クリック課金制のA/Bテストとは何ですか？

A/Bテストとクリック課金キャンペーンの詳細

A / Bテストは、分割テストとも呼ばれ、クリック課金（PPC）広告全体で一般的に行われている方法です。 A / Bテストでは、アカウントの特定の属性を2つの個別の変数に分けて、相互にテストすることができます。制御変数と実験変数です。

• 制御変数：現在の戦略または慣行では何も変更されません。
• 実験変数：制御変数に対してテストするために、戦略または実践の一部が変更されます。

このブログでは、A / BテストがPPCパフォーマンスを改善するための健全な方法である理由、テスト対象、およびA/Bテストが成功したか失敗したかを判断する方法について詳しく説明します。

なぜA/Bテストを行うのですか？

PPCスペシャリストとして、クライアントのGoogle広告とMicrosoft Advertisingアカウントを継続的に最適化して、クライアントにとって最良かつ最も効率的なキャンペーンを生成する責任があります（つまり、より低いリード単価でより多くのコンバージョンを生成します）。

クライアントの予算とキャンペーンが十分な検索ボリュームを生み出すと仮定すると、PPCのパフォーマンスを改善し、クライアントに利益をもたらし、より高いROIを提供できる変更を適用する方法は常に増えています。

PPC広告を分割テストする場合、既存の戦略の現在のパフォーマンスを視覚化し、データを並べて、より強力な結果が得られると思われる新しいプラクティス（テスト）と比較します。

本質的に、これらの並べて比較は変数Aと変数Bです。データが勝者を決定します。

A / Bテストデータを使用すると、分析対象のアカウント全体にプラスの影響を与える可能性のある機会を開くために、私たち自身、チーム、およびクライアントに明確さをもたらすことができます。

A/Bテストは長期的なPPCパフォーマンスを向上させます

PPCスペシャリストとしての私たちの優先事項は、インプレッション数、クリック数、コンバージョン数、クリック率の向上、全体的なリード単価とクリック単価の低下など、指標を改善することです。 。

理論的には、インプレッションボリュームを増やすと、サイトへのクリック数が増え、ボリュームの制約に役立ちます。 関連するキーワードと広告コピー（見出しと説明を含む）を用意することで、これらのクリックを活用し、クリック率を高めることができます。 クリック率が向上することで、より多くの潜在的なリードをクライアントに導き、より良い結果を提供することができます。 より高いレートでコンバージョンを達成し、全体的なリードあたりのコストを削減できるようになると、成功が証明されたチャネルにより多くを費やし、質の高いリードを促進する方法で予算を管理できるようになります。

実験が完了した後、実施したテストが成功したかどうかを判断します。 そうである場合は、既存の戦略の代わりに、キャンペーン全体に実験変数を適用します。

実験が失敗したと見なされた場合、制御変数の実行を停止し、テストの前に実施されていた既存の戦略で実行を続行します。

いつA/Bテストを行いますか？

誰がPPCキャンペーンを管理していても、キャンペーンのパフォーマンスと効率を向上させるために、常にA/Bテストを実行する必要があります。 アカウント内で対処できる問題点を特定して特定することが重要です。 これらが見つかったら、問題への最善のアプローチを決定する時が来ました。

通常、成長の最大の領域は、検索量が最も多いキャンペーンです。これは、支出と検索量が少ない領域よりもはるかに速い速度で改善する領域があることがわかっているためです。 つまり、検索ボリュームが多いと、分析用の豊富なデータセットが生成されます。 ボリュームの少ないキャンペーンをテストすると、データが不十分になるため、結果が歪んでしまいます。

分割テストの場合、テストを効率的に実行するために、数か月間実行され、十分な具体的なデータとコンバージョン量を生成したPPCキャンペーンをテストすることが理想的です。

どこでA/Bテストを行いますか？

A / Bテストを実行することを決定する場合、互いにテストできる広告アカウントのいくつかの側面があります。 PPCで最も一般的に実施されているA/Bテストには、広告クリエイティブ、広告表示オプション、ランディングページ、入札戦略などが含まれますが、これらに限定されません。

広告クリエイティブ

広告クリエイティブは、有料広告を介してビジネスの潜在的なリードを顧客に変えることを目的としたあらゆる形式のコンテンツです。

広告クリエイティブと広告コピーは、Google広告とMicrosoft広告に含まれています。 ここでは、それぞれのコンポーネントを使用して複数の広告を設定し、相互にテストすることができます。 これらのコンポーネントには、次のものが含まれます。

