¿Cómo comparar la eficacia de dos soportes publicitarios? – Implementación en GTM paso a paso

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Seguramente si has llegado a leer este artículo estás buscando la manera de comparar la eficacia entre dos soportes de publicidad, pero necesitas demostrar con datos cuál de ellos es el más efectivo. Veamos cómo se hace:

Técnicamente esta comparativa de medios se conoce con el nombre de Cookie Split, que significa literalmente dividir las cookies. Lo que se pretende es repartir el 50% de cookies de los usuarios de una web para el soporte 1 y el 50% restante para el soporte 2.

¿Para qué necesitas saber qué soporte publicitario funciona mejor?

  • Demostrar la efectividad entre un soporte u otro.
  • Evitar la canibalización entre medios
  • Estrategias de audiencias en la que cada soporte ataque a una parte del funnel, por ejemplo.

¿Cómo hacerlo en GTM?

No te preocupes si tu perfil no es técnico, podrás seguir esta guía paso a paso siempre y cuando tengas una mínima base de conocimientos de Google Tag Manager.

  • PASO 1: Creamos una variable de tipo JavaScript personalizada y le llamamos “Cookie Split”.

Usamos el siguiente código JavaScript para crearla y customizaremos el dato de c:1 y r:2 indicando los soportes a competir. El ejemplo elegido es Criteo Vs Adform

Aquí te dejo el código 😉:

function() {

    try {

        /*Returned values:

                c:1 –> criteo

                r:2 –> adform

                */

        var cookieName = “_evalretg”; /*nombre de la cookie a establecer*/

        var createTrckPix=function() {

            var pix = document.createElement(‘img’);

            pix.style.width = “1px”;

            pix.style.height = “1px”;

            pix.style.display = “none”;

            return pix;

        };

          var SetCookie = function(cookieValue) {

 

            var today = new Date();

            var expire = new Date();

            var nDays = 60; /*numero de dias que dura la cookie*/

            expire.setTime(today.getTime() + 3600000 * 24 * nDays);

            document.cookie = cookieName + “=” + escape(cookieValue) + “;expires=” + expire.toGMTString() + “; path=/”;

        };

        var ReadCookie = function() {

            var theCookie = ” ” + document.cookie;

            var ind = theCookie.indexOf(” ” + cookieName + “=”);

            if (ind == -1) ind = theCookie.indexOf(“;” + cookieName + “=”);

            if (ind == -1 || cookieName == “”) return “”;

            var ind1 = theCookie.indexOf(“;”, ind + 1);

            if (ind1 == -1) ind1 = theCookie.length;

            return unescape(theCookie.substring(ind + cookieName.length + 2, ind1));

        };

         

        var pixelRndm = Math.floor(Math.random() * 2 + 1); /*en esta linea se establece cuantas opciones compiten en vez de un 3 –> x */

         

        if (ReadCookie()) {

            pixelRndm = ReadCookie();

        }

        else {

            SetCookie(pixelRndm);

        }

 

        return pixelRndm;

 

    } catch (e) { return “”; }

}

 

  • PASO 2: Creamos una etiqueta de tipo Custom HTML para Adform y otra para Criteo con el objetivo de conversión que hayamos elegido. Ejemplo: llegadas a la home.

Cookie Split tag

  • PASO 3: Creamos el trigger para que se disparen los tags en la home pero a cada soporte le añadimos también la variable Cookie Split que le hemos adjudicado en la variable JavaScript del paso 1.

Ejemplo trigger Adform: la página es la home siempre y cuando la variable sea igual a 2.

Cookie Split trigger

Recordemos:

  try {

        /*Returned values:

                c:1 –> criteo

                r:2 –> adform

 

Haremos lo mismo para el tag de Criteo, con la diferencia que en el trigger diremos que el tag salte solo si la variable Cookie Split es igual a 1.

De esta forma conseguirás que según sea la cookie 1 u 2, saltará un tag u otro, nunca los dos a la vez, ya que lo que queremos es poner ambos soportes publicitarios en igualdad de condiciones y ver cuál funciona mejor.

 

Y voilà, ya solamente queda observar datos de efectividad en cada uno de ellos y después ya estarás listo para tomar decisiones en base a datos.

 

Lorena Beneitez

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