أفضل 6 أساليب لإجراء اختبارات تحسين عائد الإعلانات

يتطلب اتخاذ قرار بشأن الاختبارات التي يجب إجراؤها وكيفية إجرائها ، ومراجعة نتائج اختبار تحسين عائد الإعلانات ، خبرة في AdOps. الهدف الرئيسي من اختبارات تحسين العائد هذه هو تحسين أرقام RPM لجلستك وزيادة أرباحك.

في هذه المقالة ، سنقدم بعض النصائح لمساعدتك على تحقيق أقصى استفادة من تشغيل اختبارات تحسين العائد ، وتحديد أنواع الاختبارات التي يجب إجراؤها في حالتك المحددة.

1- خطط للاختبارات التي تحتاجها للتشغيل.

تتمثل الخطوة الأولى في رحلة إدارة عائدك في تحديد الاختبارات التي يجب إجراؤها لتحقيق أقصى دخل. هناك العديد من العوامل التي تلعب دورًا عندما يتعلق الأمر باختيار الاختبار الذي يجب عليك إجراؤه ، مثل نوع الموقع الذي لديك وجمهورك.

خطة اللعبة

بشكل عام ، فإن أفضل طريقة لمعرفة اختبارات الإنتاجية التي يجب إجراؤها هي إجراء جلسة عصف ذهني مع فريقك.

أثناء قيامك بالعصف الذهني ، هناك بعض الأشياء التي يجب وضعها في الاعتبار:

- ابدأ بأهدافك العامة وأين توجد الفجوات ، ثم انتقل إلى ميزات العصف الذهني التي يمكنك اختبارها أ / ب لتحسين الأداء وتجربة المستخدم. إذا كان لديك فريق مخصص يركز على الاختبارات المقسمة ، فقد يرغبون في أن يكونوا في الاجتماع أيضًا.

-استخدم مبدأ باريتو لتحديد الأولويات - عادةً ما تكون مشكلات معدل التحويل الأكثر شيوعًا في أعلى القائمة.

-أبقيها بسيطة! تنخفض معدلات نجاح اختبار A / B حيث تصبح الاختبارات أكثر تفصيلاً.

2- تحديد اختبار الانقسام الفائز

يجب مقارنة اختبارات العائد بالبيانات السابقة لتحديد ما إذا كانت التغييرات قد أدت في الواقع إلى زيادة الإيرادات قبل أن تتمكن من تحديد ما إذا كان الاختبار ناجحًا أم لا. لتحقيق أقصى استفادة من اختبار A / B ، يجب تشغيل ظروف التحكم والاختبار في وقت واحد مع تقسيم حركة المرور بينهما. من الجيد دائمًا إجراء اختبارات A / B خالصة اعتمادًا على الإعداد الخاص بك.

سيتم إجراء الاختبار خلال فترة زمنية محددة تخضع خلالها حركة المرور على موقعك لشروط اختبار العائد. في حين أنه من الواضح أن اختبار أنواع الإعلانات مهم للحصول على أفضل النتائج ، فقد يكون من الصعب معرفة من أين تبدأ. كيف تختار أنواع الإعلانات المراد اختبارها ، وكيف تقرر ما هو المقياس الجيد لقياس كفاءة إعلانك؟

تتمثل الخطوة الأولى في اختيار مقياس يكون أكثر دلالة على مقدار الإيرادات التي ستتأثر بالتغيير في نوع الإعلان.

إذا كنت تختبر أنماط إعلانات مختلفة في الشريط الجانبي ، على سبيل المثال ، فقد لا تكون نسبة النقر إلى الظهور هي أفضل مقياس. ما تريد معرفته حقًا هو مقدار الإيرادات الإضافية التي يجلبها كل نمط إعلان.

عندما تبحث عن طرق لتحسين فعالية إعلاناتك أو زيادة عدد المبيعات التي تولدها ، فقد يكون من المغري التركيز على مقدار الإيرادات التي حققتها منذ أن بدأت في إجراء الاختبار. ما هي النسبة المئوية للزائرين الذين أجروا تحويلاً عندما شاهدوا الإعلان (أ) مقابل الإعلان (ب) ، وأي إعلان يحقق المزيد من الأرباح؟ في حين أن هذه المعلومات يمكن أن تعطيك فكرة جيدة عن نوع النتائج التي يمكن أن تتوقعها من كل إعلان في الممارسة العملية ، إلا أن هناك بعض الأشياء التي سيؤدي استخدام هذه المعلومات فقط إلى تفويتها.

