PPC
1692775202

A/B-тестирование в Facebook — что это и как настроить сплит-тест объявлений

Какое объявление в кампании сработает лучше? До запуска сказать наверняка невозможно, поэтому надо тестировать. A/B-тестирование (сплит-тесты) — это подход, который помогает маркетологам проверять гипотезы и полагаться на данные, а не на интуицию. 

В контекстной рекламе A/B-тестирование — это мощный инструмент для PPC-специалистов, который помогает принять основательное решение об изменениях в объявлениях. Он позволяет проверять гипотезы и анализировать поведение пользователей на практике. В этом посте я поговорю именно об А/В-тестировании рекламных объявлений в Facebook.

Что нужно знать об A/B-тестировании

A/B-тестирование позволяет сравнить две рекламные стратегии, изменяя определенный элемент в объявлении. Изменить можно рекламный креатив, текст, аудиторию или место размещения. Целевая аудитория будет разделена системой на две равнозначные группы, каждой из которых будет показана та или иная версия. Контрольная группа получает стандартное объявление, а экспериментальная — модифицированную версию. Собрав достаточно данных, маркетолог сравнивает их и выбирает наиболее результативное объявление. 

Алгоритм создания A/B-тестирования:

  1. Определение целей и гипотез (если изменить параметр 1, это улучшит параметр 2).
  2. Определение метрики для оценки эффективности.
  3. Тестирование.
  4. Сбор данных и валидация.
  5. Внесение изменений в соответствии с результатом.

Для чего это делать? Даже «идеальное» объявление можно улучшить. A/B-тестирование часто приводит к изменениям, которые увеличивают показатели эффективности при том же бюджете. Другой аспект — «перенасыщение» аудитории, когда объявление надоело, перестало «цеплять». Тестирование гипотез помогает найти способ «освежить» объявление, не теряя конверсии.

A/B-тестирование стоит проводить постоянно. Не бывает абсолютно идеального объявления, необходимо регулярно искать методы роста эффективности рекламы: формировать и проверять гипотезы, тестировать изменения. 

Корректно планируйте A/B-тестирование

Перед тестированием формируется гипотеза — видение специалиста об изменении, которое может улучшить количество конверсий. Очень важно иметь четкую гипотезу и показатели, по которым будет измеряться успешность эксперимента.

Вы можете тестировать любые элементы объявления:

  1. Заголовки. Тестируйте различные заголовки, чтобы привлечь внимание аудитории. Стоит экспериментировать с тоном и длиной заголовков.
  2. Текст объявления. Можно перефразировать призывы к действию в тексте объявления, добавить числа или персонализировать объявление под аудиторию. 
  3. Креативы. Меняйте изображения или видео, тестируйте наличие на креативах текста, разную музыку, цвета и фон. Стоит проверять разные варианты для того, чтобы понять влияние на внимание и вовлечение аудитории.
  4. Призывы к действию. Есть смысл тестировать различные призывы к действию, например, использовать эффект срочности («Купить сейчас»).

Важным шагом при планировании A/B-тестирования является выбор метрик успеха. Четко сформулируйте, чего именно должна достичь эта реклама. Это могут быть количество кликов, конверсий, взаимодействия с объявлением и тому подобное. Выбранные метрики должны соответствовать бизнес-целям. 

После окончания тестового периода проведите анализ эффективности каждого объявления и выберите лучшее. Ориентироваться можно на следующие метрики:

  • CTR (Click Through Rate, кликабельность) — этот показатель частично указывает на то, попали ли вы в «боль» пользователя, хорошо ли подобрали креатив и призыв к действию;
  • CR (коэффициент конверсии) — оценивает, насколько оправдываются ожидания пользователя, который перешел по объявлению на сайт;
Недостатком этой метрики является участие других факторов (качество сайта/продукта, цена и т. п.), на которые PPC-специалист не всегда может повлиять.
  • CPA (цена за конверсию) — измеряет стоимость целевого действия;
  • ROAS (Return on Ad Spend) — измеряет окупаемость рекламы.

