Крупнейшие ошибки при A / B-тестировании PPC

A / B-тестирование предназначено для максимальной эффективности вашей рекламы. Это отличный и постоянно практикуемый способ максимально эффективно использовать свой бюджет и повысить рентабельность инвестиций.

От невыполнения A / B-тестирования до слишком многих вещей A / B-тестирования… Ниже приведены некоторые из распространенных ошибок, которые люди допускают при A / B-тестировании, и способы их избежать.

A / B-тестирование сразу нескольких объектов

Если вы проводите A / B-тестирование рекламного объявления, не начинайте возиться с модификаторами ставок для устройств. Не меняйте одновременно геотаргетинг или расписание показа рекламы, иначе это повредит данные.

A / B-тестирование требует терпения и контроля. Так что просто сосредотачивайтесь на чем-то одном, сейчас не время для многозадачности, многозадачность плюс A / B-тестирование только сделают вас более продуктивным, если вы испортите сразу несколько вещей!

Слепое A / B-тестирование только ради этого

Прежде чем запускать любой A / B-тест, вам нужна гипотеза о том, почему вы хотите его запустить. Спросите себя, что вы пытаетесь открыть?

Например, считаете ли вы, что добавление призыва к действию в тексте поисковой рекламы улучшит коэффициент конверсии? Улучшит ли ориентация на мобильные устройства над настольными компьютерами привлечение новых клиентов? Если вы думаете, что будет, почему вы так думаете? Подумайте, например, о том, есть ли у вашего сайта много мобильных посещений из обычных источников, но очень мало мобильных посещений из платных источников. Прежде чем запускать какой-либо тест, спросите себя и исследуйте, может ли это быть фактором, способствующим этому.

Используйте данные, которые у вас уже есть, чтобы подтвердить свою гипотезу, прежде чем запускать потенциально опасный A / B-тест на реальном рекламном аккаунте.

Весь смысл тестирования состоит в том, чтобы повысить эффективность вашей рекламы, поэтому следует по возможности избегать проведения тестов, которые делают противоположные этому!

Вообще не тестирую!

Это простой, но кардинальный грех, который я видел снова и снова во многих отчетах, которыми управлял. Я слышал все обычные отговорки «в этом нет необходимости» или «у нас уже достаточно высокий коэффициент конверсии».

Подход «если не сломается, не чините» хорошо работает в жизни для многих вещей, но цифровой маркетинг не входит в их число. Сама природа цифрового маркетинга и, в частности, платной рекламы постоянно меняется. Не верите мне? 5 лет назад TikTok не существовало, и средний потребитель просматривал контент на двух устройствах. Теперь, в 2020 году, люди потребляют контент на 5 устройствах, и TikTok становится одним из самых загружаемых неигровых приложений, когда-либо существовавших, и компании бредят тем, как они использовали его, чтобы охватить более миллиарда человек. месяц!

Единственная логическая причина не проводить A / B-тестирование в той или иной форме - это то, что у вас еще нет объемов трафика, чтобы получить полезную информацию.

Если вы не проводите A / B-тестирование платной рекламы, потому что не знаете, с чего начать…

Вот несколько ключевых вещей, с которыми вы можете начать экспериментировать:

• Копия объявления. Как добавление текущего продвижения в текст объявления влияет на рейтинг кликов? Повышает ли эффективность добавление названия вашего бренда в рекламный текст?
• Призыв к действию. Стимулирует ли призыв к действию пользователя щелкнуть или он просто говорит «купите сейчас»? Каков эффект от изменения призыва к действию?
• Целевая страница. Каков эффект попадания пользователей на страницу продукта по сравнению со страницей категории? Если у вас есть варианты продукта, каков эффект, если люди будут одевать красный свитер поверх синего свитера?
• Стратегия ставок. Эффективнее ли целевая рентабельность инвестиций в рекламу, чем максимальное количество конверсий?
• Ключевые слова, на которые нацелено ваше объявление. Влияет ли тип соответствия ключевого слова на ваш CTR или коэффициент конверсии? Можете ли вы сэкономить на приобретении более широких типов соответствия с лучшим использованием минус-слов, чем при использовании точного соответствия?
• Типы объявлений. У адаптивных объявлений коэффициент конверсии выше, чем у развернутых текстовых объявлений? Каков эффект от добавления динамических поисковых объявлений?
• Цена продукта (особенно для покупок в Google). Как повышение / понижение цены на вашу продукцию на 2% влияет на ваши продажи? Могли бы вы повысить рентабельность?

