A b тестирование рекламы это

Цели и виды тестирования рекламы. лекция 11. тестирование рекламы. вопросы для рассмотрения: 1. цели и виды тестирования рекламы. 2. основные

Цели и виды тестирования рекламы.

Лекция №11. Тестирование рекламы.

Вопросы для рассмотрения:

1. Цели и виды тестирования рекламы.

2. Основные методы тестирования рекламы.

Любая рекламная кампания требует много финансовых и человеческих ресурсов. Рекламодатели всегда хотят быть уверенными в том, что по её итогам будут получены ожидаемые результаты и все затраты оправдаются. Поэтому еще до запуска рекламной кампании проводится подбор креативных приемов, наиболее удачных дизайнерских решений и идей. Специальные исследовательские методы позволяют еще до запуска рекламной кампании узнать об особенностях восприятия рекламы потенциальными покупателями, выработать предложения по улучшению креативного решения, выбрать успешные рекламные концепции из разнообразия вариантов. Вопросы, на которые можно получить ответ на данном этапе:

· Кому адресована реклама?

· Насколько привлекательна рекламная концепции?

· Запоминаются ли отдельные элементы рекламы и рекламного сообщения?

· Понятно ли для целевой группы рекламное сообщение?

· Соответствует ли рекламное сообщение рекламируемой категории?

· Какую эмоциональную и поведенческую реакцию потенциального потребителя вызывает реклама?

· Намерен ли потенциальный покупатель приобретать рекламируемый товар?

· Какие сильные и слабые стороны у рекламы?

· Какое общее отношение к рекламе?

На данном этапе также даются предварительные оценки качеству рекламы и ее способности выполнить поставленные задачи, что позволяет, при необходимости, скорректировать рекламное сообщение.

После того как рекламное сообщение вышло на рынок и целевая аудитория успела с ней ознакомиться, основной способ узнать какой эффект оказала реклама– это проведение итогового опроса, позволяющего оценить, достигла ли реклама поставленной цели, и какие выводы можно извлечь из проведенной рекламной кампании. Вопросы, на которые можно получить ответ на данном этапе:

· Какой охват целевой аудитории?

· Какая узнаваемость марки?

· Какое отношение к марке потенциального покупателя, мнения о недостатках и преимуществах марки?

· Намерен ли потенциальный покупатель приобретать рекламируемый товар?

Одним из самых надёжных подходов к тестированию рекламы считается теория рекламы Д.Старча. Согласно этой теории, чтобы быть успешной, реклама должна быть увиденной и прочитанной. В нее должны поверить, ее должны запомнить и она должна вызвать обратный эмоциональный отклик. В тестировании обычно измеряют следующее:

1. Воздействие или способность рекламы пробиться сквозь информационный шум. Для этого нужный рекламный ролик показывается в подборке с другими подобными ролики. Если речь идёт о печатной рекламе, то для проведения тестов готовят специальные выпуски газет или журналов, в которое помещено тестируемое объявление. В случае наружной рекламы на снимки предполагаемого места размещения щита, накладывают различные варианты его макетов. При этом выясняется, насколько потребители способны выделить тестируемую рекламу среди прочих.

2. Запоминание брэнда/марки. Одну из оригинальных методик тестирования запоминаемости брэнда предложил М.Шверином. Эта методика получила названия Ad Eval. Она состоит из трёх шагов. На первом для участников исследования проводят лотерею, в которой разыгрываются товары изучаемой марки и конкурентных марок. Респонденты должны сами выбрать марку по каждой товарной категории, которую им повезло выиграть. Затем группе показывается телепередача, включающая тестируемые ролики. После демонстрации процедура с лотерей повторяется. В результате, чем большее количество респондентов выбирают тестируемую марку после показа ролика (по сравнению с тем, что было до показа), тем больше она им запомнился и тем более высокие показатели эффективности имеет тестируемый ролики. Это методика тестирования считается одной из самых разработанных в исследовательской практике, поэтому часто её используют отдельно от других, дополняя её полустандартизированными интервью, в которых участники исследования объясняют свой выбор до и после показа рекламных роликов.

3. Запоминание основных элементов рекламного сообщения, проверка их понимания. Обычно для этого используют методику GRT (Group pretension test). Она обычно применяется для анализа печатной и наружной рекламы, а также P.O.S-материалов. Эта методика заключается в том, что сначала респондентам предъявляется полноцветный вариант рекламного объявления, затем даётся некоторое на его запоминание, а потом участникам тестирования получают схематическое изображение макета. На данной схеме они должны попытаться нанести основные элементы рекламы, воспроизвести её текстов и цветовое решение. В случае исследования P.O.S-материалов, т.е. рекламы в местах продаж, его частников приглашают в торговый зал, а потом просят на схеме торгового зала указать расположение всех увиденных рекламных материалов. Существуют и более простые способы анализа уровня запоминаемости рекламы. Например, сначала предъявляется полный вариант рекламного сообщения, а затем варианты, на которых отсутствует какой-либо из элементов, и респонденты должны самостоятельно вспомнить все эти элементы.

