Praktiline juhend A/B testimine PPC jaoks (+5 ideed testimiseks)

Intro

PPC A/B testimine on võimas viis oma reklaamikampaaniate tõhususe parandamiseks.

Selles praktilises juhendis saate teada, mis on A/B testimine PPC jaoks, ning saate teada erinevat tüüpi testidest ja testimisstatistikast, mis on vajalikud andmepõhiste otsuste tegemiseks. Samuti saate teada, kuidas luua oma esimene A/B-testi ja saate praktilisi suure mõjuga ideid, mida saate ise proovida.

Mis on A/B testimine PPC jaoks?

A/B testimine PPC puhul on meetod, mille abil testite 2 või rohkem varianti oma reklaamikampaania elementidest, näiteks reklaamtekstist, maandumislehtedest või suunamisest, eesmärgiga pakkuda statistilisi tõendeid erinevate hüpoteeside kohta, mida saab kasutada oma kampaaniate täiustamiseks ja tulemuste parandamiseks.

Kuigi see ei erine täielikult maandumislehe või e-posti A/B-testimisest, nõuab PPC A/B-testimine spetsiaalset lähenemist reklaamplatvormide piirangute, valimi suuruse varieeruvuse ja teie kampaaniate üldise tulemuslikkuse mõjutamise ohu tõttu.

PPC testide tüübid

PPC-s on neli peamist A/B-testi tüüpi:

A/B testid
A/B-testi puhul on tegemist ühe hüpoteesiga eksperimendiga, mille tulemusena muudate oma reklaamikampaania ühte elementi ja testite seda esialgse kontrollvariandiga võrreldes. See on kõige levinum testitüüp, mis aitab teil kitsendada konkreetseid elemente ja täiustada oma kampaaniaid.
Näide A/B-testimisest: 2 tekstireklaami testimine, mille põhipakkumine on tasuta saatmine vs. 15% soodushinnaga.
Mitmemõõtmelised testid
Meet Ranktracker
Kõik-ühes platvorm tõhusaks SEO-ks
Iga eduka ettevõtte taga on tugev SEO-kampaania. Kuid kuna on olemas lugematu hulk optimeerimisvahendeid ja -tehnikaid, mille hulgast valida, võib olla raske teada, kust alustada. Noh, ärge kartke enam, sest mul on just see, mis aitab. Tutvustan Ranktracker'i kõik-ühes platvormi tõhusaks SEO-ks.
Oleme lõpuks avanud registreerimise Ranktracker täiesti tasuta!
Loo tasuta konto
Või logi sisse oma volituste abil
Mitmemõõtmeline test on katse, milles on mitu hüpoteesi ja mitu muutust. Selle meetodi puhul testite kontrollvariandis tehtud väikeste muudatuste erinevaid kombinatsioone. Kasutan seda tüüpi harva, kuna see nõuab neljast testitüübist kõige suuremat valimi suurust (PPC puhul sageli võimatu) ja tekitab tulemuste väikseima tõusu, vähendades seega usaldusnivood (vt minu määratlusi valimi suuruse, tõusu ja usaldusnivoo kohta järgmises punktis).
Näide mitmevariatiivse testimise kohta: 4 reklaami testimine erinevate pealkirjade ja piltide kombinatsioonidega.
A/B/n testid
A/B/n-testi puhul on tegemist samuti mitme hüpoteesi ja mitme muudatusega eksperimendiga. Kuid erinevalt mitmevarianttestimisest võivad variandid olla üksteisest täiesti erinevad. See on üks testitüüpidest, mida ma kasutan sageli uute kontode või uute kampaaniate puhul, kui ajaloolised andmed ei ole kättesaadavad ja ma tahan katsetada täiesti erinevaid seadistusi või elementide kombinatsioone, selle asemel et kitsendada oma valikut A/B- või mitme muutuja testimisega.
Näide A/B/n testimisest: 2+ loovuse komplekti testimine täiesti erinevate kujunduste ja/või maandumislehtedega.
Järjestikused katsed
Järjestikune test on A/B-testi tüüp, mis testib kampaania elementide variante etappide või järjestuste kaupa. Järjestus võib olla 2 nädalat, 1 kuu või pikem (ma ei soovita teste teha vähem kui 2 nädalat). See on kõige vähem eelistatud testitüüp, kuna testi läbiviimine eri ajavahemike jooksul toob kaasa väliseid tegureid, mida te ei saa kontrollida, näiteks hooajalisust, valimi suuruse varieerumist ja sihtrühma hälvet. Samas on see ka tavaline tüüp, sest mitte iga PPC-platvorm ei paku täielikku (või mingit) A/B-testimise funktsiooni.
Näide: testimine: pakkumiste maksimeerimine vs. konversiooni väärtuse maksimeerimine Google Adsis

Ideaalses stsenaariumis kasutaksite kõiki teste järgmises järjekorras:

A/B/n testimine, et leida kõige paremini toimiv seadistus.
A/B testimine, et kitsendada ja täpsustada oma seadistust
Mitmemõõtmeline testimine, et oma seadistust veelgi kitsendada
Järjestikune testimine, et testida elemente järjestikuse järjekorras, kui puudub korralik A/B testimise funktsionaalsus.

