El objetivo principal era aumentar la inversión en campañas de Performance Max para impulsar el crecimiento del negocio. No obstante, este incremento planteaba un desafío crítico: evitar la pérdida de eficiencia asociada a la expansión de la cobertura publicitaria.

A medida que se ampliaba el presupuesto, comenzaron a identificarse ciertos riesgos:

• Disminución en la precisión de la segmentación

• Impacto en audiencias con menor intención de compra

• Dificultad para mantener la consistencia en el rendimiento

• Dependencia creciente del algoritmo sin inputs suficientemente cualificados

En un entorno donde la automatización juega un papel central, el reto no residía únicamente en escalar, sino en hacerlo manteniendo la calidad del tráfico, la relevancia de los impactos y la rentabilidad de las campañas.

Para abordar este desafío, se diseñó una estrategia centrada en mejorar la calidad de las señales que alimentan el algoritmo de Performance Max, con especial foco en la segmentación y la estructura de las campañas.

La solución se articuló en torno a tres ejes principales:

Enriquecimiento de señales mediante datos propios y audiencias avanzadas
Se integraron datos demográficos, intereses y listas de audiencias propias (first-party data), permitiendo al sistema identificar con mayor precisión perfiles con alta probabilidad de conversión. Este enfoque ayudó a reducir la dependencia de señales genéricas y a mejorar la calidad del targeting.
 

La implementación de la nueva estrategia generó un impacto directo y significativo en los principales indicadores de rendimiento, evidenciando una mejora tanto en la calidad del tráfico como en la rentabilidad de las campañas:

• +100% en la tasa de conversión, reflejando una mayor capacidad para atraer usuarios con alta intención de compra

• +96% en ROAS, consolidando una mejora sustancial en el retorno de la inversión publicitaria

• –47% en CPA, optimizando el coste de adquisición y aumentando la eficiencia operativa

El resultado clave fue la capacidad de incrementar la inversión manteniendo el control sobre el rendimiento, algo especialmente relevante en entornos automatizados como Performance Max.