Semua yang perlu Anda ketahui untuk menguji A/B iklan bergambar Anda

Pengujian A/B adalah metode pilihan saat mengoptimalkan berbagai materi digital, tetapi apakah Anda tahu cara melakukannya dengan benar? Banyak pemasar bersalah karena melakukan kesalahan atau tidak melakukan semuanya. Baik itu untuk halaman arahan Anda, iklan bergambar atau bahkan iklan cetak Anda. A/B menawarkan data yang tidak dapat Anda abaikan untuk pengoptimalan desain dan peningkatan laba atas investasi (ROI).

Seringkali tampak seolah-olah prosesnya terlalu rumit dan mengurangi bisnis pemasaran yang sebenarnya. Dan ya, jika Anda masih menggunakan proses manual maka menonton cat kering akan lebih baik menggunakan waktu Anda (mungkin lebih lucu juga). Namun, dengan platform manajemen kreatif (CMP) dan panduan pengujian A/B ini, praktiknya menjadi berguna dan menarik.

Jadi apa itu pengujian A/B?

Seharusnya sederhana, tetapi di situlah Anda salah. Saat ini ada banyak cara untuk menguji variasi desain. Pengujian A/B, pengujian A/B/n, pengujian multivarian, pengujian bandit multi-senjata, pengujian corong multi-halaman, kromodinamika kuantum, Anda mengerti maksudnya. Itu cukup membuat Anda ingin menyerah bahkan sebelum Anda mulai.

Tapi jangan pernah takut, ada harapan! Pengujian A/B standar masih merupakan alat yang efektif dan sangat berguna untuk mengoptimalkan kampanye Anda.

Pengujian A/B bisa sederhana; Anda dapat menguji hanya satu varian pada iklan atau halaman arahan Anda. Kemudian Anda menjalankan tes sampai Anda mencapai kesimpulan yang merupakan versi yang lebih baik, sederhana. Kemudian mulai lagi dengan aspek lain. Ini semudah menguji es krim cokelat vs. vanilla, apel vs. rhubarb crumble, atau kottbullar vs. prinskorvar (kami tidak yakin tentang yang terakhir itu).

Apa yang harus Anda uji?

Ada daftar hal-hal yang tampaknya tak ada habisnya yang dapat Anda variasikan dengan pengujian A/B. Namun ada beberapa fitur utama yang ketika dioptimalkan, benar-benar dapat memengaruhi rasio klik-tayang (RKT) Anda. Di bawah ini kami telah membuat daftar semua aspek yang paling berguna.

Judul –

Pertimbangkan panjang judul Anda, tetap pendek dan manis. Apa nada suara yang Anda gunakan dalam judul Anda? Apakah Anda ingin menyampaikan rasa urgensi? Atau nada positif atau negatif? Anda juga dapat bermain-main dengan warna, kontras, ukuran font, dan lokasi pada halaman.

Gambar -

Apakah gambar latar belakang Anda hitam/putih atau berwarna, apakah itu menampilkan orang atau produk, apakah Anda memiliki satu gambar atau beberapa gambar? Semua hal yang perlu dipikirkan saat mengoptimalkan gambar Anda.

Ajakan bertindak (CTA) –

Bisa dibilang aspek yang paling penting. Anda dapat menguji warna tombol, kontras, bahasa, dan gaya tombol itu sendiri. Anda bahkan dapat menguji kebutuhan tombol sama sekali.

Salin –

Lihat apa yang lebih beresonansi dengan pelanggan Anda. Bentuk panjang atau bentuk pendek. Pastikan Anda menjelaskan fitur dan manfaatnya secara ringkas.

Formulir halaman arahan -

Anda dapat menguji panjang formulir Anda, jumlah bidang dan desain itu sendiri. Ingatlah untuk menyeimbangkan keinginan Anda akan data dengan apa yang Anda tawarkan.

