Cómo conseguimos 105 registros de casino por debajo de $14 CPA Goal en Indonesia

Los registros en casinos baratos quedan muy bien en los informes… hasta que esos usuarios nunca llegan a realizar un depósito. Descubre cómo equilibramos el CPA y el valor real del jugador para generar 105 registros en Indonesia con un $13,55 CPA, al tiempo que identificábamos el tráfico que realmente merecía la pena ampliar.

Una inscripción no es un jugador. Esto suena obvio, pero es una de las cosas más fáciles de olvidar al optimizar el tráfico en los casinos. Un usuario puede inscribirse y desaparecer. Otro puede inscribirse, realizar un primer depósito y seguir jugando. En teoría, ambos comienzan como una sola conversión. Para el anunciante, sin embargo, su valor es completamente diferente.

Esto crea un problema familiar para las campañas de casinos. Si optimizas únicamente para FTDs, es posible que no recojas suficientes eventos para que el sistema aprenda rápidamente. Si optimizas únicamente para registros baratos, puedes terminar escalando tráfico que parece eficiente en la parte superior del embudo, pero aporta muy poco valor más abajo.

Para esta campaña en Indonesia, utilizamos ambos sistemas de señalización para diferentes trabajos. Las inscripciones proporcionaron datos CPA Goal suficientes de conversión para optimizar rápidamente el tráfico. Las facturas de pago y los montos depositados nos ayudaron a comprender qué zonas estaban atraendo a jugadores más valiosos y merecían una atención adicional.

El anunciante ha estado operando con HilltopAds desde marzo de 2026. Para este caso de estudio, aislamos un período de dos semanas del 1 al 14 de agosto y analizamos cómo funcionó este enfoque de dos capas en la práctica.

Oferta: Casino
GEO: Indonesia (ID)
Tráfico: Comercial / Alternativo
Formato del anuncio: Popunder Móvil
Tipo de campaña: CPA Objetivo
Dispositivos: Móvil / Tablet
Período de campaña: 1 al 14 de agosto
CPA Goal: $14 para la campaña analizada
Impresiones: 2,074,303
Conversiones: 105 inscripciones
Promedio CPA: $13.55
Gastar: $1,423.18

Las campañas de casinos presentan un problema de optimización ligeramente inusual: el evento que se produce con más frecuencia no siempre es el que tiene más importancia para la empresa.

La registración es relativamente frecuente. Esto la hace útil para aprender sobre las campañas: cuanto más retroalimentación sobre las conversiones reciba el sistema, más fácil será distinguir las zonas de tráfico que generan acciones de forma consistente de aquellas que simplemente consumen el presupuesto.

Pero el registro es solo una etapa temprana en el embudo del casino. Al anunciante en última instancia le importa lo que sucede después: ¿hace el usuario su primer depósito? ¿De qué tamaño es ese depósito? ¿Aporta una fuente constantemente usuarios más valiosos que otra? Esto se vuelve especialmente importante una vez que empiezas a decidir qué escalar.

Imaginemos dos zonas que registren aproximadamente el mismo CPAnúmero de inscripciones. Si una genera principalmente depósitos muy pequeños, mientras que la otra aporta constantemente valores FTD más fuertes, tratar esas zonas como igualmente valiosas ocultaría una parte importante de la economía. Es por eso que tiene sentido utilizar un evento para una optimización más rápida y otro para comprender el valor real del tráfico.

En el caso del tráfico en casinos, la inscripción nos proporciona una corriente de datos mucho más robusta, ya que ocurre con mayor frecuencia. Esto la convierte en un evento práctico para la optimización. Pero aún necesitamos saber qué sucede después de la inscripción, porque ahí es cuando comienza a aparecer el verdadero valor para el jugador.

Lee nuestro artículo sobre alternativas a RichAds:

La inscripción es útil, pero solo cuenta una parte de la historia. En un funnel de casino, el usuario pasa de la impresión → la visita → la inscripción → la FTD → el valor del depósito → la actividad repetida, y cada paso añade más contexto. La inscripción muestra que el tráfico puede llevar a los usuarios al funnel, mientras que la FTD confirma que esos usuarios están dispuestos a depositar dinero. El valor del depósito luego ayuda a mostrar cuán valiosos son realmente esos jugadores.

