Tutto quello che devi sapere per testare A/B i tuoi annunci display

Il test A/B è il metodo preferito quando si ottimizza una gamma di materiale digitale, ma sai come farlo correttamente? Molti marketer sono colpevoli di sbagliare o di non fare tutto. Che si tratti della tua pagina di destinazione, di annunci display o persino di annunci stampati. A/B offre dati che non puoi ignorare per l'ottimizzazione del design e un maggiore ritorno sull'investimento (ROI).

Spesso può sembrare che il processo sia eccessivamente complicato e sminuisca il vero business del marketing. E sì, se stai ancora utilizzando processi manuali, guardare la vernice asciutta sarebbe un uso migliore del tuo tempo (probabilmente anche più divertente). Ma, con le piattaforme di gestione creativa (CMP) e questa guida ai test A/B, la pratica diventa utile e interessante.

Allora, cos'è il test A/B?

Dovrebbe essere semplice, ma è qui che ti sbagli. Oggi ci sono molti modi per testare le variazioni del design. Test A/B, test A/B/n, test multivariato, test multi-armed bandit, test a imbuto multipagina, cromodinamica quantistica, hai capito. È abbastanza per farti venire voglia di arrenderti prima ancora di aver iniziato.

Ma non temere, c'è speranza! Il test A/B standard è ancora uno strumento efficace e incredibilmente utile per ottimizzare la tua campagna.

Il test A/B può essere semplice; puoi testare solo una variante sul tuo annuncio o pagina di destinazione. Quindi esegui il test fino a raggiungere una conclusione su quale sia la versione migliore, semplice. Poi ricominciare con un altro aspetto. È facile come testare il cioccolato contro il gelato alla vaniglia, il crumble di mele contro il rabarbaro o il kottbullar contro il prinskorvar (non siamo sicuri di quest'ultimo).

Cosa dovresti testare?

C'è un elenco apparentemente infinito di cose che puoi variare con i test A/B. Ma ci sono alcune caratteristiche chiave che, se ottimizzate, possono davvero influire sulla percentuale di clic (CTR). Di seguito abbiamo creato un elenco di tutti gli aspetti più utili.

Titolo –

Considera la lunghezza del tuo titolo, mantienilo corto e dolce. Che tono di voce stai usando nel titolo? Stai cercando di trasmettere un senso di urgenza? O un tono positivo o negativo? Puoi anche giocare con il colore, il contrasto, la dimensione del carattere e la posizione sulla pagina.

Immagine -

La tua immagine di sfondo è in bianco/nero oa colori, presenta persone o prodotti, hai una o più immagini? Tutte cose a cui pensare quando ottimizzi la tua immagine.

Call to action (CTA) –

Probabilmente l'aspetto più importante. Puoi testare il colore del pulsante, il contrasto, la lingua e lo stile del pulsante stesso. Potresti anche testare la necessità di un pulsante.

Copia -

Scopri cosa risuona di più con i tuoi clienti. Forma lunga o corta. Assicurati solo di spiegare le caratteristiche e i vantaggi in modo conciso.

Moduli della pagina di destinazione –

Puoi testare la lunghezza del tuo modulo, il numero di campi e il design stesso. Ricorda solo di bilanciare il tuo desiderio di dati con ciò che stai offrendo.

Prova A/B la tua strategia editoriale

Potresti avere il design ottimale per il tuo annuncio, ma non dimenticare di testare la tua strategia di pubblicazione. Prova A/B le tue reti. Come il nostro proprietario dei sistemi, Travis Isaacson, afferma "devi assicurarti che la tua rete ti fornisca i risultati di cui hai bisogno per i tuoi annunci". Ogni rete ha i propri editori e, in quanto tale, un pubblico diverso. Sebbene possa essere comodo rimanere con la rete che conosci, per ottenere il traffico più pertinente dovresti variare la tua rete come un'altra forma di ottimizzazione.

Se hai trovato il tempo per creare le immagini e il testo migliori, allora ha senso ottenere il traffico della massima qualità per il tuo annuncio. Puoi testare A/B segmenti di pubblico, segmenti e orari del giorno ottimali per i tuoi annunci online al fine di migliorare il ROI.

Tutto ciò può sembrare un po' opprimente, ma la tecnologia è disponibile per semplificare il processo. Con Bannerflow, il nostro sistema di tag è agnostico. Ciò significa che puoi testare i tuoi annunci su diverse reti, diverse varianti, segmenti e pubblicarli direttamente con facilità.

Come i dati possono aiutarti a raggiungere un'ipotesi

Utilizzando questi fattori identificativi e dopo aver raccolto dati rilevanti, è il momento di creare un'ipotesi di lavoro per il tuo test A/B.

Un ottimo modo per farlo è attraverso le mappe di calore. Puoi utilizzare le mappe di calore come strumento di analisi in tempo reale per identificare le aree problematiche. Le mappe di calore aiutano i designer a vedere quali aree sono attratti dagli spettatori e quali li scoraggiano o li distraggono. Aggiungono un altro livello al tuo test A/B.

I sondaggi sulla pagina e le registrazioni dei visitatori sono un altro modo per identificare dove non si stanno convertendo.

