No existe un libro de reglas que responda qué prácticas publicitarias generan los máximos ingresos. Entonces, para realizar la prueba, los editores cambian entre tipos o tamaños de anuncios para ver cuáles obtienen más impresiones. O simplemente se dejan llevar por sus instintos. ¿El resultado? Nunca obtienen datos empíricos sobre lo que funciona y lo que no.
La prueba de anuncios es una forma de A/B testing, es decir, la comparación del rendimiento entre dos variantes. Pero eso no se limita sólo al tipo de anuncio (para el editor) o, por ejemplo, al color del botón CTA (para el anunciante). En tecnología publicitaria, el alcance de las pruebas se ha ampliado mucho más allá de las pruebas simples. Las convenciones de prueba han cambiado y los editores ahora tienen datos granulares para tomar decisiones conscientes.
Los diferentes tipos de pruebas, en diferentes elementos y partes de un sitio web, brindan a los editores los datos que necesitan para crecer. Cada prueba tiene un objetivo diferente, pero un objetivo común: aumentar los ingresos publicitarios. Por ejemplo, una prueba A/B entre dos tamaños de anuncios podría tener como objetivo lograr más impresiones de anuncios. Mientras que una prueba A/B entre tipos de anuncios estáticos y dinámicos puede apuntar a un mejor CTR.
Hay muchas ideas de prueba que los editores pueden ejecutar para descubrir los mejores resultados por sí mismos. Pero sea cual sea el caso, la regla general es que los editores deben realizar pruebas. Sigamos adelante y analicemos algunas ideas de prueba de anuncios que pueden ayudar a los editores a comenzar.
1. Prueba de formato de anuncio
Qué probar: Qué tipo/formato de anuncio obtiene un mejor CTR.
Cómo probar: Una vez que esté seguro de qué página y formato/tipo de anuncio con el que desea experimentar, comience creando variaciones. Por ejemplo, si su página tiene un anuncio de display colocado en la barra lateral, intente poner una variación de un anuncio de texto en el mismo lugar para ver si hay alguna diferencia en las tasas de clics.
Si eres nuevo en las pruebas, es recomendable experimentar en una página con relativamente poco tráfico, de esa manera podrás obtener la información que necesitas para tomar una decisión sin interrumpir nada. Por ejemplo, un blog con un mes de antigüedad es una mejor opción en comparación con un sitio web más antiguo y con mucho tráfico que ya está generando ingresos.
2. Prueba del tamaño del anuncio
Qué probar: Qué tamaño/dimensión del anuncio obtiene más impresiones.
Cómo probar: Hay ciertos Tamaños de anuncios que han demostrado obtener buenos resultados., como la tabla de clasificación (728×90) y el rectángulo pequeño (300×250). Sin embargo, dependiendo del diseño del sitio web, el rendimiento de estos tamaños puede variar. Por ejemplo, un sitio web ordenado con más énfasis en los espacios en blanco debería complementar un tamaño de anuncio más grande, como 970 × 250, justo debajo de la navegación. Por otro lado, para un sitio web con más puntos de clic y atracciones, un 729×90 colocado encima o entre el contenido podría funcionar.
Las pruebas con tamaños de anuncios dependen en gran medida del diseño del sitio web. El espaciado actual en su sitio web debería brindarle una comprensión visual de qué tamaño de anuncio puede caber y dónde sin obstaculizar la UX.
3. Prueba de ubicación de anuncios
Qué probar: Qué ubicación/lugar del anuncio obtiene un mejor CTR.
Cómo probar: Como sabemos, el ojo humano explora naturalmente de izquierda a derecha. Según este conocimiento, el contenido se mantiene en el lado izquierdo de la página web y los anuncios en el derecho. La desventaja es que ahora los usuarios pueden predecir fácilmente dónde existen los anuncios y desconectarlos mentalmente, lo que afecta el CTR. Por lo tanto, para probar, puedes colocar los anuncios hacia la izquierda, alineados con el contenido principal. Asegúrese de no superponer el contenido.
Otro ejemplo es, si está experimentando con anuncios en la mitad superior de la página, asegúrese de que la intención de la página permanezca en la mitad superior de la página. Por ejemplo, si un sitio ofrece un recurso para descargar, asegúrese de que la CTA se encuentre en la mitad superior de la página. La mala ubicación de los anuncios puede ser complicada y peligrosa para los ingresos publicitarios. Considere consultar algunas guías de recursos que le brindan información sobre Qué hacer y qué no hacer al colocar anuncios.
