Máster en Tráfico de Pago y Estrategias de Paid Media

Plan de Formación: ¿Qué voy a estudiar en la maestría en Paid Media?

• Inicio

  10 de noviembre

• Duración

  7 meses

• Horarios *Sujeto a cambios

  M-X-J: 19:00-21:30

Temario

• Módulo 1. Pensamiento crítico.

  • Presentación del máster y descripción del TFM 
  • Desarrollo del criterio propio y KPIs esenciales 
  • Analizamos un media plan y una propuesta real 

• Módulo 2. Google Ads

  • Intro a Google Ads
    • Dónde aparecen mis anuncios y ecosistema Google
    • Interfaz de Google Ads
    • Creación de cuenta (sin método de pago)
    • Estructuras de cuentas
    • Redes
    • Palabras clave y concordancias. Ejercicios con concordancias
    • Sistemas de puja: CPC, CPA, tROAS, tCPA…
    • Nomenclaturas de campañas
  • Search
    • Creación de campañas de búsqueda por palabras clave
    • Opciones de ubicación: ubicación, radio, presencia y/o interés, exclusiones…
    • Anuncios. Rotación de anuncios con RSA. Restricción de caracteres
    • Programación de anuncios
    • Extensiones
    • Ajustes de puja: geográficos, por audiencias
    • Negativas y listas de negativas
    • Keyword Planner
    • Presupuestos: diario y cómo funciona
    • Nivel de calidad y nivel de optimización
    • MCC y cuentas. Niveles de acceso, restricción de dominios
    • Optimizaciones Search con casos reales
  • Display + YouTube Ads
    • Configuración inicial de la cuenta con YouTube: pago, enlace con Google Ads y códigos promocionales
    • Dónde aparecen los anuncios de YouTube Ads. Retraso en la aprobación del anuncio
    • Estructura de campañas y anuncios. Tipos de vídeo para tus campañas
    • Anuncios In-Stream e In-Feed (antiguos InDisplay). YouTube con catálogo y YouTube y PMax
    • Campañas de crecimiento del canal: In-Feed, segmentación por vídeos y canales de la competencia, por palabras clave y con lista de palabras de Google
    • Campañas de generación de leads: segmentación por audiencias y por palabras clave
    • Remarketing: públicos de quienes han visto un vídeo, suscriptores del canal y quienes han visto un anuncio. Listas combinadas, medición del tamaño de las listas
    • Campañas de remarketing: promoción de un vídeo, con lista combinada y de visitantes web para ventas y leads
    • Análisis de resultados: columnas de datos, crear una conversión, coste por conversión, medición por variables y rendimiento de los anuncios
    • Campañas especiales: experimentos, campañas avanzadas de conversiones y crecimiento de canal
    • Informes: primer informe, campos con fórmulas, control semanal de datos y cómo compartirlo
    • Gestión y optimización de campañas de vídeo
    • Casos prácticos de YouTube Ads
  • Campañas IA y puja a valor
    • PMax para lead gen: qué es PMax y cómo se diferencia de otras estrategias (PMax no canibaliza al resto de canales), configuración y optimización, seguimiento y medición
    • PMax para travel, hotel y vehículo: estrategias avanzadas en otras industrias (Travel, Auto, Retail…), automatización, personalización de anuncios e integración con otras herramientas de marketing digital. PMax para Hotel Ads y campañas locales
    • Demand Gen: fundamentos de la generación de demanda, su papel en el funnel y estrategias de paid traffic (selección de canales, audiencias y optimización de anuncios)
    • Value Based Bidding: asignar un valor monetario a cada conversión, pujar por un ROAS objetivo, modelos de puja a valor y su configuración y seguimiento
  • Configuraciones avanzadas
    • Enlazado con Analytics, GSC… Para qué sirve y casos prácticos. Cuentas vinculadas de Google Ads
    • Código de conversiones, conversiones mejoradas y API. Conversiones y microconversiones
    • Conversiones de llamada, tipos. Ventana de conversión
    • Distintos sistemas de atribución y cuándo usarlos. Código nativo vs Analytics
    • Plantillas de seguimiento (ValueTrack y más). Personalizadores de anuncios
    • Anuncios: inserciones dinámicas
    • Optimizaciones en landing pages enfocadas a paid. Landings por negocios y estrategias
    • Clics inválidos: plataformas que los gestionan
    • Google Grants
    • Scripts: scripts prácticos y cómo ejecutarlos. Editor de Google Ads
    • Recomendaciones generales. Visión de auditoría de cuenta
  • Shopping
    • Introducción a Google Shopping: ubicaciones y tipos de anuncio, radiografía de un anuncio, experiencia del usuario, políticas de anuncios. El feed de datos: formatos, subidas, lecturas, correcciones y herramientas. Atributos obligatorios y opcionales
    • Google Merchant Center (Merchant Center Next): configuración inicial, navegación, informes, optimizaciones, diagnóstico de errores y correcciones. Reglas de feed y feeds complementarios (cómo, cuándo y por qué) y sinergias entre ambos
    • Creación, opciones y lectura de datos de Shopping y PMax en Google Ads: agrupaciones de productos, estructuras por tipología de búsqueda, por profundidad de catálogo y por vertical, etiquetas personalizadas, prioridades de campaña, creación de una campaña de Shopping de 0 a 100, estrategias de puja (quick overview), PMax vs Shopping estándar, creación de una campaña PMax, ¿se puede optimizar una PMax?, scripts PMax
    • Informes, datos, KPIs y adicionales. Remarketing dinámico, Demand Gen con catálogo, YouTube con catálogo de productos. Free Shopping listings: qué son, cómo medirlos y cómo mejorarlos
    • Repaso con casos prácticos. Ejercicios de optimización de campañas de Shopping. Heredamos una cuenta: ¿por dónde empezamos?
    • Optimizaciones Shopping con casos reales
  • Optimización
  • Google Ads para todos los presupuestos: cómo trabajar con clientes de bajo presupuesto y optimizaciones manuales cuando no se usa smart bidding
  • Optimizaciones y gestión de cuentas. Casos prácticos: pasar a Smart Bidding, leads a CPA, leads a ROAS, análisis de rendimiento, ecommerce normal, ecommerce high ticket, valorar acciones de crecimiento, estructura de equipos en agencias y múltiples cuentas para un mismo negocio
  • Análisis y optimización sobre cuentas reales de todos los tipos de campañas

