vs el "toqueteo" de la plataforma.

📞 Hablo con comerciales del call center y mediante "entrevista" sondeo como es la ventana de decisión del cliente en base a su experiencia y mucha más información. Son la primera línea de "batalla" y te pueden dar información muy importante que estarías perdiendo en otro caso.

🔊Escucho llamadas (bajo protección de datos) para analizar como piensa el cliente, que tan fria/caliente es la venta, cuáles son sus puntos de fricción y objeciones, o sus dudas que hacen no llegar a la decisión de compra. (también me sirve por supuesto para optimizar las campañas, copies de anuncios, landing page, extensiones... y también para pasar feedback al área comercial de como tratar a cada tipologia de cliente según su fuente de captación)

Con todo esto me hago una idea para poder poner un margen superior de X días en la ventana de conversión establecida en la plataforma. Por ejemplo, subirle un par de días más.

📊Otro cantar... Modelo de atribución basado en datos y como afecta.

Aquí viene otro punto clave que es la atribución. A día de hoy ya lo recomendado es el uso de atribución basada en datos. Esto como sabemos es que Google y su algoritmo, en caso de que el usuario haya tenido varias interacciones con anuncios en un plazo de tiempo hasta la conversión, atribuye un peso de esta a cada una de las interacciones. "Ganan todas como equipo y no solo la última", es como una madre que es equitativa con todos sus hijos.

Y ahora estarás pensado, ¿Y si mi cliente tuvo 3 interacciones con anuncios antes de realizar su compra y una de ellas se quedó fuera de la ventana de conversión que establecí?

Pues fácil, la interacción que quedó fuera de la ventana de conversión, "perdió ya su oportunidad" de poder atribuirse un "pedacito" de conversión y se las atribuirán las dos interacciones que quedan dentro de la ventana (he puesto un peso de 0,5 conversiones a cada una pero en realidad esto no es real y es decisión del algoritmo basado en miles de datos decidir que peso poner a cada una)

¿Qué puede tener esto de malo?

Que si queremos conocer la ruta hasta la conversión, es decir, en que campañas hizo clic el usuario hasta llegar a la conversion final, estaremos perdiendo la primera parte de la ruta. Este viaje del cliente a través de las campañas en las que fue clicando vamos a ver a continuación que se puede ontener en la propia plataforma y nos puede entregar información valiosa.

Hay quien piensa, prefiero poner una ventana máxima de 90 días para evitar esto y así poder tener visibilidad de la ruta completa de todos mis compradores. Por un lado de acuerdo, pero se está induciendo entonces a hacer que el algoritmo sea lento de respuesta y poco eficiente en pro de tener la ruta de una mínima parte de los datos, debido a que el algoritmo no le va a dar alta fiabilidad a los datos en estos 90 días porque aún está pendiente de recibir más conversiones posibles (cuando en realidad... ya poco le va a llegar)

Hay otros que opinan que la ventana de conversión es solamente para recoger el dato, atribuírselo y poder visualizar esta ruta de conversión, pero que a vistas de aprendizaje y optimización del algoritmo no influye. Entonces yo me pregunto, si no influyera... ¿Para qué nos da Google Ads la opción de establecer una ventana variable? ¿No sería que Google la dejara fija en el máximo? ¿Podría servir quizás, en caso de una promoción, para dejar fuera interacciones anteriores al periodo de promoción y conocer solamente el comportamiento del cliente en ese periodo de tiempo más corto? Pues... podría ser claro.

Aquí es donde tienes que buscar la solución de compromiso, ¿Te afecta taaaanto perder un 5% de esas rutas de conversión en detrimento de tener un algoritmo más rápido, ágil, eficiente y óptimo? Es una decisión que debes tomar en base a tu propio análisis y como quieras "entrenar" a tu algortimo.

Esto de las rutas de conversión se puede ver en la sección de "Ruta de conversión" donde se muestra el "viaje" del usuario a través de diferentes campañas en las que ha ido interactuando hasta llegar al momento de la conversion final.

Se verá algo del estilo a esto anterior pero para tus campañas en la plataforma de Google Ads.

De esta manera se puede verificar como unas campañas asisten a la conversión a otras y que si no fuera por la capacidad del algoritmo de atribuir basandose en sus datos, parte de la conversión a las campañas asistidoras llegariamos a poder tomar decisiones erroneas, pausando estas campañas por no estar generando ventas y de esta manera estariamos matando también a las campañas convertidoras al no estar siendo asistidas por las anteriores.

Vamos, ¡como jugar un partido de futbol solo con delanteros!

🙄¿La ventana de conversión es siempre fija?

En el caso de la ventana de conversión a compra, debido a que esta depende de los factores que hemos hablado antes (Comportamiento del cliente, estacionalidad, oferta, promociones...), esta puede aumentar o disminuir según la epoca del año, es decir, el periodo de decisión del cliente está "vivo".

¿Entonces que hacemos?

1. Si son estacionalidades conocidas por el algoritmo como navidad, Black Friday, etc... el algortimo en principio conoce estas y se ajusta a los cambios, o al menos... eso dice Google.
2. Si son estacionalidades influidas por promociones, bajadas de precios, rebajas puntuales, aquí lo ideal es usar una opción avanzada que nos da Google Ads, como es el ajuste de estacionalidad, ideales para eventos cortos 1-7 días y así no tener que tocar la ventana de conversión.

3. En un último caso en que esperes que tu ventana de conversión aumente, o se reduzca significativamente durante un tiempo prolongado de más de 7 días por factores como aumento/reducción de precio, falta de stock, cambio en el tiempo de decisión del cliente tipo, mayor necesidad de un producto por alguna razón, aquí si es recomendable volver a reconfigurar la ventana de conversión establecida en la conversión de la plataforma de Google Ads para evitar ser muy "generosos" con ella o muy "tacaños" y de esta forma ajustarla a la realidad siendo "balanceados". Es como "pilotar" a tu algoritmo.

Como siempre digo, esto de Google Ads está más que abierto a diferentes opiniones e interpretaciones, y en ello está la gracia, que cada uno establece sus estrategias en base a su comprensión. Esta es mi interpretación del asunto y no por ella es la correcta ni la perfecta ya que seguro que habrá quien pueda tener otra interpretación.

Y tú, ¿Eres de tenerla grande o pequeña? ¿cómo configuras la ventana de conversión en tus campañas? ¿Optas por una ventana amplia que capture el máximo de datos o eres de los que optan por una ventana ajustada para una mayor reactividad? Me gustaría poder saber como lo hacen otros compaleros y cómo les ha funcionado en sus propias campañas.

Estaré encantado de poder hablar y debatir, escuchando otros puntos de vista que puedan hacerme aprender y quizás adaptar esta visión para que las campañas puedan ir mejor aún.

Muchas gracias por leerme y ¡Adstaluego!

Gracias también a Alberto Esteves Correia por esa charla de domingo revisando este artículo y debatiendo a cerca de esta temática y otras muchas.