Preguntas de entrevista para Especialista PPC, con respuestas modelo

Respuesta modelo

En los últimos tres años he gestionado una media de 2,3 M€ anuales, con un 62 % en Google Ads y el resto repartido entre Meta, Microsoft y TikTok. El objetivo era doble: un ROAS mínimo de 5,0 en las marcas de catálogo propio y un CPA máximo de 25 € en la línea de suscripción. Cerramos el último ejercicio con ROAS de 6,6 y CPA de 21 €, aunque el dato que defiendo internamente es otro: los clientes nuevos subieron un 34 %. Lo matizo porque parte de la mejora del ROAS global venía del peso creciente del tráfico de marca, y ese componente no lo genera la campaña, lo genera el negocio.

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Queda casi todo lo que determina el resultado, salvo la puja. En mi trabajo diario eso significa cinco cosas. La primera es la calidad de la señal: qué conversión envío, con qué valor y con qué retardo; desde que empecé a enviar margen en lugar de facturación, el sistema dejó de optimizar hacia los productos de mayor ticket y peor rentabilidad. La segunda son las exclusiones: negativas a nivel de cuenta, exclusiones de marca, filtros de ubicación y de contenido. La tercera es el feed, que en Shopping y en Performance Max funciona como el equivalente a las palabras clave. La cuarta es la creatividad, que se ha convertido en la principal variable de test en paid social. Y la quinta es la medición: si no puedo comprobar la incrementalidad con un experimento, no sé si el sistema está comprando ventas que ya tenía.

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Combino tres niveles. En el nivel de plataforma uso los experimentos nativos de Google Ads y el conversion lift de Meta cuando el volumen lo permite. En el nivel de canal recurro a geo-experimentos: apago o reduzco la inversión en un grupo de provincias comparables durante seis u ocho semanas y comparo con el grupo de control; así medí que una parte del gasto en display no era incremental y retiramos 210.000 € anuales sin que cayera la facturación. Y en el nivel de negocio sigo el MER, es decir, el ingreso total dividido entre la inversión total en medios, porque es la única cifra que no depende del modelo de atribución. Ninguna de las tres por separado es suficiente, pero cuando las tres apuntan en la misma dirección la decisión es defendible.

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Heredé una cuenta de búsqueda con 47 campañas y más de 600 grupos de anuncios, herencia de la época de la concordancia exacta y los grupos de una sola palabra clave. El problema no era estético: ninguna campaña acumulaba conversiones suficientes para que la puja automatizada aprendiera, y el presupuesto se fragmentaba en unidades de 15 € al día. La reconstruí en 9 campañas agrupadas por margen de producto, más 3 campañas de marca aisladas para poder medir la captación limpia. Mantuve la estructura antigua funcionando tres semanas en paralelo sobre una parte del tráfico para tener un punto de comparación. El resultado, a cinco meses, fue un CPA de 31 € a 21 € y un 28 % más de conversiones con el mismo presupuesto. La parte incómoda es que perdimos granularidad de informe y tuve que rehacer el cuadro de mando y reeducar al equipo comercial, que estaba acostumbrado a mirar el rendimiento por palabra clave.

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Nos afectó de forma directa. Cuando adaptamos el banner a los criterios de la AEPD, con el botón de rechazar al mismo nivel que el de aceptar y sin casillas premarcadas, la tasa de consentimiento cayó de forma notable y con ella la señal disponible para las plataformas. La respuesta fue técnica y en tres pasos. Primero, Consent Mode v2 en modo avanzado, con los parámetros ad_user_data y ad_personalization correctamente cableados, para que Google pudiera modelar las conversiones no consentidas. Segundo, Google Tag Manager del lado del servidor, que además nos dio control sobre qué datos salían del dominio y mejoró el tiempo de carga. Y tercero, Enhanced Conversions con correo y teléfono hasheados desde el CRM para la parte de leads. Recuperamos alrededor del 27 % de las conversiones perdidas por la vía del modelado. Todo el despliegue se revisó con el delegado de protección de datos, porque el marco aquí no es solo el RGPD: está la LOPDGDD y el artículo 22.2 de la LSSI-CE, que es el que regula el consentimiento para el almacenamiento en el dispositivo.

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Parto de la curva de rendimiento marginal, no del reparto histórico. Cada mes reviso, por canal y por país, cuánto cuesta la última conversión y no cuánto cuesta la media: es habitual encontrar canales con buen CPA medio que ya no absorben más euros sin degradarse. Con eso construyo tres bloques: un núcleo que se mantiene porque está probado, una franja de crecimiento donde muevo entre el 10 y el 20 % del presupuesto según la estacionalidad, y una reserva de prueba, entre el 5 y el 10 %, que dedico a canales o formatos nuevos con la asunción explícita de que puede no rendir. Entre países ajusto por dos factores adicionales: el ticket medio y el coste logístico, que en Portugal e Italia no eran los mismos que en España, y la estacionalidad local. Y presupuesto aparte el recargo por operar en España que las plataformas repercuten sobre la inversión, porque si no se contempla desde el principio, el gasto real se desvía del plan.

