Consideraciones sobre pruebas creativas

Cómo tomar decisiones informadas sobre optimización automática o pruebas A/B formales

En el mundo de la publicidad digital, que está en constante evolución, tomar decisiones informadas es fundamental para el éxito de las campañas. Cuando se trata de evaluar el rendimiento entre varias creatividades, los anunciantes suelen decidir entre tomar los resultados de la función de optimización automática de la plataforma publicitaria o realizar una prueba dividida formal.

Ambos enfoques tienen sus ventajas y pueden ayudarte a alcanzar tus objetivos, pero elegir el adecuado depende de varios factores. En esta publicación del blog, analizaremos los pros y los contras de cada método para ayudarte a tomar una decisión informada.

Pero primero, analicemos por qué es importante realizar pruebas, incluso con un presupuesto limitado. Equilibrar los objetivos a corto plazo con el éxito a largo plazo puede ser un desafío, especialmente cuando existe la presión de entregar resultados inmediatos. Sin embargo, las pruebas deben seguir siendo una prioridad, a pesar de las limitaciones presupuestarias:

1. Los cambios en la industria se están produciendo rápidamente. Probar nuevos conceptos y estrategias le ayudará a mantenerse competitivo.

2. Aunque las nuevas estrategias que estás probando pueden no dar resultados positivos, los aprendizajes que obtengas del experimento son igualmente valiosos. (¡Al menos ahora sabes qué es lo que no funciona!)

3. La prueba es un proceso iterativo y pequeños cambios pueden generar mejoras significativas con el tiempo.

En otras palabras, las pruebas son un componente vital del crecimiento y deben considerarse una inversión en el futuro.

Prueba dividida A/B formal

Qué es:

Una prueba A/B formal requiere la configuración de dos grupos separados, la celda A y la celda B. Cada celda debe ser idéntica, excepto por el factor que desea probar (es decir, imagen, texto, CTA). Todos los demás factores, incluida la asignación de presupuesto, permanecen constantes. El ganador se determina en función de su indicador clave de rendimiento (KPI) principal, como el retorno de la inversión publicitaria (ROAS).

¿Por qué hacerlo?

La ventaja de una prueba A/B formal es que proporciona resultados definitivos. Revela la respuesta más directa y definitiva a su pregunta sobre optimización creativa.

Sin embargo, las pruebas A/B formales no son necesariamente la opción adecuada para todas las situaciones debido a la complejidad de la configuración y el riesgo de rendimiento. La ejecución de una prueba A/B formal requiere más esfuerzo de configuración en comparación con la optimización automática. Implica una planificación y una ejecución meticulosas. Además, existe un mayor riesgo de rendimiento asociado con las pruebas A/B, ya que los presupuestos deben ser iguales en ambos lados, pero una versión tiene un rendimiento significativamente peor pero aún requiere una asignación de presupuesto.

Optimización automática entre creatividades

Qué es:

La optimización automática es el método que ayuda a administrar sus anuncios de manera más eficiente y efectiva mediante el uso del sistema de aprendizaje automático de la plataforma publicitaria para encontrar combinaciones de alto rendimiento de sus activos creativos.

¿Por qué hacerlo?

La ventaja de la optimización automática entre creatividades es que la implementación es sencilla y hay un menor riesgo de afectar negativamente al rendimiento. La optimización automática es sencilla porque todas las creatividades permanecerán en el mismo conjunto de anuncios, lo que elimina la necesidad de una configuración exhaustiva. Además, con la optimización automática, el algoritmo de la plataforma asigna el presupuesto de manera eficiente, lo que reduce el riesgo de gastos innecesarios.

Sin embargo, este enfoque tiene algunas desventajas, ya que puede proporcionar información ambigua que dificulta la determinación de un ganador claro. La asignación de presupuesto del algoritmo se convierte en el factor principal para determinar un ganador, que puede no siempre coincidir con su KPI principal. Por ejemplo, una creatividad a la que se le asignó la mayor cantidad de presupuesto puede tener un ROAS más bajo que otras. Pero como la plataforma publicitaria decidió destinar más presupuesto a esa creatividad, tendrá que confiar en que el algoritmo tomó la decisión correcta. Pueden surgir métricas contradictorias al utilizar la optimización automática, lo que dificulta la identificación de un ganador claro en función de su KPI.

Conclusión:

En muchos casos, comenzar con la optimización automática y luego pasar a una prueba dividida formal si los resultados son ambiguos es un enfoque razonable. Después de todo, las pruebas son un proceso iterativo y continuo que es una parte integral del crecimiento, por lo tanto, es necesario mantenerse al día con las últimas innovaciones de la industria.

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_{(Contenido generado con ChatGPT a partir de material original de las contribuciones del personal de sitio web y la imagen destacada con una base generada por DALL-E y Canva. Muestra el poder de la IA generativa)}