Praktický sprievodca A/B testovaním pre PPC (+5 nápadov na testovanie)

Úvod

A/B testovanie PPC je účinný spôsob, ako zlepšiť účinnosť reklamných kampaní.

V tejto praktickej príručke sa dozviete, čo je to A/B testovanie pre PPC, a zoznámite sa s rôznymi typmi testov a štatistikami testovania, ktoré sú potrebné pre rozhodnutia založené na údajoch. Dozviete sa tiež, ako nastaviť svoj prvý A/B test, a získate praktické nápady s vysokým efektom, ktoré môžete sami vyskúšať.

Čo je A/B testovanie pre PPC?

A/B testovanie pre PPC je metóda testovania 2 alebo viacerých variantov prvkov reklamnej kampane, ako je napríklad reklamná kópia, vstupné stránky alebo cielenie, s cieľom poskytnúť štatistické dôkazy pre rôzne hypotézy, ktoré sa dajú využiť na vylepšenie kampaní a zlepšenie výsledkov.

Hoci sa testovanie PPC A/B úplne nelíši od testovania vstupnej stránky alebo e-mailu, vyžaduje si osobitný prístup vzhľadom na obmedzenia reklamných platforiem, rozdielnu veľkosť vzorky a riziko ovplyvnenia celkovej výkonnosti kampaní.

Typy testov PPC

V PPC existujú štyri hlavné typy A/B testov:

A/B testy
A/B test je experiment s jednou hypotézou, ktorý vás vedie k zmene jedného prvku reklamnej kampane a jeho testovaniu v porovnaní s pôvodným kontrolným variantom. Ide o najbežnejší typ testu, ktorý vám pomôže zúžiť sa na konkrétne prvky a spresniť vaše kampane.
Príklad A/B testovania: testovanie 2 textových reklám s dopravou zdarma oproti 15% zľave ako hlavnej ponuke.
Viacrozmerné testy
Zoznámte sa s nástrojom Ranktracker
Platforma "všetko v jednom" pre efektívne SEO
Za každým úspešným podnikaním stojí silná kampaň SEO. Pri nespočetnom množstve optimalizačných nástrojov a techník, z ktorých si môžete vybrať, však môže byť ťažké zistiť, kde začať. No už sa nemusíte báť, pretože mám pre vás presne to, čo vám pomôže. Predstavujem komplexnú platformu Ranktracker na efektívne SEO
Konečne sme otvorili registráciu do nástroja Ranktracker úplne zadarmo!
Vytvorenie bezplatného konta
Alebo sa pri hláste pomocou svojich poverení
Viacrozmerný test je experiment s viacerými hypotézami a viacerými zmenami. Pri tejto metóde testujete rôzne kombinácie malých zmien vykonaných v kontrolnom variante. Tento typ používam len zriedka, pretože si vyžaduje najväčšiu veľkosť vzorky (často nemožnú pre PPC) zo všetkých štyroch typov testov a generuje najmenší nárast výsledkov, čím znižuje úroveň spoľahlivosti (pozri moje definície veľkosti vzorky, nárastu a úrovne spoľahlivosti v ďalšej časti)
Príklad multivariačného testovania: testovanie 4 kreatív s rôznymi kombináciami nadpisov a obrázkov.
A/B/n testy
A/B/n test je tiež experiment s viacerými hypotézami a viacerými zmenami. Na rozdiel od viacrozmerného testovania sa však varianty môžu navzájom úplne líšiť. Je to jeden z typov testov, ktorý často používam pri nových účtoch alebo nových kampaniach, kde nie sú k dispozícii historické údaje a chcem otestovať úplne iné nastavenia alebo kombinácie prvkov, než zúžiť výber pomocou A/B alebo multivariačného testovania.
Príklad testovania A/B/n: testovanie 2+ sád kreatív s úplne odlišným rozložením a/alebo vstupnými stránkami.
Sekvenčné testy
Sekvenčný test je typ A/B testu, ktorý testuje varianty prvkov kampane vo fázach alebo sekvenciách. Sekvencia môže trvať 2 týždne, 1 mesiac alebo dlhšie (neodporúčam vykonávať test kratší ako 2 týždne). Ide o najmenej preferovaný typ testu, pretože spustenie testu počas rôznych časových období vnáša vonkajšie faktory, ktoré nemôžete ovplyvniť, napríklad sezónnosť, odchýlku vo veľkosti vzorky a odchýlku v cielení. Je to však aj bežný typ, pretože nie každá platforma PPC ponúka úplné (alebo žiadne) funkcie A/B testovania.
Príklad: testovanie ponuky maximalizácie konverzií v porovnaní s maximalizáciou hodnoty konverzií v Google Ads

