• Reklama Pay-Per-Click (PPC) a A/B testování

Praktický průvodce A/B testováním pro PPC (+5 nápadů k testování)

  • Art Zabalov
  • 8 min read
Praktický průvodce A/B testováním pro PPC (+5 nápadů k testování)

Úvodní stránka

A/B testování PPC je účinný způsob, jak zlepšit účinnost reklamních kampaní.

V tomto praktickém průvodci se dozvíte, co je to A/B testování pro PPC, a seznámíte se s různými typy testů a statistikami testování, které jsou nezbytné pro rozhodnutí založená na datech. Dozvíte se také, jak nastavit svůj první A/B test, a získáte praktické nápady s vysokým dopadem, které můžete sami vyzkoušet.

Co je to A/B testování pro PPC?

A/B testování pro PPC je metoda testování 2 nebo více variant prvků reklamní kampaně, jako je reklamní kopie, vstupní stránky nebo cílení, s cílem poskytnout statistický důkaz pro různé hypotézy, které lze využít k vylepšení kampaní a zlepšení výsledků.

Ačkoli se A/B testování neliší od testování vstupních stránek nebo e-mailů, vyžaduje PPC A/B testování speciální přístup kvůli omezením reklamních platforem, rozdílné velikosti vzorku a riziku ovlivnění celkové výkonnosti kampaní.

Typy testů PPC

ab

V PPC existují čtyři hlavní typy A/B testů:

  • A/B testy

    A/B test je experiment s jednou hypotézou, který vede ke změně jednoho prvku reklamní kampaně a jeho testování oproti původní kontrolní variantě. Jedná se o nejběžnější typ testu, který vám pomůže zúžit se na konkrétní prvky a zpřesnit kampaně.

    Příklad A/B testování: testování 2 textových reklam s dopravou zdarma vs. 15% sleva jako hlavní nabídka.

  • Vícerozměrné testy

    Seznamte se s nástrojem Ranktracker

    Univerzální platforma pro efektivní SEO

    Za každým úspěšným podnikem stojí silná kampaň SEO. Vzhledem k nesčetným optimalizačním nástrojům a technikám je však těžké zjistit, kde začít. No, už se nebojte, protože mám pro vás přesně to, co vám pomůže. Představuji vám komplexní platformu Ranktracker pro efektivní SEO.

    Konečně jsme otevřeli registraci do nástroje Ranktracker zcela zdarma!

    Vytvoření bezplatného účtu

    Nebo se přihlaste pomocí svých přihlašovacích údajů

    Vícerozměrný test je experiment s více hypotézami a více změnami. Při této metodě testujete různé kombinace malých změn provedených v kontrolní variantě. Tento typ testu používám jen zřídka, protože vyžaduje největší velikost vzorku (což je u PPC často nemožné) ze všech čtyř typů testů a generuje nejmenší nárůst výsledků, čímž snižuje úroveň spolehlivosti (viz mé definice velikosti vzorku, nárůstu a úrovně spolehlivosti v další části).

    Příklad vícerozměrného testování: testování 4 kreativ s různými kombinacemi nadpisů a obrázků.

  • A/B/n testy

    A/B/n test je také experiment s více hypotézami a více změnami. Na rozdíl od vícerozměrného testování se však varianty mohou navzájem zcela lišit. Je to jeden z typů testů, který často používám u nových účtů nebo nových kampaní, kde nejsou k dispozici historická data a chci otestovat zcela odlišná nastavení nebo kombinace prvků, místo abych zužoval výběr pomocí A/B nebo multivariačního testování.

    Příklad testování A/B/n: testování více než 2 sad kreativ se zcela odlišnými rozvrženími a/nebo vstupními stránkami.

  • Sekvenční testy

    Sekvenční test je typ A/B testu, který testuje varianty prvků kampaně ve fázích nebo sekvencích. Sekvence může trvat 2 týdny, 1 měsíc nebo déle (nedoporučuji provádět test kratší než 2 týdny). Jedná se o nejméně preferovaný typ testu, protože provádění testu v různých časových obdobích přináší vnější faktory, které nemůžete ovlivnit, jako je sezónnost, odchylka velikosti vzorku a odchylka cílení. Je to však také běžný typ, protože ne každá platforma PPC nabízí plné (nebo žádné) funkce A/B testování.

    Příklad: testování nabídky Maximalizovat konverze vs. Maximalizovat hodnotu konverze v Google Ads

V ideálním případě by se všechny testy prováděly v následujícím pořadí:

  1. Testování A/B/n pro nalezení nejlepšího nastavení
  2. A/B testování pro zúžení a zdokonalení nastavení
  3. Vícerozměrné testování pro další zúžení nastavení
  4. Sekvenční testování pro testování prvků v pořadí, když není k dispozici správná funkce A/B testování.

