Бізнес не повинен стояти на місці. Щоб вижити, йому необхідно постійно розвиватися. Без нових ідей будь-який проєкт починає деградувати. Розширення асортименту, збільшення охоплення рекламної кампанії, зміна дизайну сайту, додавання контенту, підвищення конверсії – як зрозуміти, яку користь принесуть ці зміни?
Одним з інструментів прийняття обґрунтованого рішення є A/B тестування в контекстній рекламі. Воно дозволяє перевіряти гіпотези та аналізувати переваги споживачів на практиці.
Що таке A/B тестування в контекстній рекламі?
A/B-тестування, яке часто називають спліт-тестуванням, застосовується в якості одного з методів маркетингового дослідження. З його допомогою порівнюють і визначають найкращі елементи, що збільшують цільові показники. Як приклад можна привести задачу пошуку такого варіанту заголовка оголошення, який принесе більше кліків, ніж інші варіанти.
Що стосується контекстної реклами A/B-тестування використовується для аналізу текстів, зображень і заголовків оголошень. Спеціаліст, який проводить експеримент, зіставляє базовий варіант налаштувань і експериментальним.
До початку процесу тестування формулюється гіпотеза. Наприклад, якщо додати ефект терміновості в заклик до дії, то показник клікабельності оголошення покращиться.
Зробивши відповідні зміни – замість «Купити онлайн», вказавши «Купити зараз», – фахівець налаштовує покази як базового варіанту, так і експериментального. Після закінчення тестового періоду проводиться аналіз ефективності кожного оголошення та вибирається найкращий.
Порада! A/B-тести слід проводити регулярно. Не існує ідеальних оголошень і оптимальних посадочних сторінок, тому необхідно на постійній основі шукати способи збільшення ефективності рекламних вкладень, формулювати і перевіряти гіпотези, проводити тестування змін.
Навіщо потрібні спліт-тести?
Практично будь-яке «ідеальне оголошення» можна поліпшити, адже немає межі досконалості. Збільшити показники ефективності допомагає проведення спліт-тестів в контекстній рекламі.
Інформація! Якщо внести зміни, що покращують оголошення хоча б на кілька відсотків, то як це вплине на показники бізнесу? Кількість заявок збільшиться, те ж саме станеться з виручкою і прибутком, але витрати на рекламу при цьому не зміняться.
Інший аспект – це вигоряння, коли рекламне повідомлення перестає чіпляти аудиторію. Безумовно, можна плисти за течією і не вносити зміни в те, що «вже приносить заявки». Але, це неправильний підхід. Слід постійно працювати над поліпшенням.
Як проводити A/B тестування рекламних оголошень?
В A/B тестуванні оголошення можуть бути задіяні будь-які його елементи: заклик до дії, зображення, текст, заголовок, посилання:
Текст і заголовок. Цей крок, як правило, є першим. Можна сформулювати і проаналізувати різні заклики до дії або зіставити ефективність оголошень з інформацією про ціну товару і без неї;
Додаткові посилання. Можна додати в оголошення посилання на промо-акції, умови доставлення або сторінки різних товарних категорій. А потім перевірити, як це відіб’ється на CTR;
Посадкова сторінка. Можна спробувати поміняти колір і розмір кнопок на сайті або протестувати різні варіанти розташування зображення товару на сторінці;
Видиме посилання. Важливо пам’ятати, що адреса посадкової сторінки може не збігатися з відображеним посиланням, яке допомагає донести інформацію про те, що відвідувач побачить, клікнувши по оголошенню. Тому можна протестувати різні варіанти видимого посилання і перевірити, який працює краще;
Уточнення оголошень. Цей корисний інструмент Google Ads не слід залишати без уваги. Тут можна розмістити інформацію, що не увійшла в основний текст або заголовок оголошення, конкурентні переваги;
Фото та зображення. Якщо текстові поля оголошення мають обмеження за кількістю символів, то при роботі з графічними банерами для фантазії відкривається справжній простір. Можна тестувати найрізноманітніші варіанти: від кольору кнопки із закликом до дії до використання різного візуального наповнення. Цілком ймовірно, що зелена кнопка покаже кращу конверсію, ніж червона, але гіпотезу слід перевірити;
Близькі до тематики ключові фрази. Таким способом можна збільшити кількість клієнтів з контексту. Побудувавши звіт по інтересах аудиторії в Google Analytics, можна приблизно зрозуміти, як виглядає «близькотематика» для вашого бізнесу.
