El enfoque publicitario único nunca es suficiente. Su capacidad para crear anuncios fáciles de usar depende de qué tan bien experimente con diferentes formatos, tamaños, combinaciones de colores y ubicaciones.
Sus anuncios pueden ser lo suficientemente buenos para evitar Infracciones de políticas en Google Ad Manager, pero si desea un crecimiento incremental, siempre hay espacio para la personalización y la experimentación.
Continúe leyendo para descubrir cómo puede utilizar la nueva función de experimento manual de Google para obtener más ingresos.
¿Qué es un experimento manual en Ad Manager?
Google ha desarrollado una nueva herramienta llamada 'Experimentos manuales' para ayudar a los editores a realizar sus propias pruebas o experimentos en Google Ad Manager. Con esta nueva característica, los editores podrán crear y ejecutar experimentos y analizar resultados dentro de la plataforma existente. GAM marco de referencia.
En otras palabras, la función de experimento manual ayuda a los editores a maximizar sus ingresos con oportunidades manuales para mejorar el rendimiento.
Google define los experimentos manuales como:
“Un experimento que tú defines según tus propios criterios y cronograma. El experimento se ejecuta en un porcentaje del tráfico real de su red para probar cómo la aplicación de esas configuraciones afectaría los ingresos".
Google
Los editores pueden ejecutar hasta 100 experimentos activos dentro de su red de administrador de anuncios existente en cualquier momento. Los experimentos activos incluyen rutas que se están ejecutando, completando, pausando o esperando que usted tome medidas.
Tipos de Experimentos manuales
A partir de ahora, los editores pueden ejecutar tres tipos de experimentos en el administrador de anuncios:
- Experimentos de bloques de categorías:
Los editores pueden realizar experimentos para desbloquear categorías de sus protecciones existentes y aumentar la cobertura.
A través de experimentos de bloqueo de categorías, los editores pueden analizar el impacto de ejecutar anuncios específicos. tipos de anuncios en sitios actualmente bloqueados. - Experimentos de estilo de anuncio nativo:
Los editores pueden experimentar con dos elementos visuales diferentes y anuncio nativo estilos para ver cuál funcionará mejor.
Los experimentos de estilos de anuncios nativos solo pueden comparar estilos nativos en las ubicaciones nativas existentes. no puedes comparar anuncios multiformato en la misma colocación. - Experimentos de reglas de precios unificadas:
Este tipo de experimento manual permite a los editores probar cambios en las reglas de precios unificadas, lo que les ayuda a comprender su impacto en el inventario de intercambio del editor.
En otras palabras, los editores pueden revisar el impacto de aumentar o disminuir Ajustes de precio mínimo en un inventario específico.
Nota: Google planea implementar más tipos de experimentos en el futuro en función de los comentarios y la demanda de los usuarios.
Más información:
1. Cómo ejecutar anuncios de vídeo en Google Ad Manager (GAM)
2. Guía para crear y ejecutar anuncios nativos en Google Ad Manager
¿Cómo funciona?
La función de experimento manual se basa en la versión existente del Administrador de anuncios. Oportunidades y experimentos herramienta, que utiliza el marco experimental de Google y el aprendizaje automático para agregar automáticamente sugerencias para los editores.
En el administrador de anuncios, puede consultar la lista de tipos de experimentos manuales disponibles y revisar sus experimentos activos haciendo clic en Inicio > Informes > Experimentos.
Puede realizar experimentos manuales seleccionando el tipo de experimento y los criterios de su elección. La herramienta le pide que defina una prueba experimental antes de ejecutarla durante un período específico.
Puede comparar el tráfico de impresiones asignado a los grupos "control" y "experimento" para ver cuál tuvo un mejor rendimiento durante el experimento.
También puede ejecutar un experimento a partir de una oportunidad sugerido por el Administrador de anuncios.
Además, la herramienta le permite ejecutar recorridos adicionales si es necesario y aplicar configuraciones de experimento a su red de administrador de anuncios.
Cómo ejecutar un experimento manual en GAM?
Siga estos siete pasos para ejecutar un experimento manual en Google Ad Manager:
- Inicia sesión en tu cuenta GAM.
- En el tablero, haga clic en la presentación de informes.
- Haga clic en Experimentos > Nuevos experimentos del tipo de experimento que prefieras
- Ingrese el nombre de su experimento
- Introduzca una fecha de inicio y finalización para la prueba del experimento.
- Establezca el porcentaje de tráfico de impresiones que desea asignar al experimento.
- Clic en Guardar
Nota: Cada experimento debe ejecutarse durante un mínimo de siete días para obtener resultados concluyentes. Los editores pueden configurar una prueba para que comience inmediatamente después de guardar la configuración o programarla para más tarde.
La duración máxima del experimento es de 31 días. La prueba caducará después de este período. Una vez finalizada la prueba, podrás evaluar los resultados para seguir los siguientes pasos:
- Aplicar el resultado del experimento como una oportunidad.
- Finalice el experimento y mantenga la configuración original.
