Eliminé los anuncios de Meta que más gastaban de una campaña. Para ser precisos, dupliqué la campaña sin esos anuncios y la corrí en paralelo.
No porque fueran malos creativos. Porque el algoritmo no dejaba de escalarlos.
Nuestra campaña de tROAS tenía 5 anuncios que se comían el 27% del presupuesto, y ninguno alcanzaba nuestro target de 30% de D0 ROAS.
El setup
- Duplicamos la campaña de tROAS: mismo geo, mismo objetivo de optimización, mismo presupuesto total
- Eliminamos a los que más gastaban, los 5 anuncios que Meta seguía escalando a pesar del D0 bajo
- Corrimos ambas durante 30 días, $18,3K en la original contra $17,5K en la de prueba
- Comparamos qué eligió escalar cada algoritmo
La pregunta: ¿el algoritmo encontraría mejores performers de D0 si sus favoritos no estuvieran disponibles?
Qué eligió cada algoritmo
Los cinco anuncios con más gasto de cada campaña. iOS subscription app, Meta tROAS, 30 días, nombres aleatorizados. La línea punteada es el target de 30% de D0.
Los cinco principales de la campaña original quedaron entre 14% y 24%, así que ninguno alcanzó el target. Los cinco principales de la campaña de prueba fueron de 23% a 38%, y tres lo superaron.
La prueba ganó 4 de las 5 semanas. Algo más útil todavía: el algoritmo encontró 6 creativos nuevos por encima del target que nunca tuvieron una oportunidad en la campaña original.
El algoritmo tiene favoritos
Y sus favoritos no siempre son tus mejores performers en D0. Eliminarlos lo obligó a explorar, y explorar encontró mejores opciones.
Si pruebas esto, mantén los presupuestos iguales. Si la campaña de prueba gasta menos, no puedes saber si la mejora vino de la mezcla de creativos o del nivel de gasto.