Maiores erros de teste A / B de PPC

O teste A / B foi desenvolvido para maximizar a eficácia de sua publicidade. É uma forma excelente e continuamente praticada de obter o máximo do seu orçamento e melhorar o seu ROI.

De não executar o teste A / B por tempo suficiente para testar A / B muitas coisas ... Abaixo estão alguns dos erros comuns que as pessoas cometem ao fazer o teste A / B e como você pode evitá-los.

Teste A / B mais de uma coisa ao mesmo tempo

Se você estiver testando A / B com o texto do anúncio, não comece a mexer com os modificadores de lance do dispositivo também. Não altere o local de destino ou a programação de anúncios ao mesmo tempo ou isso prejudicará os dados.

O teste A / B requer paciência e controle. Portanto, concentre-se em uma coisa de cada vez, não é hora de multitarefa, multitarefa mais o teste A / B só o tornará mais produtivo em arruinar mais de uma coisa de uma vez!

Teste cego A / B apenas por fazer

Antes de executar qualquer teste A / B, você precisa de uma hipótese de por que deseja executá-lo. Pergunte a si mesmo o que você está tentando descobrir?

Por exemplo, você acredita que adicionar uma frase de chamariz ao texto dos seus anúncios de pesquisa melhorará as taxas de conversão? A segmentação de dispositivos móveis em vez de desktops melhorará a aquisição de novos clientes? Se você acha que sim, por que você acha isso? Considere, por exemplo, se seu site tem muitas visitas de celulares por meio de fontes orgânicas, mas muito poucas visitas de celulares de fontes pagas. Pergunte a si mesmo e pesquise se pode haver um fator que contribui para isso antes de executar qualquer teste.

Use os dados que você já possui para apoiar sua hipótese antes de executar um teste A / B potencialmente desastroso em uma conta de anúncio ativa.

O objetivo do teste é melhorar o desempenho de seus anúncios, portanto, a execução de testes que fazem o oposto disso deve ser evitada, se possível!

Não está testando nada!

Este é um pecado simples, mas um pecado capital que vi repetidamente em muitos relatos que administrei. Já ouvi todas as desculpas usuais “não há necessidade” ou “já temos taxas de conversão altas o suficiente”.

A abordagem “se não está quebrado, não conserte” funciona bem na vida para muitas coisas, mas o marketing digital simplesmente não é uma delas. A própria natureza do marketing digital e, em particular, da publicidade paga muda constantemente. Não acredita em mim? 5 anos atrás, o TikTok não era uma coisa e o consumidor médio costumava ver o conteúdo em 2 dispositivos. Agora, em 2020, as pessoas estão consumindo conteúdo em até 5 dispositivos e o TikTok está explodindo em todo o mundo como um dos aplicativos não baseados em jogos mais baixados de todos os tempos, com empresas delirando sobre como o usaram para alcançar mais de um bilhão de pessoas um mês!

A única razão lógica para não executar algum tipo de teste A / B é que você ainda não tem os volumes de tráfego para obter insights valiosos.

Se você não está testando A / B sua publicidade paga porque não sabe por onde começar ...

Aqui estão algumas coisas importantes que você pode começar a experimentar:

• Cópia do anúncio. Como adicionar uma promoção atual ao texto do anúncio afeta as taxas de cliques? Adicionar o nome da sua marca ao texto do anúncio melhora o desempenho ou não?
• Call to action. A frase de chamariz incentiva o usuário a clicar ou apenas diz compre agora? Qual é o efeito de alterar a frase de chamariz?
• Página de destino. Qual é o efeito dos usuários que acessam a página de um produto em uma página de categoria? Se você tem variações de produto, qual é o efeito de enviar as pessoas para um jumper vermelho em vez de um jumper azul?
• Estratégia de lance. O ROAS desejado tem um desempenho melhor do que maximizar as conversões?
• Palavras-chave que seu anúncio está segmentando. O tipo de correspondência de palavra-chave afeta sua taxa de cliques ou taxa de conversão? Você poderia economizar investimento em tipos de correspondência mais ampla com melhor adoção de palavras-chave negativas do que usando a correspondência exata?
• Tipos de anúncios. Os anúncios responsivos obtêm taxas de conversão melhores do que os anúncios de texto expandidos? Qual é o efeito de adicionar anúncios dinâmicos da rede de pesquisa?
• Preço do produto (principalmente para compras no Google). Como a marcação para cima / baixo do preço de seus produtos em 2% afeta suas vendas? Você poderia estar obtendo margens melhores?