Da qui puoi teorizzare il perché. Una volta che hai un'idea migliore di dove si trovano i problemi sulla tua pagina o sul tuo annuncio, puoi testare diverse varianti utilizzando i suggerimenti di cui sopra. Quando hai la tua ipotesi, inizia il vero divertimento del test A/B.

'Teoria, Test, Risultato, Ripeti': l'inno al test A/B

Teoria -

Il test A/B è un processo. È anche semplice. Con un'ipotesi di lavoro, puoi scegliere come pesare ogni variazione e iniziare il processo di test. La divisione standard 50/50 funziona per tutte le nuove viste.

Test -

La durata del test A/B dipende da una serie di fattori. Diverse reti pubblicitarie hanno diversi livelli di traffico. Considera anche le variazioni del tasso di conversione previste. Se hai già tassi di conversione elevati, avrai bisogno di meno tempo per raggiungere la confidenza statistica. Ci sono strumenti per calcolarlo automaticamente. Una volta raggiunta la significatività statistica, analizzare i risultati.

La pratica standard per il test A/B di fiducia statistica nei dati deve essere almeno del 95%. Anche se dipende dalla variante che stai testando. Più significativo è il cambiamento, meno scientifico è necessario essere dal punto di vista del processo. Le modifiche più specifiche, ad esempio la microcopia, richiedono più dati per dimostrare il loro impatto positivo o negativo. Mentre progetti completamente nuovi o cambiamenti drastici sono molto più facili da valutare in termini di conversione.

Risultato –

È del tutto probabile che il tuo test A/B torni come inconcludente. In tal caso devi semplicemente tornare alla tua ipotesi e ricominciare con una nuova idea. Insisti. Modificare una singola parola nel tuo CTA può aumentare il tuo CTR fino al 161%.

Ripetere -

Quando raggiungi una conclusione decisiva, fai in modo che la variante campione prenda il 100% del traffico. Dopo aver deciso la tua prossima ipotesi, il processo può ricominciare. Questo può sembrare un compito arduo, soprattutto se stai facendo tutto manualmente. Ma se stai lavorando con le CMP, le modifiche alla progettazione, la pianificazione e l'analisi possono essere eseguite in pochi minuti; un pensiero confortante nell'era della pubblicità agile.

'Shoulda, Woulda, Coulda': Le cose da fare e da non fare del test A/B

Ci sono alcune pratiche a cui dovresti prendere l'abitudine quando inizi i test A/B. E ce ne sono alcuni che dovresti evitare attivamente. Per esempio:

Fare:

Esegui sempre le varianti contemporaneamente. Il traffico può variare notevolmente di settimana in settimana. Se dovessi testare una pagina di destinazione una settimana e un'altra in una settimana diversa, rischi di avere dati imprecisi.

Avere fiducia statistica. Assicurati di utilizzare uno strumento o un calcolatore online per misurare la fiducia statistica nei tuoi dati. Se concludi il test troppo presto potresti prendere la decisione sbagliata.

Ripetere il processo. Non testare mai, solo testare una variante dall'elenco HBICC. Una volta concluso un test, ci sono molti altri fattori che puoi ottimizzare.

Non:

Testare più varianti contemporaneamente. Se tenti di ottimizzare simultaneamente le campagne e-mail e le pagine di destinazione non avrai la più pallida idea del perché i tuoi tassi di conversione siano cambiati.

Esegui il test per troppo tempo. L'esecuzione del test anche dopo aver raggiunto la significatività statistica lo rende più vulnerabile a fattori esterni. Gli eventi del calendario possono causare picchi innaturali nel traffico e nel comportamento.

Ignora la natura dei tuoi contatti. Assicurati che il tuo test sia in linea con i tuoi obiettivi di business. Può essere soddisfacente vedere aumentare il numero di conversioni, ma se sono i clienti sbagliati, quelle conversioni non hanno senso.

DCO e il futuro dei test A/B

Gli AI DCO non offrono solo interessanti prospettive per la creatività, ma anche per i test. Un altro consiglio di Travis: 'l'utilizzo di una soluzione AI DCO per il test A/B offre l'opportunità di automatizzare l'ottimizzazione. Hai già i dati della tua base di clienti nella tua rete/DMP, dovresti metterli al lavoro.'

AI DCO utilizza i contenuti alimentati e sceglie quali elementi singoli testare per impressione. Questa tecnologia migliora gli annunci esistenti utilizzando più varianti predeterminate in modo da non doverlo fare tu. Il processo si sta evolvendo da processi manuali e ardui al livello successivo. Proprio come i banner pubblicitari...

Conclusione

Ecco qua. Una guida semplice e diretta al test A/B. Dopotutto, non è fisica teorica.

Il processo non deve essere laborioso se hai gli strumenti giusti a portata di mano. In effetti, si tratta di avere un'ipotesi forte e testare fino a quando non avrai i dati per dimostrare che le tue modifiche hanno avuto un impatto positivo sul CTR. Dopodiché, puoi lavorare su ogni aspetto fino a quando non avrai le pubblicità più efficaci là fuori.

Se desideri saperne di più su come la nostra piattaforma di gestione creativa può aiutarti con i test A/B, contattaci.