En internet abundan artículos que hablan sobre la optimización de campañas publicitarias. Sin embargo, casi todos, por no decir todos, en lugar de basarse en un análisis para elegir el mejor curso de acción, se centran en listar una serie de best practices para todas las campañas de forma homogénea. Parece que aplicar los mismos cambios en una marca u otra, en una campaña u en otra, sea cual sea su norte, garantizará una mejora de forma contundente.
Este artículo busca ir a contracorriente. Su propósito es dar algunas pinceladas sobre lo qué implica el quehacer diario de la optimización de campañas, generar un marco de trabajo tentativo, reflexionar sobre los desafíos y vislumbrar el horizonte de posibilidades para hacer un trabajo cada vez más sofisticado. En resumidas cuentas y sin resultar dogmático, discurrir sobre la interrogante: ¿de qué hablamos cuando hablamos de optimizar campañas publicitarias?
Campañas estrategias y campañas publicitarias
Una campaña estrategia es un conjunto de acciones planificadas y coordinadas que tienen como objetivo promover un producto o servicio. En general, estas acciones se llevan a cabo mediante distintos medios de comunicación (como televisión, radio, internet, redes sociales, prensa, etc.) y están diseñadas para alcanzar a un público objetivo específico con un mensaje claro, que busca generar una respuesta, como aumentar las ventas o la captación de leads.
Por otra parte, una campaña publicitaria hace referencia a la publicidad específica que podemos gestionar desde herramientas como Meta Ads, Google Ads o TikTok Ads y busca acciones inmediatas. Estas campañas son de naturaleza táctica. A continuación, precisar que al hablar de campañas, al menos que se denote explícitamente lo contrario, nos estaremos refiriendo a este tipo de campañas ¿Cómo analizarlas, tomar decisiones y hacerlas crecer?
¿Qué métricas importan?
Si alguna vez hemos tenido la oportunidad de entrar a una cabina de vuelo, habremos notado la cantidad de controles, monitores y palancas con los que los pilotos deben lidiar. Ellos deben estar atentos al estado del vuelo, detectar anomalías y tomar decisiones continuamente (para despegar, enfrentar turbulencias, aterrizar, etc.).
Tanto a un piloto novato como a un analista de paid media en ciernes puede parecerle desconcertante la cantidad de variables que debe tener en cuenta para realizar su trabajo. Al ingresar a una cuenta de Google Ads, la cantidad de métricas que debemos monitorear puede resultarnos abrumadora, lo que fácilmente puede llevarnos a experimentar lo que se conoce como «parálisis por análisis». Esto explica por qué algunas personas prefieren que las cosas simplemente sucedan por sí solas, aplicando recetas genéricas sin mayor análisis.
La importancia de ser data driven
Avinash Kaushik, gurú de la Analítica Web, acuñó el término HIPPO (Highest Paid Person’s Opinion) para describir cómo, en las reuniones, las decisiones tienden a basarse en la opinión de la persona con mayor autoridad, en lugar de en datos objetivos. Ser data-driven es un enfoque que contraviene completamente esta situación. Significa tomar decisiones basadas en datos, lo que nos permite actuar de forma más acertada, segmentar audiencias con mayor precisión y adaptarnos mejor a un entorno incierto. Además, hoy en día ser data-driven representa una ventaja competitiva frente a equipos que no lo son. Si la única certeza después de ejecutar una campaña son los datos, ¿por qué no usarlos para mejorar su rendimiento?
Métricas de volumen vs Métricas de eficiencia
En cualquier proceso de optimización, siempre debemos poner nuestra mirada tanto en una métrica de volumen y al mismo tiempo en una métrica de eficiencia. Es muy común que si vemos una campaña que está consiguiendo 200, 300 ó 500 conversiones en lo que va del mes, asumamos de inmediato que le está yendo bien. Pero en muchos casos no es así. Debemos preguntarnos también cuál es el costo por conversión. No es lo mismo obtener resultados a un costo por conversión de 5 dólares que a uno de 12 ó 15 dólares. La lectura de la métrica de volumen siempre debe estar atada a la métrica de eficiencia.
| Si queremos… | Métrica de volumen | Métrica de eficiencia |
| Obtener más clics | Clics | CPC |
| Obtener más conversiones | Conversiones | Coste por conversión |
| Obtener más valor | Valor de la conversión | ROAS |
¿Qué es la fase de aprendizaje?
