¿Cómo superar el período de aprendizaje en Google y Facebook Ads?

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Si utilizas algún tipo de automatización en tu cuenta de Google Ads o Facebook Ads, es posible que te hayas preguntado recientemente: ¿Qué significa cuando Google o Facebook dicen que está «Aprendiendo» y cómo puedes evitarlo?

Créeme, lo entiendo, nosotros estábamos buscando la misma cosa hace apenas unos meses. Después de una exhaustiva investigación y de buscar en los documentos de soporte, hemos llegado a comprender muy bien qué es el periodo de aprendizaje, por qué existe, cuándo se produce y cómo puedes evitar las implicaciones negativas que conlleva.

Así que, con esta entrada del blog, esperamos poder responder a tus preguntas y ahorrarte algo de tiempo en tu búsqueda para navegar por el período de aprendizaje.

 

Lo primero es lo primero… ¿Qué es el periodo de aprendizaje?

El período de aprendizaje algorítmico es un momento crítico para las campañas de publicidad en línea. Durante este tiempo, los algoritmos de Google y Facebook están aprendiendo sobre su público objetivo y sus objetivos de marketing. Esto puede conducir a una disminución del rendimiento de sus campañas, ya que los algoritmos están todavía en proceso de optimización.

La definición de Google: «Después de realizar un cambio en tu estrategia de pujas, Google Ads tarda un tiempo en recopilar los datos de rendimiento que necesita para optimizar tus pujas».

 

período de aprendizaje en google ads

 

Definición de Facebook: «Después de crear un nuevo conjunto de anuncios o realizar una modificación importante en uno existente, nuestro sistema empieza a aprender a quién mostrar los anuncios. Este aprendizaje no supone un cambio en el funcionamiento de nuestro sistema, pero mostramos el estado para que sepas cuándo se está estabilizando el rendimiento.»

 

período de aprendizaje en facebook ads

 

En resumen: el periodo de aprendizaje es el tiempo que tarda el algoritmo de la plataforma en aprender de los cambios recientes y significativos.

 

¿Cuándo y dónde se produce el periodo de aprendizaje?

Anuncios de Google: Mientras que en Facebook incurrirás en un periodo de aprendizaje a través de cualquier estrategia de puja, en Google solo provocarás un periodo de aprendizaje para una estrategia de puja automatizada e inteligente. 

Estas estrategias de puja incluyen: CPA objetivo, ROAS objetivo, Maximizar conversiones y CPC mejorado (eCPC). El periodo de aprendizaje se notará en la columna de estado a nivel de campaña.

Facebook: Dado que el presupuesto y la configuración se crean en el nivel del conjunto de anuncios (aparte de la nueva función de optimización del presupuesto de campaña), verá el estado de aprendizaje en la columna de entrega de su conjunto de anuncios.

 

¿Cuánto dura el periodo de aprendizaje?

Google: En Google Ads, el periodo de aprendizaje suele durar 7 días desde la última edición significativa de esa campaña.

Facebook: El periodo de aprendizaje durará hasta que su conjunto de anuncios alcance 50 eventos de optimización en un periodo de 7 días desde la última edición significativa.

¿Cuál es la diferencia? El algoritmo de Facebook requiere un umbral de datos para volver a aprender, mientras que Google requiere un plazo determinado para el proceso de aprendizaje.

 

¿Qué tipos de cambios pueden desencadenar el periodo de aprendizaje?

En Google Ads:

  • Implementación de una nueva estrategia de puja inteligente
  • Cambio en la configuración de la estrategia de pujas
  • Cambio en las acciones de conversión: actualización de una acción existente o creación de una nueva
  • Cambios importantes en el presupuesto o la puja
  • Cambios significativos en la composición de la campaña

 

Normalmente, los cambios en las palabras clave, los grupos de anuncios o los anuncios no desencadenarán un periodo de aprendizaje. Sin embargo, si introduce cambios masivos en varios de estos componentes, puede incurrir en el periodo de aprendizaje para su campaña.

 

En Facebook:

  • Cualquier cambio en la segmentación del público
  • Cambios importantes en el presupuesto
  • Cambios significativos en la creatividad (modificación de anuncios existentes o creación de anuncios nuevos)
  • Cualquier cambio en la configuración (por ejemplo, evento de optimización, ventana de conversión)
  • Pausar y volver a activar tu conjunto de anuncios/campaña una vez transcurridos 7 días

 

¿Qué ocurre durante el periodo de aprendizaje?

Tanto en Facebook como en Google Ads, es de esperar que la entrega y la eficacia disminuyan durante el periodo de aprendizaje. Sí, esto significa que es probable que vea disminuir el gasto diario de la campaña mientras aumenta el CPA (coste por adquisición) y disminuye la tasa de conversión.

Sí, lo entiendo, no es el escenario ideal. Sin embargo, no puedes quedarte de brazos cruzados y evitar optimizar tus campañas por miedo al periodo de aprendizaje. En lugar de eso, necesitas aprender a controlar las implicaciones y darle a tu campaña el tiempo necesario para reaprender y mejorar con los cambios que has hecho.

 

Entonces, ¿por qué se produce el periodo de aprendizaje?

Como sabemos, los sistemas de subasta de anuncios de Facebook y Google Ads dependen de los algoritmos de las plataformas, que se basan en tecnología de aprendizaje automático. 

