Campañas más inteligentes: cómo mejora el aprendizaje automático el rendimiento publicitario en las tecnologías de Meta

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático ayuda a mostrar el anuncio adecuado a la audiencia pertinente mediante algoritmos y análisis predictivos. Para conseguirlo, asigna el gasto allí donde es más probable que el sistema obtenga mejores resultados en función de los objetivos de tu campaña y mejora el rendimiento del anuncio. Esto se llama liquidez.

Optimiza la configuración de tu campaña para que tus anuncios se entreguen de forma más inteligente y rápida

Cada vez que se muestra un anuncio, nuestro sistema de entrega obtiene más información sobre cuál es la mejor audiencia a la que debe entregarse el anuncio y cuáles son los mejores lugares donde hacerlo. Cuanto más se muestra un anuncio, mejor optimiza su rendimiento el sistema de entrega. La fase de aprendizaje es el periodo en el que el sistema de entrega aún tiene mucho que aprender acerca de un conjunto de anuncios. Durante la fase de aprendizaje, el sistema de entrega explora la mejor manera de entregar tu conjunto de anuncios, de tal forma que el rendimiento es menos estable y el coste por resultado suele ser más desfavorable. La fase de aprendizaje tiene lugar cuando creas un nuevo anuncio o conjunto de anuncios, o si editas significativamente uno existente. Descubre cómo el aprendizaje automático mejora tus anuncios para poder configurar tus campañas con total confianza y lograr los máximos resultados.

A continuación te presentamos algunas prácticas recomendadas que conviene que tengas en cuenta a la hora de configurar y gestionar una campaña:

1. Procura no realizar cambios frecuentes: la fase de aprendizaje se reinicia cada vez que efectúas algún cambio que se considera significativo. Si no lo haces de forma frecuente, facilitarás que el sistema lleve a cabo la labor de aprendizaje y abandone dicha fase a la mayor brevedad sin verse obligado a reiniciarla.
2. Evita tener muchos conjuntos de anuncios y un elevado volumen de anuncios: el volumen de anuncios, cuando es elevado, es una de las principales causas que pueden provocar que los conjuntos de anuncios no salgan de la fase de aprendizaje. Si pones en circulación demasiados conjuntos de anuncios al mismo tiempo, la entrega de cada uno se producirá de forma menos frecuente. Recomendamos incluir únicamente imágenes o vídeos que difieran entre sí. No crees más de cinco anuncios por conjunto para optimizar la entrega.
3. Encuentra clientes con audiencias amplias: el uso de parámetros amplios en la segmentación de tu audiencia aumenta su tamaño y da flexibilidad al sistema para encontrar a personas que probablemente realicen la acción que deseas. Esto puede llevarte a obtener mejores resultados y ayudarte a descubrir segmentos de audiencia inesperados para futuras campañas.
4. Utiliza el presupuesto de campaña de Advantage: este presupuesto (anteriormente conocido como “optimización del presupuesto de la campaña”) administra automáticamente el presupuesto en los conjuntos de anuncios para lograr el máximo número de resultados por el menor coste. En lugar de establecer presupuestos para conjuntos de anuncios individuales, se establece un presupuesto de campaña global que tiene la flexibilidad de asignar el gasto a los conjuntos de anuncios con mejor rendimiento.
5. Expande tus ubicaciones: las ubicaciones de Advantage+ (anteriormente conocidas como “ubicaciones automáticas”) permiten al sistema buscar las opciones más rentables en Facebook, Instagram, Audience Network y Messenger. Al disponer de más alternativas, el sistema puede determinar en tiempo real en cuál de ellas los anuncios conseguirán mejores resultados con el menor coste.

La fase de aprendizaje es necesaria para que el sistema de entrega pueda optimizar anuncios de la mejor forma posible, por lo que no es recomendable omitirla. Comprobar nuevas estrategias de contenido y marketing es esencial para mejorar tu rendimiento con el tiempo.

Si quieres obtener más información sobre la fase de aprendizaje, los cambios significativos y el aprendizaje limitado, haz clic aquí.