V ideálnom prípade by ste použili všetky testy v nasledujúcom poradí:

A/B/n testovanie na nájdenie najlepšieho nastavenia
Testovanie A/B na zúženie a vylepšenie nastavenia
Viacrozmerné testovanie na ďalšie zúženie nastavenia
Sekvenčné testovanie na testovanie prvkov v postupnom poradí, keď neexistuje správna funkcia A/B testovania

Štatistiky testovania A/B

Aby A/B testovanie poskytlo štatisticky významné údaje, poskytlo informácie pre vaše rozhodnutia a viedlo k zlepšeniu PPC, je potrebné zohľadniť 4 kľúčové štatistiky:

Veľkosť vzorky
Zoznámte sa s nástrojom Ranktracker
Platforma "všetko v jednom" pre efektívne SEO
Za každým úspešným podnikaním stojí silná kampaň SEO. Pri nespočetnom množstve optimalizačných nástrojov a techník, z ktorých si môžete vybrať, však môže byť ťažké zistiť, kde začať. No už sa nemusíte báť, pretože mám pre vás presne to, čo vám pomôže. Predstavujem komplexnú platformu Ranktracker na efektívne SEO
Konečne sme otvorili registráciu do nástroja Ranktracker úplne zadarmo!
Vytvorenie bezplatného konta
Alebo sa pri hláste pomocou svojich poverení
Pri PPC je veľkosť vzorky také množstvo návštevnosti, ktoré musíte vygenerovať, aby boli výsledky testu reprezentatívne pre vaše publikum. V prípade metrík na úrovni reklamy (napríklad CTR alebo View Rate) budú zdrojom vašich vzoriek impresie, ale v prípade metrík špecifických pre konverziu (napríklad Conversion Rate, Cost/Conv. alebo ROAS) by ste mali vybrať kliknutia. Vo všeobecnosti platí, že čím väčšia je veľkosť vzorky, tým presnejší bude váš test.
Očakávané zvýšenie
Predpoveď, ako testovaná zmena ovplyvní konečnú metriku, vyjadrená v percentách a v rozsahu od 0 do 100 %. Napríklad na základe historických údajov a výskumu konverzií môžete predpovedať, že zmena hlavnej ponuky z 10% zľavy na dopravu zadarmo zvýši mieru konverzie o 30 %.
P-hodnota
Sme v oblasti pokročilých štatistík. Zjednodušene povedané, p-hodnota pomáha určiť, či sa výsledky významne odchyľujú od toho, čo by sa očakávalo, alebo nakoľko sú výsledky štatisticky významné. Pohybuje sa v rozmedzí od 0 do 1 a čím je hodnota menšia, tým sú výsledky štatisticky významnejšie.
Úrovne dôvery
Úrovne spoľahlivosti alebo intervaly spoľahlivosti sú mierou istoty výsledkov testov. Napríklad 95 % úroveň spoľahlivosti znamená, že ak by sme ten istý test opakovali viackrát, 95 % testov by prinieslo podobné výsledky.

Prečo je dôležité testovanie PPC A/B?