4. Отношение к рекламе. Самый простой и испытанный способ — это сбор так называемого «потребительского жюри» или представителей целевой аудитории будущей рекламы. Жюри просматривает различные варианты одной и той же рекламы и должно определиться с тем, какой из этих вариантов самый привлекательный и интересный. При опробовании более двух объявлений порой бывает необходимо, чтобы участники исследования выбрали не только лучшее, но и второе, третье и т.д. объявление в ряду. Для решения данной задачи используются две методики: расположения объявлений по достоинствам и парных сравнений. В первом случае респондентам вручает несколько вариантов тестируемой рекламы и просят расположить их в порядке очередности, исходя из того или иного критерия (привлекательности, яркости, наглядности и т.п.). Для получения общей картины собирают и обрабатывают оценочные листы, заполненные всеми участниками тестирования. В методики парного сравнения сопоставляется только два вариант. Объявление-победитель в каждой паре отмечают в карточке. Процесс повторяется до тех пор, пока каждый вариант не будет сравнен со всеми остальными в подборке. Как правило, и в той, и в другой методике одновременно можно тестировать не более 8 вариантов, т.к. при дальнейшем увеличении числа объявлений процедура становится слишком трудоёмкой. Для выяснения отношений к рекламе широко применяют и проективный тесты, в которых сама реклама служит той картинкой, которую нужно описывать. А при тестировании аудио- и телерекламы часто просят самих респондентов закончить слоган или какую-либо реплику героев роликов.

Основной метод организации тестирования рекламы – это фокус-группа. Однако её сценарий включает не только вопросы, направленные на обсуждения того ил иного варианта рекламы, но и различные методики, в том числе и те, которые были рассмотрены выше. Еще один метод, широко распространенный в современной практике тестирования, – это холл-тест. Он дает возможность получить количественную информацию об отношении к товаре и его рекламе. Процедура состоит в том, что респондентам, собранным в специально оборудованном помещении, предлагают конкретные образцы продуктов и их рекламы для сравнения, выбора, оценки. Но какой бы метод не использовался, каждый из них требует серьёзной подготовки, прежде всего, разработки нескольких вариантов одного и того же объявления, в т.ч. для аудио- и телерекламы

Что такое реклама? Способ убедить клиента купить или заказать товар либо услугу. Как это работает? Элементарно: посредством воздействия на психику и подсознание. Современный человек, хотя и использует массу различных супер-гаджетов, по своей изначальной природе все также остается охотником и собирателем, его психология практически не изменилась с древнейших времен.

Теперь к вопросу о том, как найти ключики к человеческой психике? Куда нанести точечный удар, чтобы не возникло причины для сопротивления? Проблема в том, что живое существо непредсказуемо. Сегодня все бросились покупать один известный гаджет, но попробуйте объяснить почему.

Чтобы найти точку воздействия, маркетологи используют метод А/Б тестирования. На короткое время запускаются разного типа рекламные кампании и затем сопоставляются результаты. Где коэффициент ROI – возврат инвестиций — оказывается самым высоким, туда и выгодно вкладывать рекламные бюджеты. Для проверки работоспособности и эффективности рекламных кампаний необходимо разработать несколько разных вариантов и запустить их в работу одновременно либо по очереди.

Только не беспокойтесь, что все придется делать своими руками. Крупнейшие системы контекстной рекламы Google Adwords и Яндекс.Директ уже позаботились о решении проблем рекламодателей. Один из инструментов для тестирования я разбирал в предыдущей статье. Так что рекомендую внимательно ознакомиться!

Альфа-бета тестирование в Яндекс.Директ

Компания Яндекс наконец разработала специальную систему для того, чтобы облегчить задачу тестирования. А именно возможность создания групп объявлений. Подробнее о них в справке, но суть в том что как и в Гугл вы можете создать несколько вариантов объявлений для выявления лучшего. Но это конечно не все. О некоторых правилах а/б тестирования я расскажу ниже.

Кое-кто из специалистов утверждает, что Яндекс скопировал систему работы над рекламными кампаниями у Google Adwords. Это не важно главное что такая возможность есть. Важный вопрос – экономия денег. Все-таки, это эксперимент и лишних  тратить босс не разрешит.

Что можно тестировать:

  1. Ключевые слова
  2. Заголовки объявлений
  3. Текст объявления
  4. Картинку объявления
  5. Поиск или Тематические площадки
  6. Позиции объявлений
  7. Каналы контекстной рекламы
  8. …что то еще что вам в голову взбредет.

В рекламном бизнесе не так важна технология, как психология. Основной вопрос теста – какие именно поисковые запросы привлекут наибольший трафик. Второй вопрос – откуда получены самые конверсионные посетители, которые покупают и заказывают товары и услуги. Вот примерный алгоритм действий:

1. Создайте несколько рекламных объявлений для одного товара.
2. Исследуйте трафик в метриках поисковиков.
3. На основе полученной информации делайте выводы.

