Praktisks ceļvedis A/B testēšanai PPC (+5 idejas testēšanai)

Ievads

PPC A/B testēšana ir efektīvs veids, kā uzlabot reklāmas kampaņu efektivitāti.

Šajā praktiskajā rokasgrāmatā uzzināsiet, kas ir PPC A/B testēšana, un iepazīsieties ar dažādiem testu veidiem un testēšanas statistiku, kas nepieciešama uz datiem balstītiem lēmumiem. Uzzināsiet arī, kā izveidot savu pirmo A/B testu, un iegūsiet praktiskas augstas ietekmes idejas, ko izmēģināt pašiem.

Kas ir A/B testēšana PPC?

PPC A/B testēšana ir metode, ar kuras palīdzību tiek testēti divi vai vairāki reklāmas kampaņas elementu, piemēram, reklāmas teksta, mērķauditorijas lapas vai mērķēšanas, varianti, lai iegūtu statistiskus pierādījumus dažādām hipotēzēm, ko var izmantot, lai uzlabotu kampaņas un uzlabotu rezultātus.

Lai gan PPC A/B testēšana pilnībā neatšķiras no mērķlapas vai e-pasta A/B testēšanas, tai ir nepieciešama īpaša pieeja, ņemot vērā reklāmas platformu ierobežojumus, izlases lieluma atšķirības un risku ietekmēt jūsu kampaņu kopējo veiktspēju.

PPC testu veidi

PPC ir četri galvenie A/B testu veidi:

A/B testi
A/B tests ir eksperiments ar vienu hipotēzi, kas liek mainīt vienu reklāmas kampaņas elementu un pārbaudīt to salīdzinājumā ar sākotnējo kontroles variantu. Tas ir visizplatītākais testa veids, kas palīdz jums sašaurināt konkrēto elementu loku un pilnveidot kampaņas.
A/B testēšanas piemērs: 2 teksta reklāmu ar bezmaksas piegādi un 15% atlaidi kā galveno piedāvājumu testēšana.
Daudzfaktoru testi
Iepazīstieties ar Ranktracker
"Viss vienā" platforma efektīvai SEO optimizācijai
Katra veiksmīga uzņēmuma pamatā ir spēcīga SEO kampaņa. Taču, ņemot vērā neskaitāmos optimizācijas rīkus un paņēmienus, var būt grūti saprast, ar ko sākt. Nu, nebaidieties, jo man ir tieši tas, kas jums palīdzēs. Iepazīstinu ar Ranktracker "viss vienā" platformu efektīvai SEO optimizācijai.
Mēs beidzot esam atvēruši reģistrāciju Ranktracker pilnīgi bez maksas!
Izveidot bezmaksas kontu
Vai Pierakstīties, izmantojot savus akreditācijas datus
Daudzfaktoru tests ir eksperiments ar vairākām hipotēzēm un vairākām izmaiņām. Izmantojot šo metodi, jūs testējat dažādas nelielu izmaiņu kombinācijas, kas veiktas jūsu kontroles variantā. Es reti izmantoju šo veidu, jo tas prasa vislielāko izlases lielumu (kas bieži vien nav iespējams PPC) no visiem četriem testu veidiem un rada vismazāko rezultātu pieaugumu, tādējādi samazinot ticamības līmeni (skatīt manas izlases lieluma, pieauguma un ticamības līmeņa definīcijas nākamajā sadaļā).
Multivariate testēšanas piemērs: 4 reklāmu testēšana ar dažādām virsrakstu un attēlu kombinācijām.
A/B/n testi
A/B/n tests arī ir eksperiments ar vairākām hipotēzēm un vairākām izmaiņām. Tomēr atšķirībā no daudzdimensiju testēšanas varianti var būt pilnīgi atšķirīgi viens no otra. Tas ir viens no testēšanas veidiem, ko bieži izmantoju jauniem kontiem vai jaunām kampaņām, ja nav pieejami vēsturiskie dati un es vēlos pārbaudīt pavisam atšķirīgus iestatījumus vai elementu kombinācijas, nevis sašaurināt izvēli, izmantojot A/B vai multivariate testēšanu.
A/B/n testēšanas piemērs: testējiet vairāk nekā 2 radošās kopas ar pilnīgi atšķirīgiem izkārtojumiem un/vai mērķlapām.
Secīgie testi
Sekvenciālais tests ir A/B testa veids, kas testē kampaņas elementu variantus posmos vai secīgi. Sekvence var ilgt 2 nedēļas, 1 mēnesi vai ilgāk (es neiesaku veikt testu, kas ilgāks par 2 nedēļām). Šis ir vismazāk vēlamais testa veids, jo, veicot testu dažādos laika periodos, tiek ieviesti ārēji faktori, kurus nevar kontrolēt, piemēram, sezonalitāte, izlases lieluma novirze un mērķēšanas novirze. Tomēr tas ir arī izplatīts veids, jo ne katra PPC platforma piedāvā pilnas (vai vispār piedāvā) A/B testēšanas funkcijas.
Piemērs: testēšana Maksimizēt reklāmguvumu solīšanu salīdzinājumā ar Maksimizēt reklāmguvumu vērtību Google reklāmās.