Uji A/B strategi penerbitan Anda

Anda mungkin memiliki desain yang optimal untuk iklan Anda, tetapi jangan lupa untuk menguji strategi penerbitan Anda. Uji A/B jaringan Anda. Sebagai Pemilik Sistem kami, Travis Isaacson, menyatakan 'Anda perlu memastikan jaringan Anda memberikan hasil yang Anda butuhkan untuk iklan Anda'. Setiap jaringan memiliki penerbit mereka sendiri dan dengan demikian, audiens yang berbeda. Meskipun mungkin nyaman untuk tetap menggunakan jaringan yang Anda ketahui, untuk mendapatkan lalu lintas yang paling relevan, Anda harus memvariasikan jaringan Anda sebagai bentuk pengoptimalan lainnya.

Jika Anda telah meluangkan waktu untuk membuat citra dan teks terbaik, maka masuk akal untuk mendapatkan lalu lintas kualitas tertinggi untuk iklan Anda. Anda dapat menguji A/B audiens, segmen, dan waktu yang optimal untuk iklan online Anda guna meningkatkan ROI.

Ini semua mungkin tampak agak berlebihan tetapi teknologinya ada di luar sana untuk membuat prosesnya lebih sederhana. Dengan Bannerflow, sistem tag kami bersifat agnostik. Artinya Anda dapat menguji iklan Anda di jaringan yang berbeda, varian yang berbeda, segmen, dan langsung memublikasikannya dengan mudah.

Bagaimana data dapat membantu Anda mencapai hipotesis

Dengan menggunakan faktor-faktor pengidentifikasi ini, dan setelah mengumpulkan data yang relevan, inilah saatnya untuk membuat hipotesis kerja untuk pengujian A/B Anda.

Cara yang bagus untuk melakukannya adalah melalui peta panas. Anda dapat menggunakan peta panas sebagai alat analisis waktu nyata untuk mengidentifikasi area masalah. Peta panas membantu desainer untuk melihat area mana yang membuat penonton tertarik dan mana yang membuat mereka tidak nyaman atau mengganggu. Mereka menambahkan lapisan lain ke pengujian A/B Anda.

Survei di halaman dan rekaman pengunjung adalah cara lain untuk mengidentifikasi di mana mereka tidak berkonversi.

Dari sini Anda dapat berteori mengapa. Setelah Anda memiliki gagasan yang lebih baik tentang di mana masalah pada halaman atau iklan Anda, Anda dapat menguji berbagai variasi menggunakan saran di atas. Ketika Anda memiliki hipotesis, kesenangan sebenarnya dari pengujian A/B dimulai.

'Teori, Tes, Hasil, Ulangi': lagu untuk pengujian A/B

Teori –

Pengujian A/B adalah sebuah proses. Ini juga sederhana. Dengan hipotesis kerja, Anda dapat memilih bagaimana Anda ingin menimbang setiap variasi dan memulai proses pengujian. Pemisahan 50/50 standar berfungsi untuk semua tampilan baru.

Uji -

Lamanya pengujian A/B Anda bergantung pada sejumlah faktor. Jaringan iklan yang berbeda memiliki tingkat lalu lintas yang berbeda. Pertimbangkan juga perubahan rasio konversi yang diharapkan. Jika Anda sudah memiliki tingkat konversi yang tinggi maka Anda akan membutuhkan lebih sedikit waktu untuk mencapai kepercayaan statistik. Ada alat untuk menghitung ini secara otomatis. Setelah Anda mencapai signifikansi statistik, analisis hasilnya.

Praktik standar untuk kepercayaan statistik pengujian A/B pada data Anda harus setidaknya 95%. Meskipun itu tergantung pada varian apa yang Anda uji. Semakin signifikan perubahannya, semakin sedikit ilmiah yang Anda butuhkan untuk menjadi bijaksana dalam proses. Perubahan yang lebih spesifik, misalnya salinan mikro, memerlukan lebih banyak data untuk membuktikan dampak positif atau negatifnya. Sedangkan desain yang sama sekali baru atau perubahan drastis jauh lebih mudah dinilai dalam hal konversi.

Hasil -

Kemungkinan besar pengujian A/B Anda akan kembali sebagai tidak meyakinkan. Dalam hal ini Anda hanya perlu kembali ke hipotesis Anda dan mulai lagi dengan ide baru. Tetap dengan itu. Mengubah satu kata dalam CTA Anda dapat meningkatkan CTR Anda sebanyak 161%.