А/Б в Google Adwords

Google вообще более продвинутая компания, тем более американская, где, как говорит Задорнов, только и думают, как о деньгах и где бы их заработать побольше. Как они их тратят, вопрос другой. По статистике, средний американец имеет всего неделю отпуска в году. Зачем ему доллары, если нет времени даже в супермаркет сходить? Все покупки онлайн.

Процессинг такой же, как и в Яндексе, только с учетом глобализации. Вообще, не зацикливайтесь на технологиях, думайте, прежде всего, о людях. Ведь именно люди покупают и заказывают товары. Поэтому система тестирования ориентирована на людей, а не на приоритеты поисковиков. Сама идея тестирования результатов рекламных кампаний подразумевает ясный ответ – а мы куда деньги вкладываем?

Результативность зависит не от сервиса, а от идеи. Основная идея тестирования состоит в том, чтобы выяснить реальную эффективность рекламы. Затратив небольшое количество средств на А-Б тестирование, можно получить точный ответ и понять, куда лучше инвестировать.

Основные 2 правила А/Б тестирования для рекламы

  1. Тестировать всегда только одно изменение. К примеру, если вы экспериментируете с объявлениями, то за один раз меняйте только либо заголовки, а текст одинаковый, либо разный текст, а заголовки одинаковые и так далее.
  2. Дайте возможность накопиться статистике, ее объем должен быть достаточным для объективного анализа полученных результатов. Чем больше людей кликнут по каждому из блоков, чем больше пользователей просмотрит рекламное объявление – тем достовернее будет результат. Важный нюанс: проводить А/Б тестирование на сайтах со слабой посещаемостью не имеет никакого смысла, так как результатов придется ожидать несколько месяцев. А вот на сайте с большим числом посетителей  результаты можно получить в течение нескольких дней.
  3. Очень важное правило — если работает хорошо не трогай! Помните поговорку, не мешай машине ехать. Принцип тот же))

Алгоритм в тестировании примерно такой как я указал выше. Вот наглядная картинка. На ней показан пример со сплит тестированием сайта, но суть одна и та же!

тестирование

Собираются большое кол-во ключевых слов. Выявляются те, что приносят конверсию. Далее тестируются объявления и те ключи, что плохо кликаются. Тестируются картинки, позиции, площадки и так далее. Ничего не нужно загадывать что работает лучше, просто проверьте. В некоторых случаях как например при заработке на партнерских программах прежде чем выйти в плюс можно потратить не один десяток тысяч рублей на тестирование тех или иных параметров. Но это очень важно. Если тестируете конверсию, то как правило на каждый элемент нужно потратить сумму прибыли с конверсии, иначе можно получить не точные данные.

На этом все! Если есть вопросы задавайте в комментарии или в обсуждениях в группе.

A/B-тестирование (или сплит-тестирование) — маркетинговый инструмент, необходимый для проверки той или иной теории. С его помощью маркетологи определяют истинность или ложность своих гипотез путем экспериментов. К примеру, посредством A/B-тестирования можно сравнить рекламные объявления с одним текстом, но разными заголовками, и выяснить, какой из них принесет больше конверсий. От результатов A/B-теста можно смело отталкиваться при планировании стратегии, поскольку они, как правило, точны и релевантны.

Рекламные системы не обошли стороной метод сплит-тестирования и разработали свои инструменты для проведения тестов. Чистота эксперимента достигается благодаря полной автоматизации: оба объявления получают одинаковый трафик без присвоения приоритета какому-либо из них. Ниже представлены подробные инструкции по проведению сплит-теста в популярных рекламных системах.

Нет времени разбираться?

Интернет-реклама под ключ

Все виды рекламы: контекстная, медийная, в соцсетях, у блогеров. Проанализируем конкурентов, подберем каналы, разработаем креативы, настроим аудитории, установим аналитику, договоримся с блогерами. Постоянно будем отслеживать эффективность и корректировать настройки для максимальных продаж. Все услуги как по отдельности, так и в комплексе со стратегией.

Ваша витрина (сайт, соцсети и пр.)

A/B-тестирование в Яндекс.Директе

В феврале 2019 года Яндекс представил свой инструмент для A/B-тестирования. Возможность проводить тесты есть не во всех рекламных аккаунтах. Чтобы получить эту функцию, нужно оставить заявку менеджеру. После обработки запроса в кабинете Яндекс.Аудиторий появится вкладка «Эксперименты».

При проведении теста важно отталкиваться от конкретной гипотезы. К примеру, вы предполагаете, что в определенном регионе один вариант объявления будет работать лучше, чем в остальных. Соответственно, эту гипотезу и проверяем.

