🧱
Reglas estáticas
La lógica if/else no entiende por qué el mismo ajuste de puja puede generar más clics en una campaña y menos en otra.
La confianza de equipos de retail enfocados en el rendimiento
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Capa de crecimiento CSS
Crecimiento adicional en Shopping
Sin presión de autopuja
Tus campañas de Google Ads siguen teniendo el control total. Utilizamos lógica predictiva para captar solo la demanda de Shopping que estás perdiendo actualmente.
Sin pujar contra ti mismo
Tus propias campañas de Google Ads nunca se verán afectadas.
Protección predictiva de IA contra solapamiento
Los datos proxy y los márgenes determinan en tiempo real la probabilidad de autopuja.
Solo demanda incremental
Más volumen de Shopping, sin que tus CPC aumenten innecesariamente.
Flujo: mapa de subasta
Recoger señales
Proxies de precio, margen y demanda.
Lógica predictiva de subasta
Calcula la probabilidad de que ya aparezcas aquí.
¿Solapamiento sobre el umbral?
¿Demasiado riesgo para tu propia subasta?
Riesgo
Seguro
Omitir subasta
Sin acción.
Ejecutar puja
Capa de crecimiento separada.
Tu base
Google Ads
campaña
CSS clásico
Copia
paralela
Misma subasta
Mismo feed y presupuesto impactan la misma búsqueda.
Resultado
Presión self-bid
Subes tu propio CPC y pagas más por demanda que ya podías captar.
Construido para demanda incremental
El objetivo es generar ingresos Shopping adicionales en subastas y oportunidades que tu setup normalmente no cubre.
De modifiers estáticos a lógica adaptativa
Las reglas siguen siendo importantes, pero pasan a ser límites de seguridad y no todo el cerebro de la campaña.
Feed intelligence incluida
Títulos, atributos, categorías, estacionalidad y contexto del producto se analizan antes de escalar tráfico.
Control enterprise
Recomendaciones, límites, audit trails y monitorización mantienen la automatización bajo control.
El modelo antiguo es demasiado rígido
La mayoría de sistemas Shopping aún dependen de modifiers fijos.
Los motores clásicos suelen decidir con reglas estáticas: si desktop funciona, sube desktop; si tablet cae, baja tablet. Sirve como base, pero pierde matices cuando los clics fluctúan, el mercado cambia o un producto empieza a ser tendencia.
📉
Presupuesto desperdiciado
Pujar de más o de menos perjudica el rendimiento: una opción quema presupuesto y la otra oculta productos cuando sí hay demanda.
🔍
Potencial de producto perdido
Productos fuertes pueden rendir por debajo si no se conectan título, timing, clima, región, cambios de demanda o señales de intención.
Nuestro modelo operativo
Una capa AI-tech controlada sobre performance marketing probado.
Combinamos reglas deterministas con una capa de razonamiento IA. No es una caja negra: es un sistema que explica por qué un producto, franja, dispositivo, keyword cluster o presupuesto merece más o menos presión.
01
Análisis de producto y feed
Revisamos títulos, categorías, atributos, precio, disponibilidad y completitud del feed. La engine puede proponer títulos más limpios y datos Shopping más fuertes.
02
Análisis de keywords e intención
Comportamiento de búsqueda, lenguaje de producto, categoría e intención comercial se analizan para conectar producto y demanda.
03
Análisis de marketing y mercado
Estacionalidad, días especiales, clima, región, medios, microtendencias y competencia se convierten en señales útiles.
04
Recomendaciones del reasoning model
En vez de ver solo correlaciones, el advisor evalúa causas probables: por qué desktop funcionó aquí, por qué tablet cayó allí y qué probar después.
05
Ejecución lista para Google Ads y Bing
Las recomendaciones pueden ir a ajustes de puja, segmentos, grupos de producto, mejoras de título y presupuesto vía API monitorizada.
Capacidades AI performance
Qué optimizamos antes de escalar tráfico.
La engine mira más allá del CPC. Estudia producto, cliente, momento y contexto de subasta para que cada puja tenga una razón más fuerte.
