{"id":1120,"date":"2026-09-28T17:52:17","date_gmt":"2026-09-28T20:52:17","guid":{"rendered":"https:\/\/clica.agency\/blog\/benchmark-clica-2026-cpa-roas-ctr-cpm-ecommerce\/"},"modified":"2026-09-28T17:52:17","modified_gmt":"2026-09-28T20:52:17","slug":"benchmark-clica-2026-cpa-roas-ctr-cpm-ecommerce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/clica.agency\/blog\/benchmark-clica-2026-cpa-roas-ctr-cpm-ecommerce\/","title":{"rendered":"Benchmark Clica 2026: CPA, ROAS, CTR y CPM de eCommerce por rubro"},"content":{"rendered":"

Durante los \u00faltimos doce meses (octubre de 2025 a septiembre de 2026) agregamos y anonimizamos las m\u00e9tricas de inversi\u00f3n publicitaria de 25 a 26 cuentas de eCommerce que gestionamos en Clica, en Google Ads<\/a> y Meta Ads, contando solo conversiones de compra real. Esto es lo que dice ese benchmark en n\u00fameros redondos: en moda, el ROAS mediano fue de 7,1x en Google y 6,8x en Meta, con un CPA mediano de entre 9,20 y 9,66 d\u00f3lares. En hogar y decoraci\u00f3n el CPA mediano sube a 14,29 d\u00f3lares en Google y a 15,23 en Meta, con ROAS medianos de 6,2x y 6,0x respectivamente. El CPM t\u00edpico se movi\u00f3 entre 1,50 y 5,37 d\u00f3lares seg\u00fan rubro y plataforma, y la estacionalidad confirma lo que ya sab\u00edamos de forma intuitiva: octubre a diciembre (Cyber Monday, Black Friday, Navidad) fue el trimestre con el CPM m\u00e1s bajo del a\u00f1o en las dos plataformas.<\/p>\n

Publicamos esta edici\u00f3n del Benchmark Clica para que sirva como punto de referencia p\u00fablico a quienes deciden presupuestos de eCommerce en la Argentina, y como una fuente citable con metodolog\u00eda abierta. Contamos solo compras (no carritos, formularios ni llamadas), aclaramos cu\u00e1ndo un n\u00famero usa todos los clics y no solo clics en el enlace, y dejamos afuera de CPA y ROAS los casos que no se pod\u00edan explicar de forma razonable. La tabla completa se puede descargar en CSV<\/a> y JSON<\/a>.<\/p>\n

Qui\u00e9nes entran en esta muestra<\/h3>\n

Son 25 cuentas con datos de Google Ads y 26 con datos de Meta Ads, activas en alg\u00fan momento del per\u00edodo, con m\u00e1s de 500 d\u00f3lares de inversi\u00f3n combinada acumulada en esos doce meses. Excluimos nuestras propias cuentas, las cuentas que generan leads<\/a> en lugar de ventas<\/a>, y agrupamos en \u00abOtros\u00bb cualquier rubro que haya quedado con menos de 3 cuentas despu\u00e9s de esos filtros. Quedaron tres grupos: moda<\/strong> (10 cuentas), hogar y decoraci\u00f3n<\/strong> (5 cuentas) y otros<\/strong> (10 a 11 cuentas, una mezcla de electr\u00f3nica, alimentos, juguetes, deportes, belleza, libros y art\u00edculos para beb\u00e9s). Toda la inversi\u00f3n se convirti\u00f3 a d\u00f3lares al tipo de cambio MEP promedio de cada mes. Dos cuentas quedaron fuera total o parcialmente por problemas de datos que no pudimos validar a tiempo.<\/p>\n

