Для залучення нових клієнтів та підтримки актуальності, бізнесу необхідно розвиватися. Без запровадження нових ідей проєкти стають нецікавими та неефективними. Редизайн сайту, зміна креативів або call-to-action в рекламі, розширення асортименту, введення акцій або знижок — як зрозуміти, що принесе результат?
Одним із видів маркетингових досліджень є A/B тестування. Цей метод дозволяє перевіряти висунуті гіпотези та аналізувати реакцію споживачів на зміни.
A/B тестування (або ж спліт-тестування) — це метод маркетингових досліджень, суть якого полягає в тому, що контрольна група елементів порівнюється з набором тестових груп, в яких один або кілька елементів були змінені, щоб з’ясувати, які зміни покращують цільовий показник. Таким чином, під час тесту порівнюються варіант “A” та варіант “B”, а мета — визначити найкращий з двох перевірених варіантів.

A/B тестування в контекстній рекламі

В контекстній рекламі А/В тестування застосовується для аналізу заголовків, описів, візуальних елементів, таких як банери, або ж відеоматеріалів. Проводячи дослідження, зіставляється експериментальний елемент “В” відносно базового налаштування “А”. Тобто тестувати можна дві версії одного й того ж об’єкту, з різними елементами, при інших рівних умовах. Мета такого дослідження — з‘ясувати які елементи підвищують ефективність.  

Спліт-тестування також застосовують для аналізу різноманітних складових реклами:

  • Рекламні оголошення. Можна тестувати різні варіанти заголовків або описів: варіанти заклику до дії, оголошення з вказаною ціною або без неї тощо.
  • Стратегії призначення ставок. Зазвичай розумні стратегії призначення ставок видаються найефективнішими, але в окремих випадках краще спрацьовують ручні.   
  • Посадкові сторінки. Можна протестувати варіанти розміщення кнопок або товару на сайті, їх візуальне оформлення
  • Банери. В цьому випадку майже не має ніяких обмежень. Спробуйте поекспериментувати із візуальним наповненням, кольорами, текстовою складовою банера, кнопками.
  • Відео.Тестуйте різні за тривалістю та наповненням відеоматеріали. 
  • Додаткові посилання. Додайте до вашого оголошення додаткові посилання на різні розділи вебсайту: блог, контактна інформація, категорії товарів, сторінка з акціями, та порівняйте як зміниться CTR.
  • Уточнення. За допомогою цього інструменту можна розширити оголошення та вказати конкурентні переваги, які не увійшли до заголовків та описів. 
  • Кінцева URL-адреса. Адреса посадкової сторінки може не збігатися з посиланням, що бачить користувач в оголошенні. Це допомагає донести інформацію про те, куди відвідувач потрапить, клікнувши по оголошенню. Тому можна протестувати різні варіанти посилання і перевірити, який працює краще.

Майже будь-яке оголошення можна удосконалити, часто тексти, що вже працюють, можуть перестати чіпляти аудиторію. Метод А/В тестування дозволяє підвищувати ефективність рекламних кампаній не збільшуючи при цьому бюджети.

Приклад A/B тестування

Мета: Підвищити CTR оголошення

Гіпотеза: Зміна заклику до дії підвищить CTR оголошення

Об’єкт: Оголошення

Елемент: Заклик до дії

До поточної кампанії в Google Ads запускаємо експеримент зі зміненим закликом до дії в тексті оголошення на 50% денного бюджету, тривалість – 1 тиждень (або доки не набереться достатньо статистики). Після завершення експерименту можна зробити висновок про те, яке оголошення було більш клікабельним.

Метрики для оцінки A/B тестування

Зазвичай виділяють 5 основних метрик оцінки A/B тестування в контекстній рекламі.