A/B testimise statistika

Selleks, et A/B-testimine annaks statistiliselt olulisi andmeid, annaks teavet oma otsuste kohta ja viiks PPC täiustamiseni, on 4 põhilist statistikat, mida peate arvestama:

Valimi suurus
Meet Ranktracker
Kõik-ühes platvorm tõhusaks SEO-ks
Iga eduka ettevõtte taga on tugev SEO-kampaania. Kuid kuna on olemas lugematu hulk optimeerimisvahendeid ja -tehnikaid, mille hulgast valida, võib olla raske teada, kust alustada. Noh, ärge kartke enam, sest mul on just see, mis aitab. Tutvustan Ranktracker'i kõik-ühes platvormi tõhusaks SEO-ks.
Oleme lõpuks avanud registreerimise Ranktracker täiesti tasuta!
Loo tasuta konto
Või logi sisse oma volituste abil
PPC puhul on teie valimi suurus see, kui palju liiklust te peate tekitama, et testi tulemused oleksid teie sihtrühma jaoks representatiivsed. Reklaamitasandi näitajate (nagu CTR või View Rate) puhul on muljed teie valimite allikaks, kuid konversioonipõhiste näitajate (nagu Conversion Rate, Cost/Conv. või ROAS) puhul peaksite valima klikid. Üldiselt on teie test seda täpsem, mida suurem on valimi suurus.
Eeldatav tõus
Ennustus selle kohta, kuidas testitud muutus mõjutab lõplikku mõõteväärtust, väljendatuna protsentides ja vahemikus 0-100%. Näiteks võite varasemate andmete ja konversiooniuuringute põhjal ennustada, et põhipakkumise muutmine 10% allahindlusest tasuta saatmiseks suurendab konversioonimäära 30% võrra.
P-väärtus
Me oleme arenenud statistika territooriumil. Lihtsustatult öeldes aitab p-väärtus kindlaks teha, kas tulemused erinevad oluliselt oodatavast ehk kui statistiliselt olulised on tulemused. See jääb vahemikku 0 kuni 1 ja mida väiksem on väärtus, seda statistiliselt olulisemad on tulemused.
Usaldusväärsuse tase
Usaldustasemed või usaldusvahemikud on katsetulemuste kindluse mõõt. Näiteks 95% usaldusnivoo tähendab, et kui me kordame sama testi mitu korda, siis 95% testidest annab sarnaseid tulemusi.

Miks on PPC A/B testimine oluline?

A/B testimine mõjutab teie PPC-kampaaniate 3 peamist valdkonda:

Tulemused
PPC-kampaaniatega töötades seisate pidevalt küsimuse ees: "Kas asi A töötab paremini kui asi B?" (asendage "asi" kampaaniaga/reklaamiga/koopiaga/kliendiga/vaatajaskonnaga/vaatenurgaga jne). A/B-testimine annab teile võimaluse sellistele küsimustele vastata, katsetada erinevaid hüpoteese ja lõppkokkuvõttes parandada oma tulemusi.
Struktuur
Kui nagu minagi, olete tundnud, et mõned teie optimeerimised on olnud liiga ad hoc, reageerivad olemasolevatele andmetele või isegi kosmeetilised, siis A/B-testimine on lähenemine, mis aitab teil lisada rohkem struktuuri. See aitab luua tulemuslikkuse "tugipunkte" (tõestatud hüpoteesid) ja keskenduda kosmeetiliste muudatuste asemel kõige mõjusamate optimeerimisvõimaluste leidmisele.
Kommunikatsioon ja kaasamine
Kui olete agentuur või ettevõttesisene spetsialist, olete tõenäoliselt kogenud suhtlemis- ja kaasamisprobleeme klientide või juhtidega. A/B-testimine võib aidata mõningaid neist probleemidest lahendada, sest see pakub veel ühe tasandi läbipaistvust, teadlikkust ja kaasamist. Kui mitte midagi muud, siis võimaldab see teil anda kiire vastuse, kui keegi peaks küsima: "Kas te testisite hoopis rohelist nuppu?" :)

Mida saab A/B testida?

Otsustamine, mida oma PPC-kampaaniates A/B-testida, on väga oluline. Soovitan alustada elementidest, mille parandamine võiks teie tulemusi kõige rohkem mõjutada.