4. Prueba de diseño de anuncios
Qué probar: Qué combinaciones de anuncios generan mejores ingresos.
Cómo probar: Probar un tamaño de anuncio frente a otro o un formato de anuncio frente a otro es fácil. Pero ¿qué pasa con todo el diseño? Usando herramientas de prueba de diseño de anuncios, es posible crear variaciones de diseños de anuncios completos con combinaciones específicas de diferentes formatos, tamaños y ubicaciones de anuncios.
La herramienta de prueba de diseño le brinda la posibilidad de crear variantes y comparar el rendimiento a nivel de sitio web. Esto es como ejecutar pruebas entre versiones de páginas web, o recopilar barras de registro por correo electrónico, o intención de salida ventanas emergentes, pero a mayor escala. La combinación de anuncios ganadora obtiene la mayoría del tráfico, lo que aumenta los ingresos.
5. Prueba del dispositivo del usuario
Qué probar: Qué variación de anuncio obtiene mejores impresiones/CTR en qué dispositivo.
Cómo probar: Por lo general, es saludable realizar un seguimiento del tráfico por dispositivo, debido a las tendencias cambiantes en el uso de dispositivos. En 2018, 52.2% de todo el tráfico de sitios web en todo el mundo Se generó a través del móvil. Para 2019, 63.4% de los usuarios de teléfonos móviles accederá a Internet desde el móvil. Herramientas como Google Analytics ayudan a realizar un seguimiento de la división entre dispositivo y tráfico. Aquí es donde comienzan las pruebas. Por ejemplo, puede recibir 10 usuarios desde dispositivos móviles en dos semanas y 8 usuarios desde computadoras de escritorio en el mismo período. Esto significa que su tráfico móvil ha superado el tráfico de escritorio y, por lo tanto, sus anuncios móviles necesitan mayor atención.
Centrarse en las pruebas de anuncios por dispositivo también está relacionado con la orientación del sitio web que haces. Cuando te diriges a una audiencia por dispositivo (por ejemplo, móvil), por supuesto obtendrás más tráfico desde allí. Por lo tanto, experimentar con formatos y tamaños de anuncios tiene más sentido en ese dispositivo en particular. En profundidad, hay una mayor segmentación dentro de los dispositivos, como la marca del dispositivo, el tamaño de la ventana gráfica, el sistema operativo, el navegador, etc., lo que crea un alcance más amplio para las pruebas.
6. Prueba de color de anuncios
Qué probar: Qué presentación de anuncio de texto obtiene mejor CTR.
Cómo probar: Los anuncios de texto son anuncios simples que se combinan con la página web y se sabe que logran mejores tasas de clics en comparación con los anuncios gráficos estándar; especialmente para sitios web/blogs ricos en contenido. Si es editor de AdSense, el panel le brinda la opción de elegir y configurar el estilo de los anuncios de texto, incluidos los colores y la familia de fuentes utilizadas.
Se sabe que los anuncios de texto son sutiles. No son llamativos, pero aún así pueden captar la atención del usuario debido a su apariencia de texto. Para aprovechar al máximo los anuncios de texto, puede intentar jugar con el color y la presentación para ver qué tan bien funcionan en su sitio web. No olvides probar variantes.
Algunas consideraciones de prueba más
Los anuncios resultan efectivos cuando todo funciona bien, incluido el diseño, el contenido, el diseño y la UX. A continuación se detallan algunas cosas que los editores deben considerar para que su experiencia publicitaria sea más exitosa.
1. Diseño de página web
Es posible que haya realizado pruebas sobre formatos, tamaños, ubicaciones y diseños de anuncios. Pero, ¿está su sitio web preparado para beneficiarse de las pruebas de anuncios? Herramientas como Optimizely y VWO pueden ayudarlo a ejecutar pruebas A/B eficientes para el contenido de las páginas web, con la capacidad de ayudarlo a crear variaciones de páginas web.
Esto es similar al uso de herramientas de prueba de diseño de anuncios para crear variaciones de diseño de anuncios. Estas herramientas envían tráfico automáticamente a las variaciones más efectivas, brindándole la información que necesita para realizar mejoras en la página.
2. Tipo de contenido
Sabemos que los usuarios llegan a un sitio web en busca de contenido útil. Por lo tanto, no será un consejo nuevo decir que "necesitas optimizar el contenido de tu página". Así es como se ejecuta el ciclo de contenido y publicidad: los usuarios llegan al sitio web, interactúan con el sitio web mientras leen, los anuncios se cargan y reciben impresiones hasta que el usuario está en la página web, las impresiones (y los clics) se suman a sus ingresos publicitarios.
