Un mismo conjunto de plantillas para cada cliente de Google Ads

Smart Bidding necesita datos que los navegadores ya no envían

Adbrains consigue resultados para clientes de e-commerce y de generación de leads exclusivamente a través de Google Ads. Sus campañas las gestiona una automatización basada en IA: el machine learning lee los datos de conversión y busca formas de mejorar pujas, audiencias y presupuestos.

Ese modelo depende de un flujo constante de señales de conversión. A medida que los navegadores y las normas de privacidad se alejaron de las cookies de terceros, bajaron el volumen y la calidad de los datos que llegaban a Smart Bidding y Performance Max, y con ellos el rendimiento de las campañas.

Adbrains se enfrentaba a tres problemas a la vez:

• Señales más débiles. El tracking basado en cookies ya no aportaba el gran volumen de datos de conversión de calidad que necesita la IA de Google.
• Privacidad y fiabilidad. Los cambios en los navegadores y en la normativa exigían una forma más sólida y orientada a la privacidad de recoger datos.
• Sin desarrolladores. La agencia quería pasar a sus clientes a server-side sin código a medida.

Una plantilla para cada cliente

Adbrains eligió TAGGRS por sus plantillas listas para usar. La agencia monta la configuración de Google Tag Manager a partir de una plantilla y la conecta al sitio del cliente, ya funcione con Shopify, Magento u otra plataforma. Cada nuevo cliente parte de la misma configuración, sin que intervenga ningún desarrollador.

A cada implementación le sigue un ciclo de aprendizaje con IA de 90 días. En ese periodo, la IA analiza las señales server-side, más sólidas, para dar con la mejor estrategia de campaña. TAGGRS aporta los eventos de conversión limpios y conformes a la normativa de privacidad que dan a las campañas su impulso inicial.

Qué cambió

Todas las conversiones que Adbrains quiere medir aparecen ahora en GA4 y Google Ads. Con datos completos, las funciones de IA de Google optimizan más rápido y con más precisión, y encuentran los mejores perfiles de cliente en los primeros 90 días.

El remarketing también cambió. En lugar de audiencias amplias y genéricas, Adbrains puede ahora basar el remarketing en señales de intención tempranas.

Caso de cliente: Toetsjekennis.nl

Toetsjekennis.nl es una plataforma neerlandesa que ofrece exámenes de práctica para quienes se preparan para pruebas oficiales. Una suscripción cuesta 19,95 € al mes, así que el ingreso por cliente es bajo y las campañas tienen que ser muy rentables. Además, el margen de tiempo es corto: la gente suele empezar a buscar un examen de práctica unas dos semanas antes de su examen real, no tres meses antes.

Para este cliente, Adbrains usa las señales server-side para detectar el interés temprano y convertirlo en remarketing oportuno en distintos canales. El resultado son anuncios mejor sincronizados y más relevantes, menos presupuesto desperdiciado y más conversiones pese al bajo ingreso por cliente.