Ideālā scenārijā visus testus izmantotu šādā secībā:

A/B/n testēšana, lai atrastu vislabāko iestatījumu.
A/B testēšana, lai sašaurinātu un precizētu iestatījumus.
Multivariate testēšana, lai vēl vairāk sašaurinātu iestatījumu.
Sekvenciālā testēšana, lai testētu elementus secīgā secībā, ja nav atbilstošas A/B testēšanas funkcionalitātes.

A/B testēšanas statistika

Lai A/B testēšana sniegtu statistiski nozīmīgus datus, sniegtu informāciju jūsu lēmumiem un uzlabotu PPC, ir četri galvenie statistikas dati, kas jāņem vērā:

Parauga lielums
Iepazīstieties ar Ranktracker
"Viss vienā" platforma efektīvai SEO optimizācijai
Katra veiksmīga uzņēmuma pamatā ir spēcīga SEO kampaņa. Taču, ņemot vērā neskaitāmos optimizācijas rīkus un paņēmienus, var būt grūti saprast, ar ko sākt. Nu, nebaidieties, jo man ir tieši tas, kas jums palīdzēs. Iepazīstinu ar Ranktracker "viss vienā" platformu efektīvai SEO optimizācijai.
Mēs beidzot esam atvēruši reģistrāciju Ranktracker pilnīgi bez maksas!
Izveidot bezmaksas kontu
Vai Pierakstīties, izmantojot savus akreditācijas datus
PPC jomā jūsu izlases lielums ir datplūsmas apjoms, kas jums jāiegūst, lai testa rezultāti būtu reprezentatīvi jūsu auditorijai. Reklāmas līmeņa rādītājiem (piemēram, CTR vai skatīšanas rādītājam) paraugi tiks veidoti no impresijām, bet konversijas rādītājiem (piemēram, konversijas rādītājam, izmaksām/konversijai vai ROAS) jums jāizvēlas klikšķi. Kopumā, jo lielāks ir parauga lielums, jo precīzāks būs jūsu tests.
Paredzamais pieaugums
Prognoze par to, kā pārbaudītās izmaiņas ietekmēs galīgo metriku, izteikta procentos un variē no 0 līdz 100 %. Piemēram, pamatojoties uz vēsturiskajiem datiem un konversiju izpēti, jūs varētu prognozēt, ka galvenā piedāvājuma maiņa no 10% atlaides uz bezmaksas piegādi palielinās konversiju koeficientu par 30%.
P-vērtība
Mēs atrodamies progresīvās statistikas teritorijā. Vienkāršāk sakot, p vērtība palīdz noteikt, vai rezultāti būtiski atšķiras no sagaidāmā jeb cik statistiski nozīmīgi ir rezultāti. Tā svārstās no 0 līdz 1, un, jo mazāka vērtība, jo statistiski nozīmīgāki rezultāti.
Uzticamības līmeņi
Uzticamības līmeņi vai ticamības intervāli ir testa rezultātu ticamības mērs. Piemēram, 95 % ticamības līmenis nozīmē, ka, atkārtojot vienu un to pašu testu vairākas reizes, 95 % testu rezultāti būs līdzīgi.

Kāpēc PPC A/B testēšana ir svarīga?