El analista deberá esperar que la campaña supere la fase de aprendizaje antes de aventurarse a realizar cambios. La fase de aprendizaje es el periodo en el que la campaña trata de descubrir lo que mejor le funciona para mantener resultados estables. Para superar esta fase, las plataformas principales (Meta Ads, Google Ads y TikTok Ads) requieren al menos 50 conversiones, y generalmente se espera que se consigan en una semana. De no ser así, la campaña podría estancarse. La clave está en el volumen, no en el tiempo. Si una campaña obtiene 50 conversiones en un solo día, ya habrá salido de la fase de aprendizaje.
Entonces, ¿qué podría ser optimizar?
Después de los 7 días (o el tiempo necesario), pueden darse dos escenarios. O la campaña no cumplió el requisito de las 50 conversiones, es decir, no superó la fase de aprendizaje; o la campaña sí superó dicho umbral pero el rendimiento no es el esperado. En ambos casos, es momento de poner manos a la obra y tomar decisiones.
Salta nuevamente la pregunta, ¿qué es optimizar? Se puede decir que es un proceso de mejora continua donde buscamos los resultados más óptimos a partir del análisis de ocurrencias. Las ocurrencias son las cosas que suceden en la campaña publicitaria, la información que está en los datos y que necesitaremos transformar en conocimiento.
Proceso de optimización
- Definir la fuente de verdad: A veces tenemos campañas en Meta Ads y en otras plataformas, y el dilema de las conversiones duplicadas puede volverse un quebradero de cabeza. En ese contexto, debemos tener claro cuál es nuestra fuente de verdad, ya sea Google Analytics, Meta, o un CRM, y con ello, guiar nuestras decisiones.
- Determinar el objetivo: Es fundamental tener claro qué buscamos con la campaña. ¿Más alcance con su correspondiente costo por mil personas alcanzadas? ¿Más leads con su correspondiente coste por lead? ¿Más compras con su correspondiente coste por compra?
- Definir problema o pregunta: ¿Qué está pasando? ¿Mis ventas han caído respecto al mes anterior? ¿He experimentado una caída repentina de leads?
- Recopilación de datos: Usar herramientas como Google Analytics, Excel, Looker Studio, entre otras, es clave para obtener información precisa sobre el estado de la campaña.
- Levantamiento de Insights: En esta etapa buscamos identificar tendencias, correlaciones, anomalías, patrones, estacionalidades, ruido, etc. ¿Qué tanto el cambio en X variable podría estar impactando en otra?
- Prescripción: ¿Qué cambios debemos hacer en la campaña publicitaria para mejorar su situación actual?
| Definir la fuente de verdad | Definir el objetivo | Definir problema | Recopilación de datos | Levantamiento de Insights | Prescripción |
| Google Analytics | Aumentar las ventas | Esta semana mis ventas han disminuido en un 5% vs la semana anterior | La herramienta que utilizo para mi análisis es un Google Looker Studio | El mix de categorías de productos ha variado. Se ha agotado el stock de los productos vendidos la semana anterior. | Potenciar aquellas categorías más vendidas esta semana o con mejor oferta comercial vía anotación de promoción en Shopping. Respecto a los productos agotados, ofrecer sustitutos. |
De lo anterior lo que suele requerir mayor entrenamiento y práctica es la capacidad de encontrar Insights y prescribir soluciones. Entiéndase Insights – en el contexto de optimización de campañas – como los hallazgos, es decir, las causas raíz, que explican por qué se ha ocasionado el problema. Mientras que, por otra parte, la prescripción es el ejercicio de hacer acopio de todo nuestro conocimiento y expertise para indicar los siguientes pasos, el plan de acción que ha de llevarnos a los resultados óptimos.
Desarrollar estas capacidades es algo que requiere tiempo. La formación continua y estar al tanto de las continuas actualizaciones de las plataformas y del ecosistema digital en general nos volverán expertos. En cualquier caso, todo conocimiento práctico solo se desarrolla practicando y debemos ir agarrándole el hilo de a pocos.
