A/В тестирование. Как провести и проанализировать?
Чтобы привлечь новых клиентов и поддержать актуальность, бизнесу необходимо развиваться. Без внедрения новых идей проекты становятся неинтересными и неэффективными. Редизайн сайта, изменение креативов или призыва к действию в рекламе, расширение ассортимента, введение акций или скидок — как понять, что принесет результат?
Одним из видов маркетинговых исследований является A/B-тестирование. Этот метод позволяет проверять гипотезы и анализировать реакцию потребителей на изменения.
A/B-тестирование (или сплит-тестирование) — это метод маркетинговых исследований, суть эксперимента заключается в том, что контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, в которых один или несколько элементов были изменены, чтобы выяснить, какие изменения улучшают целевой показатель. Таким образом, при тестировании сравнивается вариант «А» и вариант «B», а цель состоит в том, чтобы определить наилучшие из двух проверенных вариантов.
A/B тестирование в контекстной рекламе
В контекстной рекламе A/В тестирование используется для анализа заголовков, описаний, визуальных элементов, таких как баннеры или видео. При проведении исследования экспериментальный элемент «B» сравнивается в отношении основной настройки «A». То есть вы можете проверить две версии одного и того же объекта, с разными элементами, при прочих равных в условиях. Цель такого исследования — выяснить, какие элементы повышают эффективность.
Сплит-тестирование также используется для анализа различных компонентов рекламы:
- Рекламные объявления. Вы можете проверить различные варианты заголовков или описаний: призыв к действию, объявление с указанной ценой или без нее и т.д.
- Стратегии назначения ставок. Обычно умные стратегии назначения ставок являются наиболее эффективными, но в некоторых случаях лучше срабатывают ручные.
- Посадочные страницы. Вы можете проверить варианты размещения кнопок или товаров на сайте, их визуальное оформление
- Баннеры. В этом случае почти нет ограничений. Попробуйте поэкспериментировать с визуальным наполнением, цветами, текстовыми компонентами, кнопками.
- Видео. Проверьте различные по продолжительности и наполнению видео.
- Дополнительные ссылки. Добавьте к вашему объявлению дополнительные ссылки на различные разделы вебсайта: блог, контактная информация, категории товаров, страница с акциями, и сравните, как изменится CTR.
- Уточнение. С помощью этого инструмента можно расширить объявления и указать конкурентные преимущества, не вошедшие в заголовки и описания.
- Конечный URL-адрес. Адрес посадочной страницы может не совпадать со ссылкой, которую видит пользователь в объявлении. Это помогает донести информацию о том, куда посетитель попадет, кликнув по объявлению. Поэтому можно протестировать разные варианты ссылки и проверить, какой работает лучше.
Почти любое объявление можно усовершенствовать, часто уже работающие тексты могут перестать цеплять аудиторию. Метод А/В тестирования позволяет повышать эффективность рекламных кампаний, не увеличивая при этом бюджеты.
Пример A/B тестирования
Цель: Повысить CTR объявления
Гипотеза: Изменение призыва к действию повысит CTR объявления
Объект: Объявление
Элемент: Призыв к действию
К текущей кампании в Google Ads запускаем эксперимент с измененным призывом к действию в тексте объявления на 50% дневного бюджета, продолжительность – 1 неделя (или пока не наберется достаточно статистики). После завершения эксперимента можно сделать вывод о том, какое объявление было более кликабельным.
Метрики для оценки A/B тестирования
Обычно выделяют 5 основных метрик оценки A/B тестирования в контекстной рекламе.
- CTR. Повышение этого показателя влияет на качество объявления и, как следствие, уменьшает стоимость клика.
- Коэффициент конверсии. Показывает, насколько целевая аудитория была привлечена на сайт. Недостатком оценки этой метрики является то, что в процессе осуществления конверсии на пользователя влияют различные факторы (цена продукта, вебсайт), которые находятся вне зоны ответственности специалиста по контекстной рекламе.
- CPA. На этот показатель можно ориентироваться, если мы понимаем маржинальность продукта и можем определить пороговую цену конверсии, при которой конверсия будет экономически выгодна бизнесу.
- ROAS. Этот показатель используется в проектах электронной коммерции. Позволяет сравнить расходы на рекламу и доход от продукта.
- Метрики на базе показов (CPI, RPI). Помогают проанализировать влияние показа рекламы на дальнейшее взаимодействие пользователей с сайтом.
A/B тестирование следует проводить постоянно и регулярно. Нет идеальных объявлений, посадочных страниц и стратегий. Нужно постоянно генерировать новые теории и гипотезы, искать путь повышения эффективности и проводить тестирование изменений.
Сплит-тестирование в контекстной рекламе
- Эксперимент следует проводить не для всей группы объявлений, а отдельно для каждого объявления. Это необходимо для понимания, какой именно элемент повлиял на результат тестирования.
- Продолжительность проведения эксперимента. Чем больше продолжительность тестирования, тем достовернее результат. Это связано с изменением спроса на большинство товаров и услуг, который может зависеть от сезонности, изменение курса валют, реакции рынка на определенные значимые события. Так что эксперимент следует проводить до тех пор, пока не будет определен явный “победитель”.
- Неоднородность аудитории. Целевые группы проявляют активность неоднородно в разные промежутки времени. Потому этот фактор тоже увеличивает время проведения эксперимента.
- Нехватка статистических данных для низкочастотных запросов. Для анализа эксперимента необходимо релевантное количество кликов по рекламному объявлению. Но некоторые низкочастотные запросы могут получать всего несколько показов в неделю. В таком случае длительность эксперимента может увеличиваться до нескольких месяцев.
Как провести A/B тестирование рекламного объявления?
Этапы проведения эксперимента:
- Формирование гипотезы и определение цели.
- KPI, по которому определяется результат тестирования.
- Запуск и проведение эксперимента.
- Анализ данных.
- Имплементация перемен.
Алгоритм запуска А/В тестирования в Google Ads:
- Перейти на вкладку “Эксперименты” в рекламном аккаунте.
- Создать новый эксперимент.
- Выбрать кампанию, внести изменения, соответствующие гипотезе, указать название эксперимента, продолжительность и распределение бюджета между базовыми и экспериментальными настройками.
- Запустить эксперимент.
- Дождаться завершения или сбора достаточного количества данных.
- Проанализировать данные.
- Применить изменения при успешном эксперименте. Система предложит внести новые настройки в текущую кампанию или запустить новую.
Полученная статистика может применяться не только в контекстной рекламе, но и в других направлениях интернет-маркетинга: в текстах email-рассылок, SEO метаданных и на посадочных страницах. Проводя тестирование и эксперименты регулярно, можно скорректировать всю маркетинговую стратегию.
Чек-лист для проведения качественного А/В тестирования
- Показ объявлений настроен равномерно.
- Выборка целевой аудитории достаточно велика, данных достаточно для анализа.
- Условия для тестирования равны для базовых и экспериментальных настроек. Не следует запускать эксперимент во время сезонных колебаний активности потребителей.
- Тестируется только один элемент. Только так можно обнаружить какое именно изменение повлияло на результат.
- Для каждого тестирования четко сформулированы цель и гипотеза.
- Эксперимент должен продолжаться до тех пор, пока не будет собрано достаточно статистики.
Если каждый элемент рекламы будет работать наиболее эффективно, это снизит расходы на рекламу и увеличит количество конверсий. Мы в команде Well Web Marketing регулярно проводим А/В тестирование на всех проектах. Если вам нужна наша консультация или поддержка в ведении рекламных активностей, свяжитесь с нами, будем рады сотрудничеству!