6 กลยุทธ์ที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนโฆษณา

การตัดสินใจว่าจะเรียกใช้การทดสอบอย่างไรและอย่างไร และการตรวจสอบผลการทดสอบการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนโฆษณาต้องใช้ความเชี่ยวชาญของ AdOps เป้าหมายหลักของการทดสอบการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนเหล่านี้คือการปรับปรุงหมายเลข RPM ของเซสชันและเพิ่มผลกำไรสูงสุด

ในบทความนี้ เราจะให้คำแนะนำบางอย่างเพื่อช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากการทดสอบการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน และตัดสินใจว่าคุณควรเรียกใช้การทดสอบประเภทใดในสถานการณ์เฉพาะของคุณ

1- วางแผนการทดสอบที่คุณต้องดำเนินการ

ขั้นตอนแรกสู่เส้นทางการจัดการผลตอบแทนคือการตัดสินใจว่าจะใช้การทดสอบใดเพื่อการสร้างรายได้สูงสุด มีหลายปัจจัยในการเล่นเมื่อต้องเลือกการทดสอบที่คุณควรเรียกใช้ เช่น ประเภทของไซต์ที่คุณมีและผู้ชมของคุณ

แผนเกม

โดยทั่วไป วิธีที่ดีที่สุดในการค้นหาว่าการทดสอบผลตอบแทนแบบใดที่จำเป็นต้องดำเนินการคือ การระดมความคิดร่วมกับทีมของคุณ

ขณะที่คุณกำลังระดมความคิด มีบางสิ่งที่ควรคำนึงถึง:

- เริ่มต้นด้วยเป้าหมายโดยรวมของคุณและจุดที่มีช่องว่าง จากนั้นไปที่การระดมความคิดเกี่ยวกับคุณลักษณะที่คุณสามารถทดสอบ A/B เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและประสบการณ์ของผู้ใช้ หากคุณมีทีมเฉพาะที่เน้นการทดสอบแบบแยกส่วน พวกเขาอาจต้องการเข้าร่วมการประชุมด้วย

- ใช้หลักการพาเรโตเพื่อจัดลำดับความสำคัญ ปัญหาอัตราการแปลงที่พบบ่อยที่สุดมักจะอยู่ที่ด้านบนสุดของรายการ

-ง่าย ๆ เข้าไว้! อัตราความสำเร็จในการทดสอบ A/B ลดลงเมื่อการทดสอบมีความซับซ้อนมากขึ้น

2- กำหนดการทดสอบแยกที่ชนะ

ต้องเปรียบเทียบการทดสอบผลผลิตกับข้อมูลในอดีตเพื่อตรวจสอบว่าการเปลี่ยนแปลงได้เพิ่มรายได้จริงหรือไม่ ก่อนที่คุณจะสามารถระบุได้ว่าการทดสอบประสบความสำเร็จหรือไม่ เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากการทดสอบ A/B เงื่อนไขการควบคุมและการทดสอบควรรันพร้อมกันโดยแบ่งการรับส่งข้อมูลระหว่างกัน เป็นความคิดที่ดีเสมอที่จะเรียกใช้การทดสอบ A/B ล้วนขึ้นอยู่กับการตั้งค่าของคุณ

การทดสอบจะดำเนินการในช่วงเวลาที่กำหนด ซึ่งการเข้าชมไซต์ของคุณจะขึ้นอยู่กับเงื่อนไขของการทดสอบผลตอบแทน แม้ว่าจะชัดเจนว่าการทดสอบประเภทโฆษณาเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด แต่ก็อาจเป็นเรื่องยากที่จะทราบว่าจะเริ่มต้นจากที่ใด คุณเลือกประเภทโฆษณาที่จะทดสอบได้อย่างไร และคุณตัดสินใจอย่างไรว่าเมตริกใดดีสำหรับการวัดประสิทธิภาพโฆษณาของคุณ

ขั้นตอนแรกคือการเลือกเมตริกที่จะบ่งบอกรายได้มากที่สุดว่าจะได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงประเภทโฆษณา

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังทดสอบสไตล์โฆษณาต่างๆ ในแถบด้านข้าง อัตราการคลิกผ่านอาจไม่ใช่เมตริกที่ดีที่สุด สิ่งที่คุณต้องการทราบจริงๆ คือรายได้เพิ่มเติมที่โฆษณาแต่ละสไตล์นำมา

เมื่อคุณกำลังมองหาวิธีที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพของโฆษณาของคุณหรือเพิ่มจำนวนยอดขายที่โฆษณาสร้างขึ้น อาจเป็นการดึงดูดที่จะมุ่งเน้นที่รายได้ที่คุณสร้างขึ้นตั้งแต่คุณเริ่มทำการทดสอบ เปอร์เซ็นต์ของผู้เข้าชมที่แปลงเมื่อพวกเขาเห็นโฆษณา A กับโฆษณา B และโฆษณาใดที่สร้างรายได้มากกว่า แม้ว่าข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณมีความคิดที่ดีว่าคุณสามารถคาดหวังผลลัพธ์ประเภทใดจากโฆษณาแต่ละรายการในทางปฏิบัติ แต่ก็มีบางสิ่งที่การใช้ข้อมูลนี้เพียงอย่างเดียวจะทำให้คุณพลาด

เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทำการวิเคราะห์ก่อนและหลังเพื่อดูว่าเมตริกรายได้ของคุณได้รับผลกระทบจากการทดสอบอย่างไร รวมถึงลักษณะของเส้นแนวโน้มก่อนและหลัง

3- Duration: รันการทดสอบผลตอบแทนนานพอที่จะเห็นผล

เมื่อพูดถึงการทดสอบ Ad Yield Optimization (AYO) ของคุณ มีปัจจัยสองสามประการที่กำหนดว่าการทดสอบของคุณควรใช้เวลานานเท่าใด และปริมาณการเข้าชมที่ควรใช้ในเงื่อนไขการทดสอบของคุณเป็นอย่างไร โดยทั่วไป ความยาวของการทดสอบจะขึ้นอยู่กับปริมาณการเข้าชมที่คุณเรียกใช้ผ่านโฆษณาของคุณ

เมื่อคุณทำการทดสอบ AYO คุณต้องแน่ใจว่าคุณมีจุดข้อมูลเพียงพอเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของกลุ่มควบคุมกับกลุ่มทดสอบของคุณ และมีข้อมูลเพียงพอที่จะสร้างกรณีตัวอย่างที่ชัดเจนสำหรับการเปลี่ยนแปลง คุณยังต้องการให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้ทำการทดสอบนานเกินไป เพราะอาจทำให้คุณพลาดโอกาสได้

หากมีอัตราการรีเฟรชสูง จำเป็นต้องมีข้อมูลมากกว่าอัตราการรีเฟรชที่ต่ำ ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้รีเฟรชทุกๆ 5 นาที จะใช้เวลาน้อยกว่าการรีเฟรชทุกๆ ชั่วโมง

นอกจากนี้ ยังควรตั้งค่าการแจ้งเตือนที่แจ้งให้คุณทราบเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงปริมาณการเข้าชมระหว่างสองเงื่อนไขของคุณอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าปริมาณการเข้าชมจะมากพอที่จะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ สุดท้าย จับตาดูโฆษณาที่มีประสิทธิภาพสูงของคุณอยู่เสมอ คุณไม่มีทางรู้ว่าเมื่อไรอาจมีการเปลี่ยนแปลงในแง่ของสิ่งที่ผู้ใช้ของคุณสนใจ

4- การทดสอบการเพิ่มประสิทธิภาพผลผลิตของคุณไม่ควรรบกวนซึ่งกันและกัน

คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B หลายรายการพร้อมกันได้ หากระบบของคุณสร้างขึ้นเพื่อดำเนินการดังกล่าว เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ คุณจะต้องมีปริมาณการเข้าชมสูงโดยขึ้นอยู่กับเงื่อนไขของการทดสอบ

หากคุณเรียกใช้การทดสอบเพิ่มเติมพร้อมกัน การรับส่งข้อมูลแต่ละรายการจะทำงานน้อยลง และนัยสำคัญทางสถิติจะใช้เวลานานขึ้น โดยปกติ ผู้เผยแพร่โฆษณาระดับเริ่มต้นถึงระดับกลางจะไม่ได้รับการตั้งค่าให้เรียกใช้การทดสอบการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนพร้อมกัน เป็นการดีที่สุดที่จะเริ่มต้นด้วยการทดสอบทีละครั้ง

5- การตรวจสอบตัวชี้วัดอย่างสม่ำเสมอ

จุดประสงค์คือเพื่อดูว่ามีชุดค่าผสมที่ดีกว่าที่จะสร้างรายได้มากกว่าที่คุณกำลังดำเนินการอยู่หรือไม่ และชอบ

ในการทำการทดสอบให้สำเร็จ คุณต้องตั้งความคาดหวังที่ชัดเจนสำหรับสิ่งที่คุณพยายามทำให้สำเร็จด้วยการทดสอบ จากนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณตรงตามหรือเกินความคาดหวังเหล่านั้น คุณควรมีความคิดที่ชัดเจนว่าผลลัพธ์ในอุดมคติคืออะไรสำหรับเมตริกใดๆ ที่กำลังถูกทดสอบ คุณควรมีเป้าหมายเฉพาะในใจเสมอก่อนที่จะทำการทดสอบใดๆ เพื่อให้คุณรู้ว่าเมื่อใดควรยุติการทดสอบ เมื่อสิ่งต่าง ๆ เป็นไปด้วยดี ให้ยึดติดกับการทดสอบของคุณจนกว่าพวกเขาจะพิสูจน์ตัวเองว่าประสบความสำเร็จหรือไม่ประสบความสำเร็จอย่างชัดเจน (ด้วยวิธีการที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน)

