Con los Experimentos de Adwords podrás ver el impacto potencial de las modificaciones en las palabras claves,ofertasanuncios ubicaciones de tus campañas. Así puedes determinar si es conveniente aplicar los cambios, minimizando el riesgo. Con esta Guía de experimentos de Adwords podrás aprender a usarlo.

«Ver post anterior Guía Experimentos de Adwords: Administración de experimentos

Cuando ves los datos que arroja tu experimento, es probable que veas diferencias entre la división de control y la de experimento. Pero que exista una diferencia entre sus valores, no significa necesariamente que haya un cambio significativo (ni positivo ni negativo) y esto puede ser solo producto del azar. Además, si el experimento no fue dividido en 50% / 50% la diferencias deben ser proporcionalmente diferentes para arrojar una conclusión.

Los Experimentos de Google Adwords buscan asegurar que de los clics, el CTR o los cambios en valores entre la división de control y la de experimentos sean significativos y que arrojen resultados concluyentes que no dejen espacio a la duda, para esto Google aplica los que llaman la diferencia estadísticamente significativa. Ésta es una que tiene pocas probabilidades de haber ocurrido fortuitamente. Es decir, hay altas probabilidades de que los cambios experimentales sí tenga un impacto sobre la campaña. 

Estas diferencias significativas se establecen en tres niveles que indican la probabilidad que ese experimento sí tendra un impacto y se manifiestas con íconos en forma de flechas hacia arriba o abajo.

  • Una hacia arriba o abajo: indica que hay un 95% de probabilidades de que si se aplica ese cambio la métrica cambie en esa dirección.
  • Dos hacia arriba o abajo: indica que hay un 99% de probabilidades de que si se aplica ese cambio la métrica cambie en esa dirección.
  • Tres hacia arriba o abajo: indica que hay un 99,9% de probabilidades de que si se aplica ese cambio la métrica cambie en esa dirección.

De esta forma no aseguramos que las variaciones no fueron ni por circunstancias desconocidas ni por el azar y sabremos si aplicar los cambios. Pero esto depende de cada uno y del objetivo del experimento. Por ejemplo, con los datos de la  imagen podemos concluir que hay un 99,9% de probabilidades de que al aplicar los cambios, tanto los clics como las impresiones, suban. Pero, al mismo tiempo, hay un 99,9% de probabilidades de que el anuncio baje su posición y un 99% de que baje la tasa de conversión. En este caso no sería conveniente aplicar los cambios ya que el impacto no fue positivo (no aumentaron las conversiones ni disminuyó el costo por conversión), pero finalmente tiene que ver con el criterio de cada uno y los objetivos de campaña.

Si quisieras profundizar en los datos también puedes exportarlo como un reporte para revisarlo en Excel o Spreadsheet de Google.

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  • Escrito por Franco Alfero

    Publicista, creador de NativoDigital. Google Advertising Professional (GAP) certificado. En la actualidad trabajo en eCommerce.

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