Особливості спліт-тестування в контекстній рекламі
Проблема в зіставленні різних інтервалів тестування. Вона виникає через неоднорідність попиту на той чи інший продукт в різні проміжки часу. Тестування можна вважати достовірним, якщо тимчасові інтервали підібрані таким чином, що рівень попиту в них для кожного оголошення, що перевіряється, приблизно збігається. Порятунком в ситуації з сезонністю є «шаховий» метод тестування;
Необхідність ставити експеримент щодо не всієї групи оголошень цілком, а окремо для кожного оголошення. Це потрібно для чіткого розуміння, який саме елемент реклами вплинув на її ефективність;
Тривалість проведення експерименту. Велика тривалість тестування пов’язана з нестабільністю попиту на більшість продуктів. Він може залежати від погодних умов, курсів валют тощо. З огляду на це, А/В-тестування слід проводити до тих пір, поки не буде визначений явний «лідер». Часто для цього потрібно кілька тижнів;
Неоднорідність цільової аудиторії. Даний фактор часто збільшує термін отримання адекватного результату експерименту. Через те, що кожна цільова група проявляє активність нерівномірно в різні проміжки часу, виникає необхідність збільшувати терміни експерименту для аналізу всіх сегментів;
Проблеми, пов’язані з аналізом низькочастотних запитів. Це найбільш складно здійснити в контекстній рекламі. Для аналізу релевантної інформації необхідно, щоб оголошення набрали адекватну (не менше 100) кількість переходів. Але як бути, коли за запитом всього 5-10 показів в тиждень? На жаль, не залишається нічого іншого, як збільшувати період тестування до декількох місяців. Безумовно, можна зробити висновки, грунтуючись на невеликому обсязі даних. Але такі результати можуть не відповідати дійсності.
Як створювати A/B тести в Google Ads?
Для проведення A/B тестування в Google Ads необхідно:
Натиснути на «плюс» в правій бічній панелі вкладки «Проєкти та експерименти» в рекламному кабінеті;
Вибрати зі списку необхідну кампанію і дати назву проєкту на основі тієї гіпотези, яку планується перевірити. Вона не повинно збігатися з назвами інших кампаній і тестувань. Далі слід зберегти проєкт;
Змінити налаштування кампанії у вікні нового проєкту таким чином, щоб виконувалися умови гіпотези, і застосувати внесені зміни. Потім необхідно вибрати «Провести експеримент» в новому вікні та натиснути «Застосувати»;
Визначити часові межі тестування, встановити частку трафіку, необхідну для проведення експерименту, і зберегти.
Експеримент запущений. Залишається тільки дочекатися того моменту, коли даних про його проведення буде зібрано достатньо для того, щоб зробити висновки. Результати відображаються в розділі «Експерименти в кампаніях». Після закінчення тестування ви зможете зробити висновки про ефективність кампанії. У разі позитивного результату можна запустити експериментальну кампанію, клікнувши на «Застосувати». Система запропонує вибір: скорегувати вихідну кампанію або ж зберегти експеримент як нову РК.
Поради для проведення якісних тестів
Для отримання адекватних результатів в кожному експерименті слід тестувати строго один блок оголошення – тільки зображення, тільки текст і т.д.;
Не варто запускати тестування тоді, коли на попит істотно впливають фактори сезонності. Інакше отримані результати можуть бути необ’єктивними;
Встановлювати такі терміни експерименту, при яких кожне оголошення зможе набрати не менше 100 переходів. Недостатня кількість даних може стати причиною нерепрезентативності отриманої інформації;
Результати A/B-тестування застосовні тільки до певного продукту в заданий інтервал часу;
Періоди тестування повинні включати однакові дні тижня і час. Це дозволить уникнути недостовірності експериментів.
