Görüntülü reklamlarınızı A/B testi için bilmeniz gereken her şey

A/B testi, bir dizi dijital materyali optimize ederken tercih edilen yöntemdir, ancak bunu nasıl doğru şekilde yapacağınızı biliyor musunuz? Birçok pazarlamacı, yanlış yapmaktan veya hepsini yapmamaktan suçludur. İster açılış sayfanız, ister görüntülü reklamlarınız ve hatta basılı reklamlarınız için olsun. A/B, tasarım optimizasyonu ve artan yatırım getirisi (ROI) için göz ardı edemeyeceğiniz veriler sunar.

Genellikle süreç aşırı karmaşıkmış gibi görünebilir ve pazarlamanın gerçek işinden uzaklaşıyormuş gibi görünebilir. Ve evet, hala manuel işlemler kullanıyorsanız, boyanın kurumasını izlemek zamanınızı daha iyi kullanmak olacaktır (muhtemelen daha eğlenceli de). Ancak, yaratıcı yönetim platformları (CMP) ve bu A/B testi kılavuzu ile uygulama hem faydalı hem de ilginç hale geliyor.

Peki A/B testi nedir?

Basit olmalı, ama burada yanılıyorsunuz. Bugün tasarım varyasyonlarını test etmenin birçok yolu var. A/B testi, A/B/n testi, çok değişkenli test, çok kollu haydut testi, çok sayfalı huni testi, kuantum renk dinamiği, meseleyi anladınız. Daha başlamadan vazgeçmek istemeniz için yeterli.

Ama asla korkma, umut var! Standart A/B testi, kampanyanızı optimize etmek için hala etkili ve inanılmaz derecede kullanışlı bir araçtır.

A/B testi basit olabilir; reklamınızda veya açılış sayfanızda yalnızca bir varyantı test edebilirsiniz. Ardından, hangisinin daha iyi olduğu konusunda bir sonuca varana kadar testi çalıştırın, basit. Sonra başka bir açıdan tekrar başlayın. Çikolatalı dondurmayı vanilyalı dondurmayı, elmalı raventli dondurmayı veya kottbullar'ı prinskorvar'a karşı test etmek kadar kolay (sonuncusu hakkında emin değiliz).

Neyi test ediyor olmalısınız?

A/B testiyle değiştirebileceğiniz şeylerin sonsuz gibi görünen bir listesi var. Ancak, optimize edildiğinde tıklama oranınızı (TO) gerçekten etkileyebilecek bazı temel özellikler vardır. Aşağıda en faydalı yönlerin bir listesini oluşturduk.

Başlık –

Başlığınızın uzunluğunu düşünün, kısa ve tatlı tutun. Başlığınızda hangi ses tonunu kullanıyorsunuz? Bir aciliyet duygusu iletmek mi istiyorsunuz? Veya olumlu veya olumsuz bir ton? Ayrıca sayfadaki renk, kontrast, yazı tipi boyutu ve konumla da oynayabilirsiniz.

Resim –

Arka plan resminiz siyah/beyaz mı yoksa renkli mi, insanları veya ürünleri içeriyor mu, bir veya birkaç resminiz mi var? Resminizi optimize ederken düşünülmesi gereken her şey.

Harekete geçirici mesaj (CTA) –

Tartışmasız en önemli yönü. Düğmenin rengini, kontrastını, dilini ve düğmenin stilini test edebilirsiniz. Bir düğmeye olan ihtiyacı bile test edebilirsiniz.

kopyala –

Müşterilerinizde neyin daha çok yankı bulduğunu görün. Uzun biçim veya kısa biçim. Sadece özellikleri ve faydaları kısaca açıkladığınızdan emin olun.

Açılış sayfası formları –

Formunuzun uzunluğunu, alan sayısını ve tasarımın kendisini test edebilirsiniz. Sadece veri arzunuzu sunduklarınızla dengelemeyi unutmayın.