Por eso registro CPA por sí solo puede ser engañoso. Una fuente puede parecer eficiente al principio del embudo pero seguir aportando usuarios de bajo valor. Para esta campaña, el registro se utilizó como la señal de optimización principal porque generaba suficientes eventos para que CPA Goal aprendiera de ellos, mientras que el FTD y el valor de los depósitos se utilizaron como señales de calidad más profundas para decidir qué zonas valía la pena ampliar.

Para esta prueba, Indonesia nos proporcionó el volumen de tráfico necesario para evaluar una amplia gama de fuentes.

Según el informe Digital 2026 Indonesia de DataReportal, al final de 2025 el país contaba con alrededor de 230 millones de usuarios de Internet, mientras que la penetración de Internet alcanzó el 80,5%%. Indonesia también contaba con 331 millones de conexiones móviles celulares activas, equivalentes al 116% % de la población, y 96,6% % de estas conexiones eran clasificadas como aptas para la banda ancha.

La conectividad móvil en sí también ha mejorado. DataReportal informa que a finales de 2025 la velocidad media de descarga de datos por móvil será de 45,01 Mbps, lo que supone un aumento de más del 50% % respecto al año anterior.

Para el embudo de un casino móvil, esas condiciones importan. Un usuario tiene que pasar de un anuncio a una página de destino, a través del registro y, finalmente, a un flujo de depósito sin fricciones innecesarias.

El mercado más amplio del juego online está avanzando en la misma dirección. Mordor Intelligence estima que el año 2025 el 57,14% % de los ingresos globales del juego online provendrá de dispositivos móviles y tabletas, mientras que el casino será la categoría de juego más grande con una cuota de mercado del 50,12% %.

Para HilltopAds específicamente, Indonesia es también una zona geográfica en la que tenemos suficiente Inventario Popunder para probar muchas fuentes de tráfico diferentes en lugar de tomar decisiones a partir de una muestra muy pequeña.

Indonesia ha sido tradicionalmente una zona geográfica de gran tráfico para nosotros. Con las ofertas de casino, la parte importante es probar suficientes fuentes, porque normalmente hay zonas relevantes para productos muy diferentes. Se necesita suficiente volumen para encontrarlas realmente.

Por eso también Popunder Móvil + CPA Goal tenía sentido aquí.

Popunder proporciona el volumen necesario para el descubrimiento de fuentes. CPA Objetivo añade reglas basadas en conversiones sobre ese tráfico, lo que permite filtrar las zonas más débiles mientras la campaña sigue probando nuevas oportunidades.

No intentábamos encontrar una zona perfecta el primer día. Queríamos suficientes datos para ver qué fuentes realmente valía la pena conservar.

Antes de poder iniciar su campaña publicitaria en HilltopAds, deberá registrarse como anunciante. Una vez que su cuenta esté lista, aquí se explica cómo crear una campaña similar.

En primer lugar, vaya a «Gestionar campañas» y haga clic en «Agregar campaña». Comience con los ajustes básicos de la campaña:

• Formato de anuncio – Popunder Móvil
• Tipo – CPA Goal
• Categoría – Dominante + No dominante

Para esta campaña de casino, se utilizaron ambas categorías de tráfico para que el anunciante pudiera probar una gama más amplia de fuentes y posteriormente comparar no solo los costos de registro, sino también el valor que los usuarios generaron más allá del proceso de registro.

Antes del lanzamiento, también recomendamos configurarlo Postback correctamente. CPA Goal Este sistema se basa en los datos de conversión para entender qué zonas de tráfico están generando la acción deseada.

En este caso, la inscripción fue utilizada como la principal forma de conversión, ya que proporcionaba suficientes eventos para que el sistema aprendiera y optimizara el tráfico de forma más eficiente.

A continuación, configure los ajustes de segmentación.

Para esta campaña, el anunciante se centró en:

• Tipo de dispositivo – Móvil / Tableta

El tráfico móvil finalizó mejor, mientras que la eficiencia de los dispositivos, navegadores y sistemas operativos fue analizada más a fondo durante la optimización. Luego, configure los filtros de tráfico:

• Proxy – Prohibir
• WebView – Permitir

Proxy El tráfico de tráfico se desactivó, mientras que el tráfico de WebView siguió disponible como parte de la configuración de la campaña.