  1. CTR. Підвищення цього показнику впливає на якість оголошення, та, як наслідок, зменшує вартість кліку.
  2. Коефіцієнт конверсії. Показує наскільки цільова аудиторія була залучена на сайт. Недоліком оцінки цієї метрики, є те, що у процесі здійснення конверсії на користувача впливають різноманітні фактори (ціна продукту, вебсайт), які знаходяться поза зоною відповідальності спеціаліста з контекстної реклами.   
  3. CPA. На цей показник можна орієнтуватися, якщо ми розуміємо маржинальність продукту, та можемо визначити порогову ціну конверсії, при якій конверсія буде економічно вигідною бізнесу. 
  4. ROAS. Цей показник використовують у проєктах електронної комерції. Дозволяє зіставити витрати на рекламу та доходом від продукту. 
  5. Метрики на основі показів (CPI, RPI). Допомагають проаналізувати вплив показу реклами на подальшу взаємодію користувачів з сайтом.

A/B тестування варто проводити постійно та регулярно. Не існує ідеальних оголошень, посадкових сторінок та стратегій. Потрібно постійно генерувати нові теорії та гіпотези, шукати шлях підвищення ефективності та проводити тестування змін.

Особливості Спліт-тестування в контекстній рекламі

  1. Експеримент варто проводити не для всієї групи оголошень, а окремо для кожного оголошення. Це необхідно для розуміння який саме елемент вплинув на результат тестування.
  2. Тривалість проведення експерименту. Чим більша тривалість тестування, тим більш достовірний результат. Це пов’язано зі зміною попиту на переважну більшість товарів та послуг, який може залежати від сезонності, зміну курсу валют, реакції ринку на певні значущі події. Тож експеримент слід проводити до тих пір, доки не буде визначений явний “переможець”.
  3. Неоднорідність аудиторії. Цільові групи проявляють активність неоднорідно в різні проміжки часу. Тому цей фактор теж збільшує час проведення експерименту. 
  4. Брак статистичних даних для низькочастотних запитів. Для аналізу експерименту необхідна релевантна кількість кліків по рекламному оголошенню. Але деякі низькочастотні запити можуть отримувати всього декілька показів на тиждень. В такому випадку тривалість експерименту може збільшуватись до кількох місяців.

Як провести A/B тестування рекламного оголошення?

Етапи проведення експерименту:

  1. Формування гіпотези та визначення мети.
  2. KPI, по якому визначається результат тестування. 
  3. Запуск та проведення експерименту.
  4. Аналіз даних.
  5. Імплементація змін.

Алгоритм запуску А/В тестування в Google Ads:

  • Перейти на вкладку “Експерименти” в рекламному акаунті.
  • Створити новий експеримент.
  • Обрати кампанію, внести зміни, які відповідають гіпотезі, вказати назву експерименту, тривалість та розподіл бюджету між базовими налаштуваннями та експериментальними.
  • Запустити експеримент.
  • Дочекатися завершення або збору достатньої кількості даних.
  • Проаналізувати дані.
  • Застосувати зміни в разі успішного експерименту. Система запропонує внести нові налаштування в поточну кампанію або запустити нову.

Отримана статистика може застосовуватися не тільки в контекстній рекламі, а й в інших напрямках інтернет-маркетингу: у текстах email-розсилок, у SEO метаданих та на посадкових сторінках. Проводячи тестування та експерименти регулярно, можна скоригувати всю маркетингову стратегію.

Чек-ліст для проведення якісного А/В тестування

  • Показ оголошень налаштовано рівномірно. 
  • Вибірка цільової аудиторії достатньо велика, даних достатньо для аналізу.
  • Умови для тестування рівні для базового та експериментального налаштувань. Не варто запускати експеримент під час сезонних коливань активності споживачів.
  • Тестується тільки один елемент. Тільки так можливо виявити яка саме зміна вплинула на результат.
  • Для кожного тестування чітко сформульована мета та гіпотеза.
  • Експеримент повинен тривати до тих пір, поки не буде зібрано достатньо статистики.

Якщо кожен з елементів реклами буде працювати найбільш ефективно, це знизить витрати на рекламу та збільшить кількість конверсій. Ми в команді Well Web Marketing регулярно проводимо А/В тестування на всіх проєктах. Якщо вам потрібна наша консультація або підтримка у веденні рекламних активностей, зв’яжіться з нами, будемо раді співпраці!