- Ejecute otro camino para encontrar mejores oportunidades.
Más información:
1. Funciones clave de la nueva interfaz de Google Ad Manager
2. Cómo generar informes en Google Ad Manager
Mejores prácticas de experimentos manuales:
Google recomienda las siguientes prácticas para los editores que quieran aprovechar al máximo los experimentos manuales y captar sus ingresos potenciales según el comportamiento del mercado:
1. Ejecute experimentos durante más tiempo
Es importante realizar estos experimentos durante un período prolongado para comprender el comportamiento de la audiencia y estudiar el impacto de los cambios que ha realizado.
Como se mencionó anteriormente, la duración máxima para realizar una prueba es de 31 días y la mínima es de 7. Lo ideal es que los editores necesiten de 2 a 3 semanas para comprender los cambios de comportamiento.
2. Comparación entre diferentes entornos:
Es necesario realizar una comparación exhaustiva de ambas configuraciones para comprender el comportamiento de la audiencia.
Asegúrese de comparar el tráfico de impresiones asignado a los grupos de "control" y "experimento" para ver cuál tuvo un mejor rendimiento durante el experimento.
3. Considere los ingresos totales:
Además de comparar los cambios de comportamiento en el grupo experimental y de control, también debe observar los números porque es probable que la configuración del experimento afecte sus ingresos totales.
Debe verificar si los ingresos esperados en el grupo experimental están en línea con sus expectativas iniciales en comparación con su red en su conjunto.
4. Experimente con más frecuencia
Es muy probable que los experimentos fomenten cambios de comportamiento entre su público objetivo. Google recomienda a los editores realizar más pruebas para obtener una comprensión más profunda del comportamiento de la audiencia.
Es mejor experimentar con porcentajes de asignación de tráfico tanto más bajos como más altos. Si bien la menor asignación de tráfico puede no reflejar grandes cambios de comportamiento, también son menos riesgosos (si la prueba tiene un impacto negativo).
Sugerimos asignar porcentajes de tráfico de menor a mayor. Una vez que encuentre que sus pruebas funcionan a un nivel aceptable, puede iniciar otra prueba con la misma configuración con una asignación de tráfico mayor para medir los efectos.
Más información:
1. Cómo utilizar Google Ad Manager con AdSense y Ad Exchange
2. ¿Cómo funciona la puja abierta en Google Ad Manager?
Los editores han comenzado a experimentar:
Editores como Atlantic, UOL y Storer ya han comenzado a utilizar experimentos manuales en Google Ad Manager y ven resultados exitosos.
De hecho, los editores que utilizaron experimentos manuales durante el período beta lograron un 6.5% aumento de ingresos.
De manera similar, en 2020, los editores que utilizaron las herramientas Oportunidades y Experimentos aceptaron más de 2000 oportunidades y obtuvieron un 3.5% más de ingresos.
“Hemos podido ejecutar experimentos sin problemas utilizando Experimentos manuales, lo que nos brinda información sobre el impacto de los diferentes precios mínimos y nos ayuda a determinar cómo fijar precios mínimos de manera efectiva para obtener la mayor cantidad de ingresos. Estamos entusiasmados de ver cómo evoluciona esta característica”.
– Ryan McConaghy, El Atlántico.
La nueva incorporación a GAM también ayuda a los editores a probar las reglas de precios:
"Con los experimentos manuales, ahora tenemos una herramienta importante para acelerar y simplificar el proceso de prueba y optimización en nuestras decisiones sobre reglas de precios unificadas".
– Fabricio Gomes, UOL.
Para concluir:
Hemos elegido los experimentos manuales por una razón: en el entorno dinámico actual, la mejor manera de mejorar los ingresos es probar y experimentar.
Los anuncios a menudo se convierten en víctimas de la ceguera de los banners y de una experiencia de usuario deficiente. Es hora de eliminar los anuncios tradicionales.
Te animamos a que sigas A/B testing elementos individuales de sus anuncios para ver qué hace clic con su audiencia.
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Preguntas
En experimentos personalizados, puede probar Smart Bidding, tipos de concordancia de palabras clave, páginas de destino, audiencias y grupos de anuncios. Hay experimentos personalizados disponibles para campañas de Búsqueda y Display. Ahora es posible crear un experimento sin crear primero un borrador.
Mediante un experimento de campaña, puede comparar el rendimiento de su borrador con el de la campaña original. Durante un período de tiempo específico, los experimentos utilizan una parte del tráfico y el presupuesto de la campaña original.
Google Ad Manager estima el valor de las campañas en función del CPM (coste por mil impresiones) que especifique. Los importes ingresados en el campo "Valor CPM" se utilizan en los cálculos de ingresos.
Shubham es un especialista en marketing digital con amplia experiencia trabajando en la industria de la tecnología publicitaria. Tiene una amplia experiencia en la industria programática, impulsando la estrategia comercial y escalando funciones que incluyen, entre otras, crecimiento y marketing, operaciones, optimización de procesos y ventas.
