Introducción a los tests A/B

¿De qué manera pueden resultarle útiles a tu organización los tests A/B?

Para las organizaciones gubernamentales, políticas y sin ánimo de lucro, es esencial que los enfoques de medición se correspondan con los objetivos estratégicos y los KPI. Los tests A/B te ayudan a lo siguiente:

• Centrarte en lo que importa: los tests están vinculados a KPI reales y miden los cambios que respaldan tus objetivos publicitarios.
• Tomar decisiones basadas en datos: los tests ofrecen pruebas cuantitativas, en lugar de basarse en conjeturas o comentarios anecdóticos.
• Equilibrar la velocidad y el rigor: puedes obtener comentarios rápidos sin dejar de lado la confianza estadística.
• Obtener insights antes del lanzamiento: puedes experimentar de forma segura con nuevos enfoques antes de poner en circulación campañas completas.
• Realizar tests fácilmente: esta solución está pensada para organizaciones gubernamentales, políticas y sin ánimo de lucro con cualquier nivel de experiencia en medición, independientemente del tamaño de la campaña. Los tests se configuran fácilmente en el Administrador de anuncios o la herramienta “Experimentos”.

Los tests A/B permiten que tu equipo avance con confianza y de forma estratégica para obtener mejores resultados sin perder de vista lo más importante.

¿En qué se diferencian los tests A/B del resto de herramientas de medición de Meta?

Es importante elegir la herramienta de medición adecuada para tu pregunta u objetivo. A continuación, te mostramos una comparación de las principales herramientas de Meta:

• Tests A/B: comparan diferentes versiones de una estrategia publicitaria cambiando una única variable (contenido, texto o segmentación) y, a continuación, evalúan el impacto directo sobre un KPI. Es la mejor opción para una iteración rápida y una optimización táctica.
• Lift en conversiones: mide el lift incremental (el verdadero efecto causal) que tienen los anuncios en las conversiones en comparación con un grupo de control. Es ideal para cuantificar el impacto real.
• Lift de marca: mide el lift incremental en cambios de percepción, recuerdo o actitudes basándose en respuestas de encuestas en lugar de en conversiones.

Los tests A/B se pueden usar para comparaciones controladas y directas, mientras que los tests de lift son más pertinentes si tu objetivo es conocer el impacto causal e incremental de la campaña.

Prácticas recomendadas para los tests A/B

Para obtener resultados significativos y prácticos, sigue estas normas:

• Empieza con una hipótesis: define una hipótesis cuantificable mejorada para conseguir un resultado específico.
• Haz tests con variables de una en una: las celdas deben ser idénticas, a excepción de la variable que estés sometiendo al test (por ejemplo, el contenido o las ubicaciones), e incluso se debe usar el mismo presupuesto en ambas versiones para garantizar que la comparación sea justa. Esto te permite saber que los resultados se deben específicamente a esa variable y puedes tomar medidas estratégicas adicionales con confianza. Si tienes más de una variable que someter al test, cambia solo un elemento por test y realiza varios tests.
• Utiliza una audiencia y un presupuesto lo suficientemente amplios: asegúrate de que los grupos sean lo suficientemente grandes para ofrecer confianza estadística e incluye un presupuesto que genere resultados suficientes para determinar con seguridad una estrategia ganadora. Tus campañas deben llegar a suficientes personas para que realicen la acción que estás midiendo y el sistema pueda determinar una celda ganadora.
• Realiza el test durante al menos siete días: los tests A/B solo se pueden realizar durante un máximo de 30 días, pero los que duren menos de siete días pueden dar lugar a resultados poco concluyentes. De esta forma, se tiene en cuenta la variabilidad y se mejora la fiabilidad.
• Alinea el test con los KPI de tu organización: evita las métricas basadas en indicadores. Así como se recomienda que el objetivo de la campaña se corresponda con el resultado real que quieres conseguir, también es recomendable elegir un resultado cuantificable que esté directamente relacionado con el objetivo de la campaña.