Cómo optimizar tus testeos en paid media sin desperdiciar tiempo ni presupuesto

Cada test en paid media transforma incertidumbre en aprendizaje: qué testar, cómo hacerlo y por qué el presupuesto y tiempo adecuados marcan la diferencia. Cada pieza de una campaña puede marcar la diferencia, pero también puede convertirse en una pérdida de tiempo y recursos si el enfoque no es adecuado. Entonces, ¿qué elementos se deben testar y cómo estructurar una rutina efectiva para hacerlo?

El primer paso es entender qué elementos tienen el mayor peso en los resultados. En general, el orden de prioridades debería ser: oferta/propuesta de valor, creativo, títulos, segmentación, formato, texto primario, llamada a la acción y descripción. Esto no solo se basa en la teoría, sino también en datos de rendimiento. La oferta, por ejemplo, es la columna vertebral de cualquier anuncio; sin una propuesta de valor clara y convincente para el usuario, ningún otro elemento podrá compensarlo.

Una rutina efectiva para tus estrategias de testeos debe incluir:

1. Definir el elemento clave a testar: En lugar de intentar evaluar todo a la vez, enfócate en un único elemento. Por ejemplo, ¿el título comunica el valor de la oferta de manera efectiva?

2. Establecer hipótesis claras: Define qué esperas lograr con el cambio y cómo medirás el éxito (CTR, CPA, ROAS, etc.).

3. Diseñar variaciones controladas: Crea versiones que varíen solo en el elemento a testar. Esto asegura que los resultados no se diluyan por otros factores.

4. Configurar un presupuesto adecuado: Aquí suelen surgir muchas dudas: los testeos con presupuestos muy bajos y/o en plazos muy cortos tienden a generar datos poco concluyentes, principalmente por el factor del azar. Sin un volumen significativo de evidencia, cualquier decisión basada en esos datos estará construida sobre arena.

El problema de los presupuestos muy bajos o los plazos cortos es que diluyen la confianza que los datos aportan. El factor del azar, como hemos comentado, puede llevarte a conclusiones equivocadas, como pausar un anuncio que podría haber funcionado mejor con un mayor presupuesto, tiempo u optimización, o creer que una variación ganadora es efectiva cuando, en realidad, el hecho de que haya conseguido un mejor rendimiento que el otro anuncio puede haber sido aleatorio. Un margen temporal mínimo recomendado podría ser de 7 a 14 días, dependiendo del volumen de datos que puedas recolectar, lo cual dependerá principalmente del presupuesto y tiempo que dediques al test.

Cuando se aborda esta metodología de forma consistente, los beneficios son mucho más evidentes. La optimización trata de acumular y construir un sistema de mejora continua. Al final, el verdadero impacto del paid media radica en encontrar patrones replicables y escalables.

Para quienes buscan resultados sostenibles, la clave está en realizar los cambios correctos respaldados por datos sólidos. La próxima vez que planees un test, pregúntate si las condiciones son las adecuadas para obtener insights accionables. Si no lo son, quizá sea mejor ajustar las variables o posponer el test hasta que lo sean. ¿Qué opinas? ¿Cuál ha sido tu mayor reto al intentar testar elementos en paid media?

Lead de calidad: qué es y cómo conseguirlo

Un lead de calidad no es simplemente un contacto, es un potencial cliente que tiene un ajuste claro con nuestra oferta. Coincide con nuestro perfil objetivo y tiene una necesidad que nuestra solución puede satisfacer. Pero, ¿cómo se consigue un lead de calidad en una estrategia de paid media?

Primero, es importante recordar que la calidad del lead no depende solo del volumen. Enfocarse únicamente en el volumen puede resultar contraproducente, ya que un gran número de leads no garantiza que estos sean relevantes o tengan potencial de conversión. Incrementar el número de contactos muchas veces viene a expensas de disminuir su valor. Por ejemplo, si se reducen los requisitos en los formularios para captar más leads, se puede terminar con un gran número de contactos que no tienen intención real de compra ni necesidad clara. Aquí entra el concepto de fricción: mientras más fricción haya en el proceso de captación (formularios detallados, preguntas que identifiquen las necesidades del cliente, etc.), mejor podemos cualificar a los leads. Pero claro, esto también implica una reducción del volumen de leads. Equilibrar esta fricción es esencial para encontrar un equilibrio entre cantidad y calidad. Demasiada fricción puede reducir el volumen de leads, mientras que muy poca puede resultar en contactos que no cumplen con el perfil adecuado. Identificar el punto óptimo permite obtener leads cualificados que tienen un mayor potencial de conversión.