A/B testēšana ietekmē trīs galvenās PPC kampaņu jomas:

Rezultāti
Strādājot ar PPC kampaņām, jūs nepārtraukti saskaraties ar jautājumu "Vai lieta A būs labāka nekā lieta B?" (nomainiet vārdu "lieta" ar kampaņu/reklāmu/reklāmu/kopiju/auditoriju/auditoriju/ leņķi utt.). A/B testēšana ir veids, kā atbildēt uz šādiem jautājumiem, pārbaudīt dažādas hipotēzes un galu galā uzlabot rezultātus.
Struktūra
Ja jums, tāpat kā man, ir šķitis, ka daži no jūsu optimizācijas pasākumiem ir bijuši pārāk ad hoc, reaģējoši uz pieejamajiem datiem vai pat kosmētiski, A/B testēšana ir pieeja, kas palīdzēs jums uzlabot struktūru. Tā var palīdzēt izveidot veiktspējas "balstus" (pierādītas hipotēzes) un koncentrēties uz visefektīvāko optimizācijas iespēju meklēšanu, nevis uz kosmētiskām izmaiņām.
Saziņa un iesaiste
Ja esat aģentūras vai uzņēmuma speciālists, visticamāk, esat saskāries ar saziņas un sadarbības problēmām ar klientiem vai vadītājiem. A/B testēšana var palīdzēt atrisināt dažas no šīm problēmām, jo tā piedāvā vēl vienu pārredzamības, informētības un iesaistes līmeni. Ja nekas cits, tas ļauj jums sniegt ātru atbildi, ja kāds jautā: "Vai jūs testējāt zaļo pogu?" :)

Ko varat testēt A/B testā?

Ļoti svarīgi ir izlemt, ko pārbaudīt A/B testos PPC kampaņās. Es iesaku sākt ar elementiem, kuru uzlabošana varētu visvairāk ietekmēt jūsu rezultātus.

Radošie
Piemēri: izkārtojums, krāsu shēma, modelis vs. bez modeļa, īsas formas video vs. garas formas, UGC vs. pašu resursi.
Piedāvājums
Piemēri: bezmaksas piegāde vs. atlaide, bezmaksas bonuss vs. deficīts, bezmaksas izmēģinājuma versija vs. freemium, garantija vs. bez garantijas, vebinārais vs. e-grāmata.
Reklāmas izvietošana
Piemēri: Facebook vs. Instagram, mobilais vs. dators, meklēšana vs. meklēšanas partneri.
Reklāmas kopija
Piemēri: Piemēram, garas formas un īsas formas kopija, punktu saraksts un punkts, vārda "bezmaksas" iekļaušana un neiekļaušana, priekšrocības un autoritāte.
Mērķauditorija
Piemēri: jauni atslēgvārdi, šaura mērķauditorija salīdzinājumā ar plašu, līdzīga mērķauditorija salīdzinājumā ar aukstu mērķauditoriju, vecāka mērķauditorija salīdzinājumā ar jaunāku, frāžu atbilstības atslēgvārdi salīdzinājumā ar plašu, šaura mērķauditorija salīdzinājumā ar plašu.
Kampaņu/reklāmu veidi
Piemēri: DSA pret parastajām meklēšanas kampaņām, dinamiskās atkārtotas mārketinga kampaņas pret parasto atkārtotu mārketingu, vadošās reklāmas pret ziņapmaiņas reklāmām.
Budžeta piešķīrums
Piemēri: lielāks budžets 1. kampaņai salīdzinājumā ar 2. kampaņu, lielāks budžets atkārtotajam mārketingam salīdzinājumā ar iegādi, lielāks budžets Performance Max salīdzinājumā ar iepirkumiem.
Izsaukuma lapas
Piemēri: izkārtojums, attēli pret videoklipiem, dinamiska atslēgvārdu ievietošana, virsraksti, veidlapas, sociālais pierādījums, reklāmas un nosēšanās lapas ziņu atbilstība.
Piedāvājumu stratēģijas
Piemēri: Maksimizēt konversijas pret maksimizēt konversijas vērtību, mērķa CPA griesti, mērķa ROAS mērķi, lielākais apjoms pret lielāko vērtību.
Kampaņas struktūra
Piemēri: Plaša (vai Hagakure) struktūra pret granulāru, dinamiskākas/automatizētas kampaņas pret mazākām, labākie rezultāti pret vājākiem, SKAGs.

