En el mundo del marketing digital la proactividad es tu mejor amigo y por eso es importante innovar constantemente para poder conseguir los mejores resultados. Pero hay una gran diferencia entre realizar un buen experimento y hacer pruebas “informales” que afecten el desempeño de las campañas e impacten nuestro presupuesto.
Los A/B Tests o Pruebas A/B de Facebook son una de las herramientas más útiles para optimizar campañas y determinar qué estrategia puede funcionar mejor sin gastar mucho dinero.
Los A/B tests son una herramienta a través de la cual puedes experimentar modificando diferentes elementos de una campaña (audiencias, creatividades, ubicaciones, etc.) para descubrir descubrir qué funciona mejor para tus objetivos.
¿Por qué utilizar un A/B test?
- Nadie conoce Facebook, mejor que Facebook:
Realizar un A/B test es la mejor manera de garantizar que los resultados que obtengas sean confiables y comparables entre sí.
En las pruebas A/B Facebook se encarga de mostrar tus anuncios equitativamente (50/50 split) para que ningún factor externo afecte los resultados. De esta manera garantiza que la opción ganadora sea la que realmente funciona mejor según el algoritmo.
- Innova, sin afectar tus resultados
¿Te ha pasado que haces un pequeño cambio en una campaña que estaba teniendo buen rendimiento y de la nada deja de recibir resultados? Sí, nosotros también hemos estado ahí.
Facebook es quizás una de las plataformas en las que es más arriesgado optimizar campañas por tu cuenta ya que puede salir muy bien o muy (muy) mal. Así que, para evitar tomar apuestas arriesgadas, es mejor optar por un A/B test. Ya sea para probar nuevas audiencias, creatividades o ubicaciones, lo mejor es hacerlo de la mano del experto (mejor conocido como Facebook).
- No arruinas tu presupuesto
Nunca nadie quiere ver que aumente el CPC o CPL en sus campañas. Pero esto puede pasar, sobre todo, cuando realizamos experimentos “informales” en la plataforma, ya que las campañas tienen que volver a entrar en una fase de aprendizaje en la que siguen gastando presupuesto sin generar tantos resultados.
Sin embargo, los A/B tests de Facebook te permiten probar los cambios que desees realizar a tus campañas sin que aumenten significativamente tus costos por resultado. Esto se debe en gran parte a que con estas pruebas, Facebook sabe exactamente qué variable se está midiendo e intenta ofrecer los resultados lo más rápido posible.
A/B Test para probar diferentes creatividades
Si has utilizado Facebook seguramente te has dado cuenta de que cuando tienes varios anuncios en un mismo Ad Set, suele haber uno que funciona muy bien, mientras que los demás parecieran ser invisibles para el algoritmo.
Esto en general no representa un gran problema siempre y cuando tu campaña esté generando resultados, pero cuando queremos implementar nuevas creatividades porque la audiencia está saturada o simplemente queremos refrescar los anuncios, puede ser bastante negativo.
Probar nuevos anuncios contra uno que Facebook ha identificado como “bueno”, es como poner a competir a un apasionado del fitness contra un atleta olímpico. No le va a ir fatal, pero definitivamente no va a estar en igualdad de condiciones como para poder ganar, aún cuando tiene potencial. Es en estos casos en donde las pruebas A/B nos pueden resultar bastante útiles.
La razón es bastante simple, en un A/B test Facebook muestra tus anuncios o grupos de anuncios, equitativamente. Esto quiere decir que ambos van a tener un alcance similar por lo que van a poder competir en igualdad de condiciones. De esta manera, Facebook garantiza que los resultados del test sean confiables y te permitan alcanzar tus objetivos.
¿Realmente funcionan los A/B Tests?
Sí. Y lo decimos por experiencia propia.
Hace unas semanas trabajamos en nuevas creatividades para un cliente, ya que habían pasado algunos meses desde el último cambio. Habíamos notado que el anuncio con mejor rendimiento era de vídeo. Así que decidimos crear uno nuevo para poder compararlos entre sí.
Configuramos el A/B Test con dos Ad Sets, uno con las nuevas creatividades estáticas y el vídeo original (CARGOS). Y otro igual, pero con el nuevo vídeo (CARGOS TEST). Como teníamos un poco de prisa decidimos correr el experimento por una semana. Sin embargo, en tan solo unos días (4 para ser exactos), Facebook identificó el Ad Set ganador.
En este caso, el Ad Set ganador fue el que contenía el vídeo original, ya que logró conseguir 7 leads a un CPL de 5,88€. Mientras que el del nuevo vídeo consiguió 2 leads a 21,46€ (casi cuatro veces más que el CPL del ganador).
Con los resultados en la mano, y aunque nos hubiese gustado implementar el nuevo vídeo en la plataforma, supimos que la decisión correcta era mantener el vídeo original en la campaña.
Si en vez de realizar el A/B test, hubiésemos decidido pausar el vídeo original para activar el nuevo, muy probablemente hubiésemos visto un descenso en el número de leads y un aumento significativo en el costo de adquisición (y seamos honestos, nadie quiere que eso pase).
Sin embargo, usando esta herramienta evitamos afectar los resultados y el presupuesto de nuestro cliente, y nos llevamos el mismo aprendizaje. Así que si haces publicidad en Facebook y no has realizado un A/B test, esta es tu señal para hacerlo. No te vas a arrepentir.