Análisis de regresión para mejorar el rendimiento de Google Ads

Usar técnicas avanzadas para hacer mejores predicciones puede ayudarlo a sobresalir. Aquí hay una guía paso a paso para aprender a hacer un análisis de regresión.

El marketing digital avanzado nos obliga a ir más allá de lo que todos los demás están haciendo y abordar desde nuevos ángulos. Una de las formas de destacar en su análisis y rendimiento SEM es a través de técnicas avanzadas como el análisis de regresión. La regresión es en realidad una forma de aprendizaje automático básico (MA) y una aplicación matemática relativamente simple. Este tipo de análisis puede ayudarlo a hacer mejores predicciones a partir de sus datos, más allá de la adivinación educada.

La regresión puede sonar aterradora, pero no es tan avanzada en el mundo de las matemáticas. Para cualquier persona que haya superado las matemáticas del año 10, probablemente ya haya trabajado con la fórmula de regresión anteriormente. Consideraremos el uso de la regresión en sus anuncios de Google para predecir el volumen de conversión que puede lograr ajustando los gastos de la campaña. ¡Construir el modelo y aplicarlo es mucho más fácil de lo que piensas!

¿Qué es la regresión?

Un modelo de regresión es un algoritmo que trata de adaptarse mejor a los datos presentados. En esencia, es una línea de mejor ajuste. Puede ser lineal, como una línea recta a través de los datos, o no lineal, como una curva exponencial, que se curva hacia arriba. Al ajustar una curva a los datos, puede hacer predicciones para explicar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.

La gráfica 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 diaria en Googleads) 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 prevé que recibamos 35 conversiones.

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