Descripción general de los experimentos

La API de Google Ads proporciona recursos para realizar pruebas A/B de ideas nuevas para campañas, palabras clave, estrategias de ofertas y mucho más. Según lo que quieras probar, hay varios flujos de trabajo disponibles.

Todos los flujos de trabajo de experimentos implican dividir el tráfico entre un grupo o una campaña de control, y uno o más grupos o campañas de tratamiento en los que se aplicaron cambios. Si comparas las métricas de rendimiento entre los grupos de control y de tratamiento, podrás evaluar la eficacia de tus cambios.

Flujos de trabajo de experimentos

La API de Google Ads admite tres flujos de trabajo de experimentos distintos:

Administrada por el sistema

Este flujo de trabajo es ideal para probar cambios en

y sugiere las campañas de marketing adecuadas. Se crea automáticamente una nueva campaña de tratamiento basada en una campaña de control, y puedes modificar esta campaña de tratamiento antes de que comience el experimento. La única excepción son los experimentos, que te permiten crear una nueva campaña de máximo rendimiento basada en una campaña de Shopping de control o usar una campaña de máximo rendimiento existente como campaña de tratamiento.PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING

Durante el experimento, el tráfico se divide entre las campañas de control y de tratamiento. Este es el flujo de trabajo más parecido a las pruebas A/B estándares, en el que se ejecutan dos campañas paralelas de forma simultánea.

Dentro de la campaña

Este flujo de trabajo se usa para probar una función específica, como

Concordancia amplia o campaña de máximo rendimiento: dentro de una campaña existente El tráfico se divide dentro de la misma campaña, de modo que solo una parte del tráfico se expone a la función que se está probando. Esto es útil cuando deseas probar el impacto de un solo cambio sin crear una campaña completamente independiente.

Optimización de recursos

Este flujo de trabajo está diseñado específicamente para probar activos.

variaciones en las campañas de máximo rendimiento. Te permite probar diferentes conjuntos de recursos entre sí para ver qué combinación tiene el mejor rendimiento.

Resumen de los flujos de trabajo y los tipos

El flujo de trabajo que uses dependerá del ExperimentType que selecciones cuando crees tu experimento. En la siguiente tabla, se resumen los tipos disponibles y sus flujos de trabajo correspondientes.

Flujo de trabajo Tipos de experimentos Descripción
Administrado por el sistema SEARCH_CUSTOM, DISPLAY_CUSTOM, HOTEL_CUSTOM, YOUTUBE_CUSTOM y PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Crea o usa campañas de tratamiento independientes para realizar pruebas en comparación con una campaña de control.
Dentro de la campaña ADOPT_AI_MAX, ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS Prueba una función dividiendo el tráfico dentro de una sola campaña.
Optimización de recursos OPTIMIZE_ASSETS Prueba diferentes combinaciones de recursos en las campañas de máximo rendimiento.

Cómo asignar la API a la IU

En la siguiente tabla, se resume cómo se asignan los tipos de experimentos de la API a los tipos de experimentos en la IU de Google Ads.

API de ExperimentType Equivalente en la IU de Google Ads
ADOPT_AI_MAX IA Max para campañas de Búsqueda
ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS Palabras clave de concordancia amplia para las campañas de Búsqueda
DISPLAY_CUSTOM Display personalizado
HOTEL_CUSTOM Hotel personalizado
OPTIMIZE_ASSETS Recursos que proporcionaste
PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Comparación entre las campañas de máximo rendimiento y las de Shopping
SEARCH_CUSTOM Búsqueda personalizada
YOUTUBE_CUSTOM Video personalizado
Generación de demanda personalizada

Ciclo de vida del experimento

Por lo general, el proceso de administración de un experimento sigue estos pasos, con algunas variaciones según los flujos de trabajo:

  1. Configuración: Crea un Experiment y uno o más recursos ExperimentArm. Si corresponde, modifica los grupos de tratamiento.
  2. Programar: Inicia el experimento. Algunos flujos de trabajo requieren programación para materializar o preparar las campañas antes de que se puedan publicar.
  3. Ejecuta y genera informes: Mientras se ejecuta el experimento, consulta experiment o cualquier otro recurso para obtener métricas que permitan comparar el rendimiento entre los grupos de control y de tratamiento.
  4. Completar: Una vez que tengas suficiente información, puedes completar el experimento con una de las siguientes operaciones:
    • Finalizar: Detiene el experimento. Las campañas o los grupos de tratamiento dejan de publicarse.
    • Promocionar: Aplica los cambios del grupo de tratamiento al grupo de control o a la campaña.
    • Graduar: Convierte una campaña de tratamiento en una campaña no experimental completamente independiente.

Próximos pasos

Para obtener información sobre cómo configurar un experimento, consulta la guía del flujo de trabajo que necesitas:

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