The House of Bruar consigue un +38% en ROAS gracias al enriquecimiento del tipo de producto

El Google Merchant Center estaba mostrando avisos de calidad como Disponibilidad no coincidente (6,5%) y Precio no coincidente (1,6%), además de varios atributos incompletos o no válidos. En la práctica, esto significaba impresiones desperdiciadas, menos visibilidad y presupuesto que se iba perdiendo sin darnos cuenta.

Realizamos una serie de tests A/B en el feed del Reino Unido para que los datos de producto fueran más comprensibles para los compradores reales. El foco: enriquecer el product_type con las palabras que los clientes realmente utilizan. Elegimos términos de prenda más claros y descriptores de eventos/momentos relevantes (por ejemplo, regalos, looks de temporada).

Resultados iniciales

• Enriquecimiento de términos de categoría (p. ej., camisas/punto): múltiples tests generaron mejora en ROAS, ingresos, CTR y/o CVR.
• Descriptores de moda más amplios: el test de añadir un tipo de producto con género más claro incrementó impresiones, CTR, ROAS e ingresos simultáneamente.
• Señales estacionales/de evento: añadir términos relevantes para eventos en el nivel de tipo de producto capturó demanda cualificada adicional durante los periodos de regalos.
• Los mejores resultados se hicieron permanentes: dos de los tests con mejor rendimiento (p. ej., términos de abrigos premium) pasaron de experimentos a reglas always-on gracias a las fuertes mejoras en todas las métricas.

Cuando el feed empezó a hablar el lenguaje del cliente, la relevancia subió. Eso se tradujo en una visibilidad más limpia (menos impresiones desperdiciadas) y un mejor rendimiento en todas las fases del funnel (CTR, CVR, ROAS e ingresos). Además, resolvimos de forma directa los problemas de calidad que señalaba GMC, convirtiendo esas fricciones en mejoras reales.

Factores clave del éxito:

• La claridad evita conjeturas: términos claros y afines al cliente mejoran el matching y capturan mejor la intención.
• El contexto atrae la demanda: las señales estacionales y de evento conectan los productos con los momentos de compra reales.
• Primero validamos, luego escalamos: si una prueba funciona, la convertimos en una regla always-on para que las mejoras se sigan acumulando.

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