Los estudios de aumento de las conversiones de Meta miden el impacto incremental de tus anuncios en las conversiones mediante grupos de prueba y de control. El grupo de prueba está expuesto a tus anuncios, mientras que el grupo de control no lo está. Al comparar los porcentajes de conversión entre estos dos grupos, estos estudios permiten determinar las conversiones adicionales que no habrían ocurrido sin ver tus anuncios.

Como organización gubernamental, política o sin fines de lucro, puedes usar el aumento de conversiones para comprender el valor real de tus anuncios de Meta al generar conversiones incrementales, como los registros por correo electrónico, las donaciones o las descargas informadas. Para asegurar el éxito de tu estudio de aumento de conversiones, ten en cuenta esta lista de prácticas recomendadas, que te permitirán tener la estructura y configuración adecuadas antes del lanzamiento.

Obtén coherencia interna sobre el valor de la incrementalidad.

La prueba de aumento de conversiones de Meta te permite medir la incrementalidad en el rendimiento de tus anuncios, es decir, las conversiones adicionales causadas específicamente por la exposición a tus anuncios. Al asegurarte de que las partes interesadas comprenden el valor de la incrementalidad antes de presentarles tus resultados, no solo estos se volverán interesantes, sino, algo más importante, prácticos.

Comienza con una pregunta clave que quieras responder para tu organización.

Antes de diseñar tu prueba, identifica qué buscas descubrir. Puede ser algo tan sencillo como preguntarte si tus anuncios de Meta generan conversiones que no habrían ocurrido de otro modo, o bien algo más complejo, como si el tema de contenido A o el tema de contenido B es más eficaz para generar registros o compromisos.

Asegúrate de tener una configuración de alta calidad con Meta mediante la API de conversiones, el píxel de Meta o el SDK.

El aumento de conversiones utiliza estas herramientas como origen de datos para crear informes sobre las conversiones incrementales. Garantizar que estas herramientas proporcionan datos precisos y de alta calidad puede llevar a resultados de prueba más confiables y maximizar la representatividad de los resultados medidos.

Asegura el éxito de tu prueba durante la configuración de la campaña.

• Realiza la prueba en una campaña que tenga la suficiente duración para cubrir de uno a dos ciclos de conversión, o de dos a cuatro semanas.
• Asegúrate de que tu presupuesto cumpla los requisitos de prueba y sea suficiente para que tus conjuntos de anuncios salgan de la fase de aprendizaje.
  • Ten en cuenta que realizar una prueba de aumento de conversiones no tiene un costo adicional, pero las campañas publicitarias o los conjuntos de anuncios que utilices para las pruebas de aumento de conversiones pueden tener determinados requisitos de presupuesto, los cuales puedes consultar aquí. Estos requisitos se implementan para garantizar que un estudio tiene datos suficientes y minimizar las probabilidades de obtener resultados de baja confianza.
• Dirígete a un público no usado en otras campañas de Meta. Caso contrario, puedes causar que las conversiones ocurran en el grupo de control, lo cual aumenta el valor de referencia y dificulta la detección del aumento.
• Optimiza y mide los eventos de conversión que reflejan tu objetivo principal, no una métrica basada en indicadores.
  • Incluye también objetivos secundarios en tu prueba. Por ejemplo, si mides un evento que hace un seguimiento de las donaciones, además puedes medir los eventos que hacen un seguimiento de las llegadas a la página de donaciones y los inicios del proceso de donación, ya que un aumento en estas métricas también te permiten fundamentar tu toma de decisiones.
• Usa contenido que tenga una llamada a la acción destacada y una identidad de marca integral.
  
  

Posterga los cambios en tus campañas mientras la prueba está activa.

Determinados ajustes, como agregar nuevo contenido, cambiar el presupuesto, o actualizar la segmentación del público, pueden causar que cambien los resultados de tu estudio de aumento, pero no podrás comprender el efecto preciso. Para aislar de forma adecuada la variable que evaluarás e identificar de manera definitiva que dicha variable fue la que causó los resultados, espera hasta después de la prueba para realizar ajustes.