Cómo conseguir insights MUY accionables del Nivel de Calidad en Google Ads [Plantilla y script incluidos]

Uno de los principales males de todos los que gestionamos cuentas de Google Ads es la PROCRASTINACIÓN . Entramos en una cuenta y empezamos a divagar, a buscar insights, cambiar columnas, modificar vistas y terminamos perdiendo demasiado tiempo en cada cuenta sin llegar a verdaderos insights accionables para realizar la optimización.

Cuando hablamos de nivel de calidad la procrastinación se dispara aún más porque todos sabemos que es la métrica fundamental para conocer el estado de salud de la cuenta , lo revisamos de vez en cuando, pero raramente realmente accionamos un análisis ni mejoras. Por ello en este post te vamos a contar cómo sacar los datos necesarios de Google Ads para hacerlos accionables. Te damos el paso a paso de lo que debes hacer:

Antes de entrar a analizar vamos a iniciar el trabajo utilizando un script que nos permite conocer periódicamente el nivel de calidad de la cuenta de forma automática, obtener notificaciones en nuestro correo para que no se nos pase y guardar un histórico con la evaluación. Esta va a ser la piedra angular que nos diga si el esfuerzo de análisis y optimizaciones que te mostramos más abajo está dando sus frutos.

En este ejemplo vemos una cuenta relativamente estable en un nivel de calidad bastante satisfactorio (aunque con margen de mejora aún):

Este script es un recomendado porque permite monitorizar la evolución del nivel de calidad de toda la cuenta tomando las palabras clave activas y ponderando por número de impresiones.

Una vez tenemos la visión más general con el script y la posibilidad de hacer seguimiento y ver el histórico es momento de empezar a preparar nuestros datos para exportarlos de Google Ads y poder trabajarlos. Para ello debemos seguir los siguientes pasos:

1- Ve a “ Palabras Clave ” de todas las campañas.

2- Selecciona los 30 últimos días (importante para tener una visión más amplia a la hora de tomar decisiones).

3- Modifica las columnas para que tengas, al menos, las siguientes:

4- Descarga en CSV el fichero

5- Importa en Google Drive . Aquí llega la parte divertida en la que empezamos a trabajar con datos. Limpiamos los datos eliminando las 2 primeras filas y los totales del final.

Lo primero que queremos analizar, una vez tenemos el promedio de la cuenta, es cuál es el nivel de calidad de cada campaña y cuáles son las campañas que peor rendimiento tienen para focalizar nuestros esfuerzos.

Es importante recordar que entiendas, de nuevo, que la métrica de “nivel de calidad por campaña” es una métrica calculada por nosotros y no generada por Google Ads. Pero que nos ayuda enormemente a diagnosticar de dónde viene el problema y las posibles mejoras . Si te das cuenta empezamos con una visión general de la cuenta y vamos focalizando la atención para, posteriormente, tomar decisiones.

Para ello, empezamos a utilizar tablas dinámicas en “Drive en Datos > Tabla dinámica…”.  Para saber el nivel de calidad promedio simplemente:

1- añadimos en columnas “Campañas” y en valores “Nivel de calidad” promedio

2- seleccionamos las campañas y vamos a Insertar > Gráfico > Barras para tener una visión más clara de dónde está el problema/s.

En el caso anterior vemos como todas las campañas tienen un comportamiento similar, excepto una que claramente está lastrando el promedio. Más adelante veremos qué y cómo debemos actuar.

Nota: para un cálculo más preciso te recomendamos utilizar una media ponderada con impresiones o clicks para que no pese lo mismo una palabra clave con 5000 impresiones que otra con 20. Sin embargo, la media aritmética es un buen inicio para el análisis a nivel de campaña.

Hagamos un recordatorio básico de los componentes del nivel de calidad para aquellos que no lo tengan tan fresco en su memoria. Son los siguientes: CTR esperado, Relevancia del anuncio y Experiencia en la página de destino . Si no lo tienes claro cada uno, sí te recomendamos buscar la documentación básica para seguir avanzando.

Con el siguiente gráfico podemos ver de un sólo vistazo de dónde proceden los problemas del nivel de calidad en una cuenta y cuáles son los elementos que necesitan de más atención.

