--- title: "Dominar las palabras clave de pago" date: "2011-11-17" tags: - "data-mapping" - "database-charts" - "database-reports" - "databasespy" - "mapforce" - "stylevision" description: Descubra cómo gestionar de manera eficiente los datos de rendimiento de las palabras clave de pago utilizando las herramientas de Altova, que incluyen consultas SQL y técnicas de mapeo de bases de datos para generar informes detallados. --- Status: #blog Tags: #data-mapping #database-charts #database-reports #databasespy #mapforce #stylevision Categories: [Altova](/blog/es/category/altova.md) # Dominar las palabras clave de pago Cualquiera que gestione campañas de publicidad con palabras clave de pago sabe que es un trabajo arduo. Se pueden consultar informes extensos con datos estadísticos brutos y es fácil perderse en detalles insignificantes. En Altova, hemos diseñado una forma más eficiente para analizar y gestionar los datos de rendimiento de nuestras campañas de Google Adwords. Podemos analizar los números de manera creativa para: * Agrupar rápidamente los resultados para subcategorías de campañas, por ejemplo, por producto, región geográfica o cualquier otro agrupamiento. * Identificar fácilmente las tendencias a lo largo del tiempo. El gráfico que se muestra a continuación ilustra estas ventajas al recopilar datos de un único producto de Altova, SemanticWorks, de múltiples campañas durante seis meses. [![Gráfico de rendimiento de palabras clave creado con DatabaseSpy](https://lh3.ggpht.com/-yMMFhKaKSUk/TsEyMl8Pz6I/AAAAAAAAAhs/VMs8ITL7enk/clip_image001_thumb.png?imgmax=800 "DatabaseSpy Keyword Performance chart")](http://lh3.ggpht.com/-5_M9E2IJeKA/TsEyMZJEp7I/AAAAAAAAAhk/OdNi4UKwEcA/s1600-h/clip_image001%25255B3%25255D.png) ## Comenzando Al igual que muchos anunciantes que utilizan palabras clave, nosotros revisábamos las estadísticas en Adwords, descargábamos archivos CSV y luego dedicábamos horas a analizar y manipular los datos en hojas de cálculo para identificar y formatear la información que necesitábamos. Queríamos obtener informes más inmediatos y detallados sobre el rendimiento de las palabras clave, manteniendo al mismo tiempo el control total del proceso y gestionando todo internamente. Las consultas SQL a una base de datos de estadísticas de palabras clave ofrecen una alternativa potente y flexible. En el resto de este artículo, explicaremos cómo el diseño de la base de datos, el mapeo de datos y las funciones de informes de Altova MissionKit pueden aplicarse para crear una arquitectura que permita realizar un seguimiento eficiente del rendimiento de las palabras clave de pago. ## Diseño de bases de datos Tuvimos varias opciones: implementar una base de datos de palabras clave en una plataforma de base de datos existente que ya se utilizaba en la empresa, utilizar una versión simplificada de una base de datos comercial, o utilizar una base de datos de código abierto. Dado que Altova MissionKit es compatible con SQL Server®, MySQL®, Oracle®, IBM DB2®, PostgreSQL®, Sybase® y Microsoft® Access®, así como con otros sistemas de bases de datos populares, optamos por SQL Server como nuestra plataforma de base de datos. Nos conectamos a través de DatabaseSpy y utilizamos el editor gráfico de diseño de bases de datos para crear la tabla que se muestra a continuación. [![Diseño gráfico de tablas en DatabaseSpy](https://lh3.ggpht.com/-BFYkOzdYvEA/TsEyNR4o4YI/AAAAAAAAAh8/uFoBA9mAqxE/clip_image002_thumb.png?imgmax=800 "DatabaseSpy graphical table design")](http://lh3.ggpht.com/-7ffrQK9RSsk/TsEyMwTiupI/AAAAAAAAAh0/JgKPtJKJl1c/s1600-h/clip_image002%25255B3%25255D.png) La mayoría de las columnas corresponden a campos de un informe de palabras clave. Para almacenar múltiples filas para cada palabra clave individual (una fila para cada mes de datos), la tabla también incluye columnas para el mes y el año. **Cómo completar la tabla** La interfaz en línea de Google Ads permite a los usuarios crear informes de estadísticas de palabras clave para rangos de fechas específicos y descargarlos como archivos CSV. Descargamos archivos CSV individuales que contenían nuestros datos de rendimiento para cada mes. Utilizamos MapForce para asignar los valores de los archivos CSV a las columnas de la tabla de la base de datos e insertar los datos del mes y el año para cada fila. [![Informe de palabras clave y su mapeo en MapForce](https://lh3.ggpht.com/-e5lbSynHAeU/TsEyOC65MUI/AAAAAAAAAiM/8eVx6YM_suU/clip_image003_thumb.png?imgmax=800 "MapForce database mapping")](http://lh3.ggpht.com/-Av7OpAZHJvI/TsEyNrhjcHI/AAAAAAAAAiE/gceuhWugGew/s1600-h/clip_image003%25255B3%25255D.png) Las funciones de cadena que se encuentran en la parte inferior central del diagrama de mapeo eliminan los signos de porcentaje y las comas de los campos que queremos tratar como datos