Что нужно знать об A/B-тестах в контекстной рекламе

А/В-тесты – нужен позарез элемент любой рекламной кампании. Контекстная, как и оставшиеся виды рекламы, нуждается в их применении.

Основная самоцель такого исследования – из множества объявлений выявить так, которое обеспечит наибольший CTR и конверсию.

Особенности сплит-тестирования контекстной рекламы:

• Экстремальность в подборе схожих периодов тестирования – спрос на оный или иной товар/услугу в разные периоды времени перестань неоднородным. Для достоверности тестирования необходимо подобрать такие временные отрезки, так чтобы уровень спроса был примерно равным для каждого тестируемого объявления. Нередко для этого используется «шахматный» технология сплит-тестирования.
• Необходимость проводить исследование не в масштабах группы объявлений, а с целью каждого объявления в отдельности. Это необходимо для паче точного понимания того блока рекламного объявления, какой увеличил эффективность рекламы.
• Длительный период теста. Связано сие с тем, что спрос и предпочтения на многие вещи очень нестабильны (они могу колебаться в зависимости через: погоды, курса валют, праздников и выходных, инфо-поводов и т.д.). Исходя с этого, А/В-тестирование необходимо проводить до выявления стабильного «лидера». На каждом слове этот период растягивается на несколько недель.
• Неоднородная ЦА – сие фактор, увеличивающий период тестирования. Исходя из того будто каждый сегмент ЦА проявляет наибольшую активность в неодинаковые периоды времени, приходится увеличивать отрезок времени в целях исследования всех сегментов.
• Сложность в тестировании низкочастотных запросов. Проверка низкочастотных запросов, пожалуй, самая большая проблема тестирования объявлений в контекстной рекламе. Ради собрать релевантные данные, тестовые объявления должны составить определенное количество кликов (и это не 5, 10 то есть (т. е.) 20, а хотя бы 100). Что делать, даже если по определенным низкочастотникам всего 20–30 показов в месячишко? К сожалению, в таком случае тестовый период растягивается для несколько месяцев. Конечно, можно ограничиться значительно меньшим счетом кликов для подведения статистических данных, однако, такая статистика может безграмотный соответствовать действительности.

Что можно тестировать в контекстной рекламе в поиске

Тестируемый конструкт интерпретируется в 2–4 вариантах:

Который можно тестировать в контекстной рекламе в РСЯ

Тестируемый конструкт интерпретируется в 2–4 вариантах:

Методы тестирования

Существует чета основных метода тестирования: одновременное и по очереди. Отдельный метод имеет как свои плюсы, так и минусы.

Лучизм «шахматки»

Подразумевает создание 2–3 объявлений, которые показываются точно по очереди. Например: 0–1 час – первый вариант объявления, 1–2 миг – второй вариант объявления, 2–3 час – опять на певом месте объявление, 3-4 час – снова второе объявление и т.д. Возможны отличаются как небо и земля варианты «разбивки» объявлений на временные отрезки (объединение часам, по дня недели и т.д.). Большой да этого метода заключается в том, что внешние воздух (день недели, время суток и т.д.) схожи при показах обеих объявлений.

Или так:

Одновременный запуск нескольких рекламных объявлений

Сила этого метода заключается том, что Яндекс и Google показывают объявления вдоль очереди, и через некоторое время остается только самое кликабельное обнародование (с большим CTR). Однако этот метод имеет серьезный недосмотр: система ротирует объявления неравномерно (в разное время суток, в неравные дни), поэтому и CTR этих объявлений формируется зачастую быть различных внешних факторах, а значит, и достоверность результатов теста относительна.

Основные ошибки подле А/В-тестировании контекстной рекламы

• Непродуманные блоки объявлений (вполне контент объявлений должен быть качественно проработан).
• Отлаживание без предварительной аналитики. Чтобы получить качественное А/В-испытание, необходимо изучить статистику показов, Вебвизор, объявления конкурентов и остальные источники, которые помогут проанализировать эффективность существующих объявлений.
• Неявка подробной аналитики в течение теста и по его итогу. Результаты тестирования должны «вытекать» с статистических данных, а не определяться «на глаз».
• Неправильное перепавшее для тестирования. Следует понимать, что спрос и потребности пользователей колеблются в зависимости через внешних факторов, поэтому, планируя проведение сплит-тестирования, долженствует избегать периодов, когда действие внешних факторов особенно сильное (праздники, сильные экономические и политические колебания, катаклизмы и т.д.).
• Испытание сразу нескольких блоков объявления. Необходимо понимать, точно для корректного анализа результатов сплит-тестирования годится одномоментно изменять только один блок объявления (чуть текст, только заголовок, только быстрые ссылки и т.д.), в противном случае здорово сложно выявить, какой именно блок повлиял для динамику конверсии, правильно оценить полученную статистику короче крайне проблематично.

Несколько советов для проведения качественного А/В-тестирования

• Постоянно тестировать изменения только в одном блоке (только клер объявления, только заголовок и т.д.), чтобы иметь ресурс максимально эффективно анализировать статистику тестирования.
• Не кидать сплит-тестирование в периоды, когда внешние факторы динамично воздействуют на спрос (праздники, экономические и политические колебания, подмена сезонов и т.д.), т.к. полученные данные будут не объективными.
• Век анализировать рынок, конкурентов, статистику собственных рекламных кампаний на пороге началом тестирования.
• Тестировать по очереди все блоки, пытаясь проявить наиболее оптимальные и конверсионные.
• Сроки тестирования должны составлять достаточными, чтобы каждое из объявлений смогло накопить 100–200 кликов. Анализировать следует только зажиточный массив данных. Недостаточная статистика с большой долей вероятности перестань нерепрезентативной.
• Проводить тщательный анализ полученных данных, труд которого будет опираться исключительно на цифры.
• Результаты сплит-тестирования актуальны всего-навсего для конкретного продукта в конкретный период времени.
• Да важно анализировать трафик по рекламным фразам. Коли по фразе было более 20 переходов, в таком случае есть смысл посмотреть процент отказов по ней в Яндекс.Метрике. В противном случае он близок к 100%, то показы по данной фразе дозволительно отключить. И в будущем либо вообще ее не пускать в ход, либо таргетировать на другую, более подходящую страницу.
• Разве что вы хотите протестировать работу низкочастотных запросов, в таком случае здесь можно попытаться разве что вручную отчислить для них максимальную ставку. Чтобы получить наибольшее количество переходов и сформировать статистику для исследования. Но данный метод не всегда работает.

Пример из практики

Заданный кейс наглядно иллюстрирует, как выглядят тестируемые объявления и какую статистику в соответствии с ним можно получить.

Рекламируемая услуга: туристическая страховка

Тестируемый содружество: текст объявления

Объявление №1

Объявление №2

Объявление №3

Объявление №4

Опубликование №5

Статистика по объявлениям

Согласно статистике, наибольший CTR, а так-таки 0,7%, имеет следующее объявление:

Исходя из сего, мы можем сделать вывод, что применение данного объявления в рекламной кампании довольно наиболее эффективно (в сравнении с другими объявлениями).

В заключение желательно бы отметить, что применение сплит-тестирований в настройке контекстной рекламы удивительно положительно влияет на ее эффективность. Однако безвыгодный следует забывать, что результаты А/В-тестирований не абсолютны. Они применимы только лишь для конкретного товара и в конкретный момент времени. Цикличные тестирования помогут ввек иметь достоверную информацию о наиболее эффективных блоках и успешно употреблять ее при запуске рекламных кампаний.

Источник: www.seonews.ru