A/B testovanie ovplyvňuje 3 kľúčové oblasti vašich PPC kampaní:

Výsledky
Pri práci na PPC kampaniach sa neustále stretávate s otázkou: "Bude vec A lepšia ako vec B?" (slovo "vec" nahraďte kampaňou/reklamou/kopiou/počúvanosťou/úhlom atď.). A/B testovanie vám ponúka spôsob, ako na takéto otázky odpovedať, testovať rôzne hypotézy a v konečnom dôsledku zlepšiť výsledky.
Štruktúra
Ak ste mali podobne ako ja pocit, že niektoré vaše optimalizácie boli príliš ad hoc, reagovali na dostupné údaje alebo boli dokonca kozmetické, A/B testovanie je prístup, ktorý vám pomôže pridať viac štruktúry. Môže pomôcť vytvoriť výkonnostné "oporné body" (overené hypotézy) a zamerať sa na hľadanie najvplyvnejších možností optimalizácie namiesto kozmetických zmien.
Komunikácia a zapojenie
Ak ste agentúrou alebo interným špecialistom, pravdepodobne ste sa stretli s problémami v komunikácii a angažovanosti s klientmi alebo vedúcimi pracovníkmi. A/B testovanie môže pomôcť vyriešiť niektoré z týchto problémov, pretože ponúka ďalšiu úroveň transparentnosti, informovanosti a angažovanosti. Ak už nič iné, umožní vám dať rýchlu odpoveď, ak sa vás niekto spýta: "Testovali ste namiesto toho zelené tlačidlo?" :)

Čo môžete testovať metódou A/B?

Rozhodovanie o tom, čo v kampaniach PPC testovať metódou A/B, je veľmi dôležité. Odporúčam začať s prvkami, ktorých zlepšenie by mohlo mať najväčší vplyv na vaše výsledky.

Kreatívci
Príklady: rozloženie, farebná schéma, model vs. žiadny model, krátke video vs. dlhé video, UGC vs. vlastné zdroje.
Ponuka
Príklady: doprava zadarmo vs. zľava, bonus zadarmo vs. nedostatok, bezplatná skúšobná verzia vs. freemium, záruka vs. bez záruky, webinár vs. ebook.
Umiestnenie reklamy
Príklady: Facebook vs. Instagram, mobilné zariadenia vs. počítače, vyhľadávanie vs. partneri vo vyhľadávaní.
Kópia reklamy
Príklady: Dlhá forma vs. krátka forma, zoznam bodov vs. odsek, zahrnutie slova "zadarmo" vs. nie, výhody vs. autorita.
Zameranie
Príklady: nové kľúčové slová, úzke zacielenie vs. široké zacielenie, podobné zacielenie vs. studené zacielenie, staršie remarketingové publikum vs. mladšie publikum, frázová zhoda kľúčových slov vs. široké zacielenie, úzke zacielenie na lokalitu vs. široké zacielenie.
Typy kampaní/reklam
Príklady: DSA vs. bežné kampane vo vyhľadávaní, dynamické remarketingové kampane vs. bežný remarketing, lead ads vs. messenger ads.
Pridelenie rozpočtových prostriedkov
Príklady: väčší rozpočet na kampaň 1 oproti kampani 2, väčší rozpočet na remarketing oproti akvizícii, väčší rozpočet na Performance Max oproti nákupom.
Cieľové stránky
Príklady: rozvrhnutie, obrázky vs. videá, dynamické vkladanie kľúčových slov, titulky, formuláre, sociálny dôkaz, zhoda správy na úvodnej stránke.
Ponukové stratégie
Príklady: Maximalizovať konverzie vs. maximalizovať hodnotu konverzie, cieľové limity CPA, cieľové ciele ROAS, najvyšší objem vs. najvyššia hodnota.
Štruktúra kampane
Príklady: Široká (alebo Hagakure) štruktúra vs. granulárna, dynamickejšie/automatizované kampane vs. menej kampaní, kampane s najlepšími výsledkami vs. kampane s nízkymi výsledkami, SKAG.

