Me hacen esta pregunta a menudo, y el número depende de la cuenta. Lo que puedo mostrar es cómo lo encontré en una cuenta, para que hagas la misma comprobación en la tuya.
Partí de una cuenta de Meta con 1,2 millones de dólares de gasto en 22 semanas y emparejé cada anuncio consigo mismo de una semana a la siguiente, lo que dio 722 pares de semanas de anuncio. Después agrupé los pares según cuántas compras tuvo el anuncio la primera semana y comprobé hasta qué punto el ROAS de esa semana predecía el de la siguiente.
El grupo con 50 compras o más quedó en cabeza. Su correlación entre el ROAS de esta semana y el de la siguiente fue de 0,44, la más fuerte de todos los grupos, y fue también el grupo con menor oscilación media de una semana a la siguiente.
Por debajo de 20 compras las cifras saltan de un valor a otro y no suben de forma constante: 0,20 con 1 a 4 compras, 0,05 con 5 a 9 y 0,09 con 10 a 19. Con tan pocas compras, un par de compradores grandes pueden mover el ROAS de un anuncio lo suficiente para que parezca una tendencia cuando nada ha cambiado. Entre 20 y 49 compras, la correlación fue de 0,255.
0,44 sigue siendo moderado
Incluso con 50 compras o más, una buena semana solo hace más probable una semana parecida. Sigo esperando a una segunda buena semana antes de mover presupuesto basándome en la primera.
Algunas salvedades sobre los datos. Es una sola cuenta, así que el 50 no sirve de referencia para nadie más. Un anuncio puede aportar varios pares y los pares contiguos comparten una semana, así que los 722 pares no son 722 pruebas independientes. Los anuncios que se pausaron antes de su segunda semana ni siquiera entran en la muestra.
El 50 tampoco tiene nada que ver con la fase de aprendizaje de Meta. En este sitio aparecen tres 50 distintos, y es fácil confundirlos:
| El número | Qué cuenta | De dónde sale | Para qué sirve |
|---|---|---|---|
| Unos 50 eventos de optimización por ad set en 7 días | Eventos de optimización, por ad set | La guía de Meta sobre la fase de aprendizaje | Por debajo, el ad set queda en “aprendizaje limitado” |
| 50 eventos de optimización a la semana por campaña | Eventos de optimización, por campaña | Mi mínimo, tomado de cuántas campañas puede sostener una cuenta | Cuántas campañas puede sostener un presupuesto |
| 50 compras o más en una semana, por anuncio | Compras, por anuncio | El análisis de esta cuenta | A partir de ahí, el ROAS de un anuncio predijo mejor su semana siguiente, con una correlación de 0,44, que sigue siendo moderada |
Los dos primeros son mínimos para que el sistema aprenda. Solo el último tiene que ver con fiarse de un resultado, y sale de una sola cuenta.
Encuentra el umbral en tu propia cuenta
Cincuenta es el número de esta cuenta. El tuyo depende del modelo de negocio, de cuánto varía el valor de las compras, de la configuración de atribución y del nivel de gasto, así que lo mismo puede ser 30 que 100.
El análisis es fácil de repetir:
- Exporta los resultados de los anuncios por semana: gasto, compras y ROAS.
- Quédate con los anuncios que estuvieron activos dos semanas seguidas y empareja cada semana con la siguiente.
- Agrupa los pares por compras en la primera semana.
- Dentro de cada grupo, calcula la correlación entre el ROAS de esta semana y el de la siguiente.
Donde la correlación da el salto y las oscilaciones de una semana a otra se reducen, ahí está el número de compras a partir del cual puedes empezar a fiarte del ROAS de un anuncio en tu cuenta. Contrástalo con unas cuantas semanas posteriores antes de apoyarte en él, porque un grupo pequeño puede parecer convincente por pura casualidad. Si no sabes hasta qué punto son pocas las compras en las que se basan tus decisiones de presupuesto, lo reviso en el growth audit, que puedes reservar por separado con cualquier nivel de gasto.
Haz el análisis con tus propios datos en vez de tomar prestado mi 50.