numéricos. Al realizar esta operación en el mapeo, no es necesario modificar las columnas de datos en los archivos CSV antes de importarlos. Dado que los archivos CSV de cada mes tienen la misma estructura, el mapeo solo necesita pequeñas modificaciones para importar los datos de cada nuevo mes: es necesario actualizar las constantes que se encuentran en la parte superior, que definen el ID de la fila de inicio, el mes y el año. MapForce procesa el mapeo utilizando su motor de ejecución integrado, leyendo los archivos CSV de entrada y generando sentencias SQL INSERT para cada fila de datos. A continuación, MapForce permite a los usuarios ejecutar todo el script SQL generado haciendo clic en un icono de la barra de herramientas o seleccionando una opción en el menú de salida: [![Script para la inserción de datos en la base de datos de MapForce](https://lh4.ggpht.com/-y752gdsb-Yo/TsEyOoFYVLI/AAAAAAAAAic/f9vGFqBchO8/RunWithScriptNew_thumb.png?imgmax=800 "MapForce database insert script")](http://lh5.ggpht.com/-JYX4RKO1-VU/TsEyOfyeAXI/AAAAAAAAAiU/DPzfSRAzojE/s1600-h/RunWithScriptNew%25255B2%25255D.png) ## Consultar la base de datos De vuelta en DatabaseSpy, podemos consultar la base de datos desde la ventana del editor SQL. Esta consulta muestra las diez palabras clave con mejor rendimiento para SemanticWorks en octubre de 2011. Por motivos de privacidad de los datos, algunos campos del gráfico de resultados están ocultos. [![Resultados con tabla](https://lh4.ggpht.com/-8UMIq-cmez4/TsEyPXLJ1mI/AAAAAAAAAis/O2y4e_u_dec/Results%252520with%252520table_thumb.png?imgmax=800 "Results with table")](http://lh6.ggpht.com/-KkK7_KSN5aE/TsEyPLPwH-I/AAAAAAAAAik/0IZWt0_oXmI/s1600-h/Results%252520with%252520table%25255B2%25255D.png) Para obtener resultados más interesantes, la instrucción SQL se puede modificar fácilmente. Por ejemplo, la línea ORDER BY puede ordenar los resultados según el costo más alto, el mayor número de clics o cualquier otra característica. La instrucción WHERE combina datos de múltiples campañas. La palabra clave LIKE trata los signos de porcentaje que rodean a "SemanticWorks" como caracteres comodín para encontrar cualquier campaña que contenga "SemanticWorks" en su nombre. Otras consultas podrían añadir un identificador geográfico, como "EE. UU." o "UE", o buscar coincidencias en una columna completamente diferente, como "adgroup". Por supuesto, todas estas opciones dependen de un sistema de nombres de campañas y grupos de anuncios consistente y predecible. Creamos un proyecto de DatabaseSpy para recopilar todas nuestras consultas SQL favoritas, con el fin de compartirlas y reutilizarlas fácilmente. Aquí está la consulta que utilizamos para generar el gráfico directamente en DatabaseSpy, que aparece al principio de esta publicación: [![Captura de consultas de gráficos](https://lh4.ggpht.com/-M9XBs9uiO9E/TsEyQB4OAuI/AAAAAAAAAi8/dUALIUoyEvE/ChartQueryCapture_thumb.png?imgmax=800 "ChartQueryCapture")](http://lh4.ggpht.com/-98YNO4P9NbU/TsEyPydrfZI/AAAAAAAAAi0/YxBkFo_kg4I/s1600-h/ChartQueryCapture%25255B2%25255D.png) Esta consulta va más allá de la generación de informes SQL básicos, ya que realiza cálculos sobre un subconjunto de los datos y formatea los resultados. ## Informes de BD Diseñamos informes para el equipo directivo utilizando Altova StyleVision, basándonos en las consultas y gráficos que ya habíamos creado en DatabaseSpy. Simplemente copiamos nuestras consultas desde la ventana del editor SQL de DatabaseSpy y las añadimos como fuentes en la ventana de vista general de diseño de StyleVision. Guardar el diseño de nuestro informe en una hoja de estilo SPS de StyleVision facilita la regeneración de una versión actualizada cada mes. A continuación, se muestra la salida HTML de un informe de tendencias de palabras clave de SemanticWorks, basado en la consulta anterior, y que se muestra en la ventana de vista previa de StyleVision: [![(No se proporciona texto para traducir. Por favor, proporcione el texto en inglés que desea que traduzca al español.)](https://lh4.ggpht.com/-RTKWH0b7vpc/TsEyQ-I7ArI/AAAAAAAAAjM/B9rb3LxqwI0/clip_image009_thumb.png?imgmax=800 "clip_image009")](http://lh4.ggpht.com/-xa0MJV6MMQI/TsEyQgo8OiI/AAAAAAAAAjE/oBPXOuI1xmc/s1600-h/clip_image009%25255B3%25255D.png) Si sigue las recomendaciones convencionales para crear sus propias campañas de publicidad de pago por clic, desarrollará campañas segmentadas con muchos grupos de anuncios pequeños y altamente especializados, y es posible que también se sienta abrumado por la cantidad de datos que se encuentran en los informes de Google Ads. Si desea probar a gestionar sus propias palabras clave de la manera que describimos aquí, existe una versión de prueba [totalmente funcional](https://www.altova.com/es/download-trial/) de Altova MissionKit disponible.