A/B-тестирование является мощным инструментом для совершенствования рекламных кампаний, однако важно понимать, что существуют некоторые правила, которых следует придерживаться, а также определенные практики, которых необходимо избегать. Соблюдение правил A/B-тестирования поможет обеспечить точность и надежность результатов. Вот несколько рекомендаций о том, что не стоит делать во время A/B-тестирования:

  1. Не изменяйте одновременно много элементов. Если изменить несколько элементов объявления сразу, будет сложно определить, какой именно из них привел к изменению результатов. Изменяйте только один элемент на одно тестирование.
  2. Избегайте искажения результатов. Аудитория должна быть распределена на контрольную и экспериментальную группы случайным образом.
  3. Не останавливайте тест слишком рано. Необходимо дать достаточно времени каждому варианту объявления для сбора статистики. Слишком ранние изменения могут привести к неправильным выводам.
  4. Не останавливайтесь на одном успешном тесте, даже если он показал хороший результат. Лучше проводить несколько тестов и анализировать данные из нескольких источников, чтобы подтвердить или опровергнуть гипотезу.
  5. Анализируйте данные в реальных условиях. Важно учесть время, место размещения, целевую аудиторию и конкуренцию — все факторы, которые могут влиять на результат.

Настройка А/В-теста

Существует несколько способов создания A/B-тестов в зависимости от переменной, которую вы пытаетесь проверить, и того, как именно вы начинаете создание A/B-теста.

Очень удобно создать A/B-тест с помощью панели инструментов Meta Ads Manager, которая использует существующую рекламную кампанию или набор объявлений в качестве шаблона для теста. Чтобы использовать эту панель инструментов, выполните следующие шаги.

1. Перейдите на главную страницу, где находятся доступные кампании, наборы объявлений и объявления.

Перейдіть до головної сторінки, де знаходяться доступні кампанії, набори оголошень та оголошення.

2. Поставьте флажок слева от кампаний или объявлений, которые вы хотите использовать для A/B-теста. На панели инструментов вверху нажмите кнопку «A/B test».

Поставте прапорець ліворуч від кампаній або оголошень, які ви хочете використовувати для AB-тесту.3. Выберите доступную переменную: Creative (рекламный материал), Audience (аудитория), Placement (место размещения) или Custom (пользовательский). Первая переменная, Creative, позволит изменить объявление, а остальные — внести изменения в группу (набор) объявлений.

Оберіть доступну змінну Creative (рекламний матеріал), Audience (аудиторія), Placement (місце розміщення) або Cust

Если вы выберете Custom, вы сможете создать тест, скопировав выбранную кампанию или набор объявлений и отредактировать любые переменные в новой тестовой кампании.

4. Выбирайте название теста, метрику эффективности, ставьте даты начала и окончания теста. Также здесь можно установить условие, что тест выключится, если результат будет обнаружен раньше.

Обирайте назву тесту

A/B-тест создан! Теперь в дубликате объявления или набора объявлений можно будет внести необходимые изменения и опубликовать. 

После завершения теста все результаты будут доступны в Экспериментах.

Після завершення тесту всі результати будуть доступні в Експериментах

Существуют другие способы создания A/B-теста:

  • непосредственно из инструмента «Эксперименты» — вы можете создавать или дублировать рекламные кампании, чтобы сравнивать и определять выигрышную стратегию;

ви можете створювати або дублювати рекламні кампанії, щоб порівнювати

інструмента «Експерименти» — ви можете створювати або дублювати рекламні кампанії, щоб порівнювати та визначати_2

  • в функционале создания новой рекламной кампании вы можете выбрать A/B-тестирование.

у функціоналі створення нової рекламної кампанії ви можете вибрати A/B тестування.

В некоторых версиях рекламного кабинета Meta эта опция может быть недоступна.

Читайте больше о настройке рекламы в материалах блога:

Выводы

  1. A/B-тестирование — полезная практика, которую стоит внедрять в рекламные стратегии Facebook. Тестирование позволит постоянно улучшать объявления и достигать необходимых результатов. 
  2. A/B-тестирование позволяет объективно оценить различные варианты объявлений. С помощью четко определенных метрик успеха вы можете выявить, какие изменения максимально способствуют достижению бизнес-целей. 
  3. Тестирование также позволяет собрать данные о поведении и предпочтениях целевой аудитории, что может быть полезным для дальнейшего совершенствования рекламной стратегии. 
  4. A/B-тестирование может вызвать определенные трудности: необходимо иметь достаточно широкую выборку, чтобы обеспечить статистическую достоверность результатов. Также необходимо учитывать все факторы, которые могут влиять на ход рекламы (конкуренцию, время, место размещения и т.д.).
Узнайте больше
4
0
2
Обнаружили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl + Enter.