Kā veikt PPC kampaņu A/B testēšanu

A/B testa iestatīšana

Kad esat izveidojis sarakstu ar idejām, ko pārbaudīt A/B testos, ir laiks izvirzīt hipotēzes un izlemt par pieejām un rīkiem.

Hipotēze

Jūsu hipotēze ir pieņēmums, ko jūs mēģināt pārbaudīt ar eksperimentu. Tajā ir izteikts efekts, ko sagaidāt, veicot izmaiņas, piemēram, pārskatot reklāmas tekstu, mainot reklāmas radošumu vai paplašinot mērķauditoriju. Lai strukturētu savas hipotēzes, man patīk izmantot Kreiga Salivana (Craig Sullivan) Hypothesis Kit V4:

Pamatojoties uz (datiem/pētījumiem/ novērojumiem)
mēs uzskatām, ka (maiņa)
for (iedzīvotāju skaits)
radīs (ietekmi).
Mēs to uzzināsim, kad redzēsim (metrisko).
Tas nāks par labu klientiem, partneriem vai mūsu uzņēmumam (jo).

Pieeja

Šeit jūs izlemjat, kā rīkoties, lai veiktu testu. Vai tas būs A/B tests? A/B/n? Sekvenciālais? To ir svarīgi noteikt jau pašā sākumā, jo tas ietekmēs jūsu A/B testēšanas rīkus, budžetu un rezultātus. Kā minēts iepriekš, es iesaku sākt ar A/B/n testiem, ja jums nav vēsturisku datu un jūsu hipotēze ir balstīta uz novērojumiem. Tomēr, izmantojot dažus testus un reklāmas platformas, jūs būsiet ierobežoti ar secīgu testēšanas pieeju (t. i., solīšanas stratēģijas Google Ads).

Instrumenti

Kad runa ir par PPC A/B testēšanu, jūsu labākais draugs ir izklājlapas paneļi. Ja neesat pārliecināts, ar ko ar to sākt, šeit varat atrast manu jaunāko paneli. Ja veicat tikai dažus testus ceturksnī, iesaku to aizpildīt manuāli. Ja to ir vairāk nekā daži, varat to automatizēt, izmantojot tādus rīkus kā Supermetrics, lai iegūtu PPC datus.

excel

A/B testa uzsākšana

Jūsu palaišanas norādījumi būs atkarīgi no testētā elementa un izvēlētās reklāmas platformas. Tomēr viena lieta paliks nemainīga - jūsu eksperimentam ir jārada vienāda vai gandrīz vienāda lieluma paraugi gan kontroles, gan testa variantiem, kas nozīmē, ka pareizus A/B testus nekad nevajadzētu palaist vienā kampaņā vai reklāmas grupā, ja vien jūs nevarat kontrolēt budžeta un datplūsmas sadalījumu (t. i., reklāmas komplekta budžeta optimizācijas kampaņas jeb ABO Facebook Ads).

Šeit ir testēšanas iestatījumi, ko es visbiežāk izmantoju:

Facebook/Instagram/Pinterest/LinkedIn: pašmāju A/B testēšanas funkcija, jauni reklāmu komplekti, jaunas kampaņas, secīga palaišana.
Google/Microsoft: vietējās kampaņas eksperimentēšanas funkcija, reklāmu kopiju A/B testēšanas funkcija, vienādas reklāmu rotācijas funkcija, secīga palaišana.

Datu analīze

Jūs izvirzāt hipotēzi, izveidojāt testu un ļāvāt tam noritēt. Ko tagad?

Aizpildiet paneli un pārbaudiet, vai jūsu tests ir devis gaidīto pieaugumu, vai jūsu izlases lielums ir bijis pietiekami liels, vai rezultāti ir statistiski nozīmīgi vai arī jūsu testam nepieciešams vairāk laika, lai sasniegtu lielāku nozīmīgumu.

Varat izmantot kalkulatoru, lai palīdzētu aprēķināt izlases lielumu un ticamības/nozīmīguma aprēķinus.

Ja jums ir skaidrs uzvarētājs, formulējiet secinājumus un sagatavojiet rīcības plānu tā ieviešanai PPC iestatījumos.