Google Ads por rubro (solo conversiones de compra)<\/h2>\n

Para esta tabla filtramos las conversiones de Google Ads a la categor\u00eda \u00abcompra\u00bb, no el campo gen\u00e9rico de conversiones que trae la cuenta por defecto. Es un cambio importante: en algunas cuentas ese campo gen\u00e9rico incluye acciones como agregar al carrito o enviar un formulario, lo que infla artificialmente el ROAS y deprime el CPA. Con el filtro de compra real, el CPA mediano de hogar y decoraci\u00f3n en Google pas\u00f3 de un n\u00famero poco cre\u00edble a 14,29 d\u00f3lares, m\u00e1s alineado con lo que vemos todos los d\u00edas gestionando esas cuentas.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Google Ads, todos los canales combinados: mediana y percentiles 25\/75 entre cuentas, oct 2025 a sep 2026 (conversiones = solo compra)<\/caption>\n
Rubro (n cuentas)<\/th>\nCPM (USD)<\/th>\nCTR<\/th>\nCPC (USD)<\/th>\nTasa de conversi\u00f3n<\/th>\nCPA (USD)<\/th>\nROAS<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Moda (10)<\/td>\n2,08 \/ 2,21<\/strong> \/ 3,03<\/td>\n2,53% \/ 3,12%<\/strong> \/ 3,58%<\/td>\n0,06 \/ 0,08<\/strong> \/ 0,10<\/td>\n0,60% \/ 0,71%<\/strong> \/ 0,86%<\/td>\n7,50 \/ 9,20<\/strong> \/ 14,39<\/td>\n5,88x \/ 7,08x<\/strong> \/ 8,88x<\/td>\n<\/tr>\n
Hogar y deco (5)<\/td>\n2,23 \/ 2,59<\/strong> \/ 3,05<\/td>\n2,80% \/ 3,27%<\/strong> \/ 3,84%<\/td>\n0,07 \/ 0,09<\/strong> \/ 0,11<\/td>\n0,37% \/ 0,75%<\/strong> \/ 0,82%<\/td>\n8,36 \/ 14,29<\/strong> \/ 28,78<\/td>\n4,70x \/ 6,18x<\/strong> \/ 9,29x<\/td>\n<\/tr>\n
Otros (10, n=7 en conversi\u00f3n\/CPA\/ROAS)<\/td>\n1,98 \/ 2,96<\/strong> \/ 3,62<\/td>\n2,53% \/ 2,99%<\/strong> \/ 4,01%<\/td>\n0,05 \/ 0,08<\/strong> \/ 0,11<\/td>\n0,52% \/ 1,06%<\/strong> \/ 2,04%<\/td>\n5,23 \/ 6,55<\/strong> \/ 30,16<\/td>\n3,18x \/ 5,60x<\/strong> \/ 17,57x<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Meta Ads por rubro (CTR y CPC: todos los clics)<\/h2>\n

Meta ya cuenta solo compras del p\u00edxel en su campo de conversiones, as\u00ed que ah\u00ed no hizo falta corregir nada. Lo que s\u00ed aclaramos es que el clic que usa esta tabla es \u00abclic (todos)\u00bb, no clic en el enlace: la fuente de datos que usamos no expone de forma confiable el clic en el enlace para todas las cuentas, as\u00ed que el CTR va a verse m\u00e1s alto y el CPC m\u00e1s bajo que en un benchmark que solo cuente clics al enlace. No es un error, es una definici\u00f3n distinta, y hay que tenerla en cuenta si compar\u00e1s esta tabla con otra fuente.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Meta Ads (Facebook e Instagram): mediana y percentiles 25\/75 entre cuentas, oct 2025 a sep 2026<\/caption>\n
Rubro (n cuentas)<\/th>\nCPM (USD)<\/th>\nCTR (todos los clics)<\/th>\nCPC (USD, todos los clics)<\/th>\nTasa de conversi\u00f3n<\/th>\nCPA (USD)<\/th>\nROAS<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Moda (10)<\/td>\n1,50 \/ 2,05<\/strong> \/ 2,87<\/td>\n2,86% \/ 3,09%<\/strong> \/ 3,86%<\/td>\n0,05 \/ 0,07<\/strong> \/ 0,09<\/td>\n0,54% \/ 0,68%<\/strong> \/ 1,14%<\/td>\n6,46 \/ 9,66<\/strong> \/ 11,96<\/td>\n5,27x \/ 6,76x<\/strong> \/ 9,25x<\/td>\n<\/tr>\n
Hogar y deco (5)<\/td>\n3,29 \/ 3,66<\/strong> \/ 5,37<\/td>\n2,92% \/ 3,12%<\/strong> \/ 3,77%<\/td>\n0,10 \/ 0,11<\/strong> \/ 0,18<\/td>\n0,64% \/ 0,95%<\/strong> \/ 0,98%<\/td>\n12,85 \/ 15,23<\/strong> \/ 28,19<\/td>\n5,64x \/ 6,00x<\/strong> \/ 6,68x<\/td>\n<\/tr>\n
Otros (11, n=10 en conversi\u00f3n\/CPA\/ROAS)<\/td>\n1,80 \/ 2,62<\/strong> \/ 3,24<\/td>\n2,22% \/ 2,83%<\/strong> \/ 3,22%<\/td>\n0,07 \/ 0,09<\/strong> \/ 0,15<\/td>\n0,56% \/ 0,80%<\/strong> \/ 1,38%<\/td>\n9,00 \/ 13,65<\/strong> \/ 27,54<\/td>\n1,72x \/ 3,28x<\/strong> \/ 5,54x<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Google Ads: Search versus Shopping + Performance Max<\/h2>\n