• Módulo 3. Redes Sociales

  • Meta Ads
    • Conceptos básicos
    • Configuración de Business Manager y cuentas
    • Píxel de Meta y eventos
    • Creación de estrategia
    • Público potencial
    • Tipos de anuncios
    • Configuración de campañas.
    • Ejemplos de estrategias
    • Meta Ads para leads
    • Meta Ads para ecommerce
    • Optimizaciones y recursos. Optimizaciones con casos reales
    • Optimizaciones para todos los presupuestos: análisis y segmentación del target por desgloses (sexo, edad, ubicación…) para dirigir la inversión a la mejor audiencia
  • Media plan y Google Sheets para Paid
    • Visión estratégica del Paid Media. Definición y estructura de un media plan. Importancia de la gestión de negocio y optimización de procesos
    • Métricas esenciales: CPC, CTR, ROAS, CPA, conversiones
    • Importancia de las hojas de cálculo en la gestión de Paid Media. Fundamentos de Google Sheets: libro de trabajo, hojas, celdas, menú, funciones y atajos de teclado. Diferencias entre Sheets (Query) y Excel (Power Query)
    • Organización y formatos de datos: nomenclatura clara de archivos, formatos de números y texto, estructura de datos para el análisis
    • Estimación del CPC medio por canal. Escenarios de inversión: continuista vs optimizado. Asignación de presupuesto por canal y campaña
    • Planificación en Google Ads y Meta Ads: diferencias de métricas y estrategias, pesos e inversión por canal, optimización con datos históricos
    • Datos mensuales y estacionalidad: tendencias de volumen de búsqueda, comparación de términos clave y peso de ventas y coste según histórico
    • Análisis de conversiones por canal y país con Google Analytics. Exportación y análisis de datos en Sheets (filtros, formato condicional, fórmulas como la variación)
    • Creación de anuncios con plantilla en Sheets e interacción con Google Ads Editor. Fórmulas como LARGO() y TRASPONER()
    • Comparación de datos entre Google Ads, Analytics y ventas reales. Funciones BUSCARV, BUSCARX y SI.ERROR para consolidación de datos
    • Cálculo del presupuesto hasta fin de mes con Google Ads y Microsoft Ads. Distribución de la inversión según rendimiento
    • Informes de Shopping y búsqueda con tablas dinámicas. Fórmulas ÚNICOS, SUMAR.SI y CONTAR.SI en dashboards
  • LinkedIn Ads
    • Funcionamiento a nivel estratégico y práctico. Conceptos de la cuenta
    • Tipos de objetivos y campañas. Formatos de formularios. Tipos y formatos de anuncio
    • Públicos, características y segmentaciones
    • Análisis de rendimientos, gráficos y métricas
    • Optimizaciones en cuenta y campañas. Errores más comunes
    • Casos reales con inversiones y casos de éxito
  • TikTok Ads
    • Introducción a la plataforma y diferencias con otros canales. Partes del funnel y soluciones publicitarias
    • Objetivos de campaña, tipos de compra y pujas. Campañas de machine learning
    • Full funnel strategy y nurtured strategy como estrategia de optimización
    • Audiencias a lo largo de todo el funnel de conversión
    • Formatos creativos: premium y subasta. Complementos del anuncio para generar engagement
    • Casos prácticos y optimizaciones de TikTok Ads
  • Ads en otras redes sociales
    • Diferencias entre Meta y otras redes: LinkedIn, X, Pinterest y Snapchat
    • Gestión de influencers y creadores de contenido, y cómo este marketing está revolucionando la comunicación publicitaria

• Módulo 4. Ads + otras plataformas

  • Afiliación
    • Definición y conceptos básicos. Tipos de campañas y tipologías de publishers y advertisers
    • Plataformas más usadas, vistas desde el lado del advertiser y del publisher
    • Ejercicios de reportes para afiliación
    • Estrategias y casos prácticos. Programas de afiliación
  • Anuncios
    • Anuncios ganadores y no ganadores
    • Más de 30 tipologías con ejemplos (plantilla de inspiración creativa)
    • Tipos de anuncios por fase de embudo
    • Biblioteca de anuncios de marcas top y biblioteca de ganchos virales
    • Briefing creativo (diseño, ejemplos y plantilla)
    • Método de creación de vídeos publicitarios
    • Comunicación con el equipo de diseño: captación, modo de trabajo y feedback
    • Las 5 métricas necesarias para analizar campañas. Métricas y optimizaciones para analizar el funcionamiento
    • Sistema de iteración creativa. Cómo mejorar los anuncios tras el análisis
    • Los 5 tipos de anuncios que siempre se usan en ecommerce y lead gen
    • Casos reales. Ejemplos y casos de uso
  • Programática y privacidad
    • Compra programática: contexto, ecosistema, modelos de compra (tradicionales y nuevos) y formatos
    • Data: tipos de data, funnel de audiencia y data driven
    • Tecnología: modelos de atribución y herramientas (CRM, DMP, CDP…)
    • Brand Safety: ad fraud y brand suitability
    • Privacidad digital: contexto, legislación, cookieless, ATT, posibles soluciones, foco en RRSS
    • IA: Machine Learning y Deep Learning
    • Digital Transformation: teoría aplicada a la empresa
  • Marketplaces
    • Amazon Ads: modelos de presencia, fundamentos, publicidad en Amazon y Advertising Console
    • Sponsored Products, Sponsored Brands, Store y Sponsored Display. DSP
    • Tipos de campañas y optimizaciones: estrategias. Herramientas
    • Optimizaciones en Amazon Ads y otros marketplaces y estrategias de promoción

• Módulo 5. IA y sinergias

  • Sinergias, estrategias y herramientas
    • Puntos de éxito de una campaña digital. Entender el negocio es el fundamento del éxito
    • Sinergias y estrategias de Paid con otras estrategias de marketing y ventas (SEO, Email, CRM…)
    • Casos de éxito. Experiencias y errores comunes
    • Inteligencia Artificial aplicada al Paid Manager. La IA centrada en Paid Media
    • Exprimiendo la IA y los prompts. Casos prácticos y aplicaciones a Paid con IA
  • IA para Paid Media
    • IA para Paid Media
  • Claude Code para plataformas paid
    • Qué es Claude Code
    • Por qué es tan útil en PPC
    • Cómo se conecta con APIs publicitarias
    • Qué es un harness
    • Casos prácticos de Claude Code implementado a tareas de PPC
    • El stack end-to-end
    • Qué es MCP
    • Práctica guiada: instalación de VS Code con extensión de Claude Code
    • Primeros usos sin conectar nada (optimización de landings a partir de checklist)
    • Conectar el MCP de Meta Ads