5 PPC A/B testēšanas idejas, ko izmēģināt

1. Piedāvājuma testēšana

Lai maksimāli palielinātu PPC rezultātus, nenovērtējiet par zemu dažādu piedāvājumu testēšanas ietekmi. Mana pieredze liecina, ka tas rada būtiskākās rezultātu izmaiņas.

Tas var ietvert deficītu (domājiet par ierobežotu piedāvājumu), steidzamību, bonusus, garantijas vai atlaides.

Ja iespējams, atcerieties izmantot vietējās reklāmas kopijas testēšanas funkciju, lai nodrošinātu lielāku kontroli pār paraugu lielumiem un datplūsmas sadalījumu pa variantiem (piemēram, Google reklāmās izmantojiet eksperimenta veidu "Reklāmas variācija").

2. Izsaukuma lapas testēšana

"Pagaidiet, es domāju, ka tas ir praktisks PPC testēšanas ceļvedis?". Mana pieredze liecina, ka mērķlapas ir viens no galvenajiem faktoriem, kas veicina panākumus PPC. Ja jūsu mērķlapa nav labi optimizēta, nav svarīgi, cik labas ir jūsu reklāmas, - jūsu rezultāti joprojām būs ierobežoti.

Lai panāktu vislielāko pieaugumu, iesaku sākt ar izkārtojuma un veidlapas testēšanu, jo tie var veicināt vislielāko konversijas rādītāja pieaugumu. Piemēram, šis kredītkaršu uzņēmums pēc veidlapas optimizēšanas novēroja 17 % konversijas rādītāja pieaugumu.

Tālāk apsveriet reklāmu un ziņojuma atbilstību un virsrakstu testēšanu, lai uzlabotu reklāmu plūsmu līdz konversijai.

3. Radošā testēšana

Saskaņā ar Nielsen datiem reklāmas radošuma kvalitāte nodrošina 49 % no pārdošanas apjoma un ir vissvarīgākais reklāmas efektivitātes faktors. Tāpēc es vienmēr iesaku veikt biežus radošuma testus tādos radošos kanālos kā Facebook un TikTok. Tas bija arī būtisks faktors, kas veicināja mana klienta 54% rezervāciju pieaugumu tikai 6 mēnešu laikā.

Lai panāktu vislielāko pieaugumu, iesaku testēt izkārtojuma izmaiņas, ziņojumus un UGC saturu.

4. Mērķtiecīga testēšana

Mērķtiecīga testēšana ir vēl viena ideja, ko es iesaku izmēģināt, lai iegūtu vislielāko potenciālo pieaugumu. Kā jau minēts sadaļā "Ko varat A/B testēt", tas var ietvert jaunus atslēgvārdus, šauru mērķauditoriju salīdzinājumā ar plašu mērķauditoriju un līdzinieku salīdzinājumā ar saglabātajām auditorijām.

Piemēram, iespējams, vēlēsieties izmēģināt atsevišķu garās astes atslēgvārdu kampaņu salīdzinājumā ar īsās astes kampaņu, lai redzētu, vai varat uzlabot budžeta kontroli un samazināt CPA.

Šim nolūkam es iesaku izmantot tādu rīku kā RankTracker atslēgvārdu meklētājs, kas palīdzēs jums iegūt padziļinātākus atslēgvārdu ieteikumus un filtrēšanu, nekā jūs varētu iegūt, izmantojot Google atslēgvārdu plānotāju.

keyword finder

5. Piedāvājumu testēšana

A/B testēšana var būt efektīvs veids, kā optimizēt PPC rezultātus. Tā var atklāt, vai jūsu pašreizējie solījumi ir pārāk augsti vai zemi, vai jūs optimizējat savu piedāvājumu visaugstākās vērtības klientiem, vai arī tas nav optimizēts, un vai ir labāk censties panākt vislielāko konversiju skaitu (kvalitāte), nevis visaugstāko konversiju vērtību (kvantitāte).

Piemēram, varat pārbaudīt, vai nepalielināt mērķa CPA ierobežojumus par 30-50 %, lai noskaidrotu, vai neizpaliek klikšķi, kas varētu radīt konversijas, vai samazināt mērķa ROAS par 25 %, lai radītu lielāku konversiju skaitu laikā, kad ir liela konkurence (piemēram, melnā piektdiena).

bidding