كل ما تحتاج إلى معرفته لاختبار A / B لإعلاناتك الصورية

اختبار A / B هو الطريقة المفضلة عند تحسين مجموعة من المواد الرقمية ولكن هل تعرف كيفية القيام بذلك بشكل صحيح؟ العديد من المسوقين مذنبون بارتكاب خطأ أو عدم فعل كل شيء. سواء كان ذلك لصفحتك المقصودة أو عرض الإعلانات أو حتى الإعلانات المطبوعة. تقدم A / B بيانات لا يمكنك تجاهلها لتحسين التصميم وزيادة عائد الاستثمار (ROI).

غالبًا ما يبدو الأمر كما لو أن العملية معقدة للغاية وتنتقص من العمل الحقيقي للتسويق. ونعم ، إذا كنت لا تزال تستخدم العمليات اليدوية ، فإن مشاهدة الطلاء وهو جاف سيكون استخدامًا أفضل لوقتك (ربما يكون أكثر إمتاعًا أيضًا). ولكن ، مع منصات الإدارة الإبداعية (CMP) وهذا الدليل لاختبار A / B ، تصبح الممارسة مفيدة ومثيرة للاهتمام.

إذن ما هو اختبار A / B؟

يجب أن يكون الأمر بسيطًا ، لكن هذا هو المكان الذي تكون فيه مخطئًا. يوجد اليوم العديد من الطرق لاختبار أشكال مختلفة من التصميم. اختبار A / B ، اختبار A / B / n ، اختبار متعدد المتغيرات ، اختبار ماكينات الألعاب المتعددة ، اختبار قمع متعدد الصفحات ، الديناميكا اللونية الكمومية ، تحصل على هذه النقطة. يكفي أن تجعلك ترغب في الاستسلام قبل أن تبدأ.

لكن لا تخف ، هناك أمل! لا يزال اختبار A / B القياسي أداة فعالة ومفيدة للغاية لتحسين حملتك.

يمكن أن يكون اختبار A / B بسيطًا ؛ يمكنك اختبار متغير واحد فقط على إعلانك أو صفحتك المقصودة. ثم تقوم بإجراء الاختبار حتى تصل إلى استنتاج أيهما أفضل ، وبسيط. ثم ابدأ مرة أخرى بجانب آخر. إنه أمر سهل مثل اختبار الشوكولاتة مقابل آيس كريم الفانيليا ، والتفاح مقابل تنهار الراوند ، أو kottbullar مقابل prinskorvar (لسنا متأكدين من ذلك الأخير).

ماذا يجب أن تختبر؟

هناك قائمة لا حصر لها على ما يبدو من الأشياء التي يمكنك تغييرها باستخدام اختبار A / B. ولكن هناك بعض الميزات الرئيسية التي يمكن أن تؤثر حقًا على نسبة النقر إلى الظهور (CTR) عند تحسينها. أدناه قمنا بإنشاء قائمة بجميع الجوانب الأكثر فائدة.

العنوان -

ضع في اعتبارك طول العنوان ، واجعله قصيرًا ولطيفًا. ما نبرة الصوت التي تستخدمها في عنوانك؟ هل تتطلع إلى نقل شعور بالإلحاح؟ أم لهجة إيجابية أم سلبية؟ يمكنك أيضًا التلاعب بالألوان والتباين وحجم الخط والموقع على الصفحة.

صورة -

هل صورة الخلفية الخاصة بك سوداء / بيضاء أم ملونة ، هل تعرض أشخاصًا أم منتجات ، هل لديك صورة واحدة أم عدة صور؟ كل الأشياء التي يجب التفكير فيها عند تحسين صورتك.

دعوة للعمل (CTA) -

يمكن القول إن أهم جانب. يمكنك اختبار لون الزر والتباين واللغة ونمط الزر نفسه. يمكنك حتى اختبار الحاجة إلى زر على الإطلاق.

ينسخ -

تعرف على ما يلقى صدى أكبر لدى عملائك. شكل طويل أو قصير. فقط تأكد من أنك تشرح الميزات والفوائد بإيجاز.

نماذج الصفحات المقصودة -

يمكنك اختبار طول النموذج وعدد الحقول والتصميم نفسه. فقط تذكر أن توازن بين رغبتك في البيانات وما تقدمه.