เมื่อถึงเวลาทบทวนผลและตัดสินใจว่าจะต่อหรือสิ้นสุดการทดสอบ ให้มองข้ามเพียงแค่ตัวเลขสุดท้าย

วิธีที่ดีที่สุดเพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้รับผลลัพธ์ที่มีความหมายคือการตรวจสอบเมตริกรายได้ของคุณอย่างสม่ำเสมอ เช่น RPM, CPM ฯลฯ ในขณะที่การทดสอบกำลังทำงาน

ด้วยเหตุนี้ คุณจึงตรวจจับการทดสอบที่ส่งผลเสียต่อรายได้ได้ทันที หรือแจ้งเตือนคุณหากมีสิ่งใดทำงานไม่ถูกต้อง

ทบทวนผลการทดสอบ!

ตอนนี้คุณสามารถตรวจสอบผลลัพธ์โดยทำการทดสอบและเข้าถึงระดับการเข้าชมที่มีนัยสำคัญทางสถิติได้แล้ว!

6- การดำเนินการและการจำลองกลยุทธ์การชนะ

เมื่อการทดสอบของคุณเริ่มทำงาน การทดสอบที่แสดงผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมจะถูกจัดกลุ่มเป็น 2 หมวดหมู่:

1. 1. แบบทดสอบใช่/ไม่ใช่ : แบบทดสอบที่มีคำตอบแบบใช่/ไม่ใช่ ตัวอย่างเช่น: การตั้งราคาพื้นเพื่อดูว่าชั้นใดได้รับการเสนอราคาสูงสุด เมื่อคุณเห็นการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องในการทดสอบเดี่ยวหรือหลายครั้ง คุณสามารถรวมการทดสอบเหล่านี้เข้ากับกิจวัตรการทดสอบ A/B ประจำวันของคุณได้อย่างรวดเร็ว
   2. การระบุคันโยก: การทดสอบเหล่านี้ช่วยให้คุณระบุได้ว่าคันโยกใดส่งผลกระทบต่อรายได้มากที่สุด เพื่อให้คุณสามารถแก้ไขได้ สำหรับอินสแตนซ์: การเปลี่ยนแปลงกรอบเวลาหมดเวลาสำหรับผู้เสนอราคาแต่ละราย ฯลฯ

แม้ว่าจะทำการทดสอบในช่วงระยะเวลาหนึ่ง แต่กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนโฆษณาโดยรวมของคุณก็มีการพัฒนาอยู่เสมอ นี่คือเหตุผลที่การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ!

การได้รับสมดุลที่เหมาะสมในการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนของโฆษณาเป็นสิ่งที่ทุกคนต้องเผชิญ ค่าคงที่ไปมาระหว่าง KPI อาจทำให้ปวดหัวได้

ความสำเร็จของโปรแกรมการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนโฆษณาจะไม่พิจารณาจากประสิทธิภาพที่ดีในตอนเริ่มต้น โดยจะพิจารณาจากระยะเวลาที่ยังคงใช้งานได้เมื่อคุณทำการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าและแหล่งที่มาของการเข้าชม

นอกจากนี้ คุณยังจัดลำดับความสำคัญของการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีค่าที่สุดสำหรับ KPI ที่มีลำดับความสำคัญสูงสุดได้ ดังนั้นคุณจึงสามารถสร้างผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงแต่ละรายการได้มากที่สุด

ทางออกง่ายๆ!

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดชุดนี้จะช่วยให้คุณมีพื้นฐานที่มั่นคงในการจัดการโปรแกรมการทดสอบของคุณ หากคุณยังสับสนเกี่ยวกับการทำการทดสอบเหล่านี้อยู่ ไม่ต้องกังวล!

ผู้เชี่ยวชาญ AdOps กว่า 250 คนของ MonetizeMore จะคอยช่วยคุณวางแผนแนวคิดการทดสอบ เรียกใช้ และกำหนดผู้ชนะที่จะช่วยให้คุณสร้างรายได้สูงสุดจากโฆษณาอย่างยั่งยืน เรามั่นใจเสมอว่าเราอยู่ในอันดับต้น ๆ ของการทดสอบแบบแยกส่วน!

ทีมงาน Yield Ops ของเราใช้ข้อมูลประสิทธิภาพที่ผ่านมา, AI และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์แนวโน้มและเพิ่มประสิทธิภาพรายได้ของคุณเร็วกว่าบริษัท AdTech ใดๆ ที่สามารถทำได้

กล่าวคือ หากคุณกำลังมองหาพันธมิตรผู้เผยแพร่โฆษณาที่ผ่านการรับรองจาก Google ที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับแคมเปญถัดไปของคุณ ไม่ต้องมองหาที่ไหนอีกแล้ว

ต้องการเรียกใช้การทดสอบแบบแยกส่วนของคุณเอง แต่ไม่มีเวลาใช่ไหม มาทำการเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างรายได้สูงสุดให้กับคุณกันเถอะ