SEM Analytics 3.0 (parte III): Un saludo a la integración
Cerré el año pasado con dos posts sobre el mismo tema: La gestión de campañas SEM. El tema no es baladí porque se trata del canal más importante de publicidad interactiva en este momento, habiéndose impuesto poco a poco al resto (el IAB estima un gasto total de 324′44 millones de euros en 2008, lo que representa un 53,18% del total).
Huelga decir que Google monopiliza prácticamente este canal en España (con la venia de Bing).Con esto sobra igualmente mencionar que cuando hablamos de integrar datos de comportamiento y compra con información de costes, segmentos y “pre-click” nos referimos mayormente a integración de Analítica Web con Google AdWords.
Y es aquí donde quería llegar: A lo mucho que ha avanzado la Analítica Web en meses recientes en su integración con Google Adwords (sin duda, gracias a Google AdWords 
). Pero también a lo mucho que hemos avanzado en otros dos frentes:
- La integración de datos offline para la estimación de beneficios reales y la vinculación de productos a segmentos predefinidos
- La aparición de una nueva generación de herramientas para la automatización y optimización de pujas.
Y a todo esto me refería hace un par de meses, cuando arrancábamos esta pequeña serie de posts.
¿Cómo eran las cosas antes? Compartimentadas. El gestor de campañas se iba a AdWords y como mucho hacía uso del código de conversión facilitado por la propia AdWords para evaluar resultados (ubicándolo en la página en que se materializaba el resultado). Después la empresa podía usar su propia herramienta de medición y vincular orígenes (campañas) a comportamientos, pero las decisiones relativas a inversiones tenían lugar en AdWords, de forma aislada y con frecuencia por parte de equipos independientes.
¿Y cómo son ahora entonces? ¿En qué se materializa tanto avance?
Pues yendo muy al grano, en cosas como las que siguen: Un mejorado entorno de Reporting (nuevos KPIs), un mejorado entorno de Análisis (nuevos cruces para la investigación) y una nueva esfera de posibilidades de automatización de pujas a partir de ricas variables de usuario (procedentes del entorno preexistente de medición) y avanzados algoritmos predictivos.
Revisando por partes todo esto:
