Linkedin es la red social profesional por excelencia, la primera que se nos viene a la cabeza tanto a usuarios como a profesionales del marketing a la hora de pensar en campañas Business to Business. La capacidad de segmentación de la plataforma de Linkedin Ads en base a cargos, empresas, aptitudes o años de experiencia, entre muchas otras características orientadas a la vida profesional del usuario, permite llegar a determinados segmentos que con otros canales resulta mucho más complicado. 

Linkedin además cuenta con otro tipo de targetizaciones más sofisticadas como las Matched audiences.  Con estas audiencias, equivalentes a las Custom Audiences de Facebook, Linkedin permite segmentar en base a datos recogidos directamente en el sitio web del cliente gracias al pixel (Insight Tag) o incluso subir CSV de datos de clientes. De hecho es posible integrar estos datos directamente desde plataformas de administración de contactos como Marketo, Oracle Eloqua, Hubspot, Microsoft Dynamics 365 y LiveRamp. Con esta opción podemos excluir de las campañas a los usuarios que ya son clientes, para no desperdiciar impactos, o incluso más recientemente para generar los tan esperados lookalikes, ya disponibles en otras plataformas publicitarias desde hace bastante tiempo. 

Tras la adquisición por parte de Microsoft, Linkedin también incluyó la posibilidad de segmentar por intereses, basados en datos del motor de búsqueda de Microsoft Bing. 

A pesar de todo esto los Social ADs de Linkedin tenían dos problemas, por un lado los altísimos CPCs y por otro lado la inexistencia de un objetivo de performance como tal, más allá del objetivo Generación de contactos.

Con este objetivo deben usarse los Linkedin Gen Forms, formularios que permiten captar el registro sin que el usuario tenga que salir de Linkedin (el equivalente a los conocidos Lead Ads de Facebook.). Si por el motivo que fuese la conversión tenía que producirse sí o sí en una landing page externa teníamos que elegir el objetivo Visitas al sitio web.

Con la aparición de los nuevos objetivos de Linkedin, entre los que se encuentra el esperado Conversiones en el sitio web, estos problemas acaban de solucionarse. 

Como comentábamos, hasta ahora si algún cliente necesitaba captar registros en una landing page externa a Linkedin , o incluso se planteaba una campaña directamente a venta, la única opción con la que contábamos era la de Visitas en el Sitio Web. Linkedin obviamente permitía contabilizar conversiones pero la optimización tenía que ser totalmente manual por parte del optimizador. Su algoritmo no tenía la capacidad de optimizar en ese sentido, la optimización de éste sólo podía basarse en impresiones o en clics (o en el caso de los Inmail Ads en base a aperturas)  en lugar de en conversiones.

Con este nuevo objetivo teóricamente también se solventa en parte el problema de los altos CPCs. Con la nueva experiencia publicitaria basada en objetivos se garantiza que las campañas estén optimizadas para lograr los resultados deseados para el objetivo de marketing real. Es decir, con este nuevo objetivo, el algoritmo con una puja automática optimiza en base a conversiones no a clics en la página de destino. Además existe la opción de puja en base a CPC mejorado que consigue aumentar el número de conversiones estableciendo una puja manual de CPC aunque el sistema de Linkedin podrá subirla o bajarla automáticamente para obtener más conversiones.

Además de este objetivo de performance Linkedin también estrena otro objetivo muy apetecible: el de Conocimiento de la marca. Este objetivo es el recomendado para los anunciantes que deseen que los usuarios conozcan su negocio, es decir, ganar el mayor número de impresiones posibles de su anuncio. Esto, unido a la capacidad de segmentación comentada antes, convierte a Linkedin en una plataforma super completa para atacar a todo el funnel de conversión tanto para marcas orientadas a profesionales como a usuarios finales. 

En cualquier caso los dos y don´t siguen siendo los mismos que antes de existir estos nuevos objetivos y debemos tenerlos muy en cuenta::

• No hipersegmentar las campañas: es tentador usar todas las segmentaciones posibles sin embargo limitar demasiado el target puede perjudicar el alcance de la campaña y por tanto los resultados.
• Utilizar tests A/B: Al probar dos campañas similares con una pequeña variación en sus opciones de targeting, puede verse qué combinación es más efectiva. 
• Analizar los datos de las campañas una vez hayan acumulado suficiente información para tomar decisiones.