Statistiky A/B testování

Aby A/B testování poskytlo statisticky významná data, poskytlo informace pro vaše rozhodnutí a vedlo ke zlepšení PPC, je třeba vzít v úvahu 4 klíčové statistiky:

  • Velikost vzorku

    Seznamte se s nástrojem Ranktracker

    Univerzální platforma pro efektivní SEO

    Za každým úspěšným podnikem stojí silná kampaň SEO. Vzhledem k nesčetným optimalizačním nástrojům a technikám je však těžké zjistit, kde začít. No, už se nebojte, protože mám pro vás přesně to, co vám pomůže. Představuji vám komplexní platformu Ranktracker pro efektivní SEO.

    Konečně jsme otevřeli registraci do nástroje Ranktracker zcela zdarma!

    Vytvoření bezplatného účtu

    Nebo se přihlaste pomocí svých přihlašovacích údajů

    V PPC je velikost vzorku taková, jakou návštěvnost musíte vygenerovat, aby výsledky testu byly reprezentativní pro vaše publikum. Pro metriky na úrovni reklamy (například CTR nebo View Rate) budou zdrojem vašich vzorků imprese, ale pro metriky specifické pro konverze (například Conversion Rate, Cost/Conv. nebo ROAS) byste měli vybrat kliknutí. Obecně platí, že čím větší je velikost vzorku, tím přesnější bude váš test.

  • Očekávané zvýšení

    Předpověď, jak testovaná změna ovlivní konečnou metriku, vyjádřená v procentech a v rozsahu od 0 do 100 %. Například na základě historických dat a výzkumu konverzí můžete předpovědět, že změna hlavní nabídky z 10% slevy na dopravu zdarma zvýší míru konverze o 30 %.

  • P-hodnota

    Jsme v oblasti pokročilých statistik. Zjednodušeně řečeno, p-hodnota pomáhá určit, zda se výsledky významně odchylují od toho, co by se očekávalo, neboli jak jsou výsledky statisticky významné. Pohybuje se v rozmezí od 0 do 1 a čím menší je hodnota, tím jsou výsledky statisticky významnější.

  • Úrovně důvěry

    Úrovně spolehlivosti nebo intervaly spolehlivosti jsou mírou jistoty výsledků testů. Například 95% hladina spolehlivosti znamená, že pokud stejný test opakujeme vícekrát, 95 % testů poskytne podobné výsledky.

Proč je důležité PPC A/B testování?

A/B testování ovlivňuje 3 klíčové oblasti vašich PPC kampaní:

  1. Výsledky

    Při práci na PPC kampaních se neustále setkáváte s otázkou: "Bude mít věc A lepší výsledky než věc B?" (slovo "věc" nahraďte slovem "kampaň/reklama/kopie/audience/úhel atd.). A/B testování vám nabízí způsob, jak na tyto otázky odpovědět, otestovat různé hypotézy a v konečném důsledku zlepšit výsledky.

  2. Struktura

    Pokud jste stejně jako já měli pocit, že některé vaše optimalizace byly příliš ad hoc, reagovaly na dostupná data nebo byly dokonce kosmetické, A/B testování je přístup, který vám pomůže přidat více struktury. Může pomoci vytvořit výkonnostní "opory" (ověřené hypotézy) a zaměřit se na hledání nejvlivnějších možností optimalizace namísto kosmetických změn.

  3. Komunikace a zapojení

    Pokud jste agentura nebo interní specialista, pravděpodobně jste se setkali s problémy v komunikaci a zapojení klientů nebo vedoucích pracovníků. A/B testování může pomoci některé z těchto problémů vyřešit, protože nabízí další vrstvu transparentnosti, informovanosti a zapojení. Když už nic jiného, umožní vám dát rychlou odpověď, pokud se vás někdo zeptá: "Testovali jste místo toho zelené tlačítko?" :).

Co můžete testovat metodou A/B?

Rozhodování o tom, co v kampaních PPC testovat metodou A/B, je klíčové. Doporučuji začít s prvky, jejichž zlepšení by mohlo mít největší dopad na vaše výsledky.

  1. Kreativci

    Příklady: rozvržení, barevné schéma, model vs. žádný model, krátké video vs. dlouhé video, UGC vs. vlastní zdroje.

  2. Nabídka

    Příklady: doprava zdarma vs. sleva, bonus zdarma vs. nedostatek, zkušební verze zdarma vs. freemium, záruka vs. bez záruky, webinář vs. ebook.

  3. Umístění reklamy

    Příklady: Facebook vs. Instagram, mobilní zařízení vs. stolní počítače, vyhledávání vs. partneři ve vyhledávání.

  4. Reklamní kopie

    Příklady: Dlouhá forma vs. krátká forma, seznam odrážek vs. odstavec, slovo "zdarma" vs. ne, výhody vs. autorita.