Тестирование проводим таким образом:

  1. В Яндекс.Аудиториях создаем новый эксперимент, даем ему название, заполняем пустые поля, добавляем счетчик и сегменты аудиторий (в данном случае это варианты нашей гипотезы). Нажимаем «Создать эксперимент».
  2. Переходим в кабинет Яндекс.Директа и создаем две рекламные кампании под каждый созданный сегмент эксперимента.
  3. Задаем настройки кампаний, исходя из целей тестирования. Например, географический таргетинг в одной кампании настраивается на регион, выбранный в соответствии с гипотезой, а во второй — на остальные.
  4. В параметрах рекламной кампании находим раздел «Эксперименты». В нем отмечаем нужный эксперимент и сегмент, например, с выбранным регионом.
  5. Те же манипуляции с поправкой на другой сегмент эксперимента проводим во второй РК.

Кстати, для A/B-тестирования групп объявлений настройте на них в Яндекс.Директе специальные метки.

Во время настройки эксперимента вы можете указать, сколько будет длиться тест. Либо пропустите этот момент и выключите тест самостоятельно, как только решите, что получили достаточно информации. Посмотреть результаты можно в кабинете Яндекс.Директа во вкладке «Мастер отчетов», добавив фильтр «Эксперименты» и выбрав нужные кампании.

A/B-тестирование в Google Ads

В этой рекламной сети тест создается так:

  1. В рекламном кабинете переходим во вкладку «‎Проекты и эксперименты» на правой боковой панели. В открывшемся окне жмем на плюс.
  2. В списке выбираем нужную кампанию. Название проекту даем, исходя из той гипотезы, которую хотим проверить. Важно, чтобы оно не совпадало с названиями других экспериментов и/или кампаний. Сохраняем.
  3. В окне нового проекта меняем настройки кампании именно так, как нужно для проверки гипотезы. Применяем внесенные настройки. В новом окне выбираем пункт «‎Провести эксперимент», после чего нажимаем «‎Применить».
  4. Определяем временные рамки эксперимента, устанавливаем процент трафика, достаточный для проведения тестирования, и сохраняем.

Эксперимент готов. Остается дождаться результатов его проведения, которые появятся во вкладке «Эксперименты в кампаниях». Когда тест закончится или же вы получите достаточно информации о проведенном эксперименте, вы поймете, насколько кампания эффективна. В случае успеха запускайте экспериментальную кампанию (кнопка «‎Применить»). После чего выбирайте: хотите вы внести изменения в исходную РК или же преобразовать эксперимент в новую.

A/B-тестирование в MyTarget

Для создания эксперимента в MyTarget:

  1. При запуске РК переходим в раздел рекламного кабинета «Детальная настройка аудитории».
  2. В блоке «A/B-тест» делим кампанию на части (до 10) и определяем необходимый для проведения теста процент аудитории.
  3. Настраиваем выбранную кампанию.
  4. Настраиваем следующую кампанию с учетом тех аудиторий, которые выбрали для первой РК, и запускаем обе.

При определении временных рамок рекомендуем отталкиваться от бюджета. Однако имейте в виду: лучше подводить итоги не менее чем через 3 дня после запуска тестирования.

Привлекли 35.000.000 людей на 185 сайтов

Мы точно знаем, как увеличить онлайн–продажи

Применяем лучшие практики digital–продвижения как из вашей тематики, так и из смежных областей бизнеса. Именно это сделает вас на голову выше конкурентов и принесёт лиды и продажи.

Ваш сайт

Оценить результаты теста можно на дашборде «Кампании», в который добавьте столбец «Сплит-тестирование». Для подведения наиболее корректных итогов на основе количества пользователей, перешедших по рекламе, и совершенных целевых действий поддержка MyTarget советует воспользоваться этим сервисом.

A/B-тестирование на Facebook*

Тестирование рекламных объявлений в этой соцсети проводим так:

  1. В рекламном кабинете Ads Manager создаем новую рекламную кампанию. В открывшемся окне нажимаем на «Режим быстрого создания». Даем название кампании и определяем ее цель.
  2. Активируем режим «Сплит-тест». В появившемся поле выбираем переменную и количество аудиторий для тестирования.
  3. Именуем группы объявлений. Чтобы не запутаться, каждую группу называем в соответствии с переменной.
  4. Переходим к настройке групп объявлений. Прежде всего определяем бюджет: для большей достоверности делим его пополам, направляем на тестируемые группы и фиксируем временные рамки тестирования.
  5. Переходим к настройке отдельных групп. В поле соответствующей тестируемой переменной выбираем нужную. Такие же манипуляции проводим и для другой группы. Помните, что объявления на обе группы одни и те же, поскольку сейчас мы тестируем только выбранные переменные.

По завершении отведенного на эксперимент времени на вашу электронную почту придет письмо с результатами тестирования. Также их можно получить и в Ads Manager непосредственно во время проведения эксперимента. На основе полученных данных вы определите наиболее выигрышную стратегию и сможете применять ее в дальнейшей работе над проектом.

