En büyük PPC A/B testi hataları

A/B testi, reklamlarınızın etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmıştır. Bütçenizden en iyi şekilde yararlanmanın ve yatırım getirinizi artırmanın harika ve sürekli uygulanan bir yoludur.

A/B testini yeterince uzun süre çalıştırmamaktan A/B testini çok fazla şeye kadar… Aşağıda, A/B testi sırasında insanların yaptığı yaygın hatalardan bazıları ve bunlardan nasıl kaçınabileceğiniz yer almaktadır.

Aynı anda birden fazla şeyi A/B testi

Reklam metnini A/B testi yapıyorsanız, cihaz teklif değiştiricileriyle de uğraşmaya başlamayın. Yer hedeflemeyi veya reklam zamanlamasını aynı anda değiştirmeyin, aksi takdirde bu, verileri zayıflatacaktır.

A/B testi sabır ve kontrol gerektirir. Bu yüzden bir seferde sadece bir şeye bağlı kalın, çoklu görev, çoklu görev artı A/B testinin zamanı değil, aynı anda birden fazla şeyi mahvetme konusunda sizi yalnızca daha üretken hale getirecek!

Sırf bunun için körü körüne A/B testi

Herhangi bir A/B testini çalıştırmadan önce, onu neden çalıştırmak istediğinize dair bir hipoteze ihtiyacınız vardır. Kendinize neyi keşfetmeye çalıştığınızı sorun.

Örneğin, arama ağı reklamları metninize bir harekete geçirici mesaj eklemenin dönüşüm oranlarını artıracağına inanıyor musunuz? Masaüstü bilgisayarlar yerine mobil cihazları hedeflemek, yeni müşteri kazanımınızı iyileştirecek mi? Olacağını düşünüyorsan, neden böyle düşünüyorsun? Sitenizin organik kaynaklar aracılığıyla yüksek mobil ziyaretleri olup olmadığı, ancak ücretli kaynaklardan gelen mobil ziyaretlerin çok düşük olup olmadığı gibi şeyleri göz önünde bulundurun. Herhangi bir testi çalıştırmadan önce kendinize sorun ve buna katkıda bulunan bir faktör olup olmadığını araştırın.

Canlı bir reklam hesabında potansiyel olarak felakete yol açabilecek bir A/B testi çalıştırmadan önce, hipotezinizi desteklemek için halihazırda sahip olduğunuz verileri kullanın.

Test etmenin tüm amacı, reklam performansınızı iyileştirmektir, bu nedenle, mümkünse bunun tersini yapan testlerden kaçınılmalıdır!

Hiç test değil!

Bu basit ama yönettiğim birçok hesapta tekrar tekrar gördüğüm büyük bir günah. “Gerek yok” veya “zaten yeterince yüksek dönüşüm oranlarına sahibiz” gibi olağan mazeretleri duydum.

“Bozuk değilse düzeltme” yaklaşımı hayatta birçok şey için işe yarar, ancak dijital pazarlama bunlardan biri değildir. Dijital pazarlamanın ve özellikle ücretli reklamcılığın doğası sürekli değişmektedir. Bana inanmıyor musun? 5 yıl önce TikTok bir şey değildi ve ortalama bir tüketici içeriği 2 cihazda görüntülüyordu. Şimdi 2020'de insanlar 5 cihaza kadar içerik tüketiyor ve TikTok, bir milyardan fazla kişiye ulaşmak için onu nasıl kullandıkları konusunda çılgına dönen şirketlerle şimdiye kadar en çok indirilen oyun tabanlı olmayan uygulamalardan biri olarak dünya çapında patlıyor. bir ay!

Bir tür A/B testi yapmamanın tek mantıklı nedeni, henüz kayda değer içgörüler elde etmek için trafik hacmine sahip olmamanızdır.

Nereden başlayacağınızı bilmediğiniz için ücretli reklamlarınızı A/B testi yapmıyorsanız…

İşte denemeye başlayabileceğiniz birkaç önemli şey:

• Reklam kopyası. Reklam metninize güncel bir promosyon eklemek, tıklama oranlarını nasıl etkiler? Marka adınızı reklam metnine eklemek performansı artırır mı, artırmaz mı?
• Eylem çağrısı. Harekete geçirici mesaj kullanıcıyı tıklamaya mı teşvik ediyor yoksa sadece şimdi satın al mı diyor? Harekete geçirici mesajı değiştirmenin etkisi nedir?
• Açılış sayfası. Kullanıcıların bir kategori sayfası üzerinden bir ürün sayfasına gelmesinin etkisi nedir? Ürün varyasyonlarınız varsa, insanları mavi bir jumper üzerinden kırmızı bir jumper'a göndermenin etkisi nedir?
• Teklif stratejisi. Hedef ROAS, dönüşümleri en üst düzeye çıkarmaktan daha mı iyi performans gösteriyor?
• Reklamınızın hedeflediği anahtar kelimeler. Anahtar kelime eşleme türü, tıklama oranınızı veya dönüşüm oranınızı etkiler mi? Tam eşlemeyi kullanmaktan daha iyi negatif anahtar kelime benimseme ile daha geniş eşleme türlerine yatırımdan tasarruf edebilir misiniz?
• Reklam türleri. Duyarlı reklamlar, genişletilmiş metin reklamlarınızdan daha iyi dönüşüm oranları elde ediyor mu? Dinamik arama ağı reklamları eklemenin etkisi nedir?
• Ürün fiyatı (özellikle google alışveriş için). Ürünlerinizin fiyatını %2 oranında artırmak/düşürmek satışlarınızı nasıl etkiler? Daha iyi marjlar yapabilir misin?

