Más calidad. Menos cantidad.
El objetivo de las automatizaciones de Pareto.io es aumentar su rendimiento y productividad. Por eso trabajamos con algoritmos de aprendizaje automático/estadísticos y no solo utilizamos sistemas de reglas.
Así, nuestros algoritmos dependen de:
a) Volumen mínimo de muestra
La muestra mínima sirve para garantizar que las optimizaciones tienen una base estadística, es decir, que realmente ofrecerán el rendimiento esperado. Los algoritmos sin una muestra mínima simplemente funcionan por azar, generando una cierta cantidad de datos y conversiones, pero sin estar seguros del resultado.
b) Confianza estadística entre el 95% y el 99%.
El perfil tiene un impacto directo en el volumen de acciones encontradas. Un algoritmo puede darse cuenta de que un anuncio funciona mejor que otro con un 88% de confianza estadística y seguiremos sin generar una tarjeta. Preferimos esperar más, generar menos cantidad y más calidad/certidumbre con cada recomendación.
Hoy en día, este sistema nos permite optimizar al máximo las cuentas, desde las de los pequeños anunciantes hasta las de los grandes.
¿Cómo se ve en mi realidad?
La tendencia general es que cuanto más invierta, más clics creará. Más inversión significa más datos. Más datos significa más algoritmos que alcanzan la muestra mínima. Más muestra mínima significa más definiciones algorítmicas, generando MÁS ONE-CLICKS.
Si su inversión es baja, no se preocupe por el volumen de tarjetas o si no estamos generando todos los tipos de tarjetas. Lo más importante es que el algoritmo sugerirá la optimización cuando sea el momento adecuado. Y ese momento puede ser el mes que viene. O hoy. O ayer. Pareto.io aprenderá de cada dato, generando patrones completamente diferentes en cada cuenta. Descubre el software de Pareto para automatizar Google Ads y Meta Ads con IA.
Pero no se preocupe. Lo importante es la calidad de las optimizaciones. No la cantidad.