أ / ب اختبر استراتيجية النشر الخاصة بك

قد يكون لديك التصميم الأمثل لإعلانك ولكن لا تنس اختبار استراتيجية النشر الخاصة بك. أ / ب اختبر شبكاتك. بصفتك مالك الأنظمة لدينا ، Travis Isaacson ، ينص على "أنك بحاجة للتأكد من أن شبكتك توفر لك النتائج التي تطلبها لإعلاناتك". كل شبكة لها ناشريها الخاصين وعلى هذا النحو ، جماهير مختلفة. على الرغم من أنه قد يكون من المريح التمسك بالشبكة التي تعرفها ، فمن أجل الحصول على حركة المرور الأكثر صلة ، يجب عليك تغيير شبكتك كشكل آخر من أشكال التحسين.

إذا كنت قد خصصت الوقت لإنشاء أفضل الصور والنصوص ، فمن المنطقي أن تحصل على أعلى جودة لحركة المرور لإعلانك. يمكنك اختبار A / B الأمثل للجماهير والشرائح وأوقات اليوم لإعلاناتك عبر الإنترنت من أجل تحسين عائد الاستثمار.

قد يبدو كل هذا مربكًا بعض الشيء ولكن التكنولوجيا موجودة لجعل العملية أبسط. مع Bannerflow ، يكون نظام العلامات الخاص بنا محايدًا. مما يعني أنه يمكنك اختبار إعلاناتك على شبكات مختلفة ومتغيرات وشرائح مختلفة ونشرها مباشرة عليها بكل سهولة.

كيف يمكن أن تساعدك البيانات في الوصول إلى فرضية

باستخدام عوامل التعريف هذه ، وبعد جمع البيانات ذات الصلة ، حان الوقت لإنشاء فرضية عمل لاختبار A / B الخاص بك.

طريقة رائعة للقيام بذلك هي من خلال خرائط الحرارة. يمكنك استخدام الخرائط الحرارية كأداة تحليلات في الوقت الفعلي لتحديد مناطق المشاكل. تساعد خرائط التمثيل اللوني المصممين على معرفة المناطق التي ينجذب إليها المشاهدون والتي تتسبب في تشتيت انتباههم أو تشتيتهم. يضيفون طبقة أخرى إلى اختبار أ / ب الخاص بك.

تعد الاستطلاعات على الصفحة وتسجيلات الزائرين طريقة أخرى لتحديد الأماكن التي لا يقومون بالتحويل فيها.

من هنا يمكنك التنظير لماذا. بمجرد أن تكون لديك فكرة أفضل عن مكان المشكلات على صفحتك أو إعلانك ، يمكنك اختبار أشكال مختلفة باستخدام الاقتراحات أعلاه. عندما يكون لديك فرضيتك ، تبدأ المتعة الحقيقية لاختبار أ / ب.

"النظرية ، الاختبار ، النتيجة ، التكرار": النشيد لاختبار أ / ب

نظرية -

اختبار A / B هو عملية. إنها بسيطة أيضًا. باستخدام فرضية العمل ، يمكنك اختيار الطريقة التي تريد بها ترجيح كل اختلاف وبدء عملية الاختبار. يعمل الانقسام القياسي بنسبة 50/50 لجميع العروض الجديدة.

اختبار -

يعتمد طول اختبار A / B على عدد من العوامل. تختلف مستويات حركة المرور لشبكات الإعلانات المختلفة. ضع في اعتبارك أيضًا التغييرات المتوقعة في معدل التحويل. إذا كان لديك بالفعل معدلات تحويل عالية ، فستحتاج إلى وقت أقل للوصول إلى الثقة الإحصائية. هناك أدوات لحساب هذا تلقائيًا. بمجرد أن تصل إلى الأهمية الإحصائية ، قم بتحليل النتائج.

الممارسة القياسية لاختبار أ / ب يجب أن تكون الثقة الإحصائية في بياناتك 95٪ على الأقل. على الرغم من أن ذلك يعتمد على المتغير الذي تختبره. كلما كان التغيير أكثر أهمية ، كلما احتجت إلى أن تكون عمليًا أقل علميًا. تتطلب التغييرات الأكثر تحديدًا ، مثل النسخ الدقيقة ، مزيدًا من البيانات لإثبات تأثيرها الإيجابي أو السلبي. في حين أن التصميمات الجديدة تمامًا أو التغييرات الجذرية أسهل بكثير في التقييم من حيث التحويل.

نتيجة -

من المحتمل تمامًا أن يعود اختبار A / B الخاص بك على أنه غير حاسم. في هذه الحالة ، تحتاج ببساطة إلى العودة إلى فرضيتك والبدء مرة أخرى بفكرة جديدة. استمر في ذلك. يمكن أن يؤدي تغيير كلمة واحدة في CTA إلى زيادة نسبة النقر إلى الظهور بنسبة تصل إلى 161٪.