Los 5 porqué o cómo encontrar Insights
Los 5 porqués es una técnica de análisis que requiere que el analista de paid media se pregunte, en principio, 5 veces por qué para encontrar la causa de un problema. Es un análisis que implica ahondar a un nivel de 5 capas de detalles. El número 5 no es una camisa de fuerza. En la práctica a veces habremos llegado a la causa a raíz en menos de 5 preguntas y a veces requerirá repetir el ejercicio algunas veces más.
| Pregunta (¿Por qué?) | Respuesta |
| ¿Por qué la campaña tiene un bajo rendimiento? | Porque la tasa de clics (CTR) es baja. |
| ¿Por qué la tasa de clics (CTR) es baja? | Porque los anuncios no están siendo lo suficientemente atractivos para los usuarios. |
| ¿Por qué los anuncios no están siendo lo suficientemente atractivos? | Porque los mensajes de los anuncios no están alineados con las necesidades o intereses de la audiencia objetivo. |
| ¿Por qué los mensajes de los anuncios no están alineados con la audiencia objetivo? | Porque la segmentación de la campaña no es precisa. Los anuncios están llegando a personas que no están buscando activamente los productos o servicios que ofrecemos. |
| ¿Por qué la segmentación de la campaña no es precisa? | Porque no se ha realizado una investigación adecuada de palabras clave ni una segmentación detallada del público objetivo. Se están utilizando términos demasiado generales |
Los 5 cómo, prescribiendo soluciones
Ahora que hemos encontrado la causa raíz del problema, debemos armar el plan de acción. ¿Cómo hacer que mi campaña obtenga resultados más óptimos? De igual manera debemos formular varias veces la pregunta cómo, aunque no necesariamente 5. La respuesta que obtengamos debe invitarnos a generar una siguiente pregunta. Las respuestas resultantes serán nuestro plan de acción.
Veamos un ejemplo.
| Pregunta (¿Cómo?) | Acción/Respuesta |
| ¿Cómo puedo ajustar las palabras clave para que sean más relevantes y específicas? | Realiza una investigación exhaustiva de palabras clave utilizando herramientas como el Planificador de Palabras Clave de Google Ads y ajusta las concordancias de las palabras clave (exacta o de frase). |
| ¿Cómo puedo agregar palabras clave negativas para evitar que los anuncios se muestren en búsquedas irrelevantes? | Revisa los términos de búsqueda en Google Ads y añade aquellos que no sean relevantes a las listas de palabras clave negativas. |
| ¿Cómo puedo segmentar mejor mi audiencia? | Utiliza opciones de segmentación avanzada (demográficos, intereses y comportamientos) o crea audiencias personalizadas y campañas de remarketing. |
| ¿Cómo puedo optimizar el copy de los anuncios para mejorar la relevancia? | Alinea el mensaje de los anuncios con la intención de búsqueda del usuario, prueba diferentes versiones del copy mediante A/B testing y utiliza llamados a la acción claros. |
| ¿Cómo puedo realizar un seguimiento adecuado para evaluar si las mejoras están funcionando? | Asegúrate de que el seguimiento de conversiones esté correctamente configurado en Google Ads y utiliza Google Analytics para analizar el rendimiento. |
Tomar decisiones con información limitada
Plataformas como Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads, entre otras, se conocen como «jardines amurallados» (Walled Gardens). Estos ecosistemas cerrados limitan el acceso y la integración de datos, ya que cada empresa establece sus propias reglas. Esto tiene ventajas, como la protección de la información personal (PII) de los usuarios, ya que los datos solo se ponen a disposición a nivel agregado. Sin embargo, también presenta desafíos cuando buscamos información más específica o cuando necesitamos acceder a datos que la plataforma simplemente no comparte.
Además, tipos de campañas como Performance Max o Meta Advantage+ generan barreras adicionales en cuanto a la visibilidad de los datos. Se asemejan a una «caja negra» (aunque cada vez proporcionan más información), en la que la inteligencia artificial y la automatización juegan un papel crucial en el éxito o fracaso de la campaña. Y en ese sentido poco requieren que hagamos con ellas luego de lanzarlas.
Es fundamental aceptar que este es el entorno en el que operamos y aprender a tomar decisiones basándonos en los datos disponibles. El mundo actual nos obliga a actuar incluso si no tenemos el 100% de los datos para realizar un análisis perfecto. No tener la información completa no debe convertirse en un freno ni un dilatador para la toma de decisiones.
Rendimientos decrecientes
A medida que vamos optimizando nuestras campañas publicitarias, nos chocaremos con un techo de cristal, al que denominamos rendimientos decrecientes. Este fenómeno consiste en que a medida que vamos aumentando nuestro presupuesto, el retorno sobre esa inversión (ROAS) o el rendimiento de la campaña comienza a disminuir después de un cierto punto.