Бонус: A/B-тестирование в Google Optimize

В отличие от вышеописанных сервисов, которые нужны для создания экспериментов в рекламных кампаниях, Google Optimize необходим для тестирования посадочных страниц, в частности их дизайна и юзабилити. С помощью Google Optimize вы можете видоизменять страницу: добавлять, удалять, перемещать элементы, менять шрифты и изображения. Все это без переработки кода и без риска испортить исходную версию сайта.

Итак, чтобы протестировать посадочную страницу в Google Optimize:

  1. Прежде всего создаем новый аккаунт. Для этого на сайте optimize.google.com жмем «Начать работу», в появившемся окне называем проект, выбираем страну и соглашаемся с условиями. Далее даем название контейнеру.
  2. В кабинете Google Optimize кликаем по кнопке «Начать»: называем эксперимент, добавляем адрес тестируемой страницы и выбираем тип эксперимента. Устанавливаем связь контейнера: для этого на странице создания проекта справа в выпадающем списке «Установление связи с Google Аналитикой» выбираем аккаунт Google Analytics.
  3. Переходим в настройки эксперимента в окне «Таргетинг и варианты». Здесь нажимаем «Добавить вариант», в открывшемся окне называем вариант, исходя из изменений, которые планируем внести на страницу. После добавления кликаем по кнопке «Изменить» напротив названия варианта.
  4. Редактируем дизайн целевой страницы. После внесения всех необходимых изменений кликаем «Готово».
  5. Выбираем аудиторию, на которую будет вестись эксперимент. Настройки довольно гибкие: таргетинг можно отрегулировать по устройствам, местоположению, поведению и т.д.
  6. В окне «Аналитика и цели» нажимаем на «Добавить цель эксперимента» и либо выбираем готовую цель из выпадающего списка, либо создаем свою.
  7. Важно учитывать, что для отслеживания конверсионных действий необходима корректная настройка целей в Google Analytics и Tag Manager. К примеру, если вы хотите отследить, какая версия страницы принесет больше заявок, но у вас не установлена цель на отправку заявки в вышеперечисленных системах, то, увы, эксперимент пройдет впустую.

Имейте в виду: для проведения этого эксперимента необходимо, чтобы на тестируемом сайте были установлены Google Analytics и Tag Manager и вся работа проводилась в браузере Google Chrome с установленным расширением Google Optimize.

Автоматические A/B-тесты vs. ручные тесты

Некоторые специалисты не хотят вникать в подробности инструкций и алгоритмов создания экспериментов, идут на ухищрения и тестируют объявления вручную: устанавливают UTM-метки, делают несколько вариантов объявлений, выставляют настройки по определенному времени показа и т.д.

У нас есть 4 причины, по которым так делать точно не стоит:

  1. Тест, проводимый вручную, не защищен от алгоритмов поисковых систем. Они могут нарушить чистоту эксперимента, присвоив приоритет определенному объявлению и демонстрируя его чаще.
  2. При проведении автоматического эксперимента обе кампании находятся в равных условиях, то есть получают одинаковое количество просмотров от одинаковых аудиторий. Таким образом можно проверить эффективность рекламы для разных групп.
  3. Нельзя забывать про человеческий фактор: специалист может ошибиться или запутаться при настройке UTM-меток и сделать ложные выводы о результатах ручного тестирования.
  4. Экономия времени. Вместо того, чтобы вручную настраивать, отслеживать и корректировать каждую кампанию, можно все доверить системе.

Инструменты рекламных систем для проведения A/B-тестов во многом облегчают работу интернет-маркетологов. Они позволяют проверить практически любую гипотезу с возможностью вернуть все изменения в РК или сайт в пару кликов, минимизируют или вовсе исключают ручное сравнение рекламных материалов и страниц, а также дают возможность самостоятельно менять дизайн сайтов тем специалистам, у которых нет специальных знаний и навыков.

* Meta Platforms Inc. (и принадлежащие ей соц.сети Instagram, Facebook) признана экстремистской организацией, ее деятельность в России запрещена.

Сплит-тестирование или A/B-тестирование в интернет-рекламе — это инструмент повышения эффективности объявлений. Он помогает проанализировать реакцию пользователей на разные вариации параметров рекламы. Например, на изменение текстов, заголовков, креативов, сниппетов, форматов. С помощью сплит-теста можно оптимизировать рекламную кампанию — увеличить показатель конверсий и снизить стоимость лидов.

Основные принципы проведения сплит-тестов

  1. Придумываем гипотезу, согласно которой конверсия объявления должна увеличиться.

    Продукты MANGO OFFICE для маркетолога и не только

  2. Добавляем в РК копию (B) исходной версии (A) с изменениями, которые должны повлиять на эффективность рекламной кампании.

  3. Делим аудиторию на две группы: первой демонстрируем исходную версию, второй — альтернативную.

  4. Собираем информацию о количестве просмотров, кликов и конверсий.