Ulang -

Ketika Anda mencapai kesimpulan yang menentukan, mintalah variasi juara mengambil 100% dari lalu lintas. Setelah memutuskan hipotesis Anda berikutnya, prosesnya dapat dimulai lagi. Ini bisa tampak seperti tugas yang berat, terutama jika Anda melakukan ini semua secara manual. Namun jika Anda bekerja dengan CMP, maka penyesuaian desain, penjadwalan, dan analitik semuanya dapat dilakukan dalam hitungan menit; sebuah pemikiran yang menghibur di era periklanan yang gesit.

'Shoulda, woulda, Coulda': Anjuran dan larangan pengujian A/B

Ada beberapa praktik yang harus Anda biasakan saat memulai pengujian A/B. Dan ada beberapa yang harus Anda hindari secara aktif. Sebagai contoh:

Mengerjakan:

Selalu jalankan varian secara bersamaan. Lalu lintas dapat sangat berbeda dari minggu ke minggu. Jika Anda menguji satu halaman arahan satu minggu dan yang lain minggu yang berbeda, maka Anda berisiko mendapatkan data yang tidak akurat.

Memiliki kepercayaan statistik. Pastikan Anda menggunakan alat atau kalkulator online untuk mengukur kepercayaan statistik pada data Anda. Jika Anda menyimpulkan tes Anda terlalu dini, Anda mungkin membuat keputusan yang salah.

Ulangi prosesnya. Jangan pernah menguji hanya menguji satu varian dari daftar HBICC. Setelah Anda menyelesaikan satu tes, ada banyak faktor lain yang dapat Anda optimalkan.

Jangan:

Uji lebih dari varian sekaligus. Jika Anda mencoba untuk mengoptimalkan kampanye email dan halaman arahan secara bersamaan, Anda tidak akan tahu mengapa tingkat konversi Anda berubah.

Jalankan pengujian Anda terlalu lama. Menjalankan pengujian Anda bahkan setelah Anda mencapai signifikansi statistik membuatnya lebih rentan terhadap faktor eksternal. Acara kalender dapat menyebabkan lonjakan lalu lintas dan perilaku yang tidak wajar.

Abaikan sifat lead Anda. Pastikan pengujian Anda sejalan dengan tujuan bisnis Anda. Mungkin memuaskan melihat angka konversi itu meningkat, tetapi jika mereka adalah pelanggan yang salah, maka konversi itu tidak ada artinya.

DCO dan masa depan pengujian A/B

AI DCO tidak hanya menawarkan prospek menarik untuk materi iklan, tetapi juga untuk pengujian. Tip teratas lainnya dari Travis: 'menggunakan solusi AI DCO untuk pengujian A/B menawarkan kesempatan untuk mengotomatiskan pengoptimalan. Anda sudah memiliki data dari basis pelanggan Anda di DMP/jaringan Anda, Anda harus menjalankannya.'

AI DCO menggunakan konten umpan dan memilih item tunggal mana yang akan diuji per tayangan. Teknologi ini menyempurnakan iklan yang ada menggunakan beberapa varian yang telah ditentukan sebelumnya sehingga Anda tidak perlu melakukannya. Proses ini berkembang dari proses manual dan sulit ke tingkat berikutnya. Sama seperti iklan spanduk…

Kesimpulan

Di sana Anda memilikinya. Panduan sederhana dan langsung untuk pengujian A/B. Lagi pula, ini bukan fisika teoretis.

Prosesnya tidak harus melelahkan jika Anda memiliki alat yang tepat. Faktanya, ini adalah masalah memiliki hipotesis dan pengujian yang kuat sampai Anda memiliki data untuk membuktikan bahwa perubahan Anda telah memberikan dampak positif pada RKT. Setelah itu, Anda dapat mengerjakan setiap aspek sampai Anda memiliki iklan yang paling efektif di luar sana.

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang bagaimana platform manajemen materi iklan kami dapat membantu Anda dengan pengujian A/B, hubungi kami.