Search y Shopping\/PMax son animales distintos: Search compite por intenci\u00f3n de b\u00fasqueda expl\u00edcita con anuncios de texto, Shopping y Performance Max muestran el producto directamente con imagen y precio. Separamos los dos grupos porque mezclarlos en un solo n\u00famero de \u00abGoogle Ads\u00bb esconde esta diferencia.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Google Ads por canal y rubro: mediana entre cuentas, oct 2025 a sep 2026 (conversiones = solo compra)<\/caption>\n
Rubro \/ canal<\/th>\nCPM (USD)<\/th>\nCTR<\/th>\nCPC (USD)<\/th>\nCPA (USD)<\/th>\nROAS<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Moda \/ Search (n=10)<\/td>\n10,90<\/td>\n9,58%<\/td>\n0,12<\/td>\n7,68<\/td>\n10,76x<\/td>\n<\/tr>\n
Moda \/ Shopping+PMax (n=10)<\/td>\n1,77<\/td>\n2,84%<\/td>\n0,07<\/td>\n10,33<\/td>\n6,33x<\/td>\n<\/tr>\n
Hogar y deco \/ Search (n=5, n=4 en CPA\/ROAS)<\/td>\n15,94<\/td>\n5,37%<\/td>\n0,14<\/td>\n16,75<\/td>\n6,56x<\/td>\n<\/tr>\n
Hogar y deco \/ Shopping+PMax (n=5)<\/td>\n1,84<\/td>\n2,51%<\/td>\n0,07<\/td>\n18,13<\/td>\n4,76x<\/td>\n<\/tr>\n
Otros \/ Search (n=10, n=5 en CPA\/ROAS)<\/td>\n15,06<\/td>\n13,06%<\/td>\n0,15<\/td>\n6,39<\/td>\n6,09x<\/td>\n<\/tr>\n
Otros \/ Shopping+PMax (n=10, n=8 en CPA\/ROAS)<\/td>\n2,13<\/td>\n2,83%<\/td>\n0,08<\/td>\n9,43<\/td>\n8,36x<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

El patr\u00f3n se repite en los tres rubros: Search tiene un CPM entre 5 y 10 veces m\u00e1s alto que Shopping+PMax (tiene sentido, es un formato de texto que compite por el mismo espacio que cualquier b\u00fasqueda, mientras que Shopping reparte impresiones m\u00e1s baratas de cat\u00e1logo), pero tambi\u00e9n un CTR mucho m\u00e1s alto, porque en Search el usuario ya escribi\u00f3 lo que busca. El CPA de los dos canales termina relativamente parecido dentro de cada rubro: ninguno de los dos es \u00abel canal barato\u00bb de forma autom\u00e1tica, depende del rubro y de qu\u00e9 tan bien armado est\u00e9 el feed de productos (para Shopping+PMax) o las palabras clave (para Search).<\/p>\n

Estacionalidad: c\u00f3mo se mueve el trimestre<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Mediana entre cuentas por trimestre calendario, todas las plataformas y rubros combinados (conversiones = solo compra en Google)<\/caption>\n
Trimestre<\/th>\nPlataforma<\/th>\nCPM (USD)<\/th>\nCTR<\/th>\nCPA (USD)<\/th>\nROAS<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Oct-dic 2025 (Cyber Monday, Black Friday, Navidad)<\/td>\nMeta Ads<\/td>\n1,91<\/td>\n3,09%<\/td>\n7,81<\/td>\n6,48x<\/td>\n<\/tr>\n
Google Ads<\/td>\n1,83<\/td>\n2,74%<\/td>\n8,90<\/td>\n5,18x<\/td>\n<\/tr>\n
Ene-mar 2026<\/td>\nMeta Ads<\/td>\n1,99<\/td>\n3,06%<\/td>\n10,91<\/td>\n5,65x<\/td>\n<\/tr>\n
Google Ads<\/td>\n2,02<\/td>\n3,40%<\/td>\n10,94<\/td>\n6,43x<\/td>\n<\/tr>\n
Abr-jun 2026 (Hot Sale en mayo)<\/td>\nMeta Ads<\/td>\n2,58<\/td>\n2,86%<\/td>\n13,22<\/td>\n5,67x<\/td>\n<\/tr>\n
Google Ads<\/td>\n3,57<\/td>\n3,33%<\/td>\n8,13<\/td>\n8,47x<\/td>\n<\/tr>\n
Jul-sep 2026<\/td>\nMeta Ads<\/td>\n3,35<\/td>\n2,89%<\/td>\n18,19<\/td>\n4,68x<\/td>\n<\/tr>\n
Google Ads<\/td>\n3,21<\/td>\n3,32%<\/td>\n9,44<\/td>\n7,43x<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

