Сплит-тестирование. Везение или сухой расчет?

13 октября 2015 комментариев нет 4915

«Если вы посмотрели на несколько вариантов объявлений, созданных под одно ключевое слово, и попытались угадать, какое из них получит больше кликов, — ручаюсь, вы бы не угадали. Среди них сложно выявить «победителя». Только практика покажет, какое из объявлений будет работать лучше всего».

Перри Маршалл, Брайан Тодд «Контекстная реклама, которая работает»

Вас никогда не удивляли специалисты по контекстной рекламе, которые сходу, без запуска рекламной кампании, опыта в данной сфере и анализа конкурентной ситуации, могут сказать, какой текст или заголовок будет иметь больший CTR? Меня до сих пор удивляют. И на то есть причины.

Сплит-тестирование (A/B-тестирование) — один из важнейших инструментов маркетолога, при котором производится сравнение вариантов рекламных материалов для нахождения более эффективного и конверсионного. На практике наиболее часто проводится A/B-тестирование заголовков и текстов, но также нередко можно встретить тестирование вариантов посадочных страниц, сравнение разных элементов дизайна.

Особенностью контекстной рекламы является то, что ваша потенциальная аудитория зачастую не вчитывается в объявление, решение о переходе на сайт принимается молниеносно, и никогда не удастся заранее угадать, какова будет реакция на то или иное объявление. Именно практика покажет, что действительно будет работать для вашей аудитории.

Сегодня осветим один из шагов A/B-тестирования объявлений для выявления наиболее кликабельного, а именно, сколько кликов нужно, чтобы определить, что A/B-тестирование подошло к логическому завершению.

Для решения этой задачи было создано полезное онлайн-приложение (авторы — П.Маршалл, Б.Тодд, Б.Тизли), с помощью которого при наличии небольшого количества набранной статистики, можно выяснить, какое из двух вариантов при дальнейшей работе получит лучшие результаты. И как результат, принять решение об остановке или продолжении A/B-тестирования.

Приложение представляет собой проверку математического критерия значимости статистических данных. Как утверждают создатели калькулятора, при наборе от 30 и более полезных действий (кликов или, например, конверсий), вы можете с уверенностью вынести решение о результатах A/B-тестирования. Однако бывают ситуации, когда набор до 30 полезных действий на каждый вариант объявления затруднителен. Именно в этой ситуации и полезно данное онлайн-приложение. SplitTester на основе небольшого количества данных просчитает для вас статистическую вероятность, будет ли лидирующее на данный момент объявление демонстрировать те же показатели эффективности и при большем количестве кликов.

Предположим, есть 2 объявления для одного ключевого слова. Посмотрим, какие «предсказания» можно получить с помощью этого инструмента.

3.2.jpg

3.3.jpg

3.4.jpg

Авторы приложения утверждают, что от 95% и выше процентов вероятности можно быть полностью уверенным в результатах и отключать объявление с худшими показателями. Таким образом, даже на минимальном количестве набранной статистики можно вынести решение о результатах A/B-тестирования.

Однако по завершении эксперимента и нахождении своего «золотого варианта» текста объявления нельзя останавливаться в работе над эффективностью объявлений. Например, не забывайте о конкурентной составляющей. Допустим, в первый месяц показов «золотое» объявление с заголовком «Дизайнерские лампы от 5 000 руб.!» будет иметь CTR 2,5% и принесет счастливому рекламодателю 50 заказов. В следующем же месяце CTR падает до 0,5% и не приносит ни одного заказа. Причиной тому — появление конкурирующего объявления с заголовком «Дизайнерские лампы от 2 500 руб.!». Но с созданием нового объявления расклад может кардинально поменяться — все в ваших руках! Тем более, что теперь найти эффективное объявление из двух вариантов можно как никогда быстро.

Комментариев нет
4/5 (80%) 1 голос(ов)
4 1
Просмотров: 4915
 

Оставить комментарий


Имя*
E-Mail (не публикуется)
Комментарий*