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En la primera semana no tocaría las pujas. Empezaría por auditar la medición: comprobar que no hay conversiones duplicadas ni microconversiones contando como principales, verificar el estado de Consent Mode y de las conversiones mejoradas y cruzar las conversiones de la plataforma con la facturación real del mismo periodo. En paralelo revisaría la salud del feed en Merchant Center, porque las desaprobaciones silenciosas son la causa más frecuente de caídas inexplicables. La segunda semana la dedicaría a entender el negocio: márgenes por categoría, valor de vida del cliente y estacionalidad propia. En la tercera y la cuarta presentaría un diagnóstico con tres o cuatro palancas priorizadas por impacto y esfuerzo, y arrancaría solo la primera. Prometer una reestructuración completa el primer mes sería una mala señal, porque las campañas automatizadas necesitan periodos de aprendizaje y encadenar cambios impide saber qué funcionó.

Con tres medidas combinadas. Aplico las exclusiones de marca a nivel de campaña sobre la lista de marca propia y sus variantes con faltas de ortografía; añado listas de palabras clave negativas a nivel de cuenta, que ya se aplican a Performance Max; y mantengo una campaña de búsqueda de marca separada con presupuesto propio, para conservar visibilidad y control del CPC en ese tráfico. Después verifico: reviso el informe de términos de búsqueda y los datos de insights de la campaña, y contrasto la evolución del segmento de clientes nuevos frente al de recurrentes. Si el ROAS sube mientras los clientes nuevos se estancan, la campaña está reciclando demanda existente. Como refuerzo uso el objetivo de adquisición de clientes nuevos con un valor adicional asignado a la primera compra.

Uso CPA objetivo cuando el valor de la conversión es homogéneo o desconocido, típicamente en generación de leads: todos los formularios valen lo mismo hasta que el CRM diga lo contrario. Uso ROAS objetivo cuando existe valor por conversión fiable y variable, que es el caso del comercio electrónico con tickets muy distintos. La condición previa en ambos casos es el volumen: por debajo de unas 30 conversiones mensuales por campaña, prefiero maximizar conversiones sin objetivo hasta acumular datos, porque un objetivo demasiado exigente estrangula la entrega. Y en cuanto tengo acceso al margen, sustituyo la facturación por el margen bruto como valor de conversión; ese cambio, en mi última cuenta, reordenó por completo el reparto entre categorías.

Empiezo por la higiene: revisar desaprobaciones en Merchant Center, GTIN y marca correctos, disponibilidad sincronizada con el stock real y precios coincidentes con la landing, que es la causa más común de suspensión. Después trabajo el título, que es donde está el mayor retorno: estructura de marca más tipo de producto más atributos diferenciales, con los términos con los que busca el usuario y no con la nomenclatura interna. Completo el tipo de producto con una taxonomía propia de tres niveles para poder segmentar. Añado etiquetas personalizadas por margen, por rotación y por estacionalidad, que son las que me permiten separar campañas o grupos de recursos por rentabilidad en lugar de por categoría. Y cuido las imágenes y los atributos de talla, color y material, porque alimentan tanto el emparejamiento como los anuncios de inventario local si hay tienda física.

Consent Mode es el mecanismo por el que la web comunica a las etiquetas de Google el estado del consentimiento del usuario mediante señales, y la versión 2 añade dos parámetros obligatorios para publicidad: ad_user_data y ad_personalization. En el modo básico, las etiquetas no se cargan hasta que el usuario acepta, de modo que del tráfico que rechaza no llega absolutamente nada y el modelado es más limitado. En el modo avanzado, las etiquetas se cargan siempre pero envían pings sin cookies y sin identificadores cuando no hay consentimiento, lo que permite a Google modelar conversiones con más precisión. El modo avanzado suele recuperar bastante más señal, pero exige una revisión legal cuidadosa del flujo antes de implantarlo, porque la decisión sobre qué se envía sin consentimiento no es una decisión de marketing.

Un CSS, o servicio de comparación de precios, es el intermediario a través del cual se publican los anuncios de Shopping en el Espacio Económico Europeo, consecuencia del expediente europeo de competencia sobre Google Shopping. Un anunciante puede usar el CSS propio de Google o contratar uno externo. La diferencia es económica: los CSS externos aplican su tarifa sobre la puja de forma que el coste efectivo por clic baja, y en mi experiencia la reducción se movió alrededor del 16 % a igualdad de tráfico. Es una palanca que no existe en el mercado estadounidense y que muchos anunciantes españoles todavía no han activado, así que suele ser de las primeras cosas que reviso al auditar una cuenta de comercio electrónico.

En la parte técnica, capturo el correo electrónico y el teléfono en el formulario, los normalizo y los envío hasheados con SHA-256, bien desde la etiqueta del lado del cliente, bien desde el servidor cuando hay GTM del lado del servidor. Después conecto la importación de conversiones offline desde el CRM para que Google reciba no solo el lead, sino el lead cualificado y la venta cerrada, con su valor. Eso cambia la optimización por completo: se deja de comprar formularios baratos y se empieza a comprar oportunidades reales. Las precauciones son de cumplimiento: la base jurídica del tratamiento debe estar clara, el envío depende del consentimiento del usuario, la información debe reflejarse en la política de privacidad y conviene documentar el flujo con el delegado de protección de datos antes de activarlo.

