Campañas en Tiktok Ads: cómo funciona el algoritmo y cómo sacarle partido

El éxito de tus campañas en TikTok Ads depende en gran parte de cómo funciona su algoritmo de entrega de anuncios. Sí, esa misteriosa cajita negra de la IA que decide quién ve qué. Vamos a desentrañar las claves del sistema (y de paso, ver cómo aprovecharlas a tu favor en lugar de pelear contra la máquina) para mejorar tus campañas en TikTok Ads desde el enfoque estratégico.

Introducción al algoritmo de Tiktok Ads

TikTok emplea algoritmos avanzados de machine learning para mostrar los anuncios al público más propenso a interactuar o convertir, optimizando en tiempo real según las señales de cada usuario.

Es decir, la plataforma aprende constantemente de qué tipos de personas hacen clic o compran, y ajusta sobre la marcha a quién enseñar cada anuncio para mejorar resultados. A diferencia del algoritmo orgánico (que decide qué vídeos te salen en Para Ti para que no te despegues de la pantalla), el algoritmo de anuncios busca maximizar el objetivo que le hayas marcado (clics, conversiones, visualizaciones, etc.) dentro de tu presupuesto y puja. Esta inteligencia automatizada es lo que hace tan decisivo entender cómo funciona si quieres escalar con éxito tus campañas en TikTok Ads.

Aquí va punto por punto cómo funciona este “cerebro” publicitario de TikTok, clave para que tus campañas en TikTok Ads consigan mejores resultados:

Opciones de segmentación de audiencia

TikTok Ads Manager ofrece muchas maneras de definir a quién diriges tus anuncios, similares a las de otras plataformas pero con el toque TikTok. Esta variedad de opciones es fundamental para estructurar bien tus campañas en TikTok Ads Manager desde el principio.

Las principales son:

• Segmentación demográfica básica:
  
  • Puedes orientar por edad, género, ubicación (país, región e incluso ciudad) e idioma del usuario. Por ejemplo, en España podrías segmentar mujeres de 18-24 años en Madrid que usan la app en español. Lo típico, vaya.
    
  • Esta opción es útil para definir el marco general de tus campañas en TikTok Ads, pero conviene no quedarse solo con este enfoque básico.
    
• Segmentación por intereses y comportamientos:
  
  • Al estilo Facebook, TikTok tiene categorías de intereses (p.ej. amantes de la moda, deportes, gaming, belleza, viajes, etc.) basadas en el contenido con el que los usuarios interactúan.
    
  • También permite filtrar por comportamientos recientes en la app, como usuarios que han visto o interactuado con cierto tipo de vídeos en los últimos X días. Ejemplo: puedes apuntar a “usuarios que en los últimos 7 días han comentado vídeos de la categoría Fitness”.
    
  • Esta segmentación contextual se nutre de la inmensa cantidad de datos de visualización que tiene TikTok, lo que ayuda a afinar bastante el target. Básicamente, TikTok sabe lo que te gusta ver, y se lo pone en bandeja al anunciante para potenciar el rendimiento de tus campañas en TikTok Ads.
    
• Audiencias personalizadas (Custom Audiences):
  
  • Listas de usuarios definidas por ti, el anunciante, basadas en datos propios. Similar a las custom audiences de Facebook. Puedes, por ejemplo, subir una lista de clientes (emails o teléfonos encriptados) para reimpactarlos con anuncios.
    
  • O crear audiencias según quiénes interactuaron con tu empresa: visitantes de tu web (gracias al píxel de TikTok que trackea visitas), personas que vieron cierto % de tu vídeo orgánico, o usuarios que ya interactuaron con tus anuncios previos.
    
  • Esto te permite hacer retargeting clásico (ej. anunciarte a quienes añadieron producto al carrito pero no compraron) o secuenciar mensajes a gente que ya conoce tu marca. Muy útil para seguir a tu público caliente en campañas en TikTok Ads más avanzadas.
    
• Audiencias similares (Lookalike):
  
  • A partir de una audiencia personalizada fuente (necesitas mínimo 100 personas), TikTok genera audiencias de “gemelos” con usuarios parecidos a tus clientes existentes. Ofrece tres tamaños de lookalike: Reducida, Equilibrada o Amplia, que básicamente es menor tamaño con mayor similitud vs. mayor tamaño con menor precisión.
    