Não executar testes A / B por tempo suficiente ou deixá-los em execução para sempre

Não executando seu teste A / B por tempo suficiente

Quanta percepção significativa você vai ganhar com 2 dias de dados se tiver apenas 10.000 visitantes por dia em seu site? Eu diria que não muito, então fico perplexo quando vejo pessoas fazendo mudanças radicais na conta ou decisões de negócios com base nessa quantidade de dados. Geralmente termina de uma maneira e adivinha de que maneira é? Isso acaba custando mais dinheiro a eles e até mesmo prejudicando campanhas de desempenho às vezes decentes.

É o PPC equivalente a segurar uma espada de dois gumes e atacar seu reflexo com ela, você vai acabar parecendo aquele cavaleiro negro do Monty Python.

Executando seu teste A / B por muito tempo

O mesmo pode ser dito para deixar um teste em execução para sempre. Se você deixá-lo rodando, então não é um teste A / B, são apenas duas coisas que você está fazendo. Você não está executando a campanha A contra a campanha B para ver qual tem melhor desempenho; você está apenas executando duas campanhas chamadas A e B.

Ok ... então quanto tempo?

Por quanto tempo você deve executar o teste A / B depende de uma série de fatores, como orçamento, tamanho do público, etc. Como regra geral, e se for sua primeira tentativa de teste A / B, eu recomendaria executar sua divisão teste por pelo menos 2 semanas antes de fazer qualquer alteração significativa. Com o tempo, você aprenderá o que é melhor para você e sua empresa, sempre com o intuito de tomar a decisão de obter o melhor ROI.

Medir as métricas erradas como prova de sucesso

Quem se importa se você obteve mais cliques ou mais impressões ao tentar obter mais conversões? Se você estiver executando um teste A / B para ver seu impacto nas conversões, essa é a métrica na qual você deve se concentrar para determinar os resultados.

Agora, isso não significa que os insights sobre as outras métricas que você ganhou devem ser descartados. Você pode aplicar esses aprendizados a testes futuros; eles simplesmente não devem ser usados ​​como sua medida de sucesso para este teste A / B.

Negligenciando gremlins! (Gremlin: muitas vezes um fator não intencional, mas impactante)

Ok, então essa não é a definição do dicionário de um gremlin, admito, mas aqui está um exemplo de um que vi antes ao executar o teste A / B nas páginas de destino. Observamos um grande aumento nas visitas a uma página em relação à outra, mas uma taxa de conversão muito menor. Na minha cabeça aquilo não fazia sentido! Por que a taxa de conversão seria muito mais baixa na página de destino mais popular?

Portanto, avaliei a jornada do usuário pela página e percebi que, para progredir até a finalização da compra, o usuário precisava navegar por uma página adicional que não precisava navegar na outra.

Isso não foi intencional, mas apenas uma consequência da maneira como a página foi construída e passou despercebida. Analisar o relatório de desistência da página adicional nos mostrou que é aqui que estávamos perdendo pessoas, uma gritante 84% de usuários desistiram dessa página adicional. Portanto, é claro, removemos essa página adicional e reiniciámos nosso teste A / B. A página de melhor desempenho teve taxas de conversão muito melhores.

Isso destaca a necessidade de considerações adicionais antes de executar os testes A / B.

Por mais difícil que pareça, suponha que todos os envolvidos cometerão um erro em algum lugar ao longo da linha, portanto, adote medidas de verificação com antecedência para evitar esses contratempos às vezes onerosos.

Portanto, aqui está minha lista dos erros mais comuns que já vi. Espero que você os tenha achado úteis. Se você tem algum a acrescentar, por que não nos avisa nos comentários abaixo. Adoraríamos ouvir sobre os piores gremlins que você já viu!