A/B yayınlama stratejinizi test edin

Reklamınız için en uygun tasarıma sahip olabilirsiniz ancak yayınlama stratejinizi test etmeyi unutmayın. A/B ağlarınızı test edin. Sistem Sahibimiz Travis Isaacson, "ağınızın size reklamlarınız için ihtiyaç duyduğunuz sonuçları sağladığından emin olmanız gerektiğini" belirtiyor. Her ağın kendi yayıncıları ve dolayısıyla farklı izleyicileri vardır. Bildiğiniz ağa bağlı kalmak rahat olsa da, en alakalı trafiği elde etmek için başka bir optimizasyon şekli olarak ağınızı değiştirmelisiniz.

En iyi görüntüleri ve metni oluşturmak için zaman ayırdıysanız, reklamınız için en yüksek kalitede trafik elde etmek mantıklıdır. YG'yi artırmak için çevrimiçi reklamlarınız için optimum kitleleri, segmentleri ve günün saatlerini A/B testi yapabilirsiniz.

Bunların hepsi biraz bunaltıcı görünebilir, ancak süreci daha basit hale getirmek için teknoloji var. Bannerflow ile etiket sistemimiz agnostiktir. Bu, reklamlarınızı farklı ağlarda, farklı varyantlarda, segmentlerde test edebileceğiniz ve bunlara kolaylıkla doğrudan yayınlayabileceğiniz anlamına gelir.

Veriler bir hipoteze ulaşmanıza nasıl yardımcı olabilir?

Bu tanımlayıcı faktörleri kullanarak ve ilgili verileri topladıktan sonra, A/B testiniz için çalışan bir hipotez oluşturmanın zamanı geldi.

Bunu yapmanın harika bir yolu ısı haritalarıdır. Sorunlu alanları belirlemek için ısı haritalarını gerçek zamanlı bir analiz aracı olarak kullanabilirsiniz. Isı haritaları, tasarımcıların izleyicilerin hangi alanlara ilgi duyduğunu ve hangilerinin onları rahatsız ettiğini veya dikkatlerini dağıttığını görmelerine yardımcı olur. A/B testinize başka bir katman eklerler.

Sayfa içi anketler ve ziyaretçi kayıtları, nerede dönüşüm sağlamadıklarını belirlemenin başka bir yoludur.

Buradan neden olduğu konusunda teori oluşturabilirsiniz. Sayfanızdaki veya reklamınızdaki sorunların nerede olduğu konusunda daha iyi bir fikre sahip olduğunuzda, yukarıdaki önerileri kullanarak farklı varyasyonları test edebilirsiniz. Hipoteziniz olduğunda, A/B testinin gerçek eğlencesi başlar.

'Teori, Test, Sonuç, Tekrar': A/B testinin marşı

teori –

A/B testi bir süreçtir. Bu da basit. Çalışan bir hipotezle, her bir varyasyonu nasıl ağırlıklandırmak istediğinizi seçebilir ve test sürecine başlayabilirsiniz. Standart 50/50 bölme, tüm yeni görünümler için çalışır.

Ölçek -

A/B testinizin uzunluğu bir dizi faktöre bağlıdır. Farklı reklam ağlarının farklı trafik seviyeleri vardır. Beklenen dönüşüm oranı değişikliklerini de göz önünde bulundurun. Halihazırda yüksek dönüşüm oranlarınız varsa, istatistiksel güvene ulaşmak için daha az zamana ihtiyacınız olacaktır. Bunu otomatik olarak hesaplamak için araçlar var. İstatistiksel anlamlılığa ulaştıktan sonra sonuçları analiz edin.

A/B testi için standart uygulama, verilerinize istatistiksel güvenin en az %95 olması gerekir. Hangi varyantı test ettiğinize bağlı olsa da. Değişiklik ne kadar önemliyse, süreç açısından o kadar az bilimsel olmanız gerekir. Daha spesifik değişiklikler, örneğin mikro kopya, olumlu veya olumsuz etkilerini kanıtlamak için daha fazla veri gerektirir. Oysa tamamen yeni tasarımlar veya büyük değişiklikler, dönüşüm açısından değerlendirmek çok daha kolaydır.

Sonuç -

A/B testinizin sonuçsuz kalması tamamen olasıdır. Bu durumda hipotezinize geri dönmeniz ve yeni bir fikirle yeniden başlamanız yeterlidir. Onunla kal. CTA'nızda tek bir kelimeyi değiştirmek, TO'nuzu %161'e kadar artırabilir.