Luego viene el costo de conversión GEO y objetivo. Para la campaña analizada en este caso:

• GEO – Indonesia (ID)
• CPA Objetivo – $14

El anunciante no utilizó la misma CPA campaña para todos los segmentos de tráfico. En la configuración más amplia de la campaña, se lanzaron también campañas separadas con CPA Goalhorarios de 7 $, $11 y $14 segundos, según la economía esperada de cada segmento.

Por lo tanto, el tráfico más caro, como los usuarios de iPhone en conexiones móviles, podría evaluarse por separado del tráfico de Android, Wi-Fi y de otro tipo, en lugar de obligar a cada tipo de usuario a cumplir con el mismo objetivo de costo de adquisición.

Separamos el tráfico en diferentes niveles de CPA en lugar de poner todo bajo un mismo objetivo. Teníamos campañas en $7, $11 y $14 según el segmento, porque los diferentes grupos de tráfico tienen distintas economías de adquisición.

Después de establecer el GEO y el coste de conversión, configura las reglas de CPA Goal optimización. Para esta campaña:

• Iniciar la optimización después de – 2 conversiones

La campaña inició la optimización automatizada después de dos conversiones registradas.

Se trató de una configuración específica para la campaña y no de una regla universal para todas las ofertas de los casinos. En este caso, se utilizó el registro porque generaba suficientes eventos como para ofrecerle a CPA Goal un ciclo de retroalimentación más rápido.

HilltopAds también permite a los anunciantes configurar:

• límites de impresiones diarias;
• límites de impresiones mensuales
• límites de impresiones totales;
• límites de presupuesto diarios, mensuales y totales.

Por último, el horario de la campaña se puede ajustar por día y hora.

Durante la optimización, el tráfico de 2 a 6 de la mañana, hora local, se desactivó porque este periodo no era lo suficientemente rentable como para justificar que se siguiera invirtiendo.

Esto ayudó a reducir el tráfico innecesario durante las horas de menor actividad y a mantener una mayor parte del presupuesto disponible para los períodos con mejor actividad de los usuarios.

Consejos de HilltopAds: para las campañas de casino, no CPA Goal considere un único número universal para todo el público. El tipo de dispositivo, el tipo de conexión, la versión del sistema operativo, la categoría de tráfico e incluso el momento del día pueden cambiar la economía de un usuario. Comience con un tráfico suficiente para recopilar datos, luego desagrege y optimice los segmentos que se comportan de manera diferente.

¿Por qué optimizar en el registro cuando el FTD es más valioso? Porque la optimización necesita datos. Los FTD ocurren más abajo en el embudo y, por lo tanto, ocurren con menos frecuencia. Si la campaña esperara solo a los primeros depósitos antes de tomar decisiones sobre el tráfico, el ciclo de retroalimentación sería mucho más lento y las zonas individuales podrían requerir un gasto significativamente mayor antes de que hubiera suficiente información para evaluarlas.

Las registraciones proporcionaban una señal más densa. Con más eventos de conversión que regresaban Postback, CPA Goal tenían más información para evaluar el rendimiento de la zona. Esto no significa que las registraciones se convirtieran en el KPI final. Simplemente se convirtieron en el evento más práctico para la parte automatizada de la optimización.

Optamos por la inscripción porque había más eventos en las estadísticas. Esto proporciona al sistema mucha más información para optimizar. La FTD es más valiosa como evento comercial, pero naturalmente hay menos de ellos. Esta distinción es importante. La inscripción fue la señal de aprendizaje. La FTD fue la señal de calidad. Estas dos métricas respondían a preguntas diferentes, por lo que no había razón para forzar a una de ellas a cumplir ambas funciones.

Recomendamos leer el artículo sobre cómo crear creatividades de conversión en citas:

Aquí la campaña pasó de la CPA optimización básica. Pero el anunciante dio un paso más allá. La cantidad de depósito se incluyó en la etiqueta FTD, lo que proporcionó al equipo un contexto adicional sobre el valor del jugador. Esto se puede ver en las estadísticas de la campaña a continuación, donde los FTD están agrupados por cantidad de depósito.

