Búsqueda de marca
Usuarios que ya conocen Pereda y esperan llegar de forma rápida y directa a la empresa.
Caso de éxito · Google Shopping para ecommerce
Pereda: Google Ads organizado por producto e intención
Transformamos una estructura Shopping compleja en un sistema de captación más eficiente, controlable y preparado para aprender de cada búsqueda.
Shopping y campañas de marca
Catálogo segmentado por familia
Optimización basada en rentabilidad
2 capascaptación principal y exploración controlada
3 variablesfamilia, medida y acabado del producto
Shopping + marcacaptación genérica y protección de demanda
Valor realcompras medidas para decidir con rentabilidad
El punto de partida
Un catálogo amplio no debería recibir una única respuesta publicitaria
Pereda cuenta con distintas familias de soluciones para el baño, con múltiples medidas, colores y acabados.
El reto consistía en mostrar el producto adecuado para cada búsqueda sin competir con la misma intensidad por consultas cuya probabilidad de compra era muy diferente.
Desde Webble diseñamos una estructura capaz de controlar la inversión, aprender de las búsquedas reales y orientar cada decisión hacia la rentabilidad.
El reto
Cuatro intenciones que no debían competir de la misma manera
Sin una segmentación adecuada, Google Ads podía tratar como equivalentes búsquedas con niveles de conocimiento, precisión y potencial comercial muy distintos.
Consulta genérica
Búsquedas amplias sobre mobiliario de baño que necesitan más control antes de aumentar la puja.
Intención específica
Consultas por tipología, medida o acabado que permiten relacionar mejor la búsqueda y el producto.
Demanda por descubrir
Términos nuevos cuyo rendimiento todavía no está validado y deben analizarse con un riesgo limitado.
La estrategia de Webble
Cada búsqueda se dirige al nivel de captación que le corresponde
Las prioridades, las pujas y una arquitectura viva de palabras negativas convierten Shopping en un sistema ordenado por intención.
Arquitectura Shopping
Sistema activoDel término de búsqueda a una decisión de inversión
ENTRADA
Búsqueda real
Familia + medida + acabado
80 cmmaderamueble baño
CONTROL
Motor de enrutamiento
- Prioridades
- Pujas
- Negativas
Mayor competitividad para búsquedas conocidas y con potencial.
Coste contenido para consultas nuevas o todavía no cualificadas.
Resultado del sistema
La cuenta puede aprender de nuevas búsquedas sin asumir el mismo riesgo en todo el catálogo.
Segmentación
Familias de producto
El catálogo se ordena para analizar cada línea de forma independiente.CatálogoDimensiones
Medida, color y acabado
Los grupos reflejan las variables que realmente aparecen en la demanda.ProductoNegativas
Arquitectura de control
Cada consulta se conduce hacia la campaña y la capa adecuadas.EnrutamientoMarca
Demanda protegida
Las búsquedas de Pereda cuentan con una experiencia más directa.BrandRentabilidad
Valor real de las compras
El rendimiento de cada familia alimenta la siguiente decisión.OptimizaciónEl catálogo se organiza para evaluar el rendimiento de cada línea de producto.
Los grupos reflejan las variables que aparecen en las búsquedas reales.
Las consultas se dirigen hacia la campaña y la capa más adecuadas.
Pereda cuenta con campañas específicas para su demanda de mayor conocimiento.
El valor real de las compras permite evaluar cada familia y ajustar la inversión.
Trabajo continuado
La arquitectura evoluciona con los términos de búsqueda
Analizamos de forma periódica qué productos, medidas y consultas generan compras para decidir dónde aumentar inversión y dónde mantener una fase de aprendizaje.
✓ Familias evaluadas de manera independiente.
✓ Búsquedas nuevas incorporadas con riesgo limitado.
✓ Pujas orientadas al valor real de la compra.
Los resultados
Más eficiencia, más aprendizaje y una cuenta preparada para escalar
A medida que se acumularon datos y se refinó el enrutamiento, el retorno publicitario evolucionó positivamente y el coste por compra atribuida se redujo de forma significativa.
De una estructura difícil de interpretar a un sistema controlableEvolución cualitativa del proyecto
AntesAhora
Consultas mezcladas→Intención y exploración separadas
Presión de puja similar→Pujas adaptadas al potencial
Lectura global del catálogo→Rentabilidad analizada por familia
Aprendizaje con más riesgo→Nuevas búsquedas a coste contenido
Retorno publicitarioROAS ↑
evolución positiva con el refinamiento de la estructura.
Eficiencia de compraCoste ↓
reducción significativa del coste por compra atribuida.
VisibilidadPor familia
productos, medidas y términos con mejor rendimiento.
ArquitecturaEscalable
más control sin frenar el aprendizaje del catálogo.
El avance clave
El resultado no es solo una mejora puntual de las métricas: Pereda dispone ahora de un sistema que separa marca y captación, prioriza el potencial y aprende de la demanda real.
Un sistema preparado para seguir optimizando
Los datos publicitarios también orientan decisiones de negocio
La lectura de cada familia permite conectar la inversión con oportunidades de mejora en producto, precio y experiencia de compra.
✓
Separación clara entre demanda de marca y captación genérica.
✓
Identificación de las familias que concentran el mejor rendimiento.
✓
Conocimiento de las medidas y acabados que generan compras.
✓
Mayor inversión para términos que demuestran potencial comercial.
✓
Exploración controlada de búsquedas que todavía necesitan validación.
→
Siguiente fase: consolidar la rentabilidad por familia y seguir mejorando la experiencia móvil.
Conclusión
Un catálogo complejo puede convertirse en una ventaja cuando la estrategia entiende cada intención
En Pereda combinamos arquitectura de campañas, análisis de datos y optimización continua para lograr una inversión más controlada, un aprendizaje comercial más profundo y una base sólida para seguir creciendo.
Auditoría gratuita de Google Ads
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Revisamos la segmentación, las búsquedas y la medición para localizar dónde estás perdiendo control y qué familias tienen mayor capacidad de crecimiento.
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