6 najlepszych taktyk przeprowadzania testów optymalizacji zysku z reklam

Ten post został ostatnio zaktualizowany 18 stycznia 2023 r

Decydowanie o tym, jak i jakie testy przeprowadzić, oraz kontrolowanie wyników testów optymalizacji zysku z reklam wymaga specjalistycznej wiedzy AdOps. Głównym celem tych testów optymalizacji wydajności jest poprawa wartości RPM sesji i maksymalizacja zysków.

W tym artykule podamy kilka wskazówek, które pomogą Ci w pełni wykorzystać przeprowadzanie testów optymalizacji wydajności i zdecydować, jakie typy testów należy przeprowadzić w konkretnej sytuacji.

1- Zaplanuj testy, które musisz przeprowadzić.

Pierwszym krokiem na drodze do zarządzania zyskami jest podjęcie decyzji, które testy przeprowadzić, aby uzyskać maksymalne przychody. Jeśli chodzi o wybór testu, który należy przeprowadzić, bierze się pod uwagę wiele czynników, takich jak rodzaj posiadanej witryny i grupa odbiorców.

PLAN GRY

Ogólnie rzecz biorąc, najlepszym sposobem ustalenia, które testy wydajności należy przeprowadzić, jest burza mózgów z zespołem.

Podczas burzy mózgów należy pamiętać o kilku rzeczach:

-Zacznij od ogólnych celów i miejsc, w których występują luki, a następnie przejdź do burzy mózgów funkcji, które możesz przetestować A/B, aby poprawić wydajność i wygodę użytkownika. Jeśli masz oddany zespół, który koncentruje się na testach podzielonych, oni też mogą chcieć uczestniczyć w spotkaniu.

-Użyj zasady Pareto do ustalania priorytetów — najczęstsze problemy ze współczynnikiem konwersji są zwykle na górze listy.

-Nie komplikuj! Wskaźniki powodzenia testów A/B spadają, gdy testy stają się bardziej rozbudowane.

2- Określenie zwycięskiego testu dzielonego

Testy wydajności należy porównać z danymi historycznymi, aby ustalić, czy zmiany faktycznie zwiększyły przychody, zanim będzie można stwierdzić, czy test się powiódł. Aby maksymalnie wykorzystać testy A/B, warunki kontrolne i testowe powinny być uruchomione jednocześnie z podziałem ruchu między nimi. Zawsze warto przeprowadzić czyste testy A/B w zależności od konfiguracji.

Test zostałby przeprowadzony przez określony czas, w którym ruch w Twojej witrynie podlegałby warunkom testu wydajności. Chociaż to oczywiste, że testowanie typów reklam jest ważne, aby uzyskać najlepsze wyniki, może być trudno zdecydować, od czego zacząć. W jaki sposób wybierasz typy reklam do testowania i jak decydujesz, jaki wskaźnik jest dobry do mierzenia skuteczności reklam?

Pierwszym krokiem jest wybranie danych, które najlepiej wskazują, jaki wpływ na przychody będzie miała zmiana typu reklamy.

Jeśli na przykład testujesz różne style reklam na pasku bocznym, współczynnik klikalności może nie być najlepszym wskaźnikiem. Tak naprawdę chcesz wiedzieć, ile dodatkowych przychodów przynosi każdy styl reklamy.

Gdy szukasz sposobów na poprawę skuteczności reklam lub zwiększenie liczby generowanych przez nie sprzedaży, kuszące może być skupienie się na przychodach wygenerowanych od czasu rozpoczęcia testu. Jaki odsetek użytkowników dokonał konwersji po obejrzeniu reklamy A w porównaniu z reklamą B i która reklama generuje większe przychody? Chociaż te informacje mogą dać ci dobre wyobrażenie o tym, jakich wyników możesz oczekiwać od każdej reklamy w praktyce, są pewne rzeczy, których wykorzystanie wyłącznie tych informacji spowoduje, że przegapisz.

Ważne jest, aby przeprowadzić analizę wstępną i końcową, aby zobaczyć, jak test wpłynął na wskaźniki przychodów, a także jak wyglądały ich linie trendu przed i po.

3- Czas trwania: przeprowadzanie testów wydajności wystarczająco długo, aby zobaczyć wyniki

Jeśli chodzi o testowanie optymalizacji zysku z reklam (AYO), istnieje kilka czynników, które określają, jak długo powinny trwać testy i jakie natężenie ruchu powinno przebiegać w warunkach testowych. Ogólnie rzecz biorąc, długość testu będzie zależała od natężenia ruchu generowanego przez reklamy.

Kiedy testujesz AYO, chcesz się upewnić, że masz wystarczającą liczbę punktów danych, aby porównać wyniki swojej grupy kontrolnej z grupą testową i masz wystarczająco dużo danych, aby zbudować mocne argumenty za wprowadzeniem zmian. Chcesz również upewnić się, że nie przeprowadzasz testów zbyt długo, ponieważ może to spowodować utratę okazji.

Jeśli częstotliwość odświeżania jest wysoka, potrzeba więcej danych niż w przypadku niskiej częstotliwości odświeżania. Na przykład, jeśli użytkownicy odświeżają się co 5 minut, zajęłoby to mniej czasu niż w przypadku odświeżania co godzinę.

