PPC
1692774602

A/B-тестування в Facebook — що це і як налаштувати спліт-тест оголошень

Яке оголошення в кампанії спрацює краще? До запуску сказати напевне неможливо, тож треба тестувати. A/B-тестування (спліт-тести) — це підхід, який допомагає маркетологам перевіряти гіпотези та покладатися на дані, а не на інтуїцію. 

В контекстній рекламі A/B-тестування — це потужний інструмент для PPC-спеціалістів, який допомагає прийняти ґрунтовне рішення щодо змін в оголошеннях. Він дозволяє перевіряти гіпотези та аналізувати поведінку користувачів на практиці. У цьому пості я поговорю саме про А/В тестування рекламних оголошень у Facebook. 

Що потрібно знати про A/B-тестування 

A/B-тестування дозволяє порівняти дві рекламні стратегії, змінюючи певний елемент в оголошенні. Змінити можна рекламний креатив, текст, аудиторію чи місце розміщення. Цільова аудиторія буде поділена системою на дві рівнозначні групи, кожній з яких буде показана та чи інша версія. Контрольна група отримує стандартне оголошення, а експериментальна — модифіковану версію. Зібравши достатньо даних, маркетолог порівнює їх та обирає найбільш результативне оголошення. 

Алгоритм створення A/B-тестування: 

  1. Визначення цілей та гіпотез (якщо змінити параметр 1, це покращить параметр 2).
  2. Визначення метрики для оцінки ефективності.
  3. Тестування.
  4. Збір даних та валідація.
  5. Внесення змін відповідно до результату.

Для чого це робити? Навіть «ідеальне» оголошення можна покращити. A/B-тестування часто призводить до змін, які збільшують показники ефективності при тому самому бюджеті. Інший аспект — «перенасичення» аудиторії, коли оголошення набридло, перестало «чіпляти». Тестування гіпотез допомагає знайти спосіб «освіжити» оголошення, не втрачаючи конверсії. 

A/B-тестування варто проводити постійно. Не буває абсолютно ідеального оголошення, необхідно регулярно шукати методи зростання ефективності реклами: формувати та перевіряти гіпотези, тестувати зміни. 

Коректно плануйте A/B-тестування

Перед тестуванням формується гіпотеза — бачення спеціаліста про зміну, яка може покращити кількість конверсій. Дуже важливо мати чітку гіпотезу та показники, за якими буде вимірюватись успішність експерименту. 

Ви можете тестувати будь-які елементи оголошення:

  1. Заголовки. Тестуйте різні заголовки, щоб привернути увагу аудиторії. Варто експериментувати із тоном та довжиною заголовків.
  2. Текст оголошення. Можна перефразувати заклики до дії в тексті оголошення, додати числа або персоналізувати оголошення під аудиторію. 
  3. Креативи. Змінюйте зображення або відео, тестуйте наявність на креативах тексту, різну музику, кольори та фон. Варто перевіряти різні варіанти для того, щоб зрозуміти вплив на увагу та залучення аудиторії.
  4. Заклики до дії. Є сенс тестувати різні заклики до дії, наприклад, використовувати ефект терміновості («Купити зараз»).
  5. Цільові аудиторії. Можна тестувати різні демографічні групи, інтереси та поведінкові ознаки, щоб з’ясувати, яка аудиторія реагує на оголошення найкраще. 

Важливим кроком при плануванні A/B-тестування є вибір метрик успіху. Чітко сформулюйте, чого саме має досягти ця реклама. Це можуть бути кількість кліків, конверсій, взаємодії з оголошенням тощо. Обрані метрики мають відповідати бізнес-цілям. 

Після закінчення тестового періоду проведіть аналіз ефективності кожного оголошення та оберіть найкраще. Орієнтуватися можна на наступні метрики: 

  • CTR (Click Through Rate, клікабельність) — цей показник частково вказує на те, чи попали ви у «біль» користувача, чи гарно підібрали креатив та заклик до дії; 
  • CR (коефіцієнт конверсії) — оцінює, наскільки виправдовуються очікування користувача, який перейшов по оголошенню на сайт;
Недоліком цієї метрики є участь інших чинників (якість сайту/продукту, ціна і т. п.), на які PPC-фахівець не завжди може вплинути.
  • CPA (ціна за конверсію) — вимірює вартість цільової дії;
  • ROAS (Return on Ad Spend) — вимірює окупність реклами.