Puede probar qué tipo de contenido funciona mejor para usted, por ejemplo, listas, contenido extenso, recursos/guía o ilustraciones. El objetivo de probar el contenido es lograr una mejor tasa de participación, medida mediante métricas como la duración de la sesión o el tiempo en el sitio. Este método también puede resultar eficaz para planificar su estrategia de contenidos a largo plazo.
3. Anuncios por la interfaz de usuario
A veces, probar el diseño del sitio web o el tipo de contenido puede no ser su prioridad inmediata. En tales casos, puede probar el tipo, el tamaño y la ubicación del anuncio según la interfaz de usuario existente. Por ejemplo, si su sitio web obtiene más participación en su sección de la mitad superior de la página debido a los videos, puede intentar usar anuncios pre-roll o rich media en esa sección.
De manera similar, si su sitio web tiene habilitado el desplazamiento infinito, un anuncio fijo haría maravillas. Dedique algún tiempo a analizar las características de su sitio web y encuentre los espacios publicitarios y los tipos de anuncios adecuados con los que pueda experimentar; si no es posible probar toda la interfaz de usuario.
4. Navegador/SO
De acuerdo con la Wikipedia, la cuota de mercado mundial en mayo de 2019 para Chrome se situó en el 69.09%, seguida de Firefox con el 10.01% y Safari con el 7.25%. Sus usuarios podrían estar en cualquier lugar. Herramientas como Google Analytics le proporcionan una división del tráfico del navegador para sus visitantes y le indican qué navegador es el más utilizado por sus usuarios.
Con esos datos, puede realizar pruebas de anuncios en el navegador para optimizar el rendimiento. También puede comprobar si todos sus anuncios se muestran correctamente en todos los navegadores. Por ejemplo, su sitio web y sus anuncios pueden aparecer distorsionados en Chrome, pero pueden verse bien en Mozilla Firefox.
5. Redes publicitarias
Es posible que realizar pruebas entre redes publicitarias o fuentes de demanda no parezca tan creativo como experimentar con tamaños, formatos o ubicaciones de anuncios. Sin embargo, dado que la demanda es uno de los factores más importantes de los ingresos, es aconsejable comprobar qué red de anuncios ayuda a generar la mayor cantidad de ingresos para su inventario.
Las redes publicitarias como AdSense y muchas otras le brindan la opción de trabajar con varias redes publicitarias simultáneamente. Los informes de rendimiento de la red le brindan información clara en qué red publicitaria vale la pena invertir y en cuál no.
Tipos de pruebas
Las pruebas A/B son lo primero que les viene a la mente a la mayoría de las personas cuando escuchan "pruebas". Pero también existen pruebas multivariadas que permiten a los editores probar entre más de dos variantes. Estos son los dos tipos de pruebas junto con sus ventajas y desventajas:
Pruebas A / B: También llamada prueba dividida, le permite crear una Unidad de Control principal y una Variación para probarla. Es posible que una unidad de control existente ya tenga una base estadística. Esos datos podrían ser un punto de referencia con el que poder ejecutar la variación y comparar el rendimiento. En las pruebas A/B, solo se prueba una variación, lo que brinda una comprensión más clara de cómo los cambios afectan los resultados.
Ventaja: una vez que tenga algunas pruebas en ejecución, puede ampliarlas a varias pruebas. Por ejemplo, después de la unidad de control A (300×250) frente a la variación B (300×600), puede comparar aún más la variación B (300×600) con la variación C (728×90), y así sucesivamente.
Desventaja: En un proceso continuo, las pruebas manuales A vs B pueden ser lentas y laboriosas. Ahí es donde las herramientas automatizadas de optimización y pruebas A/B vienen al rescate.
Prueba multivariante: Como sugiere el nombre, las pruebas multivariadas le permiten experimentar con más de dos variantes simultáneamente. Por ejemplo, si el tamaño del anuncio es el parámetro en las pruebas A/B, puede comparar el rendimiento de A frente a B y luego de C. En las pruebas multivariadas, puede probar A frente a B frente a C con múltiples parámetros como el tamaño del anuncio, la ubicación y escriba al mismo tiempo.
Ventaja: la capacidad de ejecutar varias pruebas al mismo tiempo ahorra esfuerzo.
Desventaja: Con tantos parámetros de prueba, a veces puede haber demasiados datos disponibles, lo que dificulta sacar conclusiones.