  5. Zaměření na

    Příklady: nová klíčová slova, úzké cílení vs. široké, lookalike vs. studené, starší remarketingové publikum vs. mladší, frázová shoda klíčových slov vs. široká, úzké cílení na lokalitu vs. široké.

  6. Typy kampaní/reklam

    Příklady: DSA vs. běžné kampaně ve vyhledávání, dynamické remarketingové kampaně vs. běžný remarketing, lead ads vs. messenger ads.

  7. Přidělení rozpočtu

    Příklady: větší rozpočet na kampaň 1 vs. kampaň 2, větší rozpočet na remarketing vs. akvizici, větší rozpočet na Performance Max vs. Shopping.

  8. Vstupní stránky

    Příklady: rozvržení, obrázky vs. videa, dynamické vkládání klíčových slov, titulky, formuláře, sociální důkaz, shoda sdělení reklamy s úvodní stránkou.

  9. Nabídkové strategie

    Příklady: Maximální konverze vs. maximální hodnota konverze, cílové limity CPA, cílové cíle ROAS, nejvyšší objem vs. nejvyšší hodnota.

  10. Struktura kampaně

    Příklady: Široká (nebo Hagakure) struktura vs. granulární, dynamičtější/automatické kampaně vs. méně kampaní, nejvýkonnější vs. méně výkonné, SKAG.

Jak testovat A/B kampaně PPC

Nastavení testu A/B

Jakmile máte seznam nápadů pro A/B testování, je čas vytvořit hypotézy a rozhodnout se pro přístupy a nástroje.

Hypotéza

Vaše hypotéza je předpoklad, který se snažíte experimentem ověřit. Vyjadřuje účinek, který očekáváte, že se projeví po provedení změny, například po revizi reklamního textu, změně kreativy reklamy nebo rozšíření cílení. Pro strukturování svých hypotéz se rád odvolávám na Sadu hypotéz V4 od Craiga Sullivana:

  1. Na základě (údajů/výzkumu/pozorování)
  2. věříme, že (změna)
  3. pro (populace)
  4. způsobí (dopad).
  5. To se dozvíme, až uvidíme (metrické).
  6. To bude dobré pro zákazníky, partnery nebo naše podnikání (protože).

Přístup

Zde se rozhodnete, jak k testu přistoupíte. Bude to A/B test? A/B/n? Sekvenční? Je důležité to určit hned na začátku, protože to ovlivní vaše nástroje pro A/B testování, rozpočty a výsledky. Jak bylo uvedeno výše, doporučuji začít s A/B/n testy, pokud nemáte žádná historická data a vaše hypotéza je založena na pozorování. U některých testů a reklamních platforem však budete omezeni na přístupy sekvenčního testování (např. strategie biddingu v Google Ads).

Nástroje

Pokud jde o PPC A/B testování, tabulka je vaším nejlepším přítelem. Pokud nevíte, kde s ním začít, můj nejnovější dashboard najdete zde. Pokud provádíte jen několik testů za čtvrtletí, doporučuji jej vyplnit ručně. Pokud jich je více než několik, můžete jej automatizovat pomocí nástrojů, jako je Supermetrics, které vytahují data PPC.

excel

Spuštění testu A/B

Pokyny pro spuštění budou záviset na testovaném prvku a zvolené reklamní platformě. Jedna věc však zůstane stejná - váš experiment musí přinést stejnou nebo téměř stejnou velikost vzorku pro kontrolní i testovací variantu, což znamená, že správné A/B testy by nikdy neměly být spuštěny do stejné kampaně nebo reklamní skupiny, pokud nemůžete kontrolovat rozpočet a rozložení návštěvnosti (tj. kampaně optimalizace rozpočtu reklamní sady nebo ABO v aplikaci Facebook Ads).

Zde jsou testovací nastavení, která používám nejčastěji:

  • Facebook/Instagram/Pinterest/LinkedIn: funkce nativního A/B testování, nové reklamní sady, nové kampaně, postupné spouštění.
  • Google/Microsoft: funkce experimentování s nativními kampaněmi, funkce A/B testování reklamních kopií, funkce rovnoměrného střídání reklam, postupné spouštění.

Analýza dat

Vytvořili jste hypotézu, připravili test a nechali ho proběhnout. Co teď?

Vyplňte ovládací panel a zjistěte, zda váš test přinesl očekávaný nárůst, zda byla velikost vzorku dostatečně velká, zda jsou vaše výsledky statisticky významné, nebo zda váš test potřebuje více času, aby dosáhl vyšší významnosti.

S výpočtem velikosti vzorku a spolehlivosti/signifikance vám pomůže kalkulačka.

Pokud máte jasného vítěze, formulujte závěr a připravte akční plán pro jeho zavedení do nastavení PPC.