Loovad inimesed
Näited: kujundus, värviskeem, mudel vs. ilma mudelita, lühivideo vs. pikavideo, UGC vs. enda varad.
Pakkumine
Näited: tasuta saatmine vs. allahindlus, tasuta boonus vs. nappus, tasuta prooviperiood vs. freemium, garantii vs. garantii puudumine, veebiseminar vs. e-raamat.
Reklaami paigutamine
Näited: Facebook vs. Instagram, mobiilne vs. lauaarvuti, otsing vs. otsingupartnerid.
Reklaami koopia
Näited: Pika- vs. lühivorm, loetelu vs. lõige, sõna "tasuta" vs. mitte, eelised vs. autoriteet.
Suunamine
Näited: uued märksõnad, kitsas sihtrühm vs. lai, lookalike vs. külm, vanemad remarketingi sihtrühmad vs. nooremad, fraasiga sobivad märksõnad vs. lai, kitsas asukoha sihtrühm vs. lai.
Kampaania/reklaami tüübid
Näited: DSA vs. tavalised otsingukampaaniad, dünaamilised remarketing-kampaaniad vs. tavaline remarketing, juhtreklaamid vs. sõnumireklaamid.
Eelarve eraldamine
Näited: rohkem eelarvet kampaania 1 vs. kampaania 2, rohkem eelarvet remarketingile vs. akquisitsioonile, rohkem eelarvet Performance Maxile vs. Shoppingile.
Maandumislehed
Näited: kujundus, pildid vs. videod, dünaamiline märksõnade sisestamine, pealkirjad, vormid, sotsiaalne tõestus, reklaami ja maandumislehe sõnumi vastavus.
Pakkumisstrateegiad
Näited: Maksimeeri konversioone vs. maksimeeri konversiooniväärtust, CPA sihttasemed, ROAS sihttasemed, suurim maht vs. suurim väärtus.
Kampaania struktuur
Näited: Lai (või Hagakure) struktuur vs. granulaarsed, dünaamilisemad/automaatsemad kampaaniad vs. vähem, kõige paremini toimivad vs. halvemini toimivad, SKAG-d.

Kuidas testida oma PPC-kampaaniaid A/B

A/B testi seadistamine

Kui olete koostanud A/B-testimise ideede nimekirja, on aeg koostada hüpoteesid ja otsustada lähenemisviiside ja vahendite üle.

Hüpotees

Teie hüpotees on eeldus, mida te katsega testida püüate. See väljendab mõju, mida te ootate muudatuste tegemisest, näiteks reklaamteksti läbivaatamisest, reklaamikavandi muutmisest või sihtrühma laiendamisest. Mulle meeldib oma hüpoteeside struktureerimiseks kasutada Craig Sullivani koostatud Hypothesis Kit V4:

Põhineb (andmetel/uuringutel/vaatlustel)
me usume, et (muutus)
for (rahvastik)
põhjustab (mõju).
Me saame seda teada, kui näeme (meetrika).
See on hea klientidele, partneritele või meie ärile (sest).

Lähenemine

See on koht, kus te otsustate, kuidas oma testile läheneda. Kas see on A/B test? A/B/n? Järjestikune? See on oluline kohe alguses kindlaks teha, sest see mõjutab teie A/B-testimise vahendeid, eelarvet ja tulemusi. Nagu eespool mainitud, soovitan alustada A/B/n testidega, kui teil puuduvad ajaloolised andmed ja teie hüpotees põhineb vaatlustel. Teatavate testide ja reklaamplatvormide puhul olete siiski piiratud järjestikuste testide lähenemisviisidega (nt pakkumisstrateegiad Google Adsis).

Tööriistad

Kui tegemist on PPC A/B testimisega, on tabelarvutuse armatuurlaud teie parim sõber. Kui sa ei ole kindel, kust sellega alustada, leiad minu kõige uuema armatuurlaua siit. Kui teete vaid mõned testid kvartalis, soovitan seda käsitsi täita. Kui neid on rohkem kui paar, saate seda automatiseerida, kasutades selliseid vahendeid nagu Supermetrics, et tõmmata PPC-andmeid.

excel

A/B testi käivitamine

Teie käivitamisjuhised sõltuvad testitavast elemendist ja valitud reklaamplatvormist. Üks asi jääb siiski samaks - teie eksperiment peab andma võrdse või peaaegu võrdse valimi suuruse nii kontroll- kui ka testvariantidele, mis tähendab, et korralikke A/B-teste ei tohiks kunagi käivitada samasse kampaaniasse või reklaamigruppi, kui te ei saa kontrollida eelarve ja liikluse levikut (st reklaamikomplekti eelarve optimeerimise kampaaniad ehk ABO Facebooki reklaami puhul).