A/B testlerini yeterli süre çalıştırmamak veya sonsuza kadar çalışır durumda bırakmak

A/B testinizi yeterince uzun süre çalıştırmamak

Web sitenize günde yalnızca 10.000 ziyaretçi çekerseniz, 2 günlük verilerden ne kadar anlamlı bir içgörü kazanacaksınız? Çok fazla tartışmazdım, bu yüzden insanların bu miktarda veriye dayanarak kapsamlı hesap değişiklikleri veya ticari kararlar aldığını görmek beni şaşırtıyor. Genellikle bir şekilde biter ve bunun ne şekilde olduğunu tahmin eder? Sonunda onlara daha fazla paraya mal olur ve hatta bazen iyi performans gösteren kampanyalara zarar verir.

Bu, iki ucu keskin bir kılıç tutmaya ve onunla yansımanıza saldırmaya eşdeğer PPC'dir, sonunda Monty Python'daki o kara şövalye gibi görüneceksiniz.

A/B testinizi çok uzun süre çalıştırmak

Aynısı, bir testi sonsuza kadar çalışır durumda bırakmak için de söylenebilir. Çalışmaya bırakırsanız, bu bir A/B testi değildir, yaptığınız iki şey vardır. Hangisinin daha iyi performans gösterdiğini görmek için A kampanyasını B kampanyasına karşı çalıştırmıyorsunuz, yalnızca A ve B adlı iki kampanya yayınlıyorsunuz.

Tamam... ne kadar sürecek?

A/B testinizi ne kadar süreyle çalıştırmanız gerektiği, bütçe, hedef kitle boyutu vb. gibi bir dizi faktöre bağlıdır. Genel bir kural olarak ve bu A/B testinde ilk denemenizse, bölmenizi çalıştırmanızı tavsiye ederim. önemli bir değişiklik yapmadan önce en az 2 hafta test edin . Zamanla, her zaman en iyi yatırım getirisini elde etme kararını verme niyetiyle, sizin ve işletmeniz için en iyisinin ne olduğunu öğreneceksiniz.

Başarının kanıtı olarak yanlış metrikleri ölçmek

Daha fazla dönüşüm elde etmeye çalışırken daha fazla tıklama veya daha fazla gösterim almanız kimin umurunda? Dönüşümler üzerindeki etkisini görmek için bir A/B testi çalıştırıyorsanız, sonuçları belirlemek için odaklanmanız gereken ölçüm budur.

Şimdi bu, kazandığınız diğer metriklere ilişkin içgörülerin göz ardı edilmesi gerektiği anlamına gelmez. Bu öğrendiklerinizi gelecekteki testlere uygulayabilirsiniz; sadece bu A/B testi için başarı ölçümünüz olarak kullanılmazlar.

Gremlinlere bakan! (Gremlin: genellikle kasıtsız ancak etkileyen bir faktör)

Tamam, kabul edeceğim bir gremlinin sözlük tanımı bu değil ama burada daha önce açılış sayfalarında A/B testi yaparken gördüğüm bir örnek var. Bir sayfaya yapılan ziyaretlerde diğerine göre büyük artışlar gördük, ancak çok daha düşük bir dönüşüm oranı gördük. Kafamda hiçbir anlam ifade etmiyordu! Daha popüler açılış sayfasında dönüşüm oranı neden bu kadar düşük olsun?

Bu yüzden, sayfadaki kullanıcı yolculuğunu değerlendirdim ve ödeme aşamasına geçmek için kullanıcının diğer sayfada gezinmesi gerekmeyen ek bir sayfada gezinmesi gerektiğini fark ettim.

Bu tasarım gereği değildi, sadece sayfanın yapılış biçiminin bir sonucuydu ve gözden kaçmıştı. Ek sayfanın ayrılma raporuna baktığımızda, bu noktada insanları kaybettiğimizi , kullanıcıların %84'ünün bu ek sayfayı bıraktığını gördük. Bu nedenle, elbette, bu ek sayfayı kaldırdık ve A/B testimizi yeniden başlattık. Daha iyi performans gösteren sayfa, daha sonra çok daha iyi dönüşüm oranları gördü.

Bu, A/B testlerini çalıştırmadan önce ek hususlara duyulan ihtiyacı vurgular.

Kulağa ne kadar sert gelse de, ilgili herkesin hat boyunca bir yerde bir hata yapacağını varsayın, bu nedenle bu bazen maliyetli aksilikleri önlemek için önceden kontrol önlemleri alın.

İşte gördüğüm en yaygın hataların listesi. Umarım onları faydalı bulmuşsunuzdur. Ekleyeceğiniz herhangi bir şey varsa, neden aşağıdaki yorumlarda bize bildirmiyorsunuz. Gördüğün en kötü gremlinleri de duymak isteriz!