Esto facilitó ver si una zona traía principalmente depósitos pequeños o usuarios con valores de depósito más altos.

En lugar de simplemente ver (Zona A → FTD), el equipo podría ver si una zona estaba generando principalmente depósitos pequeños o usuarios con valores de depósito más elevados.

Esto cambia la forma en que se considera una fuente. Una zona puede generar inscripciones a un precio asequible, pero en su mayoría da como resultado depósitos pequeños. Otra puede tener una inscripción ligeramente más cara, CPA pero atraer a usuarios que depositan cantidades considerablemente mayores.

Si nos limitamos a analizar la primera conversión, la zona más económica parece más fuerte. Si nos adentramos más en el proceso de venta, la segunda zona puede ser la mejor oportunidad de escalamiento.

También pasamos FTD como una conversión de etiqueta e incluimos el importe del depósito en el nombre del evento. Eso nos da otra manera de evaluar las zonas. Puedes ver no solo que ocurrió un primer depósito, sino también qué fuentes están trayendo valores de depósito más altos.

Algunas zonas de la campaña más amplia, por ejemplo, generaron depósitos de tan solo alrededor de $5. Es exactamente por eso que el volumen de conversión bruto no podía ser el único criterio de escalamiento.

En la práctica, la lógica era sencilla: utilizar los registros para encontrar tráfico que convierta, y luego usar los FTD y los valores de depósito para decidir cuáles de esas fuentes realmente vale la pena escalar.

Otra lección importante que se extrajo de esta campaña fue que no todos los segmentos de tráfico deben ajustarse al mismo objetivo de CPA. El anunciante utilizó varios segmentos de campaña con tasas CPA Goal de $7, $11 y $14, ya que los distintos segmentos de tráfico presentaban diferentes condiciones económicas de adquisición.

Por ejemplo, los segmentos móviles prémium, como los iPhones más recientes en conexiones celulares, pueden costar más de adquirir que algo de tráfico de Android o Wi-Fi. Pero un mayor costo de adquisición no empeora automáticamente el segmento si los usuarios que aporta también muestran un mayor valor posterior.

Un objetivo universal de CPA puede hacer que esas diferencias sean más difíciles de ver. Si fija el objetivo demasiado bajo, es posible que elimine tráfico costoso pero valioso antes de que tenga la oportunidad de demostrar su valía. Si lo fija demasiado alto, es posible que los segmentos más débiles reciban más presupuesto de lo que su economía justifica.

Separamos el tráfico en diferentes niveles de CPA en lugar de forzarlo todo bajo un mismo objetivo. Tuvimos campañas en torno a $7, $11 y $14 según el segmento. El tráfico móvil más caro requiere una economía diferente a la de los segmentos más baratos de Android o Wi-Fi.

El tráfico reciente de iOS también destacó en las pruebas más amplias realizadas por el anunciante. Según Rob, iOS 18, 26 y 27 fueron entre las versiones con mejores resultados. Estos CPA niveles exactos o versiones del sistema operativo no son algo que todos los anunciantes deberían copiar. La parte útil es el principio: el objetivo debe coincidir con la economía del segmento de tráfico que estás comprando.

A medida que los datos se acumulaban, Rob y el anunciante empezaron a restringir el tráfico en función de lo que realmente funcionaba. Las listas negras y blancas se actualizaban a medida que los resultados a nivel de origen se hacían más claros. Se revisaban y ajustaban los segmentos de navegadores en función del rendimiento, y se optimizaban las versiones de los sistemas operativos a medida que se acumulaba más datos.

El equipo también aplicó el sistema de horarios de uso del tráfico. El tráfico entre las 2 AM y las 6 AM hora local se desactivó porque esa franja no justificaba seguir gastando. El comportamiento del dispositivo también era importante. El dispositivo móvil tuvo mejores resultados que el tablet en la combinación de campañas, mientras que los análisis más amplios realizados por Rob con el anunciante también demostraron que el dispositivo móvil superaba al tráfico del escritorio.