  • Con una lista de compradores puedes crear una lookalike reducida del 1% de la población digital de España (la más parecida a tus clientes top) o una amplia del 5% para tener más alcance sacrificando algo de similitud. El algoritmo de TikTok analiza multitud de características de tu audiencia origen – demografía, ubicación, intereses, dispositivo, comportamiento in-app, etc. – y encuentra usuarios con patrones comunes.
    
  • Es genial para expandir alcance descubriendo nuevos prospectos con alta probabilidad de conversión, más allá de tu base conocida. Vamos, los clones de tus mejores clientes.
    
    
    

Todas estas opciones de segmentación dan bastante control… aunque la tendencia, como en otras plataformas, es a confiar cada vez más en la optimización automática y no pasarse de listo metiendo mil filtros.

De hecho, TikTok aconseja evitar segmentaciones excesivamente acotadas; a veces es más eficaz dejar al algoritmo más libertad para que encuentre a quien convierte. Si te obsesionas poniendo mil intereses y restricciones, igual estás capando al sistema. Curiosamente, muchas veces campañas en TikTok Ads más generales funcionan mejor que las hiper dirigidas.

Segmentación amplia y Smart Targeting

Siguiendo con lo anterior, TikTok Ads tiene una función llamada “Smart Targeting” (segmentación inteligente), evolución de la antigua “expansión de segmentación”. ¿Qué hace? Pues si la activas, el sistema puede expandir la audiencia más allá de tus criterios definidos (intereses, comportamientos, audiencias personalizadas) cuando cree que puede conseguir mejores resultados mostrando anuncios a otras personas relevantes. En otras palabras, la IA de TikTok identifica usuarios adicionales que no entraban en tu segmentación estricta pero que podrían estar interesados o convertir, y también les muestra tus anuncios. Es una forma de descubrir público nuevo y evitar perder posibles conversiones por segmentar de forma demasiado estrecha.

Esta funcionalidad cobra especial importancia si buscas escalar tus campañas en TikTok Ads sin depender únicamente de públicos acotados o listas propias.

El objetivo de Smart Targeting es mejorar el rendimiento (más conversiones a menor CPA), y TikTok indica que suele ayudar a reducir el CPA y combatir la fatiga del anuncio, ya que encuentra continuamente gente nueva interesada. Se puede activar a nivel de grupo de anuncios y tiene dos subopciones: “Audiencia inteligente” y “Intereses y comportamientos inteligentes” (vamos, que puede ampliar en base a datos demográficos o ampliar intereses/comportamientos similares). Si prefieres no usar esta automatización, siempre puedes segmentar manualmente; pero incluso en manual, TikTok recomienda empezar con audiencias lo más amplias posible.

Puedes apuntar a todos los usuarios 18-55 de España interesados en “moda” en vez de segmentar 5 intereses específicos. ¿Por qué? Porque así el algoritmo tiene un pool grande donde optimizar. Cuanto mayor sea la base, más fácil para la máquina encontrar subsegmentos que respondan bien a tu anuncio. Este enfoque ha demostrado ser especialmente útil en campañas en TikTok Ads orientadas a conversión, donde dejar espacio al algoritmo mejora la entrega.

De hecho, muchos anunciantes confirman que campañas con segmentación amplia + píxel optimizando a conversiones suelen rendir mejor (tras la fase de aprendizaje) que campañas súper segmentadas por interés. Incluso TikTok ha dicho que su broad targeting ahora es “más eficaz que nunca” gracias a su modelo mejorado de segmentación automática. Por lo tanto, dejar margen de maniobra a la IA es, en muchos casos, lo que marca la diferencia entre campañas en TikTok Ads limitadas… y otras que escalan de verdad.

La fase de aprendizaje del algoritmo

Al lanzar un nuevo grupo de anuncios, TikTok Ads entra en la conocida “fase de aprendizaje” (learning phase). Durante este periodo inicial, el algoritmo de entrega explora activamente diferentes sub-audiencias y contextos para descubrir quién responde mejor a tu anuncio y así poder optimizar la campaña. Básicamente, los primeros días el sistema está probando a mostrar tu anuncio aquí y allá para recopilar datos suficientes.

