Un Test A/B en Facebook Ads nos va a permitir probar diferentes versiones de un anuncio y comprobar cuál de ellos tiene un mejor rendimiento.

Es importante comprender como es la estructura de una campaña publicitaria de Facebook, para después crear un test A/B.
En la siguiente imagen se muestra los 3 ‘niveles’ básicos de una campaña y el objetivo de cada una de ellas.
La estructura de una campaña de Facebook Ads
1. Campaña
Engloban uno o varios conjuntos de anuncios.
Deberás establecer un objetivo publicitario para cada campaña..
2. Conjunto de Anuncios
Un conjunto de anuncios contiene uno o varios anuncios, en esta parte es donde definiremos la segmentación, presupuesto, programación, pujas y la ubicación.
Una campaña puede contener varios conjuntos de anuncios y cada conjunto de anuncios puede dirigirse a públicos diferentes o a un mismo público.
3. Anuncios
El anuncio es la creatividad que ve tu público en Facebook y/o Instagram.
En este apartado podremos elegir diferentes elementos del Ad como formato, título, copy…
¿Qué debes tener en cuenta para crear un Test A/B?
Antes de lanzarte a la aventura deberás tener claro los siguientes puntos:
- Para optimizar una campaña deberás probar múltiples conjuntos de objetivos y varios anuncios para cada grupo de anuncios.
- La creación de un test A/b va a crear varias combinaciones de anuncios obligándote a tener que estar pendiente de su evolución para tomar decisiones.
- Con una inversión pequeña (30€ por ejemplo) no te va a merecer la pena realizar estas pruebas. (Te lo explico más abajo la razón)
Combinaciones y Variaciones hasta la locura
Deberás tener claro que todas las posibles combinaciones generadas pueden hacer que te desesperes y termines por tirar por tierra la idea de hacer un A/B, me explico:
Imagina que tienes 5 públicos objetivos diferentes para una campaña de anuncios con las siguientes características:
Imágenes diferentes: 5
Títulos: 5
Copy: 5
Esto nos da 125 diferentes mensajes publicitarios (5 x 5 x 5) por cada público objetivo, lo que significa que esta campaña vas a tener un total de 625 combinaciones posibles para probar.
Pero esta cifra aún se quedaría pequeña si hacemos divisiones de nuestro público objetivo por datos demográficos, sexo, edad y geolocalización como por ejemplo:
Hombre y mujer.
Edades 18-25 y 26-32 años de edad.
Cantabria y Madrid.
En este caso el Test se aumentaría a 40 campañas y 125 anuncios generando 5000 combinaciones posibles.
Obviamente el Split anterior sería un quebradero de cabeza para cualquier persona a la hora de realizar una campaña, así que lo idóneo es establecer prioridades y hacer un test A/B más sencillo.
Para que este proceso sea manejable, es necesario simplificar los procedimientos y limitar el número de pruebas, y lo haremos haciendo más amplia la segmentación y editando la campaña perfilando ciertos caracteres que nos harán mejorar el coste de los anuncios, como por ejemplo dejando un solo género (Hombres y mujeres) o con grupos de edad más amplios.
Dos consideraciones antes de editar nuestro Test A/B en Facebook Ads
Una vez que ya tenemos clara nuestra campaña y hemos realizado una segmentación más amplia para evitar controlar 125 anuncios, deberemos tener claro lo siguiente antes de empezar a tocar variables en el panel:
1. 24 Horas de espera
Esperar al menos 24 horas después de lanzar la publicación para controlar resultados. Según explica la propia red social, esto le dará tiempo a los algoritmos de Facebook para optimizar su campaña.
“Nuestro sistema de entrega de anuncios tarda 24 horas en optimizar el rendimiento del anuncio, pero puede tardar más tiempo si editas el anuncio con frecuencia. Para solucionarlo, deja que el anuncio esté en circulación al menos 24 horas antes de volver a editarlo.
Si modificas el contenido de tu anuncio (su imagen y texto), puede que sean necesarios hasta 45 minutos para que se apruebe el nuevo anuncio y empiece de nuevo a entregarse.