  5. Судя по статистике, определяем более эффективную версию, и продолжаем ее использовать.

Предположим, вы хотите сделать сравнение двух форматов объявления в социальной сети Вконтакте. В исходной версии вы используете запись без кнопки, а в экспериментальной — с кнопкой.

Чтобы провести эксперимент, вам нужно создать два объявления с одинаковым текстом, креативом и аудиторией, но разным наполнением сниппета. Затем необходимо подождать, пока объявления открутятся достаточное количество раз, чтобы вы могли оценить эффективность каждого из них. То, которое работает хуже — удаляете, а более результативное используете дальше.

Что можно тестировать

Большинство популярных рекламных платформ предлагают встроенную функцию сплит-тестов. С ее помощью можно экспериментировать с любыми элементами: тексты и заголовки, целевые аудитории и подходы, креативы, форматы объявлений, стоимость показов или кликов.

Тексты и заголовки

Тексты и заголовки — основные элементы объявлений. Их задача заключается в привлечении внимания, а также в ознакомлении пользователя с вашим коммерческим предложением. Чем лучше вы объясните, что получит потенциальный клиент после перехода по рекламной ссылке, тем больше представителей целевой аудитории заинтересуются вашим предложением. Тестировать можно содержание, количество слов и размер шрифта, расположение ссылки и другие параметры, которые можно настроить в кабинете рекламной платформы.

Попробуйте поэкспериментировать со следующими формулировками:

  • Разные призы к действию.

  • Информация об акции и бонусах.

  • Стоимость товара или услуги.

  • Наличие ключевых слов в тексте или заголовке объявления.

  • Информация о географии и стоимости доставки.

  • Одна или две отображаемые ссылки.

  • Добавление сроков окончания акции.

  • Цвет кнопки и картинка в баннере.

Также важно использовать УТП (уникальное торговое предложение) — выдающуюся характеристику продукта/бренда/услуг, которая отличает вас от конкурентов. Зачем заказывать пиццу в Pizza Hut, если есть Papa John’s? Зачем использовать Uber, если есть Яндекс.Такси? Правильно составленное УТП отвечает на эти вопросы.

Креативы в таргетированной рекламе

Если в контекстной рекламе наиболее важными параметрами являются тексты и заголовки, то в таргетированной — креативы. Изображение или видеоролик первыми привлекают внимание пользователя, поэтому они должны быть максимально конверсионными. Вы можете тестировать два разных креатива, а также отдельные составляющие: разные кнопки и стрелки, надписи, картинки и т. д.

Целевые аудитории

Тестирование целевой аудитории можно проводить в таргетированной рекламе. У вас есть возможность выбрать возраст, пол, семейное положение, интересы и другие параметры. Это позволяет придумывать подходы к разным слоям вашей целевой аудитории. Например, сместить акцент на выгоде от использования продукта, применить разные триггеры и т. д. Студентам можно показать одни объявления, а работающим людям — другие. Все это возможно благодаря таргетам, которые предоставляют социальные сети.

Стоимость кликов или показов

Снижение стоимости показов или кликов не всегда приводит к увеличению количества продаж. Рекламные платформы откручивают объявления по принципу аукциона — в начале показываются самые дорогие, затем более дешевые. Если установить недостаточную цену целевого действия, вам может попросту не хватить аудитории. Чаще всего такая ситуация встречается в нишах с большой конкуренцией — интернет-магазины, автомобили, недвижимость.

A/B-тестирование в интернет-рекламе

Сплит-тестирование можно проводить практически на всех рекламных площадках, где есть гибкая настройка параметров объявлений. Это могут быть поисковые системы (продающие контекстную рекламу), социальные сети, мобильные площадки (Mobfox, Startapp, InMobi) и т. д. В большинстве платформ присутствует встроенная функция A/B-тестирования, которая позволяет проводить валидные проверки.

Пример настройки сплит-теста на примере Google Adwords

Для проведения A/B-теста в Google Adwords есть функция «Эксперимент». Она позволяет разделить трафик 50/50 между двумя группами объявлений. При создании нескольких рекламных кампаний без использования этой функции объявления будут конкурировать между собой, снижать качество аккаунта и сплит-теста. На экспериментальную группу объявлений можно выделить любое количество трафика от общего объема — от 10% до 90%.

Для создания сплит-теста выберите рекламную кампанию в кабинете Google Adwords, перейдите в настройки и в самом низу экрана выберите расширенную настройку «Эксперимент» > «Настроить эксперимент».

Задайте название эксперимента. Выберите количество трафика, которое будет перенаправляться на экспериментальную группу. Стандартная настройка — 50/50. Это значит, что половина кликов будут идти на тестируемые объявления. Также укажите дату начала и конца проведения эксперимента (минимум 30 дней).

Эксперимент подключен к выбранной кампании. Теперь нужно выбрать группы, которые будут в нем участвовать.

После выбора параметра «Эксперимент» в контекстном меню объявления появятся дополнительные пункты:

  • Контроль и эксперимент.

