Die größten Fehler beim PPC-A/B-Test

A/B-Tests sollen die Effektivität Ihrer Werbung maximieren. Es ist eine großartige und kontinuierlich praktizierte Methode, um das Beste aus Ihrem Budget herauszuholen und Ihren ROI zu verbessern.

Von der nicht langen Durchführung des A/B-Tests bis hin zum A/B-Testen zu viele Dinge… Im Folgenden sind einige der häufigsten Fehler aufgeführt, die Menschen beim A/B-Testen machen und wie Sie sie vermeiden können.

A/B-Tests mehr als eine Sache gleichzeitig

Wenn Sie A/B-Tests für Anzeigentexte durchführen, sollten Sie nicht auch mit Gebotsanpassungen für Geräte herumspielen. Ändern Sie nicht gleichzeitig die geografische Ausrichtung oder den Werbezeitplaner, da dies die Daten untergräbt.

A/B-Tests erfordern Geduld und Kontrolle. Bleiben Sie also bei einer Sache nach der anderen, es ist nicht die Zeit für Multitasking, Multitasking plus A/B-Tests werden Sie nur produktiver machen, wenn Sie mehr als eine Sache auf einmal ruinieren!

Blindes A/B-Testen nur um der Sache willen

Bevor Sie einen A/B-Test durchführen, benötigen Sie eine Hypothese, warum Sie ihn durchführen möchten. Fragen Sie sich, was Sie zu entdecken versuchen?

Glauben Sie beispielsweise, dass durch das Hinzufügen eines Call-to-Action in Ihrem Text für Suchanzeigen die Conversion-Raten verbessert werden? Wird die Ausrichtung auf Mobilgeräte über Desktops Ihre Neukundengewinnung verbessern? Wenn Sie denken, dass es so sein wird, warum denken Sie das? Berücksichtigen Sie beispielsweise, ob Ihre Website viele mobile Besuche aus organischen Quellen hat, aber sehr wenige mobile Besuche aus bezahlten Quellen. Frage dich selbst und recherchiere, ob es dazu einen Beitrag geben könnte, bevor du einen Test durchführst.

Verwenden Sie die Daten, die Sie bereits haben, um Ihre Hypothese zu untermauern, bevor Sie einen potenziell katastrophalen A/B-Test in einem Live-Werbekonto durchführen.

Der Sinn des Tests besteht darin, die Leistung Ihrer Anzeigen zu verbessern. Daher sollten Tests, die das Gegenteil bewirken, nach Möglichkeit vermieden werden!

Überhaupt nicht testen!

Dies ist eine einfache, aber eine Kardinalsünde, die ich in vielen Konten, die ich verwaltet habe, immer wieder gesehen habe. Ich habe all die üblichen Ausreden gehört, „das ist nicht nötig“ oder „wir haben bereits ausreichend hohe Conversion-Raten“.

Der Ansatz „Wenn es nicht kaputt ist, repariere es nicht“ funktioniert im Leben für viele Dinge gut, aber digitales Marketing gehört einfach nicht dazu. Das Wesen des digitalen Marketings und insbesondere der bezahlten Werbung ändert sich ständig. Glauben Sie mir nicht? Vor 5 Jahren war TikTok noch kein Ding und der durchschnittliche Verbraucher hat sich Inhalte auf 2 Geräten angesehen. Jetzt im Jahr 2020 konsumieren die Menschen Inhalte auf bis zu 5 Geräten und TikTok explodiert auf der ganzen Welt als eine der am häufigsten heruntergeladenen nicht-spielbasierten Apps, die es je gab, und Unternehmen schwärmen davon, wie sie damit über eine Milliarde Menschen erreicht haben ein Monat!

Der einzige logische Grund, keine Form von A/B-Tests durchzuführen, ist, dass Sie noch nicht über das Verkehrsaufkommen verfügen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Wenn Sie Ihre bezahlte Werbung nicht A/B-Tests durchführen, weil Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen…

Hier sind ein paar wichtige Dinge, mit denen Sie experimentieren können:

• Anzeigenkopie. Wie wirkt sich das Hinzufügen einer aktuellen Werbung zu Ihrem Anzeigentext auf die Klickraten aus? Verbessert das Hinzufügen Ihres Markennamens zum Anzeigentext die Leistung oder nicht?
• Aufruf zum Handeln. Bietet der Call-to-Action einen Anreiz zum Klicken oder heißt es nur "Jetzt kaufen"? Welche Auswirkungen hat die Änderung des Call-to-Action?
• Landingpage. Welchen Effekt hat es, wenn Nutzer auf einer Produktseite über einer Kategorieseite landen? Wenn Sie Produktvariationen haben, was ist der Effekt, wenn Sie einen roten Pullover über einen blauen Pullover schicken?
• Gebotsstrategie. Erbringt der Ziel-ROAS eine bessere Leistung als die Maximierung von Conversions?
• Keywords, auf die Ihre Anzeige ausgerichtet ist. Beeinflusst die Keyword-Option Ihre Klickrate oder Conversion-Rate? Könnten Sie durch eine bessere Akzeptanz negativer Keywords Investitionen in allgemeinere Keyword-Optionen einsparen als bei der Verwendung von genau passenden Keywords?
• Anzeigentypen. Erzielen responsive Anzeigen bessere Conversion-Raten als Ihre erweiterten Textanzeigen? Welche Auswirkungen hat das Hinzufügen dynamischer Suchanzeigen?
• Produktpreis (insbesondere für Google Shopping). Wie wirkt sich eine Erhöhung/Verringerung Ihres Produktpreises um 2 % auf Ihren Umsatz aus? Könnten Sie bessere Margen erzielen?