Ako testovať A/B kampane PPC

Nastavenie testu A/B

Po zostavení zoznamu nápadov na A/B testovanie je čas vytvoriť hypotézy a rozhodnúť o prístupoch a nástrojoch.

Hypotéza

Vaša hypotéza je predpoklad, ktorý sa snažíte experimentom overiť. Vyjadruje účinok, ktorý očakávate, že sa prejaví po vykonaní zmeny, napríklad po revízii reklamného textu, zmene kreatívy reklamy alebo rozšírení cielenia. Pri štruktúrovaní svojich hypotéz sa rád odvolávam na Súpravu hypotéz V4 od Craiga Sullivana:

Na základe (údajov/výskumu/pozorovania)
veríme, že (zmena)
pre (populácia)
spôsobí (vplyv).
To sa dozvieme, keď uvidíme (metrické).
Bude to dobré pre zákazníkov, partnerov alebo naše podnikanie (pretože).

Prístup

Tu sa rozhodnete, ako budete k testu pristupovať. Bude to A/B test? A/B/n? Sekvenčný? Je dôležité určiť to hneď na začiatku, pretože to ovplyvní vaše nástroje na A/B testovanie, rozpočty a výsledky. Ako bolo uvedené vyššie, odporúčam začať s A/B/n testami, ak nemáte žiadne historické údaje a vaša hypotéza je založená na pozorovaní. Pri niektorých testoch a reklamných platformách však budete obmedzení na prístupy sekvenčného testovania (napr. biddingové stratégie v Google Ads).

Nástroje

Pokiaľ ide o testovanie PPC A/B, tabuľka je vaším najlepším priateľom. Ak si nie ste istí, kde s ňou začať, môj najnovší dashboard nájdete tu. Ak vykonávate len niekoľko testov za štvrťrok, odporúčam vám vyplniť ho ručne. Ak je to viac ako niekoľko, môžete ho automatizovať pomocou nástrojov, ako je napríklad Supermetrics, ktorý umožňuje získavať údaje o PPC.

excel

Spustenie testu A/B

Pokyny na spustenie budú závisieť od testovaného prvku a vybranej reklamnej platformy. Jedna vec však zostane rovnaká - váš experiment musí priniesť rovnakú alebo takmer rovnakú veľkosť vzorky pre kontrolný aj testovací variant, čo znamená, že správne A/B testy by sa nikdy nemali spúšťať do rovnakej kampane alebo reklamnej skupiny, pokiaľ nemôžete kontrolovať rozpočet a rozloženie návštevnosti (t. j. kampane optimalizácie rozpočtu reklamnej sady alebo ABO v službe Facebook Ads).

Tu sú testovacie nastavenia, ktoré používam najčastejšie:

Facebook/Instagram/Pinterest/LinkedIn: funkcia natívneho A/B testovania, nové reklamné sady, nové kampane, sekvenčné spustenia.
Google/Microsoft: funkcia experimentovania s natívnymi kampaňami, funkcia A/B testovania reklamných kópií, funkcia rovnakej rotácie reklám, postupné spúšťanie.

Analýza údajov

Vytvorili ste hypotézu, pripravili test a nechali ho prebehnúť. Čo teraz?

Vyplňte si informačný panel a zistite, či váš test priniesol očakávaný nárast, či bola vaša vzorka dostatočne veľká, či sú vaše výsledky štatisticky významné alebo či váš test potrebuje viac času na dosiahnutie vyššej významnosti.

Pri výpočte veľkosti vzorky a spoľahlivosti/signifikancie môžete použiť kalkulačku.

Ak máte jasného víťaza, formulujte záver a pripravte akčný plán na jeho zavedenie do nastavenia PPC.