🧠
AI Bid Advisor
Una capa de razonamiento revisa performance histórica y actual para recomendar acciones de puja, dispositivo, horario y presupuesto.
🛒
Optimización de títulos
Los títulos del feed se pueden limpiar, puntuar y reescribir para claridad, relevancia Shopping e intención comercial.
📈
Trend y keyword intelligence
Detecta demanda, términos crecientes, lenguaje de búsqueda y microtendencias antes de que los informes lo muestren.
🌦️
Clima y estacionalidad
Los productos pueden recibir diferente presión por calor, frío, lluvia, fiestas, escuela y picos estacionales.
🎯
Señales de audiencia y persona
Mapeamos productos a perfiles de compra, momentos de uso y sensibilidad a descuentos.
🛡️
Safety, audit y governance
La automatización permanece controlada con límites, approvals, rollback y logs transparentes.
Enriquecimiento hyper-data
Los productos se vuelven más ricos que una fila de feed.
Un feed normal dice qué es un producto. Nuestra capa añade cuándo puede vender, dónde es relevante, quién lo quiere y qué señales externas cambian la demanda.
📆
Seasonality score
Relevancia por mes, temporada y ventana anual de venta.
🎉
Días especiales
Día de la Madre, San Valentín, Black Friday, Navidad y eventos locales.
🌍
Relevancia regional
El comportamiento cambia por país, clima y cultura de compra.
🌧️
Relevancia climática
Lluvia, frío, calor y tormentas influyen en búsqueda y compra.
🌡️
Triggers de temperatura
Aires acondicionados, mantas, chaquetas y solares pueden reaccionar a umbrales.
⚡
Microtendencias
Picos de búsqueda, menciones sociales e hypes pueden convertirse en señales de puja.
🕒
Predicción por hora
Algunos productos rinden mejor por mañana, mediodía, noche o fin de semana.
📊
Timing promocional
Rebajas, liquidación y sensibilidad a descuentos guían la presión.
🎮
Gaming y eventos
Lanzamientos y torneos pueden elevar categorías relacionadas.
🎬
Influencia media
Series, películas, influencers y viralidad pueden mover demanda.
🧑🤝🧑
Personas de cliente
Productos mapeados a perfiles: padres jóvenes, tech lovers y más.
🏷️
Sensibilidad a crisis
Energía, suministro o presión económica pueden cambiar demanda.
Ejemplo de output
AI Hyper-Data Prediction package
La engine convierte contexto bruto en sugerencias concretas de puja y optimización que pueden probarse, aprobarse y monitorizarse.
{
"event": "Demanda Black Friday",
"bid": "+15%",
"reason": "mayor intención de compra y ventana histórica fuerte"
"event": "Ola de calor 30°C+",
"bid": "-10%",
"reason": "menor momentum de compra online en categorías seleccionadas"
"event": "Fin de semana lluvioso",
"bid": "+5%",
"reason": "más momentos indoor e intención online creciente"
}
Different by design
Otros añaden campañas. Nosotros añadimos un sistema de performance incremental.
La diferencia clave: generar alcance adicional sin encarecer tus propias subastas. Nos enfocamos en oportunidades por las que una tienda normalmente no pujaría.
| Tema | Enfoque CSS / agencia típico | ShopSailor CSS Performance |
|---|---|---|
| Auction strategy | Often launches extra Shopping campaigns that may compete with the merchant’s own campaigns. | Auction-safe lane: we do not intentionally bid against your own Shopping campaigns in the same auction lane. |
| Decision logic | Fixed rules and broad modifiers decide what happens. | Reasoned decisions: static rules become guardrails, while the advisor evaluates context and likely causes. |
| Product understanding | Campaigns are mostly managed at account, campaign or product group level. | Product intelligence: titles, attributes, category, seasonality, trend sensitivity and feed quality are scored per product. |
| Optimisation depth | Focus on CPC, ROAS and basic device/time adjustments. | Multi-signal engine: keyword, product, weather, region, time, persona and promotion signals can influence recommendations. |
| Control | Automation can become opaque or manual work remains heavy. | Enterprise workflow: recommendations, tests, safety limits, monitoring and audit logs keep the system accountable. |