Führen Sie A/B-Tests nicht lange genug durch oder lassen Sie sie für immer laufen

Führen Sie Ihren A/B-Test nicht lange genug durch

Wie viel aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen Sie aus 2 Tagen Daten, wenn Sie nur 10.000 Besucher pro Tag auf Ihre Website bekommen? Ich würde nicht viel argumentieren, daher verblüfft es mich, wenn ich sehe, dass Leute aufgrund dieser Datenmenge umfassende Kontoänderungen oder Geschäftsentscheidungen treffen. Es endet normalerweise in eine Richtung und errät, was das ist? Es kostet sie mehr Geld und schadet sogar manchmal anständigen Kampagnen.

Es ist das PPC-Äquivalent dazu, ein zweischneidiges Schwert zu halten und damit dein Spiegelbild anzugreifen. Am Ende wirst du wie dieser schwarze Ritter aus Monty Python aussehen.

Führen Sie Ihren A/B-Test zu lange durch

Dasselbe gilt, wenn Sie einen Test für immer laufen lassen. Wenn Sie es laufen lassen, ist es kein A/B-Test, sondern nur zwei Dinge, die Sie tun. Sie führen nicht Kampagne A gegen Kampagne B, um zu sehen, welche besser abschneidet, sondern führen nur zwei Kampagnen namens A und B durch.

Okay... und wie lange?

Wie lange Sie Ihre A/B-Tests durchführen sollten, hängt von einer Reihe von Faktoren wie Budget, Publikumsgröße usw. ab. Als Faustregel und wenn es Ihr erster Versuch mit A/B-Tests ist, würde ich empfehlen, Ihre Aufteilung durchzuführen Testen Sie mindestens 2 Wochen, bevor Sie wesentliche Änderungen vornehmen. Im Laufe der Zeit werden Sie lernen, was für Sie und Ihr Unternehmen am besten ist, immer mit der Absicht, die Entscheidung zu treffen, den besten ROI zu erzielen.

Messung der falschen Metriken als Erfolgsnachweis

Wen interessiert es, ob Sie mehr Klicks oder mehr Impressionen erzielen, wenn Sie versuchen, mehr Conversions zu erzielen? Wenn Sie einen A/B-Test durchführen, um die Auswirkungen auf die Conversions zu ermitteln, sollten Sie sich auf diesen Messwert konzentrieren, um die Ergebnisse zu ermitteln.

Das bedeutet nicht, dass die Erkenntnisse zu den anderen Metriken, die Sie gewonnen haben, verworfen werden sollten. Sie können diese Erkenntnisse auf zukünftige Tests anwenden; sie sind nur nicht als Erfolgsmessung für diesen A/B-Test zu verwenden.

Gremlins übersehen! (Gremlin: oft ein unbeabsichtigter, aber beeinflussender Faktor)

Okay, das ist nicht die Wörterbuchdefinition eines Gremlins, das gebe ich zu, aber hier ist ein Beispiel für eines, das ich zuvor beim Ausführen von A/B-Tests auf Landingpages gesehen habe. Wir sahen einen enormen Anstieg der Besuche auf einer Seite gegenüber der anderen, aber eine viel niedrigere Conversion-Rate. In meinem Kopf machte das keinen Sinn! Warum sollte die Conversion-Rate auf der beliebteren Zielseite so viel niedriger sein?

Also bewertete ich die User Journey durch die Seite und stellte fest, dass der User, um zum Checkout zu gelangen, durch eine weitere Seite navigieren musste, die er auf der anderen nicht durchlaufen musste.

Dies war nicht beabsichtigt, sondern nur eine Folge des Aufbaus der Seite und wurde übersehen. Ein Blick in den Drop-Off-Bericht der zusätzlichen Seite hat uns gezeigt, dass wir hier Leute verloren haben, satte 84 % der Nutzer sind auf dieser zusätzlichen Seite abgesprungen. Daher haben wir diese zusätzliche Seite natürlich entfernt und unseren A/B-Test neu gestartet. Die Seite mit der besseren Leistung erzielte dann viel bessere Conversion-Raten.

Dies unterstreicht die Notwendigkeit zusätzlicher Überlegungen vor der Durchführung von A/B-Tests.

So hart es klingen mag, gehen Sie davon aus, dass alle Beteiligten irgendwo einen Fehler machen werden, also prüfen Sie vorher Maßnahmen, um diese manchmal kostspieligen Rückschläge zu vermeiden.

Hier ist also meine Liste der häufigsten Fehler, die ich gesehen habe. Ich hoffe, Sie fanden sie hilfreich. Wenn Sie etwas hinzufügen möchten, lassen Sie es uns in den Kommentaren unten wissen. Wir würden auch gerne von den schlimmsten Gremlins hören, die Sie je gesehen haben!