Por Rafael Carbayeda    •     21/11/2024

Algoritmos e incentivos perversos en Google Ads

Aunque a veces tengamos la mejor de las intenciones, como humanos, los incentivos perversos son algo de lo que nunca estamos a salvo. A veces, sin ni siquiera darnos cuenta de ello. Quizá el ejemplo más famoso de incentivos perversos es la historia de la caza de cobras durante la época en que India era una colonia británica, que ha dado nombre al «efecto cobra», y que no tiene nada que ver con lo que en España llamamos coloquialmente «hacer la cobra».

Me refiero a esta cobra:

¿Qué son los incentivos perversos para Google Ads?

En esencia, se trata de errores a la hora entrenar a nuestro querido algoritmo de Google Ads, y más concretamente, de definir las conversiones que queremos utilizar para optimizar la puja de las campañas.

Desde hace ya ¿5 años? por lo menos, la estrategia de optimización de campañas está enfocada en el Smart Bidding. La época en la que definíamos una puja manual de CPC para cada grupo de anuncios o, incluso, para cada palabra clave, ha quedado atrás, y lo que se busca es dar señales al algoritmo de cuales son las acciones que tienen valor para nosotros, de manera que optimice las pujas para obtener más tráfico de usuarios con potencial de realizar dichas acciones.

Y aquí es donde entra en juego la posibilidad, muchas veces sin quererlo, de definir objetivos perversos. Una optimización típica cuando estamos configurando el seguimiento de conversiones para un e-Commerce es medir los pasos del embudo de conversión (añadir al carrito ➡ iniciar pedido ➡ compra finalizada). En principio, no hay nada que parezca estar mal en esta configuración y de hecho, va en la línea de otra de las recomendaciones de Google. Me refiero al Bid-to-Value, esto es etiquetar todos los pasos en el proceso hasta la conversión y darle un valor a cada uno.

Pero tal y como funcionan los sistemas de IA / Machine learning (que sería un tema aparte para otro post, pero sobre lo que puedes ver este vídeo si quieres profundizar en el tema) lo que van a hacer es centrarse en conseguir el objetivo marcado, independientemente de todo lo demás.

Caso de uso real

Un problema que me he encontrado más de una vez (y que me sigo encontrando, de hecho) es que, cuando optimizamos campañas para obtener un objetivo de conversión intermedio del funnel (como el añadir productos al carrito de la compra) el aumento de volumen de dichas conversiones no se traduce necesariamente en un aumento de las conversiones finales (o sea, compras finalizadas, en el ejemplo que estoy planteando).

El ejemplo típico es el de un cliente con campañas de Google Ads para un e-Commerce, en las que, debido al poco volumen de alguna de las mismas, cambiamos la conversión objetivo de la campaña para que se use «añadir al carrito» en lugar de «compra finalizada»). Y normalmente, funciona. El volumen de productos añadidos al carrito aumenta significativamente con la misma inversión, llegando a duplicarse o triplicarse… pero el número de pedidos finalizados permanece invariable.

¿Por qué ocurre esto? Pues porque el algoritmo no hace un análisis más allá de lo que le pidamos (esta es nuestra tarea), y se limita a encontrar más usuarios con potencial de completar la conversión solicitada (añadir al carrito).

¿Quiere decir esto que el sistema nos está haciendo trampa? No, probablemente esos nuevos usuarios que completan la conversión «añadir al carrito» (pero luego no compran) sean totalmente reales. Simplemente, se trata de usuarios que están en una etapa más temprana del proceso de decisión, y por tanto están visitando muchas páginas web diferentes y añadiendo artículos al carrito en todas ellas para comparar tiempos, gastos de envío, etc.

Desde el punto de vista del algoritmo, está cumpliendo el objetivo marcado, por lo cual seguirá realimentando las campañas con este tipo de tráfico. Porque le hemos dado lo que ha resultado ser un incentivo perverso, o sea, un objetivo de conversión que tiene un resultado final contrario a nuestros intereses iniciales. La hipótesis que habíamos planteado (si consigo más usuarios que añadan artículos al carrito, seguramente obtendré más ventas) ha resultado no ser cierta.

Excepciones a la norma

Con esto no quiero decir que nunca se deba pujar nunca por carritos de la compra. Yo lo hago a menudo, sobre todo en campañas con poco volumen de conversiones, donde no tenemos suficientes datos del objetivo final como para entrenar al algoritmo, o en campañas enfocadas a una etapa más temprana del proceso de decisión (como las campañas de Generación de Demanda de Google Ads). En estos casos, el pujar por carritos nos permitirá impactar usuarios que estén en estas etapas tempranas del proceso de decisión. La idea es que estos impactos tempranos generen un recuerdo de la marca que, en el futuro, provoque que acaban realizando su pedido con nosotros, probablemente a través de otra campaña de búsqueda. O de un anuncio de Remarketing, claro.