5 nápadů na testování PPC A/B

1. Nabídka testování

Pokud jde o maximalizaci výsledků PPC, nepodceňujte vliv testování různých nabídek. Podle mých zkušeností to přináší nejvýraznější změny výsledků.

To může zahrnovat nedostatek (myslete na omezenou nabídku), naléhavost, bonusy, záruky nebo slevy.

ab

Pokud je k dispozici, nezapomeňte použít funkci testování nativní reklamní kopie, abyste zajistili větší kontrolu nad velikostí vzorku a rozdělením návštěvnosti na jednotlivé varianty (například typ experimentu "Ad variation" v Google Ads).

2. Testování vstupní stránky

"Počkat, myslel jsem, že je to praktický průvodce testováním PPC?". Podle mých zkušeností jsou vstupní stránky jedním z nejvíce přispívajících faktorů, pokud jde o úspěch s PPC. Pokud není vaše vstupní stránka dobře optimalizovaná, nezáleží na tom, jak dobré jsou vaše reklamy - vaše výsledky budou stále omezené.

ab

Pro největší zvýšení doporučuji začít s testováním vzhledu a formulářů, protože ty by mohly přispět k nejvýraznějšímu zvýšení konverzního poměru. Například tato společnost vydávající kreditní karty zaznamenala po optimalizaci formuláře 17% nárůst konverzního poměru.

Dále zvažte přiřazení reklamy ke zprávě a testování titulků, abyste zlepšili tok od reklamy ke konverzi.

3. Kreativní testování

Podle společnosti Nielsen se kvalita reklamní kreativy podílí na 49 % přírůstku tržeb a je nejdůležitějším faktorem účinnosti reklamy. Proto vždy doporučuji provádět vysokofrekvenční testování kreativy v kanálech, které jsou kreativně první, jako je Facebook a TikTok. To také významně přispělo k 54% nárůstu rezervací mého klienta za pouhých 6 měsíců.

ab

Pro dosažení největšího nárůstu doporučuji testovat změny v rozvržení, sdělení a obsah UGC.

4. Cílené testování

Dalším nápadem, který doporučuji vyzkoušet, je testování zacílení, abyste dosáhli co největšího potenciálního zvýšení. Jak již bylo zmíněno v části "Co můžete A/B testovat", může se jednat o nová klíčová slova, úzké cílení vs. široké cílení a hledané osoby vs. uložená publika.

Můžete například otestovat samostatnou kampaň s dlouhými a krátkými klíčovými slovy, abyste zjistili, zda můžete zlepšit kontrolu rozpočtu a snížit CPA.

Seznamte se s nástrojem Ranktracker

Univerzální platforma pro efektivní SEO

Za každým úspěšným podnikem stojí silná kampaň SEO. Vzhledem k nesčetným optimalizačním nástrojům a technikám je však těžké zjistit, kde začít. No, už se nebojte, protože mám pro vás přesně to, co vám pomůže. Představuji vám komplexní platformu Ranktracker pro efektivní SEO.

Konečně jsme otevřeli registraci do nástroje Ranktracker zcela zdarma!

Vytvoření bezplatného účtu

Nebo se přihlaste pomocí svých přihlašovacích údajů

K tomu doporučuji použít nástroj, jako je vyhledávač klíčových slov RankTracker, který vám pomůže získat pokročilejší návrhy a filtrování klíčových slov, než jaké získáte pomocí nástroje Google Keyword Planner.

keyword finder

5. Testování nabídek

A/B testování nabídkových strategií může být účinným způsobem optimalizace výsledků PPC. Můžete tak zjistit, zda jsou vaše současné nabídky příliš vysoké nebo nízké, zda optimalizujete pro zákazníky s nejvyšší hodnotou nebo ne a zda je nejlepší usilovat o nejvyšší počet konverzí (kvalita) oproti nejvyšší hodnotě konverzí (kvantita).

Můžete například vyzkoušet zvýšení cílových limitů CPA o 30-50 %, abyste zjistili, zda vám neuniká počet kliknutí, která by mohla vést ke konverzím, nebo snížit cílovou hodnotu ROAS o 25 %, abyste dosáhli vyššího počtu konverzí v období s vysokou konkurencí (např. černý pátek).

bidding

Art Zabalov

Art Zabalov

PPC Expert

I’m a PPC expert and consultant with 9 years of experience and over 80 projects behind my belt, including Microsoft, Amway, ARX, and Scape. I specialize in delivering measurable growth through PPC A/B testing and effective ad design.

Začněte používat Ranktracker... zdarma!

Zjistěte, co brání vašemu webu v umístění.

Vytvoření bezplatného účtu

Nebo se přihlaste pomocí svých přihlašovacích údajů

Different views of Ranktracker app