يكرر -

عندما تصل إلى نتيجة حاسمة ، اطلب من المتغير البطل أن يأخذ 100٪ من حركة المرور. بعد تحديد الفرضية التالية ، يمكن أن تبدأ العملية مرة أخرى. قد يبدو هذا وكأنه مهمة شاقة ، خاصة إذا كنت تفعل كل هذا يدويًا. ولكن إذا كنت تعمل مع CMPs ، فيمكن إجراء تعديلات التصميم والجدولة والتحليلات في غضون دقائق ؛ فكرة مطمئنة في عصر الإعلانات الرشيقة.

'shoulda، Woulda، Cana': ما يجب فعله وما يجب تجنبه في اختبار A / B

هناك بعض الممارسات التي يجب أن تعتاد عليها عند بدء اختبار أ / ب. وهناك بعض الأشياء التي يجب عليك تجنبها بنشاط. فمثلا:

يفعل:

قم دائمًا بتشغيل المتغيرات في وقت واحد. يمكن أن تختلف حركة المرور بشكل كبير من أسبوع لآخر. إذا كنت ستختبر صفحة مقصودة واحدة أسبوعًا وأسبوعًا آخر ، فأنت تخاطر ببيانات غير دقيقة.

تمتع بثقة إحصائية. تأكد من استخدام أداة أو آلة حاسبة على الإنترنت لقياس الثقة الإحصائية في بياناتك. إذا أنهيت الاختبار في وقت مبكر جدًا ، فقد تتخذ القرار الخاطئ.

كرر العملية. لا تختبر أبدًا متغيرًا واحدًا فقط من قائمة HBICC. بمجرد الانتهاء من اختبار واحد ، هناك الكثير من العوامل الأخرى التي يمكنك تحسينها.

لا:

اختبر أكثر من متغير في وقت واحد. إذا كنت تحاول تحسين حملات البريد الإلكتروني والصفحات المقصودة في وقت واحد ، فلن يكون لديك أدنى فكرة عن سبب تغيير معدلات التحويل الخاصة بك.

قم بإجراء اختبارك لفترة طويلة جدًا. إن إجراء اختبارك حتى بعد وصولك إلى الأهمية الإحصائية يجعله أكثر عرضة للعوامل الخارجية. يمكن أن تتسبب أحداث التقويم في حدوث ارتفاعات غير طبيعية في حركة المرور والسلوك.

تجاهل طبيعة العملاء المتوقعين. تأكد من أن اختبارك يتماشى مع أهداف عملك. قد يكون من المرضي أن نرى ارتفاع أرقام التحويل هذه ، ولكن إذا كانوا عملاء خاطئين ، فإن هذه التحويلات لا معنى لها.

DCOs ومستقبل اختبار A / B

لا تقدم AI DCOs فقط آفاقًا مثيرة للإبداع ، ولكن أيضًا للاختبار. نصيحة مهمة أخرى من Travis: "استخدام حل AI DCO لاختبار A / B يوفر فرصة لأتمتة التحسين. لديك بالفعل البيانات من قاعدة عملائك في DMP / الشبكة الخاصة بك ، يجب عليك تشغيلها.

يستخدم AI DCO المحتوى المُغذى ويختار العناصر الفردية التي يتم اختبارها لكل مرة ظهور. تعمل هذه التقنية على تحسين الإعلانات الحالية باستخدام متغيرات متعددة محددة مسبقًا حتى لا تضطر إلى ذلك. تتطور العملية من العمليات اليدوية والشاقة إلى المستوى التالي. يشبه إلى حد كبير إعلانات البانر ...

استنتاج

ها أنت ذا. دليل بسيط ومباشر لاختبار أ / ب. بعد كل شيء ، إنها ليست فيزياء نظرية.

لا يجب أن تكون العملية شاقة إذا كانت لديك الأدوات المناسبة. في الواقع ، إنها مسألة وجود فرضية قوية واختبار حتى تحصل على البيانات لإثبات أن التغييرات التي أجريتها قد أحدثت تأثيرًا إيجابيًا على نسبة النقر إلى الظهور. بعد ذلك ، يمكنك العمل من خلال كل جانب حتى يكون لديك أكثر الإعلانات فعالية هناك.

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيف يمكن لمنصة الإدارة الإبداعية الخاصة بنا مساعدتك في اختبار A / B ، فتواصل معنا.