Imagina que tienes una campaña de Google Ads con un presupuesto diario de $50 y un costo por clic (CPC) promedio de $1. Al principio, inviertes esos $50 y obtienes 50 clics, y quizás consigas 5 conversiones. Si aumentas el presupuesto a $100, es posible que obtengas 100 clics y, si todo va bien, consigas unas 10 conversiones. Hasta aquí, la relación entre el gasto y las conversiones sigue siendo favorable.
Pero si decides aumentar aún más el presupuesto a $200, es posible que consigas 200 clics, pero las conversiones no aumenten proporcionalmente (tal vez solo consigas 15). Aquí empiezan a notarse los rendimientos decrecientes: la inversión extra de $100 no ha generado el doble de conversiones, sino que el costo adicional está dando un rendimiento menor.
¿Por qué ocurren los rendimientos decrecientes?
Entre las principales razones están:
- Saturación del público objetivo: Exposición excesiva a los mismos usuarios, reduciendo la efectividad de los anuncios.
- Competencia y costos de puja: Aumento de los costos debido a la mayor competencia por los mismos espacios publicitarios.
- Estrategias y creativos saturados: Falta de innovación y renovación en los anuncios, lo que provoca pérdida de interés en la audiencia.
- Margen de mejora limitado: Poco espacio para optimizar una vez que se ha alcanzado el público más relevante.
- Factores externos y variabilidad: Influencias externas (como estacionalidad o cambios en el algoritmo) que afectan el rendimiento.
Todo lo anterior debe llevarnos a ser cautelosos al proyectar KPIs y asumir que, a medida que alcancemos una mayor proporción del universo dentro de nuestra audiencia, debemos esperar un mayor CPA o un menor ROAS.
Relación analista digital & IA
Hemos enfatizado que el analista cuenta con conocimientos y una experiencia profunda en su campo de acción. Claro está que esta es una condición sine qua non para que pueda operar. Sin embargo, hoy en día con el auge de la inteligencia artificial y específicamente de los Large Language Model como Chat GPT, podemos hacer que esta tarea sea más sencilla.
Todo el proceso de análisis aquí estudiado lo podemos, de hecho, simplificar con el uso de la IA. Podemos extraer la información directamente en Google Looker Studio, y si disponemos de la versión Pro, incluso tenemos la posibilidad de interactuar con los datos dentro del mismo dashboard de manera dinámica. Si no, probablemente tengamos que llevar la información a una IA y jugar con los prompts necesarios para trazar el análisis y plan de acción.
Sea como fuere, debemos tener en cuenta que la IA es solo una herramienta, las personas somos los especialistas. Dejar todo a manos de una IA incluso puede rozar la negligencia. Si leemos los términos y condiciones de muchas de estas plataformas, nos daremos cuenta que no se hacen responsables de la información proporcionada. No cabe duda que seguiremos siendo los verdaderos artistas y responsables de los análisis.
Optimizaciones tácticas y optimizaciones estratégicas
Las optimización tácticas se refieren a las acciones específicas y de corto plazo que se toman durante una campaña para mejorar el rendimiento en función de los datos disponibles en tiempo real. Son ajustes operativos y detallados que buscan maximizar la efectividad de la campaña a medida que se ejecuta. Estas son las que he querido cubrir principalmente en estos párrafos.
Las optimizaciones estratégicas son enfoques a largo plazo y planificados que guían la dirección general de los esfuerzos de marketing. Se basan en un análisis más amplio de los objetivos de la marca, el mercado, los recursos disponibles y las metas a largo plazo. Las estrategias se desarrollan antes de ejecutar la campaña y se ajustan a medida que cambian las condiciones del mercado o los objetivos de la empresa.
| Optimizaciones tácticas | Optimizaciones estratégicas |
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Palabras finales
Espero que este artículo haya proporcionado una visión general del marco conceptual que sustenta la optimización de campañas publicitarias. El día a día suele imbuirnos y no es raro que pasemos de largo lo que conlleva nuestra práctica. Es posible que lo expuesto aquí se perciba más como un marco teórico que como una serie de acciones concretas, pero debemos recordar que la práctica sin una base teórica sólida se convierte en improvisación. Y los departamentos de marketing y las agencias de publicidad requieren propuestas de trabajo sólidas, claras y estructuradas, no enfoques vagos o gaseosos.