Rozsądne jest również skonfigurowanie alertów informujących o znacznych zmianach w natężeniu ruchu między dwoma warunkami — pomoże to upewnić się, że natężenie ruchu jest wystarczająco duże, aby uzyskać dokładne wyniki. Na koniec zawsze miej oko na swoje reklamy o wysokiej skuteczności – nigdy nie wiadomo, kiedy coś może się zmienić w zakresie zainteresowań użytkowników.

4- Twoje testy optymalizacji wydajności nie powinny kolidować ze sobą

Możesz przeprowadzać wiele testów A/B jednocześnie, jeśli Twój system jest do tego przystosowany. Aby zapewnić wyniki istotne statystycznie, w zależności od warunków testu potrzebne jest duże natężenie ruchu.

Jeśli uruchomisz więcej testów jednocześnie, każdy z nich będzie przepuszczał mniejszy ruch, a istotność statystyczna stanie się bardziej czasochłonna. Zwykle początkujący i średni wydawcy nie są przygotowani do jednoczesnego przeprowadzania testów optymalizacji zysków. Najlepiej zacząć od jednego testu na raz.

5- Konsekwentne monitorowanie wskaźników

Celem jest sprawdzenie, czy istnieją lepsze kombinacje, które przyniosą większe przychody niż obecnie używane. I jak

Aby pomyślnie przeprowadzić testy, musisz jasno określić oczekiwania dotyczące tego, co próbujesz osiągnąć za pomocą testu, a następnie upewnić się, że spełniasz lub przekraczasz te oczekiwania. Powinieneś także mieć jasne wyobrażenie o tym, jaki jest idealny wynik dla każdego testowanego wskaźnika. Zawsze powinieneś mieć na uwadze konkretny cel przed uruchomieniem jakiegokolwiek testu, abyś wiedział, kiedy go zakończyć. Kiedy wszystko idzie dobrze, trzymaj się swoich testów, dopóki wyraźnie nie okażą się one pomyślne lub nieudane (ze sposobem, w jaki jest to jasno określone).

Kiedy przychodzi czas na przejrzenie wyników i podjęcie decyzji, czy kontynuować, czy zakończyć test, spójrz poza końcowe liczby.

Najlepszym sposobem na zapewnienie miarodajnych wyników jest konsekwentne monitorowanie wskaźników przychodów, takich jak RPM, CPM itp., podczas trwania testu.

W rezultacie możesz od razu wychwycić testy, które negatywnie wpływają na przychody, lub ostrzec Cię, jeśli coś nie działa poprawnie.

Przeglądanie wyników testu!

Możesz teraz przejrzeć wyniki, uruchamiając test i osiągając statystycznie istotne poziomy ruchu!

6- Wdrażanie i powielanie zwycięskich strategii

Gdy testy zaczną działać, testy wykazujące doskonałe wyniki są podzielone na 2 kategorie:

1. 1. Testy Tak/Nie : Testy z odpowiedziami w stylu tak/nie.Na przykład: ustawienie ceny minimalnej, aby zobaczyć, która cena minimalna ma najwyższą stawkę. Gdy zauważysz stałą poprawę wydajności w jednym lub wielu testach, możesz szybko włączyć te testy do swojej codziennej rutyny testów A/B.
   2. Identyfikacja dźwigni: te testy pomagają wykryć, która dźwignia ma największy wpływ na przychody, dzięki czemu można ją zmienić.Na przykład: zmiana limitu czasu dla każdego licytanta itp.

Pomimo przeprowadzania testów przez określony czas, Twoja ogólna strategia optymalizacji zysku z reklam stale ewoluuje. Dlatego optymalizacja jest kluczowa!

Osiągnięcie właściwej równowagi w optymalizacji zysku z reklam to coś, z czym każdy ma problem. Ciągłe przeskakiwanie pomiędzy kluczowymi wskaźnikami wydajności może przyprawiać o ból głowy.

Sukces Twojego programu optymalizacji zysków z reklam nie będzie zależał od tego, jak dobrze będzie on działał na początku. Zostanie to określone na podstawie tego, jak długo będzie działać po wprowadzeniu zmian w konfiguracji i źródłach ruchu.

Będziesz także mógł nadać priorytet najbardziej wartościowym optymalizacjom dla kluczowych wskaźników wydajności o najwyższym priorytecie, dzięki czemu możesz zmaksymalizować wpływ każdej wprowadzanej zmiany.

Łatwe wyjście!

Ten zestaw najlepszych praktyk zapewni solidne podstawy do zarządzania programem testowania. Jeśli nadal nie wiesz, jak przeprowadzić te testy? Nie martw się!

Ponad 250 ekspertów ds. AdOps z MonetizeMore pomoże Ci zaplanować pomysły na testy, przeprowadzić je i wyłonić zwycięzców, którzy pomogą Ci zmaksymalizować przychody z reklam w zrównoważony sposób. Zawsze zapewnialiśmy, że jesteśmy na szczycie testów Split!

Nasz zespół Yield Ops wykorzystuje historyczne dane dotyczące wydajności, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do przewidywania trendów i optymalizowania Twoich przychodów szybciej niż jakakolwiek firma AdTech.

Innymi słowy, jeśli szukasz skutecznego, certyfikowanego przez Google partnera wydawcy do swojej następnej kampanii, nie szukaj dalej.

Chcesz przeprowadzić własne testy podziału, ale nie masz czasu?Wykonamy dla Ciebie optymalizację i maksymalizację monetyzacji.