Alocación inteligente de presupuesto en Google Adwords

diciembre 14, 2018

Por Gibran Otazo

Google Adwords es una herramienta que se ha convertido hoy en día, esencial para los que hacen marketing digital, gracias a su practicidad y eficacia a la hora de generar performance. Pero como en todo, hay que optimizar el presupuesto de la manera mas optima posible en los distintos canales para lograr mayor cantidad de ventas. Decidir como distribuir tu presupuesto entre campañas, dispositivos, audiencias, días de la semana o horas del día, no siempre es sencillo.

Hay varias maneras para lograr esta optimización, planteando el problema vía programación lineal es una de ellas. La programación lineal  está calificada como unos de los algoritmos mas importantes del siglo XX, comenzó usandose en su creación para operaciones militares, pero hoy en día es usado en muchas áreas de negocios.

Matemáticamente estos problemas se plantean de la siguiente manera:

  • Maximizar la función objetivo [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} \sum_{i=1}^{n} r_i x_i \end{aligned} [/latex]
  • Restringido a [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} f_i(x_1,x_2,\dots ,x_7) \leq b_i \end{aligned} [/latex]
  • con [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} x_i \geq 0 \end{aligned}[/latex], para todo [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} i \end{aligned} [/latex].

En nuestro caso maximizaríamos con [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} r_i \end{aligned}[/latex] como roas y [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} x_i \end{aligned}[/latex] como nuestras variables objetivos a encontrar. Suponiendo que tenemos una campaña, donde la distribución de roas en la semana es:

Lunes Martes Miercoles Jueves Viernes Sabado Domingo
15 20 26 20 15 15 25

Tendríamos como función objetivo a maximizar,

[latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} 15x_1+20x_2+26x_3+20x_4+15x_5+15x_6+25x_7 \end{aligned}[/latex]

Si mi presupuesto diario es en promedio 20.000 pesos, entonces semanal sería 140.000 pesos, por lo que tendríamos nuestra primera restricción:

  • [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} x_1+x_2+x_3+x_4+x_5+x_6+x_7 \leq 140.000\end{aligned}[/latex]

Si quisieramos que el 90% del presupuesto esté en días laborables, entonces restrigimos de la siguiente manera:

[latex size=1 color=000000 background=ffffff]\begin{aligned} x_1+x_2+x_3+x_4+x_5 \geq 0.9*140.000 = 126000 \end{aligned}[/latex]

 

Reagrupando obtenemos nuestra segunda restricción:

  • [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} -x_1-x_2-x_3-x_4-x_5 \leq -126.000\end{aligned}[/latex]

Ahora bien, como queremos que en promedio diario de inversión sea 20.000 pesos aprovechando las oportunidades de cada día, entonces podemos hacer variar nuestras variables entre 5000 y 30000 pesos, es decir,

  • [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} x_i \leq 30000 \end{aligned}[/latex]
  • [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} -x_i \leq -5000 \end{aligned}[/latex]

con [latex size=1 color=000000 background=ffffff] \begin{aligned} i = 1,2,\dots,7 \end{aligned}[/latex]. Estos tipos de problemas son resueltos por el Algoritmo Simplex, la cual está implementado en muchos software, entre los más sencillo está excel usando su plugin Solver.

En excel creamos la siguiente hoja de cáculo,

Screenshot from 2017-08-02 15-26-23

 

Donde debemos tener las siguientes formulas: en la celda B4 del ROAS máximo,

=SUMPRODUCT(B3:H3,B2:H2)

y las rectricciones en la columna actual,

=SUMPRODUCT(B7:H7,$B$2:$H$2)

=SUMPRODUCT(B8:H8,$B$2:$H$2)

=SUMPRODUCT(B9:H9,$B$2:$H$2)

y así sucesivamente hasta =SUMPRODUCT(B22:H22,$B$2:$H$2). Con el Solver, normalmente ubicado en Data, y rellene los campos como se muestra abajo:

Screenshot from 2017-08-02 15-19-12

Por lo que obtendríamos de la celda B2 hasta H2 los valores optimos con un máximo de conversiones totales de 2.820.000,

Screenshot from 2017-08-02 15-25-03

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