PPC Anomaly Detector

Las cuentas se rompen en silencio. Una campaña deja de gastar, una landing se cae, un formulario deja de enviar, una marca lleva tres días sin leads, el tracking se ha quedado a medias después de un despliegue. Nada de eso avisa solo.

Casi todos los paneles avisan de subidas. Casi ninguno avisa de silencios, que es donde se pierde el dinero de verdad.

Escribimos en reglas la lista de cosas que yo miraba cada mañana por pura paranoia. Con muchas sedes y muchos modelos, esa revisión ya no cabía en una mañana.

Cada mañana, un rato revisando cuentas: que todas las campañas gasten, que sigan entrando leads por marca y por sede, que las landings respondan, que no haya un pico raro. Con pocas cuentas es viable. Con muchas sedes y muchos modelos, no cabe en una mañana.

Vigila de forma continua señales de que algo se ha roto: campañas sin gasto, gasto sin leads, caídas bruscas, desviaciones de coste por lead, landings que no responden, marcas sin entradas y desajustes entre conversiones declaradas y leads reales.

Ante una señal, comprueba si es ruido, qué ha cambiado alrededor y si el efecto llega a ventas antes de avisar.

No arregla nada solo y no decide si hay que actuar. Una alerta no es un problema: es una pregunta. Buena parte de las que saltan tienen una explicación aburrida, y saber cuáles es justo el trabajo del especialista.

El sistema detecta, la persona interpreta. Si automatizásemos también la reacción, acabaríamos apagando campañas por un festivo.

Le falta contexto de negocio para dejar de dar falsos positivos: calendario comercial, stock y precio. Un ejemplo de los que nos hacen dudar: una campaña empeora su coste por lead y resulta que ha entrado en el mix un modelo bastante más caro. La alerta era correcta; la conclusión fácil, no.

Reducir falsos positivos con más contexto de negocio: stock, precio y calendario comercial. Una alerta que salta demasiado deja de leerse, y entonces no sirve para nada.

• Offer Engine
• R—003 · conversión de plataforma a oportunidad