Para cualificar un lead, cuatro criterios resultan fundamentales: la necesidad, el interés, la capacidad de compra y la urgencia. Un lead con calidad real muestra una necesidad genuina que nuestra oferta puede resolver. Ha manifestado interés por saber más. Tiene los medios para realizar la compra. Además, tiene una urgencia o motivación que impulsa la decisión.

El proceso de calificación empieza con formularios y se extiende a las primeras interacciones. Durante estas interacciones iniciales, es útil hacer preguntas como: '¿En qué servicio está más interesado?', o '¿Qué presupuesto tiene en mente para solucionar este problema?' Este tipo de preguntas permiten identificar rápidamente la necesidad, el interés y la capacidad del lead, facilitando una cualificación más precisa. Hacer preguntas clave desde el principio es esencial para determinar si estamos frente a un potencial cliente o solo un contacto con curiosidad. Utilizar un CRM adecuado también ayuda a analizar el comportamiento del lead y su nivel de interés.

Algunas prácticas efectivas para mejorar la calidad de los leads incluyen:

- Utilizar interacciones iniciales para hacer preguntas que ayuden a determinar si la persona realmente tiene una necesidad clara, un interés genuino y la capacidad de compra.

- Implementar segmentaciones precisas en los anuncios. Definir bien nuestro público y ajustar los parámetros de segmentación en cada campaña nos permite asegurarnos de que los mensajes llegan a aquellos con mayor potencial.

- Adaptar la creatividad y mensajes para que resuenen con aquellos que están más cerca de tomar una decisión. ¿Qué problema tienen? ¿Cómo podemos ayudar a resolverlo? Adaptar el mensaje no solo atrae, sino que cualifica mejor.

Mejorar la calidad de los leads requiere siempre una mezcla de técnicas: más fricción, segmentación más precisa y un enfoque claro en la identificación de necesidades.

¿Y tú? ¿Qué técnicas utilizas para mejorar la calidad de tus leads?

Consent Mode: Herramienta importante para mejorar la medición de tus campañas de Google Ads

El Consent Mode es una herramienta que puede mejorar la medición de tus campañas de Google Ads. ¿Estás sacándole todo el partido posible?

Implementar correctamente el Consent Mode no solo ayuda a cumplir con las normativas de privacidad. También mejora significativamente la capacidad de medir y entender los resultados de las campañas, especialmente en un contexto donde el consentimiento del usuario se vuelve cada vez más complejo.

¿Qué sucede sin el Consent Mode? Los clics de anuncios que no tienen el consentimiento adecuado se convierten en datos perdidos para las plataformas, lo que deriva en reportes de conversiones incompletos. Por ejemplo, una campaña puede parecer menos efectiva de lo que realmente es, llevando a decisiones como reducir presupuestos o cambiar estrategias basadas en datos inexactos. Esto afecta la eficiencia de la inversión publicitaria. Con información parcial, las decisiones se basan en una realidad incompleta.

Con el Consent Mode, Google puede modelar las conversiones que de otra forma serían invisibles. Esto se hace aplicando técnicas de modelado estadístico que analizan patrones de comportamiento similares para estimar cuántas conversiones probablemente ocurrieron, incluso cuando no hay datos directos disponibles. Incluso sin consentimiento de cookies, el modelado estadístico permite estimar conversiones para ofrecer una vista más realista.

La diferencia es clara: una tasa de conversión del 5% sin Consent Mode puede pasar a un 5,9% con el modelado de conversiones activado, lo que representa un aumento del 18% en la precisión del reporte.

La implementación es clave. Es importante asegurarse de que el Consent Mode esté bien configurado y no solo fiarse de cualquier CMP (Consent Management Platform). Un CMP certificado por Google, como Cookiebot, puede automatizar este proceso, haciendo mucho más sencilla la gestión y asegurando el cumplimiento de las normativas.

En mi experiencia, detectar si una web tiene bien implementado el Consent Mode se puede hacer de varias formas. Algunas herramientas útiles para esto incluyen Consent Mode Inspector y Google Tag Assistant (este último es para verificar la correcta implementación de Google Tag Manager y Google Analytics en la web). Incluso se puede analizar de manera más profunda mediante los parámetros de Google, donde el "gcs: G111" indicaría que Google está reconociendo el modo de consentimiento.

¿Tienes ya implementado el Consent Mode en tu web?