La estructura más rentable para hacer campañas de publicidad en Facebook ha ido cambiando en los últimos meses, centrada cada vez más en la automatización. El algoritmo de Facebook adquiere un papel fundamental en la consecución de los objetivos marcados. Pero nosotros, como gestores de cuentas, tenemos que facilitar el aprendizaje del algoritmo mediante la estrategia y la estructura de nuestras campañas.
Mejores prácticas para aprovechar el poder del algoritmo de Facebook
La configuración de la estrategia debe estar pensada para optimizar las campañas publicitarias y aprovechar el poder del algoritmo de Facebook.
Hace unos años, Facebook recomendaba hacer estructuras muy segmentadas, con varias campañas o conjuntos de anuncios en función del target objetivo al que queríamos impactar. Sin embargo, ahora las estructuras tienen que ser mucho más simples, para dar más libertad al algoritmo. Facebook necesita disponer de mucha información y datos para detectar qué audiencia es más afín a nuestro negocio y veamos una mejora en el rendimiento de las campañas.
Tipos y número de campañas
Antes de comenzar a hacer publicidad en Facebook, tenemos que pensar la estrategia. Saber cuál es nuestro público objetivo nos ayuda a diseñar mejor qué estructura y segmentación puede ayudar al aprendizaje del algoritmo de Facebook. Y por lo tanto, ofrecernos mejores resultados.
Para diseñar una estrategia completa de publicidad, se aconseja impactar a 3 grandes grupos de audiencias. Por un lado, podemos crear una segmentación basada en los intereses de Facebook. Por otro lado, tenemos la posibilidad de crear audiencias de Remarketing de aquellos usuarios que han visitado nuestra página web o que han abierto el formulario en las campañas de Lead Ads. Y, por último, estarían las audiencias de Lookalike Es decir, audiencias de usuarios similares a aquellos usuarios que han interactuado con nuestro anuncio o sitio web.
Si queremos controlar la inversión destinada a cada grupo de audiencias, tendremos que separarlas en campañas independientes. Esta acción nos ayudará a tener un mayor control sobre el funcionamiento y rendimiento de cada una de ellas.
Sin embargo, dentro de las best practices de Facebook, se recomienda reducir el número de campañas siempre que podamos. Debemos crear diferentes campañas solo cuando tienen objetivos o presupuestos diferentes. De esta forma, estamos potenciando el aprendizaje del algoritmo al disponer de más información concentrada dentro de una misma campaña.
Segmentación interna de las campañas
La publicidad en Facebook nos permite configurar varias opciones dentro de la segmentación de las campañas. A pesar de ello, existen una serie de mejores prácticas que ayudan al algoritmo a trabajar de manera más efectiva:
- Establecer el presupuesto a nivel de campaña: con las estructuras publicitarias centradas en la automatización, se recomienda utilizar esta opción para que el algoritmo tenga libertad de mover el presupuesto entre los diferentes conjuntos de anuncios.
- Audiencias amplias: Facebook recomienda buscar intereses o audiencias que tengan mucho alcance para buscar al público objetivo dentro de una mayor muestra.
- Ubicaciones automáticas: el algoritmo decidirá qué emplazamiento es el más adecuado, en cada momento, para mostrar el anuncio.
- Programación por hora y día de la semana. En la medida en que la estrategia y el objetivo nos lo permita, se aconseja no limitar esta segmentación. El propio algoritmo de Facebook detectará cuándo es mejor mostrar el anuncio.
Seleccionar un evento de conversión óptimo
Todos nuestros esfuerzos dedicados a diseñar la estructura de las campañas de publicidad en Facebook serán en balde si no seleccionamos un evento de conversión óptimo. El algoritmo aprende en base a las ejecuciones que registra ese evento de conversión. Dicho de otra forma, el algoritmo nos ofrecerá mejores resultados si se generan el máximo número de conversiones en el menor tiempo posible.
Cuando creamos nuevos conjuntos de anuncios, entran en una fase de análisis o aprendizaje que suele durar unos 7 días. Ese es el tiempo aproximado que necesita el algoritmo para su correcto aprendizaje. Para ello, se necesitan conseguir mínimo unas 30 o 50 conversiones en 1 semana. Por ello, debemos asegurarnos que el objetivo de la campaña hacia el cuál optimiza el algoritmo se puede conseguir fácilmente.
El algoritmo aprende en base a las ejecuciones que registra ese evento de conversión
Pongamos un ejemplo. Imaginemos que somos un Ecommerce de reciente creación. El objetivo principal seguramente sea conseguir ventas de nuestros productos. Durante los primeros meses, el número de compras registradas es reducido. Es decir, no conseguimos 30 o 50 compras mensuales, el número mínimo que necesita el algoritmo de Facebook para su aprendizaje.
En este caso, tenemos que buscar otro objetivo que se encuentra más arriba en el funnel de conversión, pero que sí puede registrar mayor número de conversiones. Por ejemplo, “Añadir al carrito”. A medida que la campaña va cogiendo ritmo y los resultados mejoran, podemos plantearnos medir las Ventas.
Realizar el mínimo número de cambios
El éxito de una buena campaña publicitaria en Facebook reside también, en gran parte, en los cambios que realizamos sobre la misma. Desde el momento en que activamos una campaña, el algoritmo comienza su fase de aprendizaje. Durante esta fase, se recomienda no realizar ningún cambio ya que estaríamos entorpeciendo dicho aprendizaje.
Cada vez que cambiamos algo de la configuración de la campaña, esta entra de nuevo en la fase inicial. Pasamos los primeros 7 días, aproximadamente, la campaña cambiará de estado. Nos indicará si está en la fase de optimización -o si por el contrario-, el análisis está limitado. Es decir, no ha sido capaz de aprender correctamente. Si ocurre eso, tendremos que hacer cambios en la segmentación o evento de conversión para propiciar el correcto aprendizaje.
En MarketINhouse tenemos ya adaptadas todas nuestras estructuras al nuevo funcionamiento de Facebook. Esperamos que estas pautas te ayuden a ti también en la consecución de tus objetivos.
