Auditoría del historial de cambios de Meta: qué ediciones reiniciaron el aprendizaje y cuánto costaron

Audita las ediciones realizadas en la cuenta publicitaria de Meta [cuenta publicitaria] durante los últimos 30 días y mide su efecto en el aprendizaje y el rendimiento. 1. A partir del historial de cambios, lista todos los cambios significativos con quién los hizo y cuándo. Incluye: - cambios de presupuesto (marca cualquier paso individual superior al 20 %) - cambios de puja o de límite de coste - ediciones de segmentación - cambios del evento de optimización - anuncios nuevos añadidos a conjuntos de anuncios activos - conjuntos de anuncios pausados durante más de 7 días y luego reiniciados (dedúcelo a partir de los cambios de estado) Meta no informa directamente de un reinicio del aprendizaje. Marca "probable reinicio del aprendizaje" según el tipo y el tamaño de la edición: los cambios del evento de optimización, las ediciones de segmentación, los cambios de estrategia de puja, los anuncios nuevos, los pasos de presupuesto superiores al 20 % y los reinicios tras una pausa larga cuentan como probables; los pasos pequeños de presupuesto y los cambios de nombre, no. 2. Para cada edición significativa, extrae los resultados diarios y el coste por resultado del conjunto de anuncios durante los 7 días anteriores y los 7 días posteriores a la edición, usando la acción que corresponda a su evento de optimización. 3. Comprobaciones de calidad de datos antes de comparar: - Confusa: otra edición significativa en el mismo conjunto de anuncios (o en el presupuesto de su campaña) dentro de cualquiera de las dos ventanas de 7 días. Márcala como confusa y trata la comparación solo como orientativa. - Incompleta: la edición tiene menos de 7 días, por lo que la ventana posterior es corta. Márcala y compara con los días disponibles. - Poco volumen: menos de [mínimo de resultados] resultados en cualquiera de las dos ventanas. Márcala y no saques conclusiones. Entregable: - Una tabla con estas columnas: fecha, persona, conjunto de anuncios, cambio (valor anterior a valor nuevo), probable reinicio del aprendizaje (sí / no), resultados antes, resultados después, coste por resultado antes, coste por resultado después, indicador de calidad de datos. - Un resumen por miembro del equipo: número de ediciones con probable reinicio y su variación media del coste por resultado, calculada solo con comparaciones limpias. Muestra cuántas ediciones se excluyeron por ser confusas, incompletas o de poco volumen. - De 4 a 6 reglas internas para esta cuenta basadas en lo que muestren los datos, como el paso máximo de presupuesto, agrupar las ediciones en un único cambio, el mínimo de días entre ediciones y cuándo duplicar en lugar de editar. Esto es de solo lectura. No modifiques nada en la cuenta.