  • Только эксперимент.

  • Только контроль.

  • Приостановлено.

  • Удалено.

Изначально на всех объявления установлен параметр «Контроль и эксперимент». Это значит, что на него приходит 100% трафика. Если выбрать «Только контроль», то на объявление будет поступать выбранное вами количество трафика.

Чтобы объявления не конкурировали между собой, задайте статус «Только эксперимент» тестируемой группе. На основную группу установите «Только контроль». Не смотря на то, что в этих группах одинаковые ключевые слова, трафик по ним будет распределяется поровну. После окончания периода проведения теста вы увидите, какое качество трафика было в экспериментальной и основной группах. Таким образом вы сможете понять, стоит ли вносить изменения в остальные объявления.

Ручное или автоматическое A/B-тестирование 

Если в рекламной сети отсутствует функционал сплит-тестирования, вам придется создавать разные группы объявлений вручную. Недостаток такого подхода в том, что реклама будет крутиться в общем пуле объявлений. Это значит, что две разных рекламных кампании будут конкурировать между собой, влияя на стоимость показов или кликов.

Это происходит в РК, которые ранжируют объявления по стоимости. Первой показывается реклама с наибольшей стоимость целевого действия, а затем — более дешевая. Чтобы нивелировать этот недостаток, выставьте цену показов или кликов выше рекомендуемой. В таком случае ваши объявления будут показываться первыми. Валидность теста повысится, но вы потратите больше денег.

Валидация сплит-тестирования объявлений

При проведении A/B-тестирований важно знать, какой объем трафика, показов и кликов можно считать валидным (статистически достоверным). Если вы открутите слишком мало объявлений, тест не будет объективным. В одном случае вы можете получить несколько конверсий при небольшом количестве показов, а в другом — ноль кликов с аналогичным объемом трафика.

Можно ориентироваться на рекомендации эксперта по контекстной рекламе Брэда Геддеса. В своей книге «Google Adwords. Исчерпывающее руководство» он приводит минимальное количество данных, которые можно считать валидными:

Объем трафика (к-во показов)

Показы

Клики

Конверсии

До 2000 кликов

350

300

7

До 5000 кликов

750

500

13

От 5000 кликов

1000

1000

20

Брендовый трафик

10-100 тыс.

1-10 тыс.

100-1000

Если вы соберете больше данных, валидность сплит-тестирования увеличится. Максимальный объем данных — десятикратный от приведенных значений. Одну группу объявлений рекомендуется проверять не более трех месяцев. За это время совокупность факторов, которые влияют на РК, могут существенно снизить валидность теста.

Правила A/B-тестирования

  1. Дни недели и время показа объявлений должны быть одинаковыми. Реклама не бывает статичной. В разное время вы будете получать разное количество кликов и конверсий. Чтобы это не влияло на достоверность тестов, время их проведения должно быть одинаковым.

  2. Тестируйте рекламу в равных рыночных условиях. Сезонный бизнес будет получать больше лидов в период наибольшей покупательской активности независимо от того, насколько эффективные объявления ранжируются в РК.

  3. Тестируйте один параметр объявления за раз. Например, изображение, заголовок, текст, формат. Замена более одного элемента рекламы усложняет понимание того, что конкретно сработало лучше.

  4. Статистика в РК быстро теряется, поэтому старайтесь записывать информацию о тестах в отдельном месте. Так будет проще проанализировать, какие изменения параметров сработали лучше, а какие хуже.

  5. Проводите тестирование системно. Не останавливайте показ объявлений, пока объем трафика по рекламной кампании не достигнет валидных значений (см. таблицу выше).

Наиболее распространенное заблуждение — одно слово может существенно повлиять на результативность рекламной кампании. Эта теория почти никогда не работает. Тестировать нужно разные концепции, а не формулировку одного и того же заголовка или объявления. Например, в первом случае вы предлагаете скидку 40%, а во втором — экономию более 50$ при заказе товара. У этих объявлений разная концепция. Цель такого теста заключается в проверке того, увеличит ли эффективность объявления смещение акцента на денежный эквивалент.

Сплит-тестирование страниц сайта

A/B-тестирование применимо не только в интернет-рекламе. Сплит-тестами можно проверять эффективность страниц, лендингов, отдельных структурных элементов сайта (кнопки целевого действия, блоков с текстом, дизайна). Это поможет повысить конверсию трафика, который приходит из рекламы, социальных сетей, поисковых систем.

Для проведения тестов создаются две одинаковые страницы. На одну из них вносится одно или больше изменений. Например, текст кнопки и количество текстовых полей в форме заказа. После этого на эти страницы направляется трафик. Важно, чтобы они ранжировались по очереди, и получали примерно равное количество посетителей.

Через время данные сравниваются. Страница, которая сгенерировала больше всего лидов, продолжает использоваться на сайте. Замер количества конверсий можно проводить с помощью коллтрекинга Mango Office. Виджет, добавленный на сайт, подменяет номер телефона для разных посетителей и фиксирует количество звонков.

