Experimentos de combinación de campañas

Los experimentos de combinación de campañas se usan para situaciones de prueba complejas que implican comparar varias variables en una o más campañas (se admiten hasta 5 grupos experimentales). Este flujo de trabajo admite una combinación de tipos de campañas dentro del mismo experimento.

Este flujo de trabajo es compatible con el siguiente ExperimentType valor:

• COMPARE_CAMPAIGNS

Descripción general

El tipo de experimento COMPARE_CAMPAIGNS se asigna a Tipos de campañas combinadas personalizadas en la IU de Google Ads (que también abarca los experimentos de Campañas de máximo rendimiento personalizadas). Su diseño flexible admite experimentos que no se ajustan a los flujos de trabajo administrados por el sistema o dentro de la campaña.

Los experimentos de combinación de campañas te permiten comparar varias variables de una o más campañas seleccionando campañas existentes y asignándolas a diferentes grupos experimentales (hasta 5 en total). Esto te permite probar diferentes tipos de campañas (Búsqueda, máximo rendimiento, Shopping, generación de demanda, video y aplicaciones) en un solo experimento para optimizar la asignación del presupuesto, evaluar las estructuras de las cuentas, probar la consolidación de campañas y comparar varios parámetros de configuración de las campañas.

Antes de comenzar

• Los experimentos de combinación de campañas te permiten crear hasta 5 grupos experimentales.
• Puedes agregar cualquier cantidad de campañas por grupo.
• Están disponibles para todos los tipos de campañas, excepto las de hoteles.
• Admiten divisiones del tráfico personalizadas y uniformes entre los diferentes grupos. La división del tráfico mínima es del 1%, los porcentajes de división del tráfico no pueden tener decimales y la suma de traffic_split en todos los grupos debe ser igual a 100 (100%).
• La misma campaña se puede agregar a varios grupos experimentales, y el tráfico se dividirá según el porcentaje elegido. Ningún grupo experimental puede tener exactamente el mismo conjunto de campañas.
• Te recomendamos que tengas un plan o una intención sobre lo que se desea evaluar antes de comenzar el experimento. Por ejemplo, deberías tratar de asignar los mismos importes de presupuesto a cada grupo experimental, a menos que eso sea lo que deseas evaluar.

Configuración

Los experimentos de combinación de campañas y sus grupos experimentales se deben crear juntos en una sola GoogleAdsService.Mutate solicitud con nombres de recursos temporales:

1. Crea un Experiment con un nombre de recurso temporal (por ejemplo, customers/CUSTOMER_ID/experiments/-1), type establecido en COMPARE_CAMPAIGNS, y status establecido en ENABLED.
2. Crea recursos ExperimentArm que hagan referencia al nombre de recurso temporal del experimento (un grupo de control con control = true y hasta cuatro grupos de tratamiento con control = false), y establece traffic_split en cada grupo de modo que el total sea igual a 100.
3. Asigna nombres de recursos de campañas existentes (customers/CUSTOMER_ID/campaigns/CAMPAIGN_ID) al campo campaigns en cada ExperimentArm. A diferencia de los experimentos estándar administrados por el sistema, en los que las campañas de tratamiento se generan automáticamente en in_design_campaigns, los experimentos de combinación de campañas requieren que asignes campañas existentes directamente a cada grupo.
4. Envía las operaciones de creación de Experiment y ExperimentArm en una sola GoogleAdsService.Mutate solicitud. Debido a que el experimento se crea directamente con status = ENABLED, no es necesario llamar a ExperimentService.ScheduleExperiment.

Informes sobre el experimento

Una vez que el experimento esté en ejecución, puedes consultar las métricas para comparar el rendimiento. Consulta la guía de informes para obtener más detalles.

Finalizar o graduar

Después de evaluar los resultados, puedes finalizar o graduar el experimento con ExperimentService.

• Finalizar: Si no estás satisfecho con los resultados de ninguno de los grupos de tratamiento usa EndExperiment. Esta es una operación síncrona.
• Graduar: Si prefieres el rendimiento de un grupo de tratamiento específico, usa GraduateExperiment para graduar ese grupo. Como parte de este proceso, las campañas asociadas con otros grupos (incluido el grupo de control) se detienen, y las campañas asociadas con el grupo de tratamiento graduado se convierten en campañas independientes que no son experimentales. Esta es una operación síncrona.