Tutorial · Un experimento personalizado de principio a fin

En corto: un experimento personalizado es una copia de tu campaña con un solo cambio, al 50/50, durante 4-6 semanas. La división por búsqueda vale para pujas y concordancias; la de cookie, para landings. El resultado se lee con tres cosas a la vez: significancia, tamaño del efecto y la cadena entera —y los resultados negativos también se documentan.

Varias lecciones han dicho "haz un experimento". Este tutorial lo hace, pantalla a pantalla.

Paso 1 · ¿Dónde se crean los experimentos?

Campañas → Experimentos (menú lateral) → + → Experimento personalizado → tipo de campaña (Búsqueda, Display, Shopping, Demand Gen; PMax tiene sus experimentos propios) → Continuar.

Paso 2 · ¿Qué campaña se usa de base?

Nombre («Test tCPA 40 vs 35 · Implantes») y descripción (la hipótesis: "bajar el target un 12 % mantendrá el volumen"). Campaña base: la que quieres probar. Google crea una copia ("versión de prueba").

Paso 3 · ¿Cuántos cambios se prueban a la vez?

Se abre la campaña de prueba: edita solo lo que pruebas:

Lo demás, intacto. Presupuesto: lo fija el reparto (no lo toques).

Paso 4 · ¿Cómo se reparte el tráfico del experimento?

• Reparto de tráfico: 50 % (recomendado: datos equilibrados).
• División: por búsqueda (cada búsqueda se asigna al azar a una versión; más datos, comparación más rápida) o por cookie (cada usuario siempre ve la misma versión; mejor para cambios de landing o de experiencia). Para pujas y concordancias, por búsqueda; para landing, por cookie.
• Fechas: inicio mañana; fin a 4-6 semanas (se puede alargar).
• Opción de sincronizar cambios de la base a la prueba (si tocas la base durante el experimento, se replica): actívala para que la única diferencia siga siendo la tuya.

Crear. La versión de prueba empieza en la fecha fijada.

Paso 5 · ¿Qué hacer mientras corre el experimento?

• No tocar ni la base ni la prueba (salvo lo que sincroniza).
• Panel del experimento: métricas de ambas versiones, diferencia en % e intervalo de confianza; la estrella/indicador marca cuándo la diferencia es estadísticamente significativa (95 %).
• Comprueba a la semana que ambas versiones reciben tráfico (reparto real ≈ 50 %).

Paso 6 · ¿Cómo se leen los resultados?

1. Métrica principal (la que definiste): ¿diferencia significativa?
2. Tamaño: ¿cuánto? ¿Compensa el coste de aplicar (reinicio de aprendizaje)?
3. Cadena entera: conversiones de negocio (cualificados, valor), no solo clics o conversiones de etiqueta.
4. Efectos colaterales: IS, CPC, gasto.

Sin significancia = sin resultado (alarga o acepta que el efecto es menor que el ruido).

Paso 7 · ¿Cómo se aplica un experimento ganador?

• Aplicar: dos opciones — actualizar la campaña original con los cambios (conserva su historial; la prueba se cierra) o convertir la prueba en campaña nueva (y pausar la original). Casi siempre la primera.
• Terminar sin aplicar: todo vuelve a la base; documenta el resultado (negativo también vale).
• Aplicar fuera de picos; vigilar dos semanas.

¿Qué errores invalidan un experimento?

• Tocar la base sin sincronizar.
• Reparto 90/10.
• Dos cambios en la prueba.
• Juzgar a los 7 días.
• Experimento en campaña con < 30 conversiones/mes: nunca alcanza significancia.
• Métrica principal = clics cuando el objetivo es conversiones.

💡 Truco ninja: deja el juez del SBNS en Modo TEST sobre las dos campañas del experimento: además del veredicto oficial de Google, tendrás la serie diaria de cumplimiento de cada versión — y sabrás el día en que una empezó a separarse de la otra.

Qué debes recordar

• Experimentos → personalizado → copia de la campaña → un solo cambio.
• 50/50; división por búsqueda (pujas, concordancias) o por cookie (landing); 4-6 semanas; sincronización activada.
• Resultado = significancia + tamaño + cadena entera.
• Aplicar actualizando la original; documentar también los negativos.