Siin on testseadistused, mida ma kõige sagedamini kasutan:

Facebook/Instagram/Pinterest/LinkedIn: natiivse A/B testimise funktsioon, uued reklaamikomplektid, uued kampaaniad, järjestikused käivitused.
Google/Microsoft: natiivse kampaania eksperimenteerimise funktsioon, reklaamtekstide A/B testimise funktsioon, võrdse reklaami rotatsiooni funktsioon, järjestikused käivitused.

Andmete analüüsimine

Te püstitasite hüpoteesi, koostasite katse ja lasite sellel kulgeda. Mida nüüd?

Täitke oma armatuurlaud ja vaadake, kas teie test andis oodatud tõusu, kas teie valimi suurus oli piisavalt suur, kas teie tulemused on statistiliselt olulised või kas teie test vajab suurema olulisuse saavutamiseks rohkem aega.

Valimi suuruse ja usalduse/signifikaadi arvutamiseks saate kasutada kalkulaatorit.

Kui teil on selge võitja, tehke järeldus ja koostage tegevuskava, kuidas seda oma PPC-süsteemis kasutusele võtta.

5 PPC A/B testimise ideed, mida proovida

1. Pakkumise testimine

Kui tegemist on PPC-tulemuste maksimeerimisega, ärge alahinnake erinevate pakkumiste testimise mõju. Minu kogemuse kohaselt toob see kõige suuremaid muutusi tulemustes.

See võib hõlmata nappust (mõelge piiratud pakkumisele), kiireloomulisust, boonuseid, garantiisid või allahindlusi.

Kui see on saadaval, ärge unustage kasutada natiivse reklaamteksti testimise funktsiooni, et tagada suurem kontroll valimi suuruse ja liikluse jaotamise üle variandi kohta (nagu näiteks Google Ads'i eksperimendi tüüp "Reklaamivariatsioon").

2. Maandumislehe testimine

"Oot, ma arvasin, et see on praktiline juhend PPC testimise kohta?". Minu kogemuse kohaselt on maandumislehed üks suurima tähtsusega tegureid, kui tegemist on PPC-ga seotud eduga. Kui teie maandumisleht ei ole hästi optimeeritud, ei ole oluline, kui head on teie reklaamid - teie tulemused jäävad ikkagi piiratuks.

Suurima tõusu saavutamiseks soovitan alustada kujunduse ja vormi testimisega, kuna need võivad aidata kaasa kõige märkimisväärsemale konversioonimäära tõusule. Näiteks selle krediitkaardiettevõtte puhul suurenes konversioonimäär pärast vormi optimeerimist 17%.

Järgmisena kaaluge reklaami ja sõnumi sobitamist ning pealkirjade testimist, et parandada reklaami ja konverentsi vahelist voogu.

3. Loominguline testimine

Nielseni andmetel aitab reklaami loovuse kvaliteet kaasa 49% lisamüügist ja on reklaami tõhususe kõige kriitilisem mõjutaja. Seepärast soovitan alati teha suure sagedusega loomingulist testimist sellistes loomingulistes kanalites nagu Facebook ja TikTok. See aitas oluliselt kaasa ka minu kliendi broneeringute 54%-lisele kasvule vaid 6 kuu jooksul.

Suurimate edusammude saavutamiseks soovitan testida kujunduse muutusi, sõnumeid ja UGC-sisu.

4. Sihtotstarbeline testimine

Sihtotstarbeline testimine on veel üks idee, mida soovitan proovida suurima potentsiaalse tõusu saavutamiseks. Nagu mainitud jaotises "Mida saab A/B testida", võivad need hõlmata uusi märksõnu, kitsast sihtimist vs. laia sihtimist ja lookalikes vs. salvestatud sihtrühmad.

Näiteks võiksite testida eraldi pika sabaga märksõnakampaaniat võrreldes lühikese sabaga kampaaniaga, et näha, kas saate parandada eelarve kontrolli ja vähendada oma CPA-d.

Selleks soovitan kasutada sellist tööriista nagu RankTracker's Keyword Finder, mis aitab teil saada täiustatud märksõnapõhiseid ettepanekuid ja filtreerimist, mida saate Google Keyword Planneriga.

keyword finder

5. Pakkumise testimine

Pakkumisstrateegiate A/B-testimine võib olla võimas viis PPC-tulemuste optimeerimiseks. See võib näidata, kas teie praegused pakkumised on liiga kõrged või madalad, kas te optimeerite kõrgeima väärtusega klientide jaoks või mitte ja kas on parem püüelda suurima arvu konversioonide (kvaliteet) kui kõrgeima konversiooniväärtuse (kvantiteedi) poole.

Näiteks võite testida oma CPA sihtpiiride suurendamist 30-50% võrra, et näha, kas teil jääb saamata klikke, mis võiksid viia konversioonideni, või vähendada oma siht-ROAS-i 25% võrra, et saavutada suurem hulk konversioone suure konkurentsi ajal (nt mustal reedel).

bidding