Análisis de regresión para mejorar el rendimiento de Google Ads.

El marketing digital actual nos provee data innumerable, y a mi parecer si queremos obtener mejores resultados y hacer predicciones reales el uso de técnicas avanzadas es necesario en cualquier estrategia actual.

Como estudiante de data science y profesional del análisis de datos, he encontrado en las matematicas y estadistica, la respuesta a muchas preguntas que nos hacemos cuando estamos midiendo resultados de estrategias digitales y sobretodo he aprendido que los datos nos dan una mirada al futuro como nunca antes

Una de las formas de destacar el análisis y rendimiento de SEM es a través de técnicas avanzadas como el análisis de regresión.

La regresión es en realidad una forma de aprendizaje automático básico (Machine Learning) y una aplicación matemática relativamente simple.

Este tipo de análisis puede ayudarnos a hacer mejores predicciones a partir de sus datos, más allá de adivinar con conocimiento.

Primero me gustaría ser un poco teórica y definir conceptos

¿Qué es la regresión? Un modelo de regresión es un algoritmo que intenta ajustarse mejor a los datos presentados. Es decir, buscamos una línea que se ajuste a todos los datos. Puede ser lineal, como una línea recta a través de los datos, o no lineal, como una curva exponencial. Al ajustar una curva a los datos, podemos hacer predicciones para explicar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.

Vamos con un ejemplo: El gráfico a continuación muestra una regresión lineal simple entre una variable independiente “costo” (gasto diario en Google Ads) en el eje x y una variable dependiente “conversiones” (volumen de conversión diario en anuncios de google) en el eje y. Hemos ajustado una línea de regresión lineal (azul).

Ahora podemos decir que a $ 3k en el eje, ese punto en la línea de regresión coincidiría con hasta 35 conversiones. Entonces, según el modelo de regresión ajustado a los datos, si gastamos $ 3k, se pronostica que recibirá 35 conversiones.

¿Cómo sabemos si estamos ajustando bien la línea? Con el RMSE, no me quiero poner muy teoría en el post, así que lo explico sencillo : RMSE es una medida de error, muestra qué tan lejos está el modelo ajustado de los datos de entrenamiento. Cuanto menor sea el error, mejor, significa que el modelo se ajusta con mayor precisión a los datos.

Bueno y ¿Como se hace ese análisis? Lo primero que hay que tener son los datos. En este caso los vamos a obtener de Google ads y Google analytics Lo siguiente es el trabajo matemática, estadístico y de análisis de datos. Personalmente lo hago con data science, es decir implementó un lenguaje de programación (ejemplo python) y uso librerias que me ayudan a desarrollar los modelos de machine learning (ejemplo: scikit learn) Pero también al ser un modelo “sencillo” existen formas simples de hacerlo, por ejemplo usar excel para desarrollar el modelo.

¿Para que he usado regresión lineal en marketing digital? He predecido cuánto se necesita invertir para obtener X número de leads

En algunas ocasiones en mi agencia, los clientes antes de firmar un contrato, o adquirir un servicio preguntan números. Estas estrategias me han ayudado a responder varias de estas preguntas

• Si invierto X dinero a cuantas personas llegara mi publicidad

• Si invierto X dinero cuantos leads en promedio obtendre

Esto es basado en data histórica de todos mis clientes. Pero el análisis de datos es PODEROSO cuando la data es propia, es decir la data es obtenida por medio de estrategias (google ads, google analytics, pixels, campañas, etc) después de un tiempo podemos usar esa data para hacer análisis y predicciones. Tales como:

• Inversión promedio por tiempos específicos

• Campañas a lanzar según un periodo de tiempo

• Dinero a invertir según X objetivo

Espero que este post les sirva para ampliar sus conocimientos sobre el análisis de datos, data science y machine learning. Si tienen alguna duda estaré atenta a responder.

Gracias por leerme ❤️

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