Во время ведения рекламных кампаний мы постоянно нацелены на улучшение основных метрик: CTR, CPC, CPA, CV и т.д. Один из методов, который нам помогает достигать целей и который мы активно используем в своей работе — A/B-тестирование (Split testing).

Это мощный маркетинговый инструмент, который может быть применим как к триггерам в объявлении, так и к элементам на посадочной странице. Мы расскажем вам о том, как правильно его проводить при тестировании рекламных материалов в системах Google AdWords и Яндекс.Директ и как избежать основных ошибок.

Перед началом А/B-тестирования стоит задать себе несколько вопросов:

• Какой элемент объявления тестируем.
• Какую метрику будем отслеживать.
• Сроки проведения теста, а также необходимое количество трафика.
• Форма отчетности.

Итак, основные элементы рекламных материалов, с которых можно начать тестирование:

• заголовок;
• текст или его отдельный фрагмент;
• посадочная страница;
• быстрые ссылки.

При А/B-тестировании стоит соблюдать основные правила:

• Тестировать можно только один элемент или один триггер в элементе. Конечно, можно тестировать и два абсолютно разных объявления, но так мы не узнаем точно, что именно в объявлении повлияло наилучшим образом на нашу метрику.
  
  
• Для более точного результата тестирования объявления должны набрать достаточное количество статистики. Тут все сильно зависит от сферы бизнеса клиента: в одной тематике 50 кликов на объявление будет достаточно, в другой
  необходимо набрать по 200 кликов.
• Сравниваемые объявления должны показываться параллельно и иметь примерно одинаковое количество набранной статистики. Это важно, чтобы снизить погрешность при выборе наиболее удачного варианта.

А/B-тестирование в системе Яндекс.Директ

Яндекс.Директ предоставляет не самый удачный функционал для проведения A/B-тестов. Сложности начинаются уже на самом старте эксперимента.

В Директе существует всего два варианта проведения сплит-тестирования:

1. Как советует сам Яндекс, для проведения A/B-тестов нужно в группу с объявлением всего лишь добавить новое объявление с тестируемым элементом, а далее Яндекс сам выполнит всю работу. Но, по нашему опыту, Яндекс слишком быстро отдает предпочтение какому-либо варианту объявления без набора достаточной статистики, а соответственно нарушаются основные правила проведения теста.
2. Второй вариант немного лучше в плане статистики, но труднее в плане работы с аккаунтом. Для его реализации создается копия тестируемой рекламной кампании и в настройках временного таргетинга настраивается так называемая «шахматка» — каждая кампании показываются час через час.

У этого способа есть два основных минуса:

• Как говорит Яндекс: «между включением кампании и появлением ее в результатах поиска может пройти до 40 минут, в периоды особенно высокой нагрузки — не более 3 часов». Это значит, что в эти моменты мы начинаем терять показы. Да и получается, что пока одна РК включается, ей уже пора выключаться.
• Неудобная отчетность. Чтобы получить репрезентативный и удобный отчет, нужно свести несколько таблиц в одну, что занимает много времени.

Как мы видим, при работе с Директом довольно много минусов. Давайте рассмотри, как A/B-тестирование происходит в системе Google AdWords.

A/B-тестирование в системе Google AdWords

Google предоставляет гораздо больше инструментов для проведения сплит-тестирования. В нашем распоряжении есть такие настройки, как «Распределенный режим показов» и встроенные отчеты Google AdWords.

Для проведения теста нам потребуется сделать всего 3 простых шага:

1. Выбрать тестируемый элемент.
2. Назначить выбранным объявлениям соответствующие ярлыки на уровне объявлений, по которым мы в будущем будем строить отчет.
   
   
   
3. Установить «Равномерное чередование» или «Чередовать без ограничения времени» в настройках рекламной кампании в веб-интерфейсе или через редактор Google Editor.

Это все, что потребуется для настройки теста. Далее ждем, когда наберется нужное количество статистики, после чего строим отчет о ходе нашего A/B-теста. И тут все тоже довольно просто. Во вкладке «Отчеты» Google AdWords нужно построить отчет следующего вида:

Как мы видим на примере выше, лучший результат показало объявление «Вариант А». В долгосрочной перспективе по этому объявлению мы сможем привести больше целевого трафика, а главное дешевле, что прямым образом повлияет на наш СРА или ROI.

А что же мы в итоге делаем с Яндексом?

Все очень просто! По нашему опыту 9 из 10 результатов теста с Google совпадают с результатами Яндекса, поэтому по окончании теста мы просто переносим результаты в Яндекс и какое-то время наблюдаем за работой новых объявлений

A/B-тестирование рекламных объявлений или посадочных страниц просто необходимо при работе над ростом конверсии. Так благодаря сплит-тестировани для одного из клиентов нам удалось увеличить CTR по высокочастотным запросам практически в 2 раза, что положительно сказалось на стоимости всего трафика и транзакции.