Testing en Google Ads: cómo crear y ejecutar experimentos en la plataforma

PAU FERRER

DIGITAL SPECIALIST

23 junio, 2020
Todos los anunciantes necesitamos rotar las diferentes formas que tenemos de impactar y convencer a nuestro público para poder descubrir la manera más óptima de llegar a ser su Top Of Mind. Esta prueba y error es conocida como testing y, en marketing digital, puede hacerse sobre cualquier elemento que influencie a un posible consumidor a tomar su decisión final.

Los problemas a los que nos enfrentamos dentro del entorno online a la hora de escoger entre dos creatividades o entre dos landings son muchos, y es que son multitud los factores que pueden sesgar los datos de un experimento hecho en internet:

  • Estacionalidad
  • Demografía
  • Intereses 
  • Emplazamientos
  • Mensajes
  • y muchos más

A lo mejor un anuncio activo una semana podría rendir mejor que otro anuncio a la siguiente semana, no porque fuera mejor, si no porque había una oferta especial durante unos días o porqué la audiencia a la que impactó era más afín, o porque apareció en unos sitios diferentes al otro.

Entonces, ¿Hay alguna forma de contrarrestar estos factores? ¿Se puede conseguir hacer llegar dos anuncios diferentes a una misma persona sin que haya sesgo? La verdad es que no, pero sí que hay formas de conseguir reducir al mínimo las posibilidades de que estos factores puedan influenciar en los resultados de nuestros experimentos dentro de Google Ads.

Experimentos de Google Ads

Desde hace ya algún tiempo, Google Ads permite a los anunciantes realizar test A/B con los mensajes que uno muestra en sus anuncios, con la landing a la que aterriza el usuario o bien comparar performance entre estrategias Smart Bidding, mediante una herramienta dentro de la plataforma. 

El principal valor añadido que aporta es que, al crear un experimento, estás rotando dos elementos diferentes (ej. Dos landings diferentes) durante un mismo período de tiempo, para una audiencia muy similar. Paralelamente, podemos también comparar los datos del elemento experimento vs. el elemento original, indicándonos cuando hay una relevancia estadística suficiente para probar o desmentir la hipótesis sobre la que basamos el test.

Entonces… ¿Cómo funciona?

Pues bien, son varios los pasos que se deben seguir para poder crear un experimento en la plataforma y en algunos de ellos encontraremos algunos conceptos que vale la pena tener en cuenta a la hora de tomar decisiones.

  1. Dentro de Google Ads, entramos en el apartado de Borradores y Experimentos (Drafts & Experiments).

A la hora de crear un experimento, crearemos una campaña nueva que parte de la estructura y el histórico de la campaña original. Antes de activar esta campaña, deberemos trabajar los cambios que queramos hacer sobre un borrador (Draft).

2. Apretamos en el más (+) azul, escogemos la campaña sobre la que deseamos testear y le damos un nombre. En nuestro ejemplo elegimos la campaña ES_ESP_S_Producto, al borrador le damos el nombre de Producto V2 y guardamos.

3. Ahora ya estamos trabajando sobre el borrador donde haremos lo cambios que deseemos. En nuestro ejemplo cambiamos la URL de la landing a la que dirigimos nuestros usuarios. Si el ratio de conversión de los usuarios que entran en nuestros anuncios mejora, se mantiene o empeora.

4. Una vez realizados los cambios, le damos al botón de Aplicar (APPLY). Es importante que después demos la opción a Realizar un Experimento, a partir del que se nos abrirán varias opciones.

5. Debemos dar un nombre a nuestra campaña experimento, en este caso le daremos el mismo nombre que le hemos dado al borrador: Producto V2.

Podemos también atribuirle una descripción, como por ejemplo el cambio que hemos realizado.

Ponemos que la fecha de inicio sea el lunes 18 de Mayo y acabe un mes más tarde para conseguir suficientes datos.

El % que atribuimos en el apartado de “Experiment Split” indicará el porcentaje del presupuesto original que pasaremos a la campaña experimento. En nuestro caso será 50% para el experimento y 50% para la campaña original.

En opciones avanzadas tenemos las dos formas de segmentar la audiencia que impactamos:

  • Basado en la Búsqueda: Google asigna de forma aleatoria una variante a cada búsqueda. Este formato permite conseguir datos más rápido a costa de que un mismo usuario que busque varias veces, podría ver ambas variaciones. 
  • Basado en las Cookies: Google asigna de forma aleatoria una variante a cada usuario. Este formato es más lento al conseguir datos pero un usuario que busque varias veces, siempre verá el mismo anuncio a costa de conseguir datos más lentamente.

Una vez completada cada casilla, guardamos el experimento y se crea la nueva campaña.

6. Al cabo de unos días, querremos ver cuál es el rendimiento de nuestro test respecto los resultados de la campaña original. Al igual que para una campaña normal, simplemente la buscamos en el apartado de Campañas y clicamos. Nada más entrar vemos que la interfaz es diferente a una campaña habitual, nos aparecen unas métricas en grande con porcentajes debajo:

Estos números corresponden a los resultados del experimento y el % debajo al cambio que ha habido respecto la campaña original marcando un mínimo y un máximo.

Pero, ¿Cómo sabemos que los datos son fiables?

En estadística existe el el concepto de “p-value”. Este nos dice el margen de error que podemos permitirnos en el experimento para demostrar o falsear la hipótesis sobre la que estamos trabajando. 

En el caso de los experimentos de Google, siempre se trabaja sobre un p < 5. Cuando veamos un asterisco azul () al lado de los porcentajes, es que el cambio respecto la campaña original estará, mínimo el 95% de las veces, entre los % del paréntesis). Ejemplos:

En las conversiones sabemos con un 95% de fiabilidad que la campaña experimento ha incrementado entre un 5% y un 33% el número de conversiones respecto la campaña original.

En Coste / Conversión en cambio, no sabemos con confianza si el número puede bajar un 12% o subir un 8%.

En términos globales vemos que conseguimos una mejora del rendimiento (mayor CTR y más conversiones), por lo que la decisión sería la de aplicar los cambios hechos en el experimento en la campaña original.

Conclusiones

Testear es uno de los grandes pilares del marketing digital. Con ello podemos descubrir las maneras más óptimas de conseguir convencer a nuestro público para que escoja nuestros productos por encima de nuestros competidores. 

Google ofrece esta herramienta propia con medición incluida con la que podemos hacer todos los cambios que queramos de una campaña a su experimento para poder probar lo que queramos.

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