Si has cambiado el importe de tu puja, el sistema de anuncios tardará entre 15 y 20 minutos en reconocer el cambio. El hecho de que veas o no el cambio en la entrega dependerá de la competitividad de tu nueva puja con relación al público objetivo.»
2. 10.000 Impresiones
No evaluar tus resultados de las pruebas A/B basándose únicamente en el momento en que tú campaña ha estado funcionando. La relevancia de los resultados depende de la cantidad de impresiones y clics y su relación con el presupuesto y tamaño de la audiencia.
Lo ideal es esperar a que las campañas hayan alcanzado al menos 500 clics y 10000 impresiones antes de sacar conclusiones.
Hagamos que el proceso se simplifique
Para que el proceso sea manejable, es necesario simplificar las cosas y limitar el número de pruebas A/B, y esto lo podemos hacer partiendo tomando como referencia los valores más importantes a la hora de segmentar.
AdEspresso realizó un estudio sobre varias campañas en las que se habían realizado inversiones de millones de dólares y estableció que el orden de segmentación que proporcionan mayores ganancias son:
País
Género
Intereses
Edad
Entonces… ¿Cuantos intereses incluiré?
Por norma general se tienden a incluir muchos intereses, pero en un Split o Test A/B no debes incluir muchos pues volveríamos a encontrarnos con más variaciones de anuncios y además será más complicado para comparar cual de los anuncios tiene mejor rendimiento en función de la segmentación.
“Muchas personas crearán una lista grande de intereses con la esperanza de llegar a un público objetivo mayor. Esto es un grave error y hará que aumente la inversión publicitaria»
La solución; Incluir un interés por anuncio con los intereses que traen los mejores resultados al menor costo “.
El Algoritmo será quién decida el Copy A o B
Ya sabemos que segmentación de intereses y edades elegiremos, y ahora toca elegir el Copy del mensaje, junto a la imagen para mi un factor determinante en los costes de un anuncio.
Un buen copy hará que Facebook automáticamente determine que texto será el ganador utilizando su propio algoritmo. Una vez que determina un vencedor, se escala automáticamente el número de impresiones realizadas con el anuncio perdedor.
La gente de ConversionXL te explica con un caso real como Facebook determina que anuncio está teniendo mejor rendimiento en un pequeño espacio de tiempo:
Después de sólo mostrar el anuncio a 722 personas, Facebook ya había reducido sus impresiones de variación del anuncio 2 que había sido visto por 334 personas (en comparación con 680 personas del anuncio 1).
También se dará cuenta de la disparidad en la asignación del presupuesto entre los diferentes anuncios, con un gasto de $ 7,27 de un anuncio y sólo $ 1,58 por el otro.
Pero lo que es más interesante es el costo por clic, donde el Algoritmo considera el perdedor a la línea que estaba dando resultados más baratos.
¿Existe por tanto el test A/B ideal?
No hay un test perfecto pero si puedes ceñirte a probar al menos 3 imágenes diferentes y 1-2 conjuntos diferentes de texto del anuncio. Esto reduce el número de anuncios individuales que se están con diferentes audiencias lo que simplifica el proceso.
Obviamente, el número de mensajes publicitarios depende de tu presupuesto, y la capacidad para crear y analizar pruebas A/B dependerá de tus recursos y la posibilidad de probar muchos más mensajes publicitarios a la vez, de ahí la razón por la cual te explicaba que hacer test con 30€ de inversión no tenga sentido.
6 Ejemplos reales de Test A/B
Título y descripción en la vista previa del enlace
El título y la descripción en la vista previa es una parte muy importante de los anuncios en Facebook, y un buen copy puede ser decisivo para pinchar en un enlace. En el ejemplo, vemos como Think With Google varía el título incluyendo dígitos.