• Módulo 6. Análisis y visualización de datos

  • Analítica enfocada a paid
    • Fundamentos de marketing digital: funnels, objetivos y KPIs. Tipos de sitios (negocios, estrategias, objetivos y KPIs básicos)
    • Métricas, dimensiones y eventos
    • Alinear la analítica digital con la estrategia de negocio
    • Google Analytics 4: configurar una cuenta, recorrido por la interfaz, informes (adquisición, interacción, monetización y retención), informes demográficos, publicidad y atribución, exploraciones, audiencias predictivas
    • Informes y segmentos personalizados. Segmentación avanzada con GA4. Técnicas avanzadas
    • Ejercicios de estrategia y análisis
    • Herramientas de medición offline. Diferencias en resultados. Análisis con datos de negocio, comparación con herramientas y ajustes
  • LTV y Cohortes
    • LTV (Lifetime Value): qué es, por qué es importante y qué se puede analizar en Google Analytics
    • Cohortes: qué son, análisis de cohortes, interfaz e informes en GA4 y sus limitaciones
    • Atribución: qué es, modelos, conceptos básicos, tipología de modelos y configuración en Google Analytics
    • Audiencias: limitaciones en GA4
    • Preguntas, ejemplos prácticos, casos prácticos y ejercicios
  • Tag Manager enfocado a paid
    • Introducción a los sistemas de tracking y a las condiciones técnicas de Google Tag Manager desde la perspectiva de paid. Instalar sin un gestor como Google Tag Manager
    • Introducción a Google Tag Manager. Conceptos básicos: tags, triggers, variables…
    • Preparar la implementación de Google Analytics, Google Ads, Meta Ads y TikTok Ads, con trackers de conversión básicos y con datos dinámicos y de remarketing. Trackers para PPC: remarketing dinámico y conversiones
    • Plataforma de pruebas: clases muy prácticas
  • Reporting: Testing + Looker Studio
    • Testing: pruebas A/B, de redireccionamiento y multivariadas (MVT), diagnósticos del editor, informes y framework de trabajo
    • Visualización de datos: jerarquización de la información, adaptación al destinatario, contextualización, psicología del color, elección del gráfico, cronologías, storytelling, efectividad vs simplicidad y datos geolocalizados
    • Tipos de informes: datos en crudo, llamada a la acción, usabilidad y experiencia de usuario, customer journey. Solicitud de datos, visualización y monitorización de reportes
    • Fundamentos de Looker Studio: qué es, características, cómo funciona y su relación con Drive
    • Fuentes de datos: conectores de Google y de software libre, gestión y edición de fuentes
    • Explorador Lab: características, cuadros de mando y aplicaciones para informes
    • Informes en Looker Studio: plantillas, informes desde cero, composiciones de datos y estilos
    • Segmentación: controles de filtros, filtros de dimensión, segmentos importados y filtros personalizados
    • Fuentes de datos avanzadas: formatos, campos calculados, fórmulas y funciones, fuentes combinadas
    • Plan de visualización de datos: integración con el plan de analítica, estructuraciones lógicas y mejora continua

• Módulo 7. Perfil profesional

  • Herramientas de gestión diaria
    • Organización semanal y diaria
    • Gestión de tareas
    • Gestión del correo electrónico
    • Gestión interpersonal
    • Eliminar fricciones
  • HR Performance: optimiza tu perfil y experiencia profesional
    • Preparar un proceso de selección: CV, RRSS…
    • Cómo aplicar a la vacante adecuada
    • Fases del Recruiting y cómo enfrentarse a los diferentes interlocutores
    • El proceso de selección desde el otro lado
    • Aprender a negociar
    • Entiende tu nómina
    • Remote working: skills, nueva Ley y proteger tu vida personal