• さまざまな見出しをテストして検索者と交流する
• 多様な広告の説明を使用して、強力で効果的なメッセージを視聴者に伝えます
• いくつかのランディングページをテストして、コンバージョン率の観点からパフォーマンスが向上する場所を分析します

広告表示オプション

広告表示オプションは、広告とともに表示される追加情報であり、広告を拡大するのに役立ち、人々にあなたのビジネスを選択するより多くの理由を与えます。

サイトリンク拡張機能：広告に含めることができる追加のリンクで、顧客をWebサイトの特定のページに直接誘導します。

いくつかのサイトリンク拡張機能をA/Bテストして、クリック数の増加、クリック数の減少、コンバージョン、および全体的なパフォーマンスを促進するものを特定できます。

サイトリンク拡張機能には、アカウント、キャンペーン、または広告グループレベルで適用する機能があります。

また、この特定の拡張機能のテストヘッドライン、説明、およびランディングページを分割します。

コールアウト拡張機能：検索広告に表示され、無料相談、生涯保証、緊急サービスなど、製品/サービスの追加機能や利点を強調するテキストの小さな挿入。

コールアウト拡張機能は、ユーザーが見ているハイライトや機能を比較して、ページに引き付けるときにテストするのに役立ちます。

構造化されたスニペット拡張機能：製品やサービスの特定の側面を強調します。 通常、クリックする理由を増やすことで広告の掲載結果を向上させます。

ほとんどの場合、構造化スニペット拡張機能を使用して、クライアントが提供するサービスを強調しています。 構造化スニペット拡張機能は、コールアウト拡張機能と同様の目的を果たします。

ここでは、特定のクライアントアメニティ、ブランド、モデル、サービスカタログ、およびその他の多くの側面を相互に比較できます。

プロモーション拡張機能：これらを使用すると、ストアのプロモーションに関する情報と、広告の下部にある最終的なURLへのリンクを含む小さなテキストを適用できます。

これらにより、クライアントが提供するA/Bテストクーポンと継続的なスペシャルを利用できます。

プロモーションの種類には、金銭的割引、パーセント割引、特定の金銭的割引まで、および特定のパーセント割引までが含まれます。

リードフォーム拡張機能：広告に添付されているリードフォーム。ユーザーがGoogleで会社、製品、またはサービスを検索したときに、ユーザー情報をすぐに取得できるようにします。 この拡張機能は、見込み客をランディングページに誘導して変換する必要性を置き換えるために作成されました。

これらはリードフォームであるため、別のリードフォームに対してテストを分割する場所や場所には多くの自由があります。

リードフォーム拡張機能は、オーディエンスをキャプチャするための独自の見出し、宣伝しているサービスに合わせた説明、顧客の連絡先情報、仕事の情報、カスタマイズ可能な適格な質問、背景画像、および召喚状を提供します。

入札戦略：入札戦略の種類は、広告の入札単価を設定するために選択した方法です。 戦略は、パフォーマンスの目標に応じて、手動または自動にすることができます。 Googleを使用すると、テストキャンペーンに対してコントロールキャンペーンをテストして、クライアントに最適な利益をもたらす入札戦略を決定できます。 入札戦略の種類はいつでも変更できます。 以下にいくつかの例を示します。

• 強化されたクリック単価（ECPC）：これは、手動入札からより多くのコンバージョンを獲得するのに役立ちます。 ECPCは、ウェブサイトでの販売やコンバージョンにつながる可能性が高いと思われるクリックの手動入札単価を自動的に調整することで機能します。
• コンバージョンの最大化：予算を使いながらキャンペーンで最も多くのコンバージョンを獲得できるように入札単価を自動的に設定する戦略
• 目標コンバージョン単価：設定した目標コンバージョン単価（CPA）でできるだけ多くのコンバージョンを獲得できるように入札単価を設定する戦略。

A / Bテストが成功したか失敗したかをどのように判断しますか？

A / Bテストが成功したか失敗したかを判断する場合、分割テストにはいくつかの異なるコンポーネントが考慮されます。

成功を決定する最も強力な要因は、適格なリードとリードあたりのコストですが、テストの目標に応じて、これらは異なる場合があります。 ブルーコロナでは、成功したテストは、クライアントの短期的および長期的な目標に最大の価値を提供したものであると考えています。

テストによって検索インプレッション数と適格リードが増加し、リードあたりのコストも減少する場合、これは私たちとクライアントに最大の価値をもたらし、これを制御変数に実験変数を適用するのは簡単です。

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