من المهم إجراء تحليل ما قبل وما بعد لمعرفة كيف تأثرت مقاييس الإيرادات الخاصة بك بالاختبار ، بالإضافة إلى شكل خطوط الاتجاه قبل وبعد.

3- المدة: إجراء اختبارات الإنتاجية لفترة كافية لرؤية النتائج

عندما يتعلق الأمر باختبار Ad Yield Optimization (AYO) ، فهناك بعض العوامل التي تحدد المدة التي يجب أن تستغرقها اختباراتك ، وحجم حركة المرور التي يجب أن تعمل خلال ظروف الاختبار الخاصة بك. بشكل عام ، سيعتمد طول اختبارك على حجم حركة المرور التي تجريها من خلال إعلاناتك.

عندما تقوم باختبار AYO ، فأنت تريد التأكد من أن لديك نقاط بيانات كافية لمقارنة أداء مجموعة التحكم الخاصة بك بمجموعة الاختبار الخاصة بك ولديك بيانات كافية لبناء حالة قوية لإجراء التغييرات. تريد أيضًا التأكد من عدم إجراء اختباراتك لفترة طويلة ، لأن ذلك قد يؤدي إلى تفويت الفرص.

إذا كان هناك معدل تحديث مرتفع ، فستكون هناك حاجة إلى بيانات أكثر مما لو كان هناك معدل تحديث منخفض. على سبيل المثال ، إذا قام المستخدمون بالتحديث كل 5 دقائق ، فسيستغرق الأمر وقتًا أقل مما لو قاموا بالتحديث كل ساعة.

من الذكاء أيضًا إعداد التنبيهات التي تخبرك عند حدوث تغييرات كبيرة في حجم حركة المرور بين الشرطين - سيساعد ذلك في ضمان أن حجم حركة المرور كبير بما يكفي للحصول على نتائج دقيقة. أخيرًا ، راقب دائمًا إعلاناتك عالية الأداء - فأنت لا تعرف أبدًا متى قد يتغير شيء ما فيما يتعلق بما يهتم به المستخدمون.

4- يجب ألا تتداخل اختبارات تحسين الإنتاجية مع بعضها البعض

يمكنك إجراء عدة اختبارات A / B في وقت واحد إذا كان نظامك مصممًا للقيام بذلك. من أجل تقديم نتائج ذات دلالة إحصائية ، ستحتاج إلى عدد كبير من الزيارات اعتمادًا على ظروف الاختبار.

إذا قمت بإجراء المزيد من الاختبارات بشكل متزامن ، فسيتم تشغيل عدد أقل من الزيارات خلال كل اختبار ، وستصبح الدلالة الإحصائية أكثر استهلاكا للوقت. عادةً ، لم يتم إعداد الناشرين المبتدئين إلى المستوى المتوسط ​​لإجراء اختبارات تحسين الإنتاجية المتزامنة. من الأفضل أن تبدأ باختبار واحد في كل مرة.

5- مراقبة المقاييس باستمرار

الغرض من ذلك هو معرفة ما إذا كانت هناك مجموعات أفضل ستحقق إيرادات أكثر مما تقوم بتشغيله حاليًا. ومثل

لإجراء الاختبارات الخاصة بك بنجاح ، تحتاج إلى تحديد توقعات واضحة لما تحاول تحقيقه بالاختبار ثم التأكد من أنك تلبي هذه التوقعات أو تتجاوزها. يجب أن يكون لديك أيضًا فكرة واضحة عن النتيجة المثالية لأي مقياس يتم اختباره. يجب أن تضع دائمًا هدفًا محددًا في الاعتبار قبل إجراء أي اختبار حتى تعرف متى تستدعي إنهاء هذا الاختبار. عندما تسير الأمور على ما يرام ، التزم باختباراتك حتى تثبت بوضوح أنها ناجحة أو غير ناجحة (بالطريقة التي يتم بها تحديد ذلك بوضوح).