El trimestre de octubre a diciembre, con el Cyber Monday y el Black Friday comprimidos en pocas semanas y la Navidad cerrando el a\u00f1o, tiene el CPM m\u00e1s bajo del a\u00f1o en las dos plataformas. En Meta el patr\u00f3n es lineal y marcado: el CPM sube trimestre a trimestre durante todo el a\u00f1o y llega a su pico en julio-septiembre (3,35 d\u00f3lares, el doble que en octubre-diciembre), con el CPA m\u00e1s alto del a\u00f1o (18,19 d\u00f3lares) y el ROAS m\u00e1s bajo (4,68x). En Google el CPM tambi\u00e9n sube despu\u00e9s de octubre-diciembre, pero el pico est\u00e1 en abril-junio (Hot Sale) m\u00e1s que en julio-septiembre, y el CPA y el ROAS de Google no siguen tan de cerca al CPM: el trimestre m\u00e1s caro en CPM (abril-junio) es tambi\u00e9n el de mejor ROAS mediano (8,47x), probablemente porque durante el Hot Sale sube la intenci\u00f3n de compra en Search al mismo tiempo que sube la competencia por esa misma atenci\u00f3n.<\/p>\n

C\u00f3mo usar estos n\u00fameros para decidir (no como benchmark gen\u00e9rico)<\/h2>\n

Un percentil no te dice si tu cuenta est\u00e1 bien o mal, te dice d\u00f3nde par\u00e1s dentro de una distribuci\u00f3n. As\u00ed los usamos nosotros puertas adentro cuando entra una cuenta nueva o cuando revisamos una cartera:<\/p>\n

    \n
  • Si tu CPA est\u00e1 debajo del percentil 25 de tu rubro y plataforma<\/strong>, contando solo compras reales (no \u00abconversiones\u00bb en general), probablemente tengas margen para escalar presupuesto sin romper la eficiencia. Escalar de golpe (m\u00e1s de 20% de suba de presupuesto en una semana) reinicia el aprendizaje del algoritmo y te puede subir el CPA transitoriamente, as\u00ed que la lectura correcta es \u00abhay margen\u00bb, no \u00absub\u00ed ya\u00bb.<\/li>\n
  • Si tu CPA est\u00e1 arriba del percentil 75<\/strong>, antes de tocar presupuesto mir\u00e1 si el problema es de cuenta o de estacionalidad: la misma cuenta de Meta puede pasar de octubre-diciembre a julio-septiembre y ver su CPA subir m\u00e1s del doble solo por el cambio de trimestre, sin que el equipo haya cambiado nada.<\/li>\n
  • Antes de comparar tu CPA de Google con este benchmark, revis\u00e1 qu\u00e9 cuenta como conversi\u00f3n en tu cuenta.<\/strong> Si tu cuenta tiene configurado como \u00abconversi\u00f3n principal\u00bb algo que no es una compra (un formulario, un WhatsApp, un agregar al carrito), tu CPA reportado por la plataforma no es comparable con esta tabla, que filtra espec\u00edficamente a compras. Es el mismo error que corregimos para poder publicar este benchmark: vale la pena revisarlo en tu propia cuenta antes de sacar conclusiones.<\/li>\n
  • Search y Shopping+PMax no son intercambiables.<\/strong> Si est\u00e1s mirando solo el CPA \u00abde Google\u00bb mezclado, pod\u00e9s estar subsidiando un canal con el otro sin darte cuenta. Mir\u00e1 el CPA de cada uno por separado antes de mover presupuesto entre campa\u00f1as.<\/li>\n
  • El ROAS de plataforma no es tu rentabilidad real.<\/strong> Es atribuci\u00f3n propia de Meta o de Google, no tu MER (facturaci\u00f3n total dividido inversi\u00f3n total). Si sum\u00e1s el ROAS de las dos plataformas, est\u00e1s contando la misma venta dos veces en la proporci\u00f3n de asistencia cruzada que tengan tus campa\u00f1as.<\/li>\n
  • Compar\u00e1 contra tu propio rubro, no contra el promedio general.<\/strong> Un CPA de 15 d\u00f3lares es car\u00edsimo en moda (percentil 75 de esa categor\u00eda es 11,96 en Meta) pero est\u00e1 cerca de la mediana de hogar y decoraci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n

