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 diferentes 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 a los que se les aplicaron cambios. Si comparas las métricas de rendimiento entre los grupos de control y de tratamiento, puedes evaluar la eficacia de tus cambios.

Flujos de trabajo de experimentos

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

Administrado por el sistema

Este flujo de trabajo es ideal para probar cambios en campañas existentes. Se crea automáticamente una nueva campaña de tratamiento en función de una campaña de control, y puedes modificarla antes de que comience el experimento. La única excepción son los experimentos PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING, 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.

El tráfico se divide entre las campañas de control y de tratamiento durante el experimento. Este es el flujo de trabajo más cercano a las pruebas A/B estándar, 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 la concordancia amplia o las campañas de máximo rendimiento,dentro de una campaña existente. El tráfico se divide dentro de la misma campaña, de modo que solo una parte de él 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 variaciones de recursos en las campañas de máximo rendimiento. Te permite probar diferentes conjuntos de recursos entre sí para ver qué combinación tiene el mejor rendimiento.

Combinación de campañas

Este flujo de trabajo se usa para comparar varias variables en una o más campañas. Admite una combinación de tipos de campañas y se usa para situaciones de prueba complejas.

Resumen de flujos de trabajo y tipos

El flujo de trabajo que uses dependerá del ExperimentType que selecciones cuando crees el 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, 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, PMAX_TEXT_CUSTOMIZATION_FINAL_URL_EXPANSION 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.
Combinación de campañas COMPARE_CAMPAIGNS Compara varias variables en una o más campañas y admite una combinación de tipos de campañas.

Asigna 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.

ExperimentType de la API 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
COMPARE_CAMPAIGNS Tipos de campañas mixtas personalizadas
Campañas de máximo rendimiento personalizadas
DISPLAY_CUSTOM Display personalizado
HOTEL_CUSTOM De hotel personalizados
OPTIMIZE_ASSETS Recursos que proporcionaste
PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Comparación entre las campañas de máximo rendimiento y de Shopping
PMAX_TEXT_CUSTOMIZATION_FINAL_URL_EXPANSION Expansión de la URL final en las campañas de máximo rendimiento
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 en los flujos de trabajo:

  1. Configuración: Crea un Experiment y uno o más recursos ExperimentArm. Si corresponde, modifica los grupos de tratamiento.
  2. Programación: Inicia el experimento. Algunos flujos de trabajo requieren programación para materializar o preparar las campañas antes de que puedan publicarse.
  3. Ejecución y generación de informes: Mientras se ejecuta el experimento, consulta experiment o cualquier otro recurso para obtener métricas que te permitan comparar el rendimiento entre los grupos de control y de tratamiento.
  4. Finalización: 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 o la campaña de control.
    • Graduar: Convierte una campaña de tratamiento en una campaña completamente independiente, no experimental.

Próximos pasos

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

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