Caso de estudio de SEMrush: ¿Por qué recopilar datos de costos sin procesar en los anuncios de Facebook?

SEMrush es un servicio para gestionar la visibilidad de sitios web en los resultados de búsqueda. Incluye plataformas para SEO, PPC, gestión de campañas, marketing de contenidos e investigación de marketing. SEMrush tiene más de 5 millones de usuarios en todo el mundo y cuenta con eBay, Quora, Booking. com, BNP Paribas y otras empresas entre sus clientes.

Las audiencias de SEMrush en cada región tienen sus propias características y, para atraer usuarios, a menudo no es suficiente rastrear solo los clics en la publicidad. Por lo tanto, para evaluar correctamente la efectividad de las campañas publicitarias, SEMrush necesita mucho más que estadísticas sobre clics, gastos y etiquetas UTM.

En este artículo, el analista de datos de SEMrush, Konstantin Perevozchikov, cuenta cómo su equipo utiliza los datos sin procesar recopilados mediante el canal de anuncios de Facebook → Google BigQuery de OWOX BI para analizar la efectividad de las campañas publicitarias.

Solíamos recopilar datos de costos de las cuentas de anuncios de Facebook de dos maneras:

1. Importe datos de costos, clics, impresiones y etiquetas UTM con la ayuda de OWOX BI Facebook Ads → tubería de Google Analytics, luego cárguelos en Google BigQuery por medio de Google Analytics → tubería de Google BigQuery.
2. Usa nuestros propios scripts escritos por el equipo de SEMrush que cargan ciertos datos de una cuenta de anuncios de Facebook a Google BigQuery.

Este enfoque tenía varios inconvenientes.

Primero, no obtuvimos todos los datos que necesitábamos. Por ejemplo, no obtuvimos los datos de la región del anuncio y los datos necesarios para calcular el costo de las acciones del usuario después de ver el anuncio. Además, teníamos que combinar y monitorear manualmente los datos de diferentes cuentas y para diferentes fechas.

En segundo lugar, necesitábamos brindar soporte y finalizar nuestra propia solución para que resolviera todas nuestras tareas de recopilación de datos y estuviera lista para cambios regulares en la API de Facebook. Para hacer esto, necesitábamos pagar constantemente a los programadores, gastando tiempo y dinero.

Por lo tanto, decidimos probar la nueva canalización de anuncios de Facebook → Google BigQuery de OWOX BI. Esta canalización recopila todos los datos que necesitamos en un formato conveniente, supervisa su relevancia y funciona de forma inmediata, por lo que no necesitamos hacer nada manualmente para fusionar datos.

OWOX BI descarga alrededor de 200 campos con varios datos de las cuentas de anuncios de Facebook.

Esto es importante porque cada producto de SEMrush tiene un equipo de marketing y desarrollo independiente, y cada equipo tiene su propio presupuesto de promoción.

Debe contar el costo no solo de la sesión, sino también de las acciones individuales dentro de la sesión para evaluar la efectividad de las inversiones publicitarias para cada equipo. Y necesita atribuir costos no para una sesión sino para una acción. De esta forma, sabremos con certeza que para las acciones de conversión W, Y y Z, pagamos la cantidad X, que es aceptable para nosotros o no. Luego, cada equipo puede calcular el costo por acción (CPA), incluso si hubo varias acciones clave en la misma sesión.

Los datos que obtenemos de Facebook con OWOX BI nos permiten crear análisis profundos.

Para hacer esto, combinamos datos de costos con datos sobre el comportamiento de los usuarios del sitio web (descargados por una canalización OWOX BI separada) utilizando 150 scripts especiales. Y cuanto más detallados sean nuestros datos de cuentas publicitarias, más precisa será nuestra evaluación de las acciones de los usuarios.

Además, la canalización de anuncios de Facebook → Google BigQuery descarga los siguientes datos que son importantes para nuestra publicidad:

Objetivo de conversión : gracias a este campo, vemos para qué objetivo está configurada la campaña publicitaria y entendemos en qué etapa del embudo de conversión se encuentra el usuario (por ejemplo, registro o prueba).

Enlace publicitario : nos permite asociar con precisión un punto de contacto y un anuncio específico.

Firmas de anuncios en pancartas : en nuestro trabajo, utilizamos la estructura profundamente integrada de las cuentas publicitarias. Al firmar anuncios en banners, podemos medir y marcar campañas con detalles máximos. Entonces podemos determinar con precisión los objetivos y asociar campañas con actividades.

Muchos campos de texto (como el nombre de la campaña y el conjunto de anuncios): escribimos secuencias de comandos especiales que descargan los valores de dichos campos de BigQuery a Hojas de cálculo de Google. Luego, los especialistas en marketing los utilizan para marcar de forma rápida y precisa las cuentas publicitarias.

SEMrush es un producto internacional y es importante para nosotros analizar la efectividad de la publicidad en diferentes regiones. Por ejemplo, el costo de un clic en EE. UU. y en India es diferente. Esto significa que el CPO final es diferente según el país.

Una de las principales ventajas de la tubería de Facebook Ads → Google BigQuery para nosotros es que la tubería proporciona datos de una cuenta de publicidad en diferentes países.

Usando datos sin procesar descargados de Facebook, podemos averiguar cuánto dinero gastamos en un país en particular en campañas específicas. Luego podemos atribuir puntos de contacto a los usuarios y calcular el ROI de estas campañas.

Hacemos un seguimiento de cómo funcionan los anuncios según la geografía de la audiencia y podemos ajustar las campañas por país.

La tubería de Facebook Ads → Google BigQuery simplifica enormemente el proceso de análisis de la efectividad de las campañas publicitarias.

• Recopilamos todos los datos que necesitamos, y solo se necesitan scripts adicionales para casos especiales, como calcular el costo de atraer acciones de usuarios individuales.
• OWOX BI descarga una gran cantidad de datos importantes para nosotros, incluidos datos cruciales como los datos regionales que nos permiten medir la distribución geográfica de los costos publicitarios.
• La canalización recopila automáticamente datos de todas nuestras cuentas de anuncios de Facebook en una sola tabla de Google BigQuery dividida. Esto simplifica enormemente el análisis de costes.
• La canalización supervisa la relevancia de los datos descargados. Si los datos cambian retrospectivamente en la cuenta de publicidad, OWOX BI los actualiza en BigQuery.
• Además, el equipo de BI de OWOX nos ayudó a descargar datos históricos de los últimos tres años de nuestras cuentas de anuncios de Facebook. Por lo tanto, podemos evaluar la dinámica de la campaña y realizar un seguimiento de los cambios clave en el pasado que afectan significativamente los resultados de las campañas actuales.
• No necesitamos involucrar a los programadores para configurar la recopilación y consolidación de datos, ya que la canalización de BI de OWOX lista para usar hace todo lo que necesitamos.

En un futuro cercano, planeamos abandonar la mayoría de los scripts que escribimos y recopilar datos de anuncios de Facebook (y también datos de LinkedIn) utilizando solo canalizaciones de BI de OWOX.