Cómo medir experimentos a través de distintas cuentas de Google Ads

Dan Rocklin es Account Strategist en Brainlabs, y en este post de PPC Hero explica de forma breve y sencilla cómo medir los resultados de un test para un cliente del sector inmboliario. Es una fórmula sencilla, que como él mismo relata, puede servir para medir experimentos con diferentes objetivos.

El reto surge al hacer experimentos con muchas cuentas o campañas, se complica medirlos, interpretarlos y presentarlos a alguien (tu responsable o la empresa para la que hagas los ads).

El Experimento en Google Ads

En este caso, el test se realiza para una agencia inmobiliaria con más de 250 propiedades, cada una distinta y por tanto con cuentas y objetivos diferentes en Google Ads. Hemos estado testeando la inclusión de RDAs (Responsive Display Ads) en campañas de remarketing, que hasta el momento habían sido solo imágenes.

Un detalle que complicó la medición de este test en las distintas cuentas es que los RDAs no se añadieron y activaron todos a la misma vez.  Por eso necesitábamos un método para evaluar el rendimiento de cada RDA en comparación a los anuncios con imágenes tradicionales en el momento exacto en el que el RDA se dio de alta para esa campaña concreta. Hacerlo de forma manual habría sido un consumo exagerado de horas de una persona.

La Solución para Medirlo

Creamos una consulta para recopilar los datos de cada cuenta en una hoja de cálculo de Google, segmentados por tipo de anuncio, nombre de campaña y fecha. Usamos Supermetrics pero se puede hacer también con Google Ads add-on. Luego, en una pestaña separada metimos la fecha de implementación de los RDAs de cada cuenta. Y para terminar, creamos una pestaña para la agencia inmobiliaria con el rendimiento de los RDAs comparado con el de los anuncios de Imágenes para cada cuenta.
Aquí se ve cómo queda:

Cómo interpretar resultados de testing en Google Ads

La inmobiliaria puede ver cómo ha rendido cada cuenta y el global. En general, ganan claramente los RDAs. A partir de aquí, puedes ver con este cliente cómo proceder y hacer recomendaciones acordes.

A nivel técnico, para usar esta fórmula, ten en cuenta lo siguiente. Hay columnas ocultas con fórmulas SUMAR.SI que hacen referencia a los datos en bruto que se obtienen mediante la consulta que comentaba arriba. Esas fórmulas se refieren al nombre de la campaña y a la fecha, de tal manera que cada celda sólo obtiene datos para las fechas posteriores al lanzamiento del test y para la campaña y el tipo de anuncio previstos. Por ejemplo, la fórmula para sumar las impresiones de RDAs de una campaña tiene este aspecto (con las columnas y celdas referenciadas identificadas entre paréntesis):

=sumifs(‘Raw Data’!F:F (impressions),’Raw Data’!$D:$D (date),”>=”&$F21 (date launched),’Raw Data’!$L:$L (campaign name and ad type concatenation),$C21(campaign name)&”Responsive Display Ad”)

Nuestra Conclusión

Puede que esta fórmula tengas que variarla para adaptarla a tu contexto, pero lo más importante es tener claro que debes usar este tipo de estrategias para tomar decisiones acertadas en los negocios y presentar los datos para que sean accionables.

Artículo original:

Dan Rocklin, 11 de noviembre de 2020

Tracking Experiments Across Multiple Google Ads Accounts [Case Study]

Marian Horta

Elaborado por

Marian Horta

Ecommerce Manager & Experta en Mixología Digital

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