Esta etapa es crítica en el rendimiento inicial de tus campañas en TikTok Ads, ya que de cómo se desarrolle depende gran parte de la futura optimización.

Datos oficiales de TikTok For Business señalan que la fase de aprendizaje dura hasta ~3 días para campañas con optimización manual, y hasta ~7 días para campañas con presupuestos automatizados. Pero más que un tiempo fijo, en realidad la fase de aprendizaje se da por completada cuando el sistema ha recopilado suficientes eventos de conversión exitosos. La regla práctica que dan: se necesitan ~50 conversiones (eventos objetivo) para que el algoritmo “entienda” bien cómo entregar tu anuncio.

En caso de optimizar la campaña para ventas en tu sitio, tras 50 compras registradas el algoritmo habrá identificado patrones de qué tipo de usuarios compran y empezará a mostrar los anuncios principalmente a perfiles similares, estabilizando así tu CPA. En campañas en TikTok Ads con objetivos de conversión, alcanzar esta estabilidad puede marcar la diferencia entre resultados mediocres y escalabilidad real.

Durante esta fase de aprendizaje es normal que el CPA fluctúe bastante, porque el sistema está probando distintas pujas y segmentos; TikTok avisa que el coste por acción puede variar más de lo habitual en esos días iniciales. Paciencia, es por buena causa (está cogiendo puntería). No olvides que este proceso es necesario para que tus campañas en TikTok Ads entren después en modo optimización real y sostenida.

Consejos durante el “learning fase”:

• No hagas cambios bruscos:
  
  • No conviene editar presupuesto, puja, segmentación ni pausar anuncios en plena fase de aprendizaje, porque reinicias o alargas el proceso y “confundes” al algoritmo. Piensa que en esta etapa el algoritmo está acumulando datos valiosos; si le cambias las reglas a mitad, los datos anteriores pueden dejar de servir. TikTok recomienda aguantar al menos hasta lograr ~20 conversiones antes de toquetear nada. Este consejo aplica especialmente a nuevas campañas en TikTok Ads, donde cada dato inicial cuenta.
    
• Si se estanca, amplía:
  
  • Si tras varios días el conjunto de anuncios no logra salir del learning (por ejemplo, se queda con pocos eventos y el estado pone “Learning Limited”), es señal de que no obtuvo suficientes resultados. ¿Solución? Mejorar la creatividad, ampliar la audiencia o aumentar puja/presupuesto para permitir más entrega. En otras palabras, darle más vidilla al algoritmo para que encuentre esos ~50 eventos que necesita. A veces, meter más gasolina (presupuesto) o abrir la diana (target) es lo necesario para que la campaña en TikTok Ads arranque.
    
    

Una vez la fase de aprendizaje termina, el algoritmo entra en modo optimización estable, donde intenta conseguir conversiones al coste objetivo de manera más consistente. Si notas que un grupo de anuncios nunca logró “salir” de learning (se quedó limitado), es momento de revisar la estrategia, porque significa que no llegó a reunir suficientes datos y nunca se terminó de optimizar del todo. Este tipo de análisis post-learning es crucial para ajustar futuras campañas en TikTok Ads con más precisión.

Optimización algorítmica y entrega de anuncios

El algoritmo publicitario de TikTok utiliza IA en tiempo real para decidir a quién mostrar cada anuncio en cada momento. Internamente, la plataforma corre una subasta entre los anuncios posibles para cada impresión disponible en el feed de un usuario.

Funciona con modelos de puja tipo oCPM (optimizado a conversión) o vCPM (coste por impresión visible), según tu objetivo, y tiene en cuenta un Quality Score de tu anuncio (que refleja su relevancia y CTR) más tu puja, para determinar qué anuncio gana cada impresión. ¿Qué implica esto? Que si tu anuncio lo peta en CTR y engagement, no solo conseguirás más clics, sino que el sistema te premiará con más impresiones a menor coste (al ser relevante, TikTok prefiere mostrarlo antes que otros anuncios sosos, y te sale el clic más barato).