El paso a paso es bastante sencillo para tener una visión general:

1- Duplica tu Hoja original de datos .

2- Utiliza la función  COUNTIF   para que nos cuente exclusivamente cuántas veces se repite “ Inferior al promedio ” en ese elemento. Puedes copiar y pegar esta fórmula  = countif ( I2:I132 ; “Inferior al promedio” ) y reemplazar únicamente el rango de datos por el elemento que quieras analizar. Una vez lo tengas sabrás cuántas veces cada elemento está catalogado como “inferior al promedio”.

3- Utiliza un gráfico circular para tener una visión más completa.

En el primer ejemplo vemos una cuenta donde el foco debe estar en la página de destino y en encontrar una URL más relevante para los anuncios:

En este ejemplo el foco debe estar en redactar mejores anuncios para mejorar la relevancia:

Boom! Ya sé dónde está el principal problema en la cuenta. Ahora vamos a seguir indagando para ver exactamente cómo mejoro cada uno.

Cada vez tenemos más claro dónde están los problemas en la cuenta y nos vamos acercando al momento de tomar decisiones. Ya hemos visto el estado de salud a nivel de cuenta y campañas y ahora vamos a empezar a analizar las palabras clave que requieren atención. Vamos con el paso a paso:

1- Duplica de nuevo la hoja

2- En datos > crea un filtro en la primera fila

3- Realizar un sencillo filtro para focalizarnos en las palabras clave que tienen un nivel de calidad entre 4 y 6 . Simplemente en la columna de nivel de calidad filtra esos valores. Entendiendo que, si están por encima están relativamente bien, y son estas son las que requieren atención y sobre las que debemos accionar.

4- Ordenamos de mayor número de impresiones a menos . De esta manera nos vamos a poder focalizar en las palabras clave más importantes y buscar el Pareto sin perdernos en las que tienen menor volumen tienen.

5- Utilizamos el formato condicional para resaltar los elementos que tienen problemas. De esta manera tendremos claro qué debemos hacer en el siguiente paso.

¡Perfecto! Ya tenemos los datos necesarios, sabemos exactamente qué palabras clave requieren atención, a cuáles les debo prestar más atención y cuál es el problema …es el sueño de todo optimizador! Ahora miremos caso por caso y accionemos mejoras:

Por último, vamos volver a duplicar para filtrar las que tienen nivel de calidad 1,2 y 3. Estas son las palabras clave que están lastrando el rendimiento de la cuenta y probablemente debas pausarlas. Como ves se ve mucho más rojo que en el cuadro anterior:

Te aconsejamos valorar si tienen conversiones, revisar los términos de búsqueda y el volumen de clicks. Si no es significativo, simplemente pausa para eliminar ruido en la cuenta y palabras clave con mal rendimiento . Si está trayendo algo de valor, trata a esa palabra clave como las del grupo anterior y accionemos mejoras.

Durante todo el ejercicio hemos estado trabajando con un documento en el que hemos dejado todos los datos, fórmulas, configuraciones y gráficas para que sea más sencillo para tí replicarlo. Si te interesa utilizarlo esta es la URL:  https://docs.google.com/spreadsheets/d/1eYJUjDk6ODdK-k-dXlXfhxoX4SARTGmotsdpGCSM3dE/edit?usp=sharing

Como ves, llegado a este punto hemos hecho un verdadero diagnóstico del estado de salud de la cuenta y accionado mejoras que van a tener un impacto positivo . El camino es sencillo: monitoriza el script cada semana para ver la evolución y, periódicamente, entra a optimizar para ir mejorando progresivamente el nivel de calidad de toda la cuenta.

Al principio puede ser tedioso y llevar tiempo, pero cuando el nivel de calidad vaya mejorando vas a ver como el rendimiento de la cuenta mejora y los resultados que obtienes. Empecemos a optimizar!

Si vas a tomar decisiones basadas en conversiones, te recomendamos que no utilices el modelo de atribución de último click porque puedes estar dejando de atribuir conversiones a palabras que contribuyeron , pero que no generaron el último click. El resultado es que terminarás tomando decisiones poco acertadas.

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