Cada día, miles de millones de usuarios recurren a Google para buscar respuestas a sus preguntas. Y no solo a preguntas sencillas como "¿qué tiempo hará mañana?" o "¿cuándo nació Zaha Hadid?" (por cierto, nació el 31 de octubre de 1950).
Los usuarios también recurren a Google para hacer búsquedas más complejas; por ejemplo, cómo teñirte el pelo o cómo planificar las vacaciones familiares. Estas preguntas son más complicadas y requieren de diferentes búsquedas para investigar el tema y encontrar una respuesta.
Hemos llevado a cabo un estudio con Verto Analytics en el que han participado más de 10.000 consumidores para hacernos una idea más exacta del recorrido de búsqueda de los usuarios. Tomemos el recorrido de una usuaria (la llamaremos Aroa) como ejemplo donde se ven los diferentes puntos de contacto por los que ha pasado antes de reservar una cita en la peluquería.
Recientemente, en el evento Search On de Google, contamos cómo están ayudando las innovaciones en inteligencia artificial (IA) a que la información sea más útil y a que los usuarios puedan afrontar tareas complejas de forma más rápida y fácil que nunca. Estos cambios no solo tienen implicaciones para los consumidores, sino también para los anunciantes que buscan conectar con ellos.
Nuevos retos para entender la información
Desde que anunciamos el modelo unificado de multitarea (Multitask Unified Model o MUM) este año, nuestros equipos de consumidores han estado experimentando con sus funciones para resolver tareas complejas.
MUM representa un importante avance en la capacidad de Google para entender la información y ofrecer mejores resultados de búsqueda. Es uno de nuestros primeros modelos multimodales de IA, lo que significa que puede entender información procedente de diferentes formatos a la vez, como texto, imagen y vídeo. Además, puede asimilar la información de nuevas formas, ya que infiere conexiones entre conceptos, temas e ideas.
Estos avances tecnológicos darán a los consumidores nuevas formas de hacer búsquedas y ayudarán a Google a entender mejor tareas y preguntas complejas.
Mejores respuestas a tareas complejas
Imagina que estás montando en bici un domingo por la tarde y te das cuenta de que las marchas dejan de funcionar. Sabes que tu bici tiene un problema, pero no sabes cómo describirlo con palabras. Si un mecánico de bicis estuviera cerca, podrías enseñarle el problema y pedirle ayuda.
Pronto podrás usar Google Lens para hacer justo eso. Cuando enfoques la cámara y preguntes "¿cómo lo arreglo?", Google será capaz de identificar el problema. En este caso, el problema identificado es con los cambios traseros, y recibirás información útil de la Web para arreglarlo, como un vídeo de YouTube.
De hecho, hace poco que añadimos la posibilidad de señalar momentos clave de los vídeos, directamente desde los resultados de búsqueda, para que puedas ir al contenido relevante. Puede que el fabricante de bicis tenga un vídeo para solucionar el problema paso a paso, o que un creador de contenido al que le encante el ciclismo haya grabado uno sobre cambios rotos. En cualquier caso, podrás solucionar tu problema con la bici.
Con MUM, Google podrá mostrarte "temas relacionados" a los que se haga referencia en esos vídeos y ayudarte a entender mejor la mecánica de la bici y cómo evitar otros problemas en el futuro.
Esta función también facilita las experiencias de compra. Cuando ves algo que te gusta en Internet, o en la vida real, puedes usar la Búsqueda de Google para buscar "este sofá pero en turquesa" o "calcetines con este estampado de flores". De esta forma, las experiencias de compra son más naturales e intuitivas.
Crece la necesidad de agilidad y automatización
Con estas nuevas funciones de búsqueda, no es difícil imaginar las nuevas formas que emplearán los usuarios para buscar respuestas a preguntas complicadas y avanzar en el descubrimiento y la exploración de temas importantes para ellos.
Algunos anunciantes innovadores están implementado la automatización en todos los aspectos de sus campañas publicitarias de búsqueda.
Para conseguir buenos resultados en este nuevo mundo, las empresas tendrán que estar listas para el cambio constante. Para ello, deben adoptar una estrategia de marketing dinámica que les permita aparecer en las búsquedas en todos los momentos importantes. En ese sentido, puede que tengan que crear más contenido de calidad relevante para las preguntas que hacen los usuarios, como hizo Calvin Klein en la serie de vídeos en la que respondía a búsquedas de Google sobre vaqueros.
Las tendencias de búsqueda de Google proporcionan estadísticas únicas sobre los cambios en las necesidades y los comportamientos de los consumidores, y los anunciantes pueden consultarlas en la página Estadísticas de sus cuentas de Google Ads.
Aunque antes los profesionales del marketing en buscadores recurrían a procesos manuales e intuición para llegar a los clientes, desarrollar creatividades y optimizar el rendimiento, eso ya no servirá a la mayoría de los anunciantes con las nuevas formas de hacer búsquedas. Algunos anunciantes innovadores ya se han dado cuenta y están implementado la automatización en todos los aspectos de sus campañas publicitarias de búsqueda.
Una solución automatizada que ayuda a optimizar las campañas es la concordancia amplia, que permite mostrar anuncios cuando un usuario busca variaciones de una palabra clave o temas relacionados. Junto con Smart Bidding, esta solución ayuda a los anunciantes a cubrir todas las posibles formas que tienen los usuarios de buscar productos online, ya escriban el nombre de la marca, la descripción del producto o el nombre de un modelo específico, o bien hagan preguntas relevantes. De hecho, los anunciantes que cambian sus palabras clave de concordancia exacta a concordancia amplia en campañas que usan la estrategia de puja Retorno de la inversión publicitaria objetivo (ROAS) pueden aumentar el valor de conversión en un 20 %.1
Por ejemplo, cuando los servicios de citas online incrementaron su actividad debido a los confinamientos por el COVID-19, en Meetic crearon una campaña con solo unas cuantas palabras clave que describían su producto, como "dating site" (sitio de citas) y "dating website" (sitio web de citas). Después, usaron la concordancia amplia para abarcar todas las búsquedas posibles de la misma categoría, como "singles nearby" (solteros cerca), "dating in my town" (citas en mi ciudad), "over 40s dating" (citas para mayores de 40) y "how to meet someone" (cómo conocer a alguien).
Gracias a estas nuevas estrategias automatizadas, Meetic logró aumentar el número de suscriptores de pago a partir de búsquedas genéricas en un 70 %. Esto se debe a que saber cuándo y cómo interactuar con los consumidores durante estos recorridos de búsqueda complejos se está convirtiendo en algo fundamental para los profesionales del marketing.
De cara al futuro, los cambios y las innovaciones de la Búsqueda de Google seguirán creando nuevas formas para que los usuarios puedan acceder a la información y conectar con las empresas. Ahora es el momento en el que los profesionales del marketing deben prepararse y estudiar cómo puede ayudarlos la automatización a fomentar la resiliencia y el crecimiento a largo plazo.