Al igual que Google necesita tu Quality Score y tu puja para determinar cuándo apareces en la subasta de anuncios, Google también necesita entender qué es lo que ofrece los resultados (conversiones) que le estás pidiendo que optimice. En resumen, el algoritmo necesita tiempo para trabajar con la señal y comprender lo que se ha demostrado que funciona y genera resultados.

El vídeo DeepMind de Google ofrece la analogía perfecta para el periodo de aprendizaje. En el vídeo verás a la tecnología de aprendizaje automático jugar su primera partida de Atari, con cero entrenamiento o comprensión de cómo jugar. Tras varios fallos y apenas unos 240 minutos de entrenamiento, la tecnología encuentra la forma más rápida y eficaz de vencer al juego.

Esto es exactamente lo que hace el algoritmo mientras tu campaña está en periodo de aprendizaje. Está digiriendo la nueva información y aprendiendo cómo puede impulsar los resultados para los que usted la ha optimizado. Durante este tiempo, el algoritmo aprende de cada entrega. Y a medida que se acumulan las impresiones, el algoritmo recopila los datos significativos que necesita para tomar decisiones y comprender cómo puede alcanzar con mayor eficacia los objetivos que ha seleccionado.

 

Recomendaciones para minimizar el impacto del periodo de aprendizaje

 

En Google Ads

 

  • Estrategia de puja: Considera la mejor estrategia de puja para ti. Como se mencionó anteriormente, sólo hay cuatro estrategias de oferta que están asociados con este período de aprendizaje. Si usted está buscando para poner a prueba la licitación inteligente, yo recomendaría la creación de un experimento en primer lugar. De esta forma, podrá evaluar el rendimiento en un entorno controlado con menos impacto negativo.

 

  • Presupuesto: Siga la regla del 20%: Evite cambios presupuestarios superiores al 20% de su presupuesto actual.

 

  • Configuración: Dé a Google las señales adecuadas. Por ejemplo: Si tu objetivo es impulsar conversiones, pero no tienes ninguna conversión configurada, no puedes esperar que una estrategia de puja inteligente impulse ninguna conversión. Esto se debe a que el algoritmo no sabe lo que debe encontrar.

 

  • Conversiones: ¡Ten cuidado con los cambios en las acciones de conversión! Si sabe que necesita realizar varios cambios en sus acciones de conversión, debe planificarlos con antelación y programarlos en bloque. De esta forma, sólo incurrirá en un periodo de aprendizaje en lugar de varios en un plazo de tiempo similar.

 

En Facebook Ads

  • Seleccionar tu evento de optimización: Como he mencionado anteriormente, Facebook requiere 50 «eventos de optimización» para salir de la etapa de aprendizaje. Si te cuesta llegar a los 50 eventos de optimización, te recomiendo encarecidamente que pruebes un evento de optimización de embudo superior. Por ejemplo: Tiene su conjunto de anuncios optimizados para rellenar un formulario, pero no puede alcanzar 50 eventos de formulario dentro del período de 7 días. En su lugar, podría probar las visitas a la página de destino como evento de optimización. Esto le dirá al algoritmo que encuentre personas en su audiencia que probablemente hagan clic y lleguen con éxito a su página de destino. Aunque éste no es el resultado final que está buscando, es una señal principal y proporcionará al algoritmo los datos suficientes que necesita para encontrar a su audiencia y alcanzar una entrega óptima.

 

  • Revise sus ajustes de optimización y entrega de anuncios: Piense estratégicamente en su selección para la optimización y la ventana de conversión asociada. Por ejemplo: Si su ventana de conversión está configurada en 1 día, le está dando al algoritmo 7 días para recopilar 50 eventos de optimización que ocurren dentro de 1 día del clic del anuncio. Si encuentra que esto ralentiza su progreso de aprendizaje, debería probar con una ventana de clics de 7 días.

 

período de aprendizaje en facebook ads - configuracion de optimizacion

 

  • Presupuesto: Al igual que en Google Ads, debes tener en cuenta la regla del 20% a la hora de realizar cambios en el presupuesto de Facebook. Evita los cambios de presupuesto superiores al 20% de tu presupuesto actual. Por ejemplo: si tu presupuesto es de 500 $, no lo cambies a más de 600 $ ni a menos de 400 $. Con el tiempo, puedes implementar estos cambios del 20% de forma incremental para mantener la entrega y alcanzar el presupuesto al que aspiras.

 

  • Creatividad: Evite cambios masivos en sus activos. Por ejemplo: Si pausa un anuncio o crea uno nuevo, lo más probable es que no incurra en un periodo de aprendizaje.

 

  • Realización de cambios: Programe y planifique sus cambios significativos en intervalos. Por ejemplo, si desea crear una nueva audiencia excluyente y aplicarla a todos sus conjuntos de anuncios, deberá hacerlo en intervalos. Para ello, ajuste un conjunto de anuncios cada vez, espere hasta que se elimine el estado de aprendizaje y, a continuación, pase al siguiente. Esto le ayudará a mantener la entrega global a nivel de cuenta.

 

Conclusiones

¡No temas más al periodo de aprendizaje! Sólo tienes que seguir estas pautas:

  • ¡Piensa antes de aplicar!
  • Dé a los algoritmos las señales adecuadas
  • Proporcione a los algoritmos datos suficientes
  • Sea paciente. Deja que los algoritmos se tomen el tiempo que necesiten para aprender, porque a la larga valdrá la pena.

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