عندما يحين الوقت لمراجعة النتائج وتحديد ما إذا كنت ستستمر أو تنهي الاختبار ، انظر إلى ما وراء الأرقام النهائية فقط.

أفضل طريقة للتأكد من حصولك على نتائج ذات مغزى هي المراقبة المستمرة لمقاييس الإيرادات مثل RPMs ، والتكلفة لكل ألف ظهور ، وما إلى ذلك أثناء إجراء الاختبار.

نتيجة لذلك ، يمكنك إجراء الاختبارات التي تؤثر سلبًا على الإيرادات على الفور ، أو تنبيهك إذا كان هناك شيء لا يعمل بشكل صحيح.

مراجعة نتائج الاختبار!

يمكنك الآن مراجعة النتائج عن طريق إجراء اختبارك والوصول إلى مستويات حركة المرور ذات الدلالة الإحصائية!

6- تنفيذ وتكرار استراتيجيات الفوز

بمجرد بدء تشغيل الاختبارات ، يتم تجميع الاختبارات التي تظهر نتائج رائعة في فئتين:

1. 1. نعم / لا الاختبارات : الاختبارات ذات الإجابات بنعم / لا. على سبيل المثال: تحديد أرضيات التسعير لمعرفة الطابق الذي يحصل على أعلى عرض سعر. بمجرد أن ترى تحسينات متسقة في الأداء في اختبارات فردية أو متعددة ، يمكنك دمج هذه الاختبارات بسرعة في روتين اختبار A / B اليومي.
   2. تحديد الرافعة: تساعدك هذه الاختبارات على تحديد الرافعة التي تؤثر على الإيرادات بشكل أكبر حتى تتمكن من تغييرها. على سبيل المثال: تعديل نافذة المهلة لكل مقدم عطاء ، إلخ.

على الرغم من إجراء الاختبارات لفترة محددة من الوقت ، فإن إستراتيجية تحسين عائد الإعلانات الإجمالية تتطور دائمًا. هذا هو سبب أهمية التحسين!

إن تحقيق التوازن الصحيح في تحسين عائد الإعلانات هو أمر يعاني منه الجميع. الثابت ذهابًا وإيابًا بين مؤشرات الأداء الرئيسية - يمكن أن يكون سببًا للصداع.

لن يتم تحديد نجاح برنامج تحسين العائد الإعلاني من خلال مدى نجاحه في البداية. سيتم تحديده من خلال المدة التي يستمر فيها العمل أثناء إجراء تغييرات على الإعداد ومصادر الزيارات.

ستتمكن أيضًا من تحديد أولويات التحسينات الأكثر قيمة لمؤشرات الأداء الرئيسية ذات الأولوية القصوى ، حتى تتمكن من زيادة تأثير كل تغيير تقوم به.

الطريق السهل!

ستمنحك هذه المجموعة من أفضل الممارسات أساسًا متينًا لإدارة برنامج الاختبار الخاص بك. إذا كنت لا تزال في حيرة من أمرك بشأن إجراء هذه الاختبارات؟ لا تقلق!

سيتواجد أكثر من 250 خبيرًا من AdOps في MonetizeMore من أجلك لتخطيط أفكار الاختبار وتشغيلها وتحديد الفائزين الذين سيساعدونك في زيادة أرباح إعلاناتك إلى أقصى حد بطريقة مستدامة. لقد تأكدنا دائمًا من أننا على قمة اختبارات الانقسام!

يستخدم فريق عمليات Yield Ops بيانات الأداء التاريخية والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات وتحسين إيراداتك بشكل أسرع مما يمكن لأي شركة AdTech القيام به.

بعبارة أخرى ، إذا كنت تبحث عن شريك ناشر عالي الأداء ومعتمد من Google لحملتك التالية ، فلا داعي لمزيد من البحث.

هل تريد إجراء اختبارات الانقسام الخاصة بك ، ولكن ليس لديك الوقت؟ دعنا نقوم بالتحسين وتحقيق أقصى قدر من الدخل من أجلك.