Tekrar et -

Kesin bir sonuca ulaştığınızda, şampiyon varyasyonunun trafiğin %100'ünü almasını sağlayın. Bir sonraki hipotezinize karar verdikten sonra süreç yeniden başlayabilir. Bu, özellikle tüm bunları manuel olarak yapıyorsanız, ezici bir görev gibi görünebilir. Ancak CMP'lerle çalışıyorsanız, tasarım ayarlamaları, zamanlama ve analizlerin tümü dakikalar içinde yapılabilir; çevik reklamcılık çağında rahatlatıcı bir düşünce.

'Shoulda, Willa, Coulda': A/B testinin yapılması ve yapılmaması gerekenler

A/B testine başladığınızda alışkanlık haline getirmeniz gereken birkaç uygulama vardır. Ve aktif olarak kaçınmanız gereken bazı şeyler var. Örneğin:

Yapmak:

Varyantları her zaman aynı anda çalıştırın. Trafik haftadan haftaya çılgınca değişebilir. Bir açılış sayfasını bir hafta, diğerini farklı bir hafta test edecekseniz, yanlış veri riskiyle karşı karşıya kalırsınız.

İstatistiksel güvene sahip olun. Verilerinize olan istatistiksel güveni ölçmek için bir araç veya çevrimiçi hesap makinesi kullandığınızdan emin olun. Testinizi çok erken bitirirseniz yanlış karar verebilirsiniz.

İşlemi tekrarlayın. HBICC listesinden sadece bir varyantı asla test etmeyin. Bir testi bitirdikten sonra, optimize edebileceğiniz birçok başka faktör vardır.

Yapma:

Birden fazla varyantı aynı anda test edin. E-posta kampanyalarını ve açılış sayfalarını aynı anda optimize etmeye çalışırsanız, dönüşüm oranlarınızın neden değiştiğine dair hiçbir fikriniz olmaz.

Testinizi çok uzun süre çalıştırın. Testinizi istatistiksel anlamlılığa ulaştıktan sonra bile çalıştırmak, onu dış etkenlere karşı daha savunmasız hale getirir. Takvim etkinlikleri, trafikte ve davranışta doğal olmayan ani artışlara neden olabilir.

Potansiyel müşterilerinizin doğasını görmezden gelin. Testinizin işletme hedeflerinizle uyumlu olduğundan emin olun. Bu dönüşüm sayılarının arttığını görmek tatmin edici olabilir, ancak yanlış müşterilerse bu dönüşümler anlamsızdır.

DCO'lar ve A/B testinin geleceği

AI DCO'lar sadece yaratıcı için değil, aynı zamanda test için de heyecan verici beklentiler sunuyor. Travis'ten bir başka önemli ipucu: 'A/B testine bir AI DCO çözümü kullanmak, optimizasyonu otomatikleştirme fırsatı sunuyor. Müşteri tabanınızdaki veriler DMP/ağınızda zaten var, onu işe koymalısınız.'

AI DCO, beslenen içeriği kullanır ve gösterim başına hangi tekil öğelerin test edileceğini seçer. Bu teknoloji, önceden belirlenmiş birden çok varyant kullanarak mevcut reklamları geliştirir, böylece sizin yapmanıza gerek kalmaz. Süreç, manuel ve zorlu süreçlerden bir sonraki seviyeye evriliyor. Banner reklam gibi…

Çözüm

İşte aldın. A/B testi için basit ve anlaşılır bir kılavuz. Sonuçta, teorik fizik değil.

Elinizde doğru araçlar varsa, sürecin zahmetli olması gerekmez. Aslında, değişikliklerinizin TO üzerinde olumlu bir etki yarattığını kanıtlayacak verilere sahip olana kadar güçlü bir hipoteze sahip olmak ve test etmek meselesidir. Bundan sonra, oradaki en etkili reklamlara sahip olana kadar her yönüyle çalışabilirsiniz.

Yaratıcı yönetim platformumuzun A/B testi konusunda size nasıl yardımcı olabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz bizimle iletişime geçin.