Envío la menor cantidad de acciones posible y la mejor posible. Una única conversión principal por objetivo de campaña, y el resto marcadas como secundarias para observación, porque mezclar microconversiones con la compra hace que el sistema optimice hacia lo fácil. El valor lo asigno por margen de contribución siempre que tenga el dato, no por facturación, y aplico un coeficiente por probabilidad de devolución en las categorías donde es alta, como calzado o moda. En generación de leads, el valor procede del CRM: un valor estimado por lead cualificado según la tasa histórica de cierre y el ticket medio de esa fuente. Cuando el ciclo de venta es largo, importo la conversión intermedia más predictiva en lugar de esperar semanas al cierre, porque una señal tardía no sirve para entrenar.

Primero pediría media hora antes de tocar nada, porque en esa semana el CPC sube por presión competitiva y una caída del ROAS puede ser el comportamiento esperado, no un fallo. Revisaría tres cosas: si el volumen absoluto de ingresos sigue creciendo, si la caída se concentra en algún canal o categoría concretos y si hay un problema técnico, como una caída de la web, un feed desaprobado o el seguimiento roto por un despliegue. Si el ingreso incremental sigue siendo positivo y estamos por encima del umbral de margen acordado, defendería mantener la inversión con datos, explicando que recortar en el pico es renunciar a volumen que no se recupera en diciembre. Si el margen ya está por debajo del umbral, propondría un recorte quirúrgico, empezando por los inventarios menos incrementales, en lugar de una bajada lineal. Y en cualquier caso dejaría el umbral por escrito antes de la campaña siguiente, porque esa conversación no debería ocurrir en caliente.

Explicaría el escenario completo antes de dar una opinión. Técnicamente es posible pujar por términos que incluyen marcas ajenas y Google lo permite como palabra clave, pero no consiente su uso en el texto del anuncio si hay una reclamación del titular. Comercialmente hay que contar con la represalia: lo habitual es que el competidor haga lo mismo y el resultado sea que ambos pagan más por su propio tráfico de marca. Jurídicamente, en España conviene revisarlo con asesoría, porque la Ley de Marcas y la normativa de competencia desleal marcan límites, sobre todo si el anuncio puede inducir a confusión sobre el origen. Y hay sectores donde directamente no procede: en juego, el Real Decreto 958/2020 acota con dureza lo que se puede hacer en buscadores. Mi recomendación práctica sería una prueba acotada con presupuesto limitado, medición del CPA frente al de la campaña genérica y decisión con datos a las cuatro semanas.

Por el seguimiento, porque mientras esté duplicado ninguna decisión posterior es fiable. Identificaría el origen de la duplicidad, que suele ser la etiqueta de Google Ads conviviendo con la importación desde GA4 para la misma acción, elegiría una única fuente de verdad y dejaría el resto en observación. Solo entonces documentaría el estado de partida: inversión, conversiones y CPA de los últimos doce meses por campaña, para tener una línea base que nadie pueda discutir después. Después congelaría el gasto de las campañas sin conversiones en noventa días y aplicaría una convención de nombres nueva sin renombrar en caliente las campañas activas, para no romper el histórico de los informes. La reestructuración vendría al final, por bloques y no de golpe, midiendo cada bloque contra la línea base.

Que es posible, pero no en un mes y no en todos los sitios. Les mostraría la curva de rendimiento marginal por canal: en cuentas maduras, duplicar la inversión rara vez duplica las conversiones porque la demanda de la categoría es finita, y el CPA sube a medida que ampliamos hacia audiencias menos cualificadas. Propondría un plan escalonado, con subidas del 20 al 30 % semanal para no reiniciar el aprendizaje de las campañas, un techo de CPA por tramo y la apertura de inventarios nuevos, no solo más presión sobre los existentes. Y pactaría de antemano el criterio de parada: a qué CPA o a qué margen de contribución dejamos de crecer. Aceptar la duplicación sin esa conversación es garantizarse una reunión desagradable dos meses después.

Le diría que ese porcentaje es un indicador de adopción de las sugerencias de la plataforma, no una medida de rendimiento de la cuenta, y que subirlo al 100 % suele implicar aceptar cosas que perjudican el resultado: ampliar la segmentación por defecto, aplicar palabras clave de concordancia amplia sin negativas de soporte o activar la aplicación automática de recomendaciones. Le enseñaría el detalle: cuáles de las 14 he revisado, cuáles he aplicado porque tenían sentido, como una corrección de anuncios sin recursos suficientes, y cuáles he descartado con el motivo escrito. Y le ofrecería un compromiso operativo: revisión quincenal de la pestaña de recomendaciones, aplicación de las que superen el criterio y registro de las descartadas, para que el nivel de optimización deje de ser el tema de conversación y lo sea el CPA.