Dentro del experimento: cómo validar el impacto de la IA en la eficiencia del marketing para Social Learning

Los equipos de performance marketing están constantemente bajo presión para maximizar las conversiones mientras controlan estrictamente los costos. En un entorno digital dinámico, generar leads de forma eficiente requiere una calibración constante y precisa de los presupuestos publicitarios.
¿Puede la IA ayudar a los equipos de marketing a obtener una ventaja competitiva?

Recientemente, nos asociamos con Social Learning para llevar a cabo un riguroso test A/B, comparando la gestión tradicional de campañas con nuestro AI Paid Media Optimizer.

En este reporte presentamos el análisis de un experimento que enfrentó dos grupos de campañas comparables para cuantificar el uplift específico en eficiencia generado por el Paid Media Optimizer de Muttdata.

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Profundizando en la metodología del experimento

Hipótesis

La evaluación fue diseñada para testear dos hipótesis principales:

• El proceso de optimización impulsado por IA generaría una mejora superior en eficiencia al buscar conversiones, en comparación con la optimización manual, resultando en un mejor CPA y/o mayor volumen de conversiones.
• Las predicciones del Paid Media Optimizer sobre inversión, conversiones y CPA mostrarían un alto nivel de precisión.

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Duración

El período de evaluación se extendió durante 32 días.

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Indicadores Clave de Performance (KPIs)

Para los grupos optimizado y de control, nos enfocamos en medir dos indicadores principales:

• Variación de CPA: el cambio en el Costo por Adquisición medido desde el inicio hasta el final del experimento.
• Desviación respecto al óptimo marginal: mide qué tan cerca estuvo la asignación presupuestaria del óptimo teórico (más detalles a continuación).

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Metodología

Para evaluar el impacto de la optimización de presupuestos impulsada por IA, implementamos un test A/B controlado. Las campañas del cliente se dividieron en dos grupos comparables:

1. un Grupo Optimizado, gestionado por nuestro Paid Media Optimizer, y
2. un Grupo de Control, gestionado con el enfoque habitual de presupuestación manual.

En el Grupo Optimizado, nuestra herramienta reasignó dinámicamente la inversión entre campañas, modificando únicamente el presupuesto. De forma clave, el único parámetro que el optimizador podía cambiar era el nivel de gasto; los cambios en Target CPA quedaron explícitamente fuera de su alcance.
También se utilizó el módulo Pacer, que recomienda y ejecuta automáticamente el plan de inversión mensual considerando estacionalidad y otras variables.

Se realizaron chequeos periódicos para monitorear restricciones del negocio, pero fuera de eso, la IA tuvo autonomía para redistribuir los presupuestos según sus algoritmos.

En el Grupo de Control, el equipo del cliente continuó gestionando los presupuestos de forma manual.

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Consideraciones clave

• Se cuidó que ambos grupos fueran lo más similares posible: cada grupo contaba con una cantidad comparable de campañas, niveles similares de inversión total y las mismas condiciones de mercado (sin eventos estacionales ni promociones relevantes que sesgaran los resultados).
• Durante todo el experimento, el targeting y las creatividades se mantuvieron constantes en ambos grupos.
• Los dos grupos no compitieron por los mismos usuarios (cada uno se enfocó en categorías de producto distintas) para aislar el efecto del test.
• El equipo de control no tuvo visibilidad sobre lo que hacía el grupo optimizado con IA, evitando cualquier tipo de imitación o sesgo.
• Adicionalmente, se indicó a los analistas que no pausaran campañas en ninguno de los grupos —ni siquiera en casos de bajo desempeño— para mantener la consistencia durante todo el experimento.

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CPA marginal óptimo: el secreto detrás de la optimización con IA

El poder del Grupo Optimizado se basa en un principio clave: igualar los retornos marginales. En términos simples, nuestro Paid Media Optimizer impulsado por IA se asegura de que cada dólar adicional invertido genere el mayor retorno posible.

Esto es importante porque mirar solo el CPA promedio puede ser engañoso. Una campaña puede mostrar un buen CPA promedio, pero tener un retorno marginal pobre. Esto significa que, a partir de cierto punto, cada dólar adicional genera menos conversiones: ahí es donde comienzan los rendimientos decrecientes.

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Resultados: uplift de la optimización con IA

El experimento demostró una ventaja clara al utilizar el Paid Media Optimizer de Muttdata para optimizar campañas con IA, superando a las campañas gestionadas manualmente.

CPA

El Grupo de Test (Optimizado con IA) logró una mejora significativa en eficiencia, alcanzando una reducción del 12% en el Costo por Adquisición (CPA).

En contraste, el Grupo de Control (sin IA) experimentó un deterioro considerable en performance, con un incremento del 21% en el CPA. El volumen de conversiones cayó de manera desproporcionada frente a la reducción de la inversión, confirmando que el costo por cada conversión restante aumentó drásticamente.

En síntesis, mientras el Grupo de Test se volvió más rentable, el Grupo de Control se volvió sustancialmente más costoso e ineficiente para generar conversiones.

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Midiendo la desviación respecto al Volumen Marginal Óptimo

Analizamos cómo se comportó cada grupo frente al Volumen Marginal Óptimo (OMV), que representa el CPA marginal ideal, o el “sweet spot” donde el próximo dólar está perfectamente optimizado.

Cuando la curva de una campaña está:

• Por encima del OMV → está subinvertida. Puede recibir más presupuesto y seguir generando buenos retornos.
• Por debajo del OMV → está sobreinvertida. Cada dólar adicional es menos eficiente y encarece la conversión.

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Si bien las restricciones del negocio impidieron que ambos grupos alcanzaran el óptimo matemático absoluto, el grupo que utilizó IA se acercó mucho más. Al calcular la distancia promedio absoluta al retorno marginal óptimo durante todo el experimento, cuantificamos la diferencia:

• Grupo Optimizado (Con IA): 0,72
• Grupo Control (Sin IA): 0,99

Esta diferencia representa una mejora de aproximadamente 27,27% a favor del Grupo Optimizado, lo que en términos prácticos se traduce en una asignación presupuestaria más eficiente y un CPA más bajo.

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Conclusión

La optimización de campañas mediante el Paid Media Optimizer demostró una ventaja clara y significativa en eficiencia (–12% de reducción en CPA) frente al proceso de optimización manual (+21% de incremento).

El Grupo de Test logró asignar la inversión de forma más eficiente, maximizando el volumen de conversiones permitido por las restricciones de cada campaña. En contraste, el Grupo de Control mostró retornos marginales desalineados (más alejados del punto óptimo), lo que resultó en una menor eficiencia de la inversión, con campañas sobreinvertidas y otras subinvertidas.

Los resultados respaldan la hipótesis de que la optimización presupuestaria impulsada por IA genera outcomes más rentables que los métodos tradicionales.

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