運行廣告收益優化測試的 6 種最佳策略

這篇文章最近更新於 2023 年 1 月 18 日

決定運行測試的方式和內容，以及審核廣告收益優化測試結果需要 AdOps 專業知識。 這些收益優化測試的主要目標是提高您的會話 RPM 數並最大化您的利潤。

在本文中，我們將提供一些技巧來幫助您充分利用運行良率優化測試，並決定在您的特定情況下應該運行哪些類型的測試。

1- 計劃您需要運行的測試。

收益管理之旅的第一步是決定運行哪些測試以實現最大貨幣化。 在選擇應該運行的測試時，有很多因素在起作用，例如您擁有的站點類型和您的受眾。

比賽計劃

一般來說，確定需要運行哪些良率測試的最佳方法是與您的團隊進行頭腦風暴會議。

在進行頭腦風暴時，請記住以下幾點：

- 從您的總體目標和差距所在開始，然後繼續集思廣益您可以進行 A/B 測試以提高性能和用戶體驗的功能。 如果您有一個專注於拆分測試的專門團隊，他們可能也想參加會議。

- 使用帕累托原則來確定優先級——最常見的轉化率問題通常排在首位。

-把事情簡單化！ 隨著測試變得更加精細，A/B 測試的成功率會下降。

2-確定獲勝的拆分測試

必須將收益測試與歷史數據進行比較，以確定更改是否確實增加了收入，然後才能確定測試是否成功。 為了充分利用 A/B 測試，控制和測試條件應同時運行，並在它們之間進行流量拆分。 根據您的設置運行純 A/B 測試始終是個好主意。

測試將在設定的時間段內運行，在此期間您網站的流量將受到產量測試條件的影響。 雖然很明顯測試廣告類型對於獲得最佳結果很重要，但可能很難知道從哪裡開始。 您如何選擇要測試的廣告類型，以及如何確定什麼是衡量廣告效率的良好指標？

第一步是選擇一個指標，該指標最能表明廣告類型的變化將影響多少收入。

例如，如果您在側邊欄中測試不同的廣告樣式，那麼點擊率可能不是最佳指標。 你真正想知道的是每種廣告風格帶來了多少額外收入。

當您正在尋找提高廣告效果或增加它們產生的銷售量的方法時，可能很想關注自開始運行測試以來您產生了多少收入。 訪問者在看到廣告 A 和廣告 B 時轉化的百分比是多少，哪個廣告產生的收入更多？ 雖然此信息可以讓您很好地了解在實踐中您可以從每個廣告中獲得什麼樣的結果，但有些事情僅使用此信息會導致您錯過。

執行前後分析以了解您的收入指標如何受到測試的影響，以及它們的趨勢線在前後的樣子非常重要。

3- 持續時間：運行良率測試足夠長的時間以查看結果

在測試您的廣告收益優化 (AYO) 時，有幾個因素決定了您的測試應該持續多長時間，以及在您的測試條件下應該運行多少流量。 一般來說，測試的時長取決於您通過廣告投放的流量。

當您測試 AYO 時，您要確保有足夠的數據點來比較控制組和測試組的表現，並有足夠的數據來構建強有力的改變案例。 您還需要確保不要運行測試太久，因為這可能會導致您錯失良機。

如果刷新率高，則需要比刷新率低時更多的數據。 例如，如果用戶每 5 分鐘刷新一次，則比他們每小時刷新一次所花費的時間要少。

設置警報以在兩種情況之間的流量發生顯著變化時通知您也是明智的——這將有助於確保流量足夠大以獲得準確的結果。 最後，請始終關注您的高性能廣告——您永遠不知道什麼時候您的用戶感興趣的內容會發生變化。

4- 您的良率優化測試不應相互干擾

如果您的系統是為這樣做而構建的，您可以同時運行多個 A/B 測試。 為了提供具有統計意義的結果，根據測試條件，您需要大量的流量。

如果您同時運行更多測試，則通過每個測試的流量將減少，統計顯著性將變得更加耗時。 通常，初級到中級發布商未設置為同時運行收益優化測試。 最好一次從一個測試開始。

5- 一致地監控指標

目的是查看是否有更好的組合可以帶來比您當前運行的更多的收入。 喜歡

要成功運行您的測試，您需要對您試圖通過測試完成的目標設定明確的期望，然後確保您達到或超過這些期望。 您還應該清楚地了解對於正在測試的任何指標來說理想的結果是什麼。 在運行任何測試之前，您應該始終牢記一個特定的目標，以便您知道何時退出。 當事情進展順利時，堅持你的測試，直到它們清楚地證明自己是成功的或不成功的（用明確說明的方式定義）。

當需要審查結果並決定是繼續還是結束測試時，不要只關注最終數字。

確保獲得有意義結果的最佳方法是在測試運行時持續監控收入指標，如每千次展示收入、每千次展示費用等。

因此，您可以立即捕獲對收入產生負面影響的測試，或者在出現問題時提醒您。

查看測試結果！

您現在可以通過運行測試並達到具有統計顯著性的流量水平來查看結果！

6- 實施和復制制勝戰略

一旦您的測試開始運行，顯示出色結果的測試將分為兩類：

1. 1. 是/否測試：使用是/否樣式答案進行測試。例如：設置定價底價以查看哪個樓層獲得最高出價。 一旦您看到單個或多個測試的性能持續改進，您就可以快速將這些測試納入您的日常 A/B 測試程序。
   2. 槓桿識別：這些測試可幫助您找出對收入影響最大的槓桿，以便您進行更改。例如：改變每個投標人的超時窗口等。

儘管在特定時間段內運行測試，但您的整體廣告收益優化策略始終在不斷發展。 這就是為什麼優化至關重要！

在廣告收益優化中實現適當的平衡是每個人都在努力解決的問題。 在 KPI 之間不斷來回切換——這可能令人頭疼。

廣告收益優化計劃的成功與否取決於它一開始的運作情況。 這將取決於它在您更改設置和流量來源時繼續工作多長時間。

您還可以為最高優先級的 KPI 確定最有價值的優化的優先級，這樣您就可以最大限度地發揮您所做的每項更改的影響。

簡單的出路！

這套最佳實踐將為您管理測試項目打下堅實的基礎。 如果您仍然對運行這些測試感到困惑？ 不用擔心！

MonetizeMore 的 250 多位 AdOps 專家將在那里為您規劃測試想法、運行它們並確定獲勝者，以幫助您以可持續的方式最大限度地提高廣告收入。 我們始終確保我們在拆分測試中處於領先地位！

我們的 Yield Ops 團隊使用歷史績效數據、AI 和機器學習來預測趨勢並以比任何 AdTech 公司更快的速度優化您的收入。

換句話說，如果您正在為您的下一個廣告系列尋找經過 Google 認證的高性能發布商合作夥伴，那就別無所求。

想要運行您自己的拆分測試，但沒有時間？讓我們為您進行優化和貨幣化最大化。