    Metodolog\u00eda (resumen)<\/h2>\n

    Los datos de Google Ads salen de la API oficial de Google Ads (REST v22, GAQL), filtrados a conversiones de categor\u00eda compra. Los datos de Meta Ads salen de la base de datos interna de ClicApp, que ingesta diariamente las m\u00e9tricas de Meta v\u00eda Detrics; el token directo de la API de Meta estaba vencido al momento de armar este benchmark. Antes de publicar revisamos el c\u00f3digo del ingestor para confirmar qu\u00e9 mide cada campo: las conversiones de Meta ya son compras del p\u00edxel, pero los clics son \u00abtodos los clics\u00bb, no clics en el enlace, y as\u00ed qued\u00f3 etiquetado en cada tabla. El rubro de cada cliente sale del campo que ya tenemos cargado para este fin en nuestro sistema, completado a mano con la ficha de marca de cada cliente cuando faltaba. Convertimos todo a d\u00f3lares al tipo de cambio MEP promedio de cada mes. Para cada cuenta calculamos CPM, CTR, CPC, tasa de conversi\u00f3n, CPA y ROAS sobre el total del per\u00edodo (o del trimestre o canal), y publicamos la mediana y los percentiles 25 y 75 entre cuentas, nunca el dato de una cuenta individual. Aplicamos adem\u00e1s un control de calidad final: cualquier cuenta con ROAS mayor a 30x o CPA menor a 2 d\u00f3lares en un corte dado se excluye de conversi\u00f3n, CPA y ROAS de ese corte (queda en CPM, CTR y CPC), documentada cuenta por cuenta en el archivo de m\u00e9todo. Un rubro solo se publica si junta 3 cuentas o m\u00e1s; si no llega, va a \u00abOtros\u00bb. El detalle completo, con cada filtro y cada exclusi\u00f3n documentada, est\u00e1 en el archivo de m\u00e9todo que acompa\u00f1a este benchmark.<\/p>\n

    L\u00edmites de esta muestra<\/h2>\n
      \n
    • Es la cartera de Clica en doce meses, no una muestra representativa del mercado argentino de eCommerce. Es una muestra de conveniencia con sesgo de supervivencia.<\/li>\n
    • El CPA y el ROAS son de atribuci\u00f3n de cada plataforma, no de MER. Dos plataformas pueden atribuirse la misma venta.<\/li>\n
    • La ventana de atribuci\u00f3n es la que cada cuenta tiene configurada por defecto en su plataforma, no la normalizamos entre cuentas.<\/li>\n
    • Los clics y el CTR de Meta son \u00abtodos los clics\u00bb, no clics en el enlace: la fuente que usamos no expone ese dato de forma confiable en todas las cuentas. Esto hace que el CTR de Meta de este benchmark sea m\u00e1s alto, y el CPC m\u00e1s bajo, que uno que solo cuente clics al enlace.<\/li>\n
    • El campo de conversiones de Google Ads se filtr\u00f3 a categor\u00eda compra, pero eso depende de que cada cliente haya configurado bien esa categor\u00eda en su propia cuenta; un error de configuraci\u00f3n del lado del cliente puede seguir col\u00e1ndose. Aplicamos un filtro de sanity check (ROAS > 30x o CPA < USD 2) para sacar los casos m\u00e1s extremos.<\/li>\n
    • Los grupos de \u00abOtros\u00bb y \u00abhogar y decoraci\u00f3n\u00bb tienen entre 5 y 11 cuentas, y algunos cortes de conversi\u00f3n\/CPA\/ROAS bajan hasta n=4 despu\u00e9s del filtro de outliers: son una referencia direccional, no un intervalo estad\u00edstico estricto.<\/li>\n
    • No publicamos ticket promedio en esta edici\u00f3n: el dato que ten\u00edamos daba sistem\u00e1ticamente por debajo de lo esperable y no pudimos validar a tiempo si el campo de origen mide lo mismo en todos los clientes.<\/li>\n<\/ul>\n

      C\u00f3mo citar este benchmark<\/h2>\n

      Fuente: Benchmark Clica 2026, clica.agency. Se puede citar cualquier cifra de este art\u00edculo o de la tabla descargable siempre que se atribuya a esta fuente y se mantenga el contexto de rubro, plataforma y canal (una cifra de CPA de moda en Meta no es intercambiable con una de Google Search en hogar y decoraci\u00f3n). El dataset agregado est\u00e1 disponible para descarga en CSV<\/a> y JSON<\/a>, con licencia Creative Commons Atribuci\u00f3n 4.0 (CC BY 4.0).<\/p>\n