Преимущества Mango Office перед системами веб-аналитики:

  • Фиксация количества звонков, которые не учитываются системами веб-аналитики.

  • Анализ разных источников трафика — вы сможете отследить конверсию страницы для пользователей, которые пришли из поиска, социальных сетей, контекстной рекламы, таргетинговой рекламы и т. д.

  • Возможность интеграции с CRM-системами, рекламными сетями, системами аналитики, различными сервисами. Например, Яндекс.Директ, Google Adwords, amoCRM, Битрикс24, Jivosite и т. д.

  • Возможность отслеживать разные типы бизнес-показателей — стоимость сделки, сделки в работе, закрытые сделки, стоимость закрытия сделки, прибыль, ROMI.

О том, как подключить свой сайт к сервису, можете прочитать на этой странице.

Вывод

A/B-тестирование — важный инструмент интернет-маркетинга, который позволяет снизить расходы на рекламу и увеличить количество продаж. Кроме оптимизации рекламных кампаний, внимание стоит уделить повышению эффективности посадочных страниц. Для оценки конверсии сайта и проведения сплит-тестов можно использовать системы веб-аналитики, а также сервис коллтрекинга Mango Office.

A b тестирование рекламы это


yagla
1 апреля 2015 в 14:25

Как мы уже рассказывали в нашем вводном материале, одним из наиболее эффективных инструментов повышения конверсии в работе с контекстной рекламой является персонализация контента на сайте под запросы и потребности пользователя. Персонализируя контент (заголовки и содержание текста) под поисковый запрос, по которому ваш потенциальный клиент приходит на сайт, вы получаете так называемые «мультилэндинги».

Таким образом, посетитель видит приятный и понятный человеческому глазу результат (а не просто «тупую» механическую замену заголовка непосредственно на поисковые запросы) и с большей вероятностью конвертируется в клиента.

В предыдущем посте мы постарались разъяснить отличия подобной системы повышения конверсии от товарных рекомендаций и осветили тему сегментирования поисковых запросов и соответствующей аналитики. Сегодня мы решили привести более детальный рассказ о динамическом A/B-тестировании от Yagla.

Исходя из своего опыта работы с сотнями кампаний по контекстной рекламе, мы поняли, что при плохо различимом заголовке лэндинга вероятность упустить посетителя повышается. В этом случае пользователь инстинктивно начинает обращать внимание на другие, более заметные элементы (описание какого-либо товара, логотоп и т.д.). Ему приходится тратить время на то, чтобы понять, насколько открывшаяся страница релевантна его запросу (и чем больше это время, тем выше шанс упустить потенциального клиента). Поэтому наибольшую эффективность показывают лэндинги (первый экран) с достаточно крупными и заметными заголовками (скриншот выше).

Такие заголовки становятся первым элементом вашей посадочной страницы, который видит посетитель, быстро определяя то, как соотносится представленная информация с его текущей потребностью. Наша система позволяет работать с динамическими заголовками, которые можно настраивать в ручном режиме, сегментируя поисковые запросы и соответствующие подмены заголовков, исходя из понимания вашей непосредственной аудитории.

Как определить эффективность подмен?

Конечно, мы не отроем для вас Америку, рассказав об A/B-тестировании, в ходе которого контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп с внесенными изменениями по сравнению с исходным вариантом. Такое тестирование можно смело проводить с помощью сервисов вроде Optimizely или abtest.ru, но в этом случае вам потребуются, условно говоря, копии ваших лэндингов.

При работе со средними контекстными кампаниями чисто таких “дублеров” может дойти и до десятков тестовых лэндингов, плюс вам потребуется произвести настройку тех или иных вариантов подмен в ручном режиме, собрать статистику отдельно для каждой из кампаний, сравнить результаты и по итогам уже выбирать те или иные варианты подмен.

Мы решаем эту проблему с помощью автоматических A/B-тестов. Для разных групп поисковых запросов система проводит десятки, сотни или даже тысячи тестов. В автоматическом режиме Yagla определяет те подмены, которые сработали хорошо по отношению к исходному варианту, проставляет статусы и автоматом отключает неэффективные варианты.

Все сведено в форму таблиц для визуального удобства и контроля за работой системы, и при наличии существенного трафика вы сможете протестировать хоть 10 заголовков под одну группу запросов. Для работы с системой потребуется вставка всего одной строки кода на всех страницах сайта:

<script src=‘//st.yagla.ru/js/y.c.js'></script>

Важное замечание: во время A/B-тестирования в нашей системе не возникает ситуации, когда клиент видит первоначальную версию странички, которая через мгновение заменяется тестируемым вариантом.

В следующем материале мы расскажем об особенностях тестирования однородного (и неоднородного) трафика, что в существенной мере может повлиять на правильность принимаемых решений в ходе тестирования эффективности вашей кампании.