Esta lógica interna de subastas y calidad es esencial entenderla si quieres optimizar tus campañas en TikTok Ads de forma eficiente y con foco en rendimiento.

La plataforma ha mejorado mucho su capacidad de machine learning a medida que crece en usuarios. TikTok afirma que ahora logra una segmentación muy precisa basada en interacciones y consumo de contenido en tiempo real. En cristiano: el sistema aprende de quién interactúa con tu anuncio (y con anuncios similares de otros anunciantes) y va ajustando continuamente las sub-audiencias a las que entrega la campaña para mejorar el rendimiento. Por ejemplo, puede detectar que cierto segmento de personas (digamos mujeres de 25-30 fans de un cierto challenge viral) están convirtiendo más con tu anuncio; entonces el algoritmo prioriza mostrarlo más a ese segmento concreto (siempre dentro de los parámetros de segmentación que tú marcaste).

Este tipo de optimización en tiempo real marca una diferencia notable en campañas en TikTok Ads con objetivos de conversión exigentes, ya que permite ajustes dinámicos sobre la marcha sin necesidad de intervención constante.

Todo sucede muy rápido y a una escala brutal: TikTok analiza miles de millones de combinaciones usuario-contexto en milisegundos para subastar anuncios. Además, su algoritmo publicitario se alimenta en parte de su poderoso algoritmo orgánico – el que te tiene enganchado al For You – porque ese sabe muy bien cuáles son los intereses de cada usuario. Es decir, TikTok aprovecha su insight de qué te gusta para servirte anuncios acordes. Da un poco de yuyu, pero como marketer es una buena noticia.

Un apunte interesante: con las audiencias lookalike, TikTok te da la opción de “Excluir fuente” o “Incluir fuente”. Si eliges Excluir, tus anuncios no se mostrarán a los usuarios que estaban en la audiencia fuente original (sirve para prospectar solo gente nueva, sin impactar a tus clientes existentes). Si eliges Incluir, los anuncios irán dirigidos tanto a la lookalike como a la audiencia original fuente.

Esto es útil según tu estrategia: si quieres nuevos usuarios exclusivamente, excluye; si quieres llegar a parecidos y no te importa también reimpactar a los originales, incluye.
TikTok también está potenciando sus herramientas de análisis de audiencia (TikTok Insights, Creative Center), donde puedes ver datos demográficos e intereses de quienes interactúan con tu contenido.
Esa info te retroalimenta para ajustar tu segmentación o creatividades en futuras campañas. Al final, cuantos más datos tengas de qué tipo de persona responde a qué anuncio, mejores decisiones tomarás para tus campañas en TikTok Ads.

Mejores prácticas (según los expertos TikTokeros)

Con todo lo anterior, los expertos en TikTok Ads recomiendan una serie de mejores prácticas alineadas con el funcionamiento de este algoritmo tan listo:

1. No sobre-segmentes al inicio.
   
   Deja que el algoritmo explore. Especialmente con campañas nuevas, es preferible quedarte corto segmentando que pasarte. Usar audiencias amplias o al menos no hiper-específicas, y si te atreves, activar el Smart Targeting para que la IA haga su magia expandiendo, puede marcar una gran diferencia en el arranque de tus campañas en TikTok Ads.
   
   Después de acumular datos (conversiones, etc.), ya tendrás oportunidad de crear audiencias personalizadas de los que convirtieron y refinar el targeting si hace falta. Pero al comienzo, conviene aprovechar la exploración amplia del sistema, que para algo TikTok tiene más datos de sus usuarios de los que tú jamás tendrás.
   
   
2. Creatividades made in TikTok.
   
   Este punto es crítico: el algoritmo tiende a favorecer anuncios que, de entrada, generan buen rendimiento orgánico. Si tu anuncio retiene la atención (la gente ve la mayor parte del vídeo) y recibe interacciones tempranas (likes, comentarios), TikTok se da cuenta de que “gusta” y se lo muestra a más personas, porque asume que puede cumplir el objetivo (sea vistas, clics o lo que sea).
   