A/B-тестування є потужним інструментом для вдосконалення рекламних кампаній, проте важливо розуміти, що існують деякі правила, яких варто дотримуватися, а також певні практики, яких необхідно уникати. Дотримання правил A/B-тестування допоможе забезпечити точність та надійність результатів. Ось кілька рекомендацій про те, що не варто робити під час A/B-тестування:

  1. Не змінюйте одночасно багато елементів. Якщо змінити декілька елементів оголошення одразу, буде складно визначити, який саме з них призвів до зміни результатів. Змінюйте лише один елемент на одне тестування.
  2. Уникайте спотворення результатів. Аудиторія має бути розподілена на контрольну та експериментальну групи випадковим чином.
  3. Не зупиняйте тест занадто рано. Необхідно дати достатньо часу кожному варіанту оголошення для збору статистики. Занадто ранні зміни можуть призвести до неправильних висновків.
  4. Не зупиняйтеся на одному успішному тесті, навіть якщо він показав гарний результат. Краще проводити декілька тестів та аналізувати дані з кількох джерел, аби підтвердити чи спростувати гіпотезу.
  5. Аналізуйте дані за реальних умов. Важливо врахувати час, місце розміщення, цільову аудиторію та конкуренцію — усі фактори, які можуть впливати на результат. 

Налаштування А/В-тесту

Існує декілька способів створення A/B-тестів залежно від змінної, яку ви намагаєтеся перевірити, і того, як саме ви починаєте створення A/B-тесту.

Дуже зручно створити A/B-тест за допомогою панелі інструментів Meta Ads Manager, яка використовує наявну рекламну кампанію або набір оголошень як шаблон для тесту. Щоб використовувати цю панель інструментів, виконайте наступні кроки.

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

2. Поставте прапорець ліворуч від кампаній або оголошень, які ви хочете використовувати для A/B-тесту. На панелі інструментів угорі натисніть кнопку «A/B test».

Поставте прапорець ліворуч від кампаній або оголошень, які ви хочете використовувати для AB-тесту.3. Оберіть доступну змінну: Creative (рекламний матеріал), Audience (аудиторія), Placement (місце розміщення) або Custom (користувацький). Перша змінна, Creative, дозволить змінити оголошення, а інші — внести зміни у групу (набір) оголошень.

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

Якщо ви оберете Custom, ви зможете створити тест, скопіювавши вибрану кампанію чи набір оголошень і відредагувати будь-які змінні в новій тестовій кампанії.

4. Обирайте назву тесту, метрику ефективності, ставте дати початку та закінчення тесту. Також тут можна встановити умову, що тест вимкнеться, якщо результат буде виявлено раніше.

Обирайте назву тесту

A/B-тест створено! Тепер в дублікаті оголошення або набору оголошень можна буде внести необхідні зміни та опублікувати. 

Після завершення тесту всі результати будуть доступні в Експериментах.

Після завершення тесту всі результати будуть доступні в Експериментах

Існують інші способи створення A/B-тесту:

  • безпосередньо з інструмента «Експерименти» — ви можете створювати або дублювати рекламні кампанії, щоб порівнювати та визначати виграшну стратегію;

ви можете створювати або дублювати рекламні кампанії, щоб порівнювати

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

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

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

В деяких версіях рекламного кабінету Meta ця опція може бути недоступною.

Читайте більше про налаштування реклами в матеріалах блогу:

Висновки

  1. A/B-тестування — корисна практика, яку варто впроваджувати у рекламні стратегії Facebook. Тестування дозволить постійно покращувати оголошення та досягати необхідних результатів. 
  2. A/B-тестування дозволяє об’єктивно оцінити різні варіанти оголошень. За допомогою чітко визначених метрик успіху ви можете виявити, які зміни максимально сприяють досягненню бізнес-цілей. 
  3. Тестування також дозволяє зібрати дані про поведінку та уподобання цільової аудиторії, що може бути корисним для подальшого вдосконалення рекламної стратегії. 
  4. A/B-тестування може викликати певні труднощі: необхідно мати достатньо широку вибірку, аби забезпечити статистичну достовірність результатів. Також необхідно враховувати усі фактори, які можуть впливати на перебіг реклами (конкуренцію, час, місце розміщення тощо).
Дізнатися більше
2
0
0