Lo más importante es que el tráfico principal y el no principal no se evaluaron con exactamente el mismo estándar. La campaña necesitaba tanto una adquisición económica como calidad de jugador, y las dos categorías de tráfico contribuyeron de manera diferente a esos objetivos. CPA Goal se encargó de parte del filtrado de fuentes de forma automática, mientras que Rob y el anunciante siguieron observando señales más profundas, especialmente el coste de FTD y el valor de los depósitos, antes de decidir qué merecía más presupuesto.

La estrategia consiste en probar tantas fuentes como sea posible primero. Esto CPA Goal ayuda porque se pueden crear reglas automatizadas y se puede realizar la prueba de fuentes sin tener que poner CPMdemasiadas exigencias. Una vez que los datos estén disponibles, el siguiente paso es optimizar los costos de depósito y el valor de los mismos.

Recomendamos que estudie los casos de éxito de nuestros anunciantes:

Una de las conclusiones más útiles fue que no había un ganador simple entre el tráfico convencional y el no convencional. Estos desempeñaban diferentes funciones. El tráfico no convencional tendía a generar registros más baratos. Esto hacía que fuera útil para probar una gama más amplia de fuentes y recopilar datos de conversión con un coste de adquisición más bajo. El tráfico convencional, por otra parte, tendía a generar depósitos más elevados.

El coste de adquisición podría parecer menos atractivo a nivel de registro, pero más avanzado en el embudo esos usuarios podrían ser más valiosos. Si juzgas la campaña únicamente por el registro CPA, el tráfico más económico naturalmente parece mejor. Una vez que el valor de los depósitos entra en juego, esa comparación se vuelve mucho menos directa.

Es por eso que la campaña no redujo la decisión a “mainstream vs non-mainstream”. Ambos segmentos podrían funcionar —pero necesitaban los objetivos adecuados, la selección correcta de fuentes y expectativas diferentes en cuanto a los costos de adquisición.

Los datos de conversión de etiquetas ayudaron a hacer visible esa diferencia al mostrar no solo lo económico que un segmento generaba registros, sino qué les sucedió a esos usuarios después.

Para este estudio de caso, analizamos la campaña del 1 al 14 de agosto de 2026. Durante esas dos semanas, se generaron:

• 2.074.303 impresiones
• 105 inscripciones
• $1.423,18 de gasto
• $ 13,55 de promedio CPA

El resultado más importante CPA Goal de la campaña fue el $14%, lo que significa que la media final CPA quedó ligeramente por debajo del objetivo. Lograr un resultado inferior al objetivo fue un resultado sólido, pero lo más útil fue lo que el anunciante pudo hacer con los datos que lo sustentaban.

La campaña también recopiló señales FTD a través de las Conversiones de Etiquetas y pasó los valores de depósito para una análisis más profundo de la fuente. Esto proporcionó al anunciante una segunda capa de información para decidir qué zonas deberían recibir más presupuesto tras la CPA Goal optimización inicial.

En otras palabras, la campaña no solo logró 105 registros a las $13:55. Creó un proceso para separar tres tipos diferentes de tráfico:

• tráfico que no se pudo convertir eficientemente;
• tráfico que generó registros baratos pero un valor posterior limitado;
• y tráfico que justificaba una mayor ampliación porque los registros se convirtieron en depósitos más fuertes.

Esa distinción fue lo que hizo que los datos fueran útiles más allá de la ventana de prueba de dos semanas.

El resultado principal aquí no fue simplemente que la campaña finalizara con un CPA promedio de $13,55 puntos, en comparación con el objetivo de $14.

Lo que importaba era cómo se utilizaban los datos. Las registraciones proporcionaban CPA Goal suficientes señales para optimizar el tráfico, mientras que los FTD y los montos de depósito ayudaban al anunciante a determinar qué zonas valían la pena ampliar. Además, se asignaron CPA expectativas diferentes a los diferentes segmentos de tráfico, en lugar de imponer una meta universal.

El tráfico mainstream y el no mainstream reforzaron el mismo punto: los registros más baratos y los jugadores más valiosos no siempre vienen de los mismos lugares.

Para los anunciantes de casinos, esto lleva a una forma más útil de pensar en la optimización:

utilice eventos frecuentes para aprender, utilice eventos más profundos para medir el valor y amplíe las fuentes que pueden ofrecer ambos.

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