5 nápadov na testovanie PPC A/B

1. Ponuka testovania

Pokiaľ ide o maximalizáciu výsledkov PPC, nepodceňujte vplyv testovania rôznych ponúk. Podľa mojich skúseností to prináša najvýraznejšie zmeny vo výsledkoch.

To môže zahŕňať nedostatok (myslite na obmedzenú ponuku), naliehavosť, bonusy, záruky alebo zľavy.

Ak je k dispozícii, nezabudnite použiť funkciu testovania natívnej reklamnej kópie, aby ste si zabezpečili väčšiu kontrolu nad veľkosťou vzorky a rozdelením návštevnosti na jednotlivé varianty (ako napríklad typ experimentu "Ad variation" v službe Google Ads).

2. Testovanie cieľovej stránky

"Počkať, myslel som, že toto je praktický sprievodca testovaním PPC?" Podľa mojich skúseností sú vstupné stránky jedným z faktorov, ktoré najviac prispievajú k úspechu pri PPC. Ak vaša vstupná stránka nie je dobre optimalizovaná, nezáleží na tom, aké dobré sú vaše reklamy - vaše výsledky budú stále obmedzené.

Na dosiahnutie najväčšieho zvýšenia odporúčam začať s testovaním rozloženia a formulára, pretože tie by mohli prispieť k najvýraznejšiemu zvýšeniu miery konverzie. Napríklad táto spoločnosť prevádzkujúca kreditné karty zaznamenala po optimalizácii formulára 17 % nárast miery konverzie.

Ďalej zvážte porovnanie reklamy so správou a testovanie titulkov, aby ste zlepšili tok od reklamy ku konverzii.

3. Kreatívne testovanie

Podľa spoločnosti Nielsen kvalita reklamnej kreatívy prispieva k 49 % prírastku predaja a je najkritickejším faktorom účinnosti reklamy. Preto vždy odporúčam vykonávať vysokofrekvenčné testovanie kreatívy v kreatívnych kanáloch, ako sú Facebook a TikTok. To tiež významne prispelo k 54 % nárastu rezervácií môjho klienta len za 6 mesiacov.

Na dosiahnutie najväčšieho nárastu odporúčam testovať zmeny rozloženia, správy a obsah UGC.

4. Testovanie zamerania

Testovanie cielenia je ďalším nápadom, ktorý odporúčam vyskúšať na dosiahnutie najvyššieho potenciálneho zvýšenia. Ako už bolo spomenuté v časti "Čo môžete A/B testovať", môže ísť o nové kľúčové slová, úzke cielenie oproti širokému a hľadané publiká oproti uloženým.

Môžete napríklad otestovať samostatnú kampaň s dlhými kľúčovými slovami oproti kampani s krátkymi kľúčovými slovami, aby ste zistili, či môžete zlepšiť kontrolu rozpočtu a znížiť CPA.

Na tento účel odporúčam použiť nástroj, ako je vyhľadávač kľúčových slov spoločnosti RankTracker, ktorý vám pomôže získať pokročilejšie návrhy a filtrovanie kľúčových slov, než aké by ste získali pomocou nástroja Google Keyword Planner.

keyword finder

5. Testovanie ponúk

A/B testovanie stratégií ponuky môže byť účinným spôsobom optimalizácie výsledkov PPC. Môžete tak zistiť, či sú vaše aktuálne ponuky príliš vysoké alebo nízke, či optimalizujete pre zákazníkov s najvyššou hodnotou alebo nie a či je najlepšie snažiť sa o najvyšší počet konverzií (kvalita) oproti najvyššej hodnote konverzie (kvantita).

Môžete napríklad otestovať zvýšenie cieľových limitov CPA o 30 - 50 %, aby ste zistili, či neprichádzate o kliknutia, ktoré by mohli viesť ku konverziám, alebo znížiť cieľovú hodnotu ROAS o 25 %, aby ste dosiahli vyšší objem konverzií počas obdobia s vysokou konkurenciou (napr. Čierny piatok).

bidding