   Si tu objetivo es “vistas de vídeo”, un contenido entretenido logrará más vistas completas y TikTok lo servirá más. ¿La conclusión? Hay que currarse anuncios que parezcan TikToks nativos, que no “canten” como anuncio a la primera. Esta naturalidad es clave para que tus campañas en TikTok Ads ganen visibilidad sin generar rechazo inicial.
   
   Un estilo muy efectivo es usar el formato Spark Ads, donde el anuncio es literalmente un TikTok orgánico existente – ya sea tuyo o de un creador – con todo su aspecto natural. Así aprovechas contenido que ya sabes que funciona y le das alcance de pago.
   
   
3. Itera y aprovecha los datos.
   
   Una vez tus campañas están en marcha, no te quedes de brazos cruzados mirando solo el CPA. Zambúllete en las estadísticas que ofrece TikTok Ads Manager: puedes desglosar resultados por edad, ubicación, intereses, dispositivo… y descubrir insights valiosos.
   
   Quizá notes que tal rango de edad convierte mejor, o que los usuarios interesados en X tema hacen más clic, o que cierto hashtag o canción en tu creativo rindió mejor. Con esos datos en mano, prueba cosas: lanza test A/B de nuevos anuncios optimizados a lo que funcionó, o redistribuye presupuestos hacia los grupos con mejor CPA. Esta cultura de iteración es lo que diferencia unas campañas en TikTok Ads estancadas de otras que escalan sin freno.
   
   
4. Paciencia, joven padawan.
   
   Ya lo mencionamos, pero vale reiterar: durante esos primeros días de “learning” es tentador entrar en pánico si ves que el CPA sube o que hoy no hubo ninguna compra, etc. Sin embargo, conviene dejar pasar esa ventana inicial para que el sistema se estabilice y aprenda. Una vez fuera de learning, ya podrás optimizar sobre base más sólida. Muchos anunciantes con éxito en TikTok coinciden: confiar unos días en la máquina aunque duela, y luego intervenir con datos en la mano, suele dar mejores resultados que estar toqueteando la campaña cada 12 horas. Esta madurez táctica es esencial en campañas en TikTok Ads de medio y largo plazo.
   
   
5. Usa el píxel y (si puedes) la value optimization.
   
   Instala el TikTok Pixel en tu sitio web e implementa eventos de conversión (vistas de contenido, añadir al carrito, compra, etc., idealmente con valor de compra incluido). ¿Por qué? Porque así el algoritmo no solo cuenta conversiones, sino que puede optimizar para mayor valor.
   
   Es similar a la optimización por ROAS en Facebook Ads: si TikTok sabe qué ventas te generan más ingresos (p.ej. comprador que gasta 100€ vs otro que gasta 20€), puede ajustar para buscarte más “ballenas” en lugar de solo volumen. TikTok ha ido mejorando esta optimización por valor, y si tu negocio tiene suficiente volumen de ventas, merece la pena aprovecharla.
   
   
   

En conclusión: alimenta al algoritmo con datos buenos (eventos bien configurados, conversiones con valor) y te traerá no solo más conversiones, sino de mejor calidad para tus campañas en TikTok Ads.

El algoritmo publicitario de TikTok Ads actualmente combina potentes capacidades de segmentación con una optimización automatizada muy fina a medida que recopila datos. TikTok se apoya en su amplio conocimiento de los gustos de los usuarios (gracias al algoritmo orgánico) para entregar anuncios muy relevantes. Si le damos suficiente espacio y buen contenido, la plataforma hará gran parte del trabajo pesado encontrando la audiencia correcta.

Este enfoque basado en IA explica por qué a veces campañas muy generales en TikTok sorprenden con resultados excelentes: el sistema “encuentra la química” entre el anuncio y quienes tienen más probabilidad de convertirse. Para nosotros, los anunciantes españoles en 2025, la clave es entender y colaborar con este algoritmo, en vez de luchar contra él. En la práctica significa centrarse mucho en la creatividad de los anuncios (alimentar bien al algoritmo con contenido atractivo) y en definir correctamente la meta de conversión, para luego dejar que la máquina optimice haciendo solo ajustes estratégicos basados en datos. Si seguimos ese camino, campañas en TikTok Ads puede ser un gran aliado en nuestras estrategias de marketing digital.

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