Не запускать A / B-тесты в течение достаточного времени или оставлять их работать навсегда

Недостаточно долгое время проведения A / B-теста

Сколько значимой информации вы получите за 2 дня сбора данных, если на ваш веб-сайт будут заходить не более 10 000 посетителей в день? Я бы не стал спорить, поэтому меня сбивает с толку, когда я вижу, как люди вносят радикальные изменения в учетную запись или принимают бизнес-решения на основе такого количества данных. Обычно он заканчивается в одну сторону и угадывает, что это за путь? В конечном итоге это обходится им дороже и даже наносит ущерб иногда хорошо работающим кампаниям.

Это эквивалент PPC, когда вы держите обоюдоострый меч и атакуете им свое отражение, вы в конечном итоге будете похожи на этого черного рыцаря из Монти Пайтона.

Слишком долго проводите A / B-тест

То же самое можно сказать и о том, чтобы оставить тест запущенным навсегда. Если вы оставите его включенным, то это не A / B-тест, а просто две вещи, которые вы делаете. Вы не запускаете кампанию A против кампании B, чтобы увидеть, какая из них работает лучше, вы просто запускаете две кампании под названием A и B.

Хорошо ... так как долго?

Как долго вы должны проводить A / B-тестирование, зависит от ряда факторов, таких как бюджет, размер аудитории и т. Д. Как правило, и если это ваша первая попытка A / B-тестирования, я бы порекомендовал провести ваш сплит. протестируйте как минимум 2 недели, прежде чем вносить какие-либо существенные изменения. Со временем вы узнаете, что лучше всего для вас и вашего бизнеса, всегда с намерением принять решение о максимальной рентабельности инвестиций.

Измерение неверных показателей как доказательство успеха

Какая разница, если у вас больше кликов или показов, когда вы пытаетесь получить больше конверсий? Если вы проводите A / B-тест, чтобы увидеть его влияние на конверсии, тогда вам следует сосредоточиться на этой метрике, чтобы определить результаты.

Это не означает, что следует отказываться от полученных вами идей по другим показателям. Вы можете применить эти знания в будущих тестах; их просто нельзя использовать в качестве критерия успеха для этого A / B-теста.

С видом на гремлинов! (Гремлин: часто непреднамеренный, но влияющий фактор)

Хорошо, я допускаю, что это не словарное определение гремлина, но вот пример того, что я видел раньше при выполнении A / B-тестирования на целевых страницах. Мы увидели огромное увеличение посещений одной страницы по сравнению с другой, но гораздо более низкий коэффициент конверсии. В моей голове это не имело никакого смысла! Почему коэффициент конверсии на более популярной целевой странице может быть намного ниже?

Итак, я оценил путь пользователя по странице и понял, что для перехода к оформлению заказа пользователь должен был пройти через дополнительную страницу, которую ему не нужно было перемещать на другой.

Это не было задумано, а было просто следствием того, как была построена страница, и на нее не обратили внимания. Изучение отчета об отключении дополнительной страницы показало нам, что именно здесь мы теряли людей, а колоссальные 84% пользователей уходили с этой дополнительной страницы. Итак, конечно, мы удалили эту дополнительную страницу и перезапустили наш A / B-тест. Тогда более эффективная страница имела гораздо более высокие коэффициенты конверсии.

Это подчеркивает необходимость дополнительных размышлений перед запуском A / B-тестов.

Как бы резко это ни звучало, сделайте предположение, что каждый участник совершит ошибку где-то в процессе, поэтому заранее проверьте меры, чтобы избежать этих иногда дорогостоящих неудач.

Итак, вот мой список самых распространенных ошибок, которые я видел. Надеюсь, они вам пригодились. Если у вас есть что добавить, почему бы не сообщить нам об этом в комментариях ниже. Мы хотели бы услышать о самых ужасных гремлинах, которых вы когда-либо видели!