Por qué las pruebas son ventajosas
Las pruebas continuas aceleran los resultados de rendimiento y resuelven algunos problemas comunes de los editores. Éstos son algunos de ellos:
- Todo lo que hacen los editores es eventualmente aumentar los ingresos por publicidad. Las pruebas exitosas ayudan a los editores a aumentar el CPM/CTR, lo que impacta directamente en los ingresos publicitarios.
- Los datos de comparación entre variaciones brindan a los editores la información que necesitan para crear un mejor sitio web y publicar mejores anuncios, mejorando así la experiencia del usuario.
- Las pruebas dentro de los formatos y ubicaciones de los anuncios ayudan Bandera de combate contra la ceguera.. Ocurre cuando el diseño de un anuncio existente se vuelve predecible y los usuarios, consciente o inconscientemente, ignoran los anuncios, lo que resulta en una disminución del CPM y el CTR para los editores.
- Las pruebas brindan acceso a información y datos procesables. Esto ayuda a los editores a tomar decisiones comprobadas en lugar de arriesgarse por un método de prueba y éxito.
- Los editores buscan un mejor control sobre los anuncios que publican y las optimizaciones que realizan. Los diferentes tipos de pruebas de anuncios les brindan un seguimiento y control adecuados sobre los datos y las decisiones.
- Las pruebas manuales pueden ser efectivas pero también requieren mucho tiempo. Con el crecimiento de la tecnología publicitaria, los editores ahora tienen acceso a herramientas que automatizan las pruebas de anuncios, haciéndolas más eficientes.
Malos hábitos de prueba que se deben evitar
Las pruebas pueden ser divertidas, efectivas y potencialmente rentables. Pero exagerar puede resultar contraproducente. A estas alturas, si ya ha pensado en un plan aproximado de prueba de anuncios, aquí hay algunos puntos que debe recordar primero:
- Mantenga la calma y déle a la prueba el tiempo que necesita. Sería un error esperar datos sustanciales después de dos días de pruebas.
- No intentes optimizar demasiado. Es posible que tenga N cantidad de cosas para probar. Pero probarlos todos a la vez hará que sea más difícil determinar qué prueba o parámetro realmente conduce al éxito.
- Realice pruebas, pero no a costa de la experiencia del usuario. Está bien si realiza una revisión del diseño o una renovación completa. Pero asegúrese de tener siempre en cuenta la experiencia del usuario.
- Lo que funcionó entonces puede que no funcione ahora o más adelante. Los resultados de las pruebas se basan en las respuestas de los usuarios a los cambios. Pero dado que el volumen de tráfico y el comportamiento de los usuarios siguen cambiando, es posible que la prueba de anuncios que pudo haber funcionado de maravilla para usted hace tres meses no arroje los mismos resultados ahora.
- No ejecute pruebas de anuncios de forma aleatoria y ciega. Después de leer algunos artículos (incluido este), es posible que obtenga algunas ideas para probar anuncios. Pero es aconsejable que primero eche un vistazo a sus datos históricos para ver si dichas pruebas se han realizado antes o no; En caso afirmativo, ¿qué impacto tuvieron?
- Realice las pruebas adecuadas en el momento adecuado. Las pruebas pueden parecer divertidas, pero no querrás ejecutar una prueba en un momento en el que resulte contraproducente; por ejemplo, si diciembre es tu mes con mayores ingresos, probablemente querrás mantener tu configuración actual para evitar incertidumbres.
Envolver
Google Ad Manager (DFP) permite probar creatividades y otras funcionalidades de prueba de anuncios que pueden ayudar a los editores a comprender mejor su inventario.
Las pruebas de anuncios han ayudado a los editores a presenciar un aumento en RPM de página y CPM hasta en un 41% y 77.4% respectivamente. Aunque los resultados para diferentes editores, según el caso de uso, siempre varían. Ya sea que elija realizar pruebas manualmente o mediante el uso de herramientas de automatización, de manera regular u ocasional, la conclusión es que las pruebas deben ser la regla, no la excepción.
Por ejemplo, sin realizar pruebas, es posible que nunca descubras que un rectángulo pequeño podría brindarte un CTR mejor que una tabla de clasificación. Además, las pruebas le ayudan a definir sus estrategias a largo plazo como editor.
De manera similar, si tiene datos comprobados de que el tipo de anuncio X genera la mayor atención y participación para usted, puede cambiar su inventario en consecuencia para recibir mejores ofertas de los anunciantes. Hoy en día, comenzar con un plan de prueba de anuncios es mucho más fácil. Existen herramientas y profesionales de operaciones publicitarias que hacen el trabajo preliminar en su nombre, mientras usted puede monitorear el desempeño y concentrarse en su crecimiento.
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.