Usar llamada a la acción incrementa un 30% el CTR
Utilizar un botón de llamada a la acción puede traducirse en un ahorro de CTR enorme como puedes ver en el ejemplo de Heyo.
Para este experimento, se utilizaron 2 anuncios idénticos, segmentados con la misma audiencia durante 7 días pero con un elemento diferenciador, el botón “Más información”.
El resultado es que aun teniendo un alcance de 4000 personas menos el anuncio con botón, su coste fué 0,40$ más barato, siendo un 30% más eficaz y generando 20 clicks a la web por día frente a los 13 diarios del anuncio sin botón.
Uso de inmediatez o generar escasez
Las personas tienden a percibir que un producto/servicio es más valioso si es escaso, raro o difícil de conseguir. Si las personas se les da mucho tiempo en la toma de decisión es probable que terminen olvidándose de tú producto, y ahí recae la importancia de crear un sentido de urgencia.
En un test A/B puedes probar diferentes llamadas de urgencia o descuentos de último minuto y elegir cual de ellos te da mejor resultado.

Combinar títulos largos y cortos
Un título corto hace que las personas sean más propensas a leer un articulo.
Facebook por su parte recomienda títulos de entre 25-40 caracteres de longitud, cuanto más claro y conciso sea la llamada del título más fácil será que el usuario pinche en el anuncio.
Formato Carrousel
La opción de probar diferentes formatos para ver cual es más eficaz puede suponer otro ahorro de costes.
Si vas a promocionar productos, puedes usar el carrusel, aunque también el formato presentación funciona genial para objetivo de adquisición para mostrar un negocio físico. El uso de éste formato de varias imágenes puede generarte un CTR 10 veces mayor que otro formato.
Antes de crear un carrousel debes tener en cuenta los siguientes consejos para que un anuncio funcione:
- Tienes que contar una historia a través de las imágenes.
- Hacer que la primera imagen consiga captar la atención y te lleve a ver el resto.
- Incluir una llamada a la acción.

Usar signos de exclamación o emoji
Un estudio realizado por Outbrain ha demostrado que los títulos que terminan con un signo de interrogación tienden a tener un porcentaje de clics más altos que los que terminan con un signo de exclamación o punto final.
Pero se puede aumentar la tasa de click todavía más, pues en el mismo estudio se descubrió que los titulares con tres signos de admiración (!!!) recibieron casi el doble de clics que los que tienen otros signos de puntuación.
El CTR y el engagment pueden ser aún mayores gracias al EmojiMarketing, y si incluimos un emoticono en el texto podrás llegar a tener una mayor tasa de clic del doble como vemos en el siguiente ejemplo de Scor.

En el anterior ejemplo el anuncio con una bandera roja en el titular tuvo un CTR del 0,846%, mientras que el anuncio sin emoji tenía el CTR del 0,351%.
Resumiendo: Cómo ejecutar un test A/B en Facebook Ads
La idea básica de un test A / B es poner a prueba pequeñas variaciones de un mismo anuncio y elegir el más rentable para tu objetivo.
Después de conocer las consideraciones que expliqué al principio del artículo, el proceso resumido de un Test A/B en Facebook Ads sería el siguiente:
Crea dos variaciones a partir de un elemento que difiere entre sí.
Mostrar la variación a una determinada segmentación.
Analizar los resultados.
Elija la variación ganadora.
Prueba con otra pequeña variación para ver si se puede mejorar aún más los resultados.
Iniciar el proceso de nuevo.
Espero que esta guía te ha resultado lo suficientemente interesante, si quieres contar tu experiencia realizando Split en FAcebook Ads, déjanos un comentario.
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6 comentarios en “Guía Test A/B en Facebook Ads. Trucos y ejemplos reales para ahorrar en tus campañas”
Interesante post. Yo me encuentro con una duda. A la hora de analizar los resultados de un test A y B. El alcance total que me aparece no tiene nada que ver con el alcance individual de A más el alcance individual de B. ¿Esto a qué se debe? ¿Qué me estoy perdiendo?
Amalia a veces los datos que da Facebook no se corresponde con el total de ambos o lo mismo hay algun dato inexacto que puede generar reports erróneos.
Sin ver el panel es complicado saber la razón
Saludos
Amalia, una de las razones que parecen provocar lo que comentas es que no puedes sumar de forma individualizada los alcances de diferentes Adsets.
¿La razón? Que el alcance es una métrica que proporciona información sobre usuarios únicos, a diferencia de las impresiones que proporcionan información sobre usuarios totales, con lo que es probable que hayan usuarios que han sido impactados en ambos adsets (2 impresiones), pero tan solo contabilizará como 1 alcance.
No sé si esto soluciona tu duda, pero creo que es lo que tiene más sentido.
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