A/B тестирование в интернет-рекламе. База для новичков, повторение для профи

A/B тестирование — это мощный инструмент для увеличения количества денег, которое приносит интернет-маркетинг.

С помощью A/B тестов повышают конверсию посадочных страниц, подбирают оптимальные заголовки в рекламных объявлениях, улучшают качество и квалификацию заявок.

Нам (внутри digital-агентства Zavod) часто приходится сталкиваться с задачами организации A/B тестирования в различных интернет-проектах. Поэтому в этой статье хотим поделиться необходимыми базовыми понятиями и знаниями для проведения тестов и анализа результатов в вашем бизнесе, что точно увеличит вашу прибыль.

На практике часто встречается, что бизнес прекрасно работает оффлайн, красивые вывески, отличная работа персонала, но в интернете дело обстоит иначе. Один из бюджетных вариантов для повышения эффективности сайта - это тестирование различных гипотез, которые могут повысить CR сайта. Даже изменение незначительных элементов (например, цвета кнопки СТА) на сайте может быть триггером для принятия решения ваших пользователей.

Примеры:

• Удаление блока “Промокод” при оформлении заказа, что было причиной ухода пользователей с сайта в поисках промокодов;
• Добавление hot-позиций на главную страницу сайта вместо каталога;
• Изменение цвета, текста, анимации СТА;
• Изменение контента на сайте (сток -> живой контент);
• Выделение УТП на сайте. Добавление текстового блока “Бесплатная доставка от…”

Тестирование объявлений в рекламе проводится для того, чтобы выбрать наиболее эффективное по таким интернет-метрикам, как кликабельность, цена клика, стоимость конверсии и коэффициент конверсии.

Большую роль тестирование имеет в таргетированной рекламе в соцсетях и РСЯ, т.к. в поисковой рекламе на практике пользователи практически не обращают внимание на тексты объявлений и открывают сразу несколько ссылок, далее уже сравнивают предложения на нескольких сайтах. Тексты на поиске составляются в большей степени из ключевых слов для того, что объявление было более релевантно и рекламная система чисто технически отдала предпочтение именно нашему объявлению и показала его выше.

Примеры:

• Тестирование УТП. Каждый продукт решает какие-то “боли” и их значимость может быть разной. Запуск нескольких объявлений поможет выбрать самое эффективное;
• Тестирование изображений;
• Дополнительная возможность тестирования — это объявление-посадочная. Поведение пользователей после перехода по объявлению на разные посадочные будет отличаться.

В Яндекс.Директ можно использовать несколько стратегий назначения ставок в зависимости от задач и целей бизнеса, но зачастую возникают вопросы об их эффективности. Проверить эффективность разных стратегий можно через эксперименты. Запускается одновременно несколько кампаний, которые отличаются только стратегиями, т.к. при внесение дополнительных переменных результаты будут необъективными. Яндекс.Аудитории будет равномерно разделять трафик между этими кампаниями и далее эффективность можно отследить по результатам в Яндекс.Метрике.

Другой момент, из-за большой конкуренции, спроса и разогретого аукциона Москва, Санкт-Петербург и самые крупные миллионники могут забирать значительную часть бюджета, хотя за такой трафик можно не переплачивать. Для этого можно разделить кампании по географии.

Последнее — это структура кампаний. За счёт проработки и изменения структы эффективность может увеличиться до 30%. Рамок для тестирования не существует, каждый специалист работает по своей технологии и собирает кампании по-своему.

Примеры:

• Одновременное тестирование кампаний со стратегиями оптимизация кликов и оптимизация конверсий;
• Тестирование структуры кампаний: объединение всех групп объявлений или разделение по семантике/услугам или географии.

Практика А/В тестирования ключевых слов распространена в Google Ads. Механика — анализ поисковых запросов и точечное вычленение качественных, которые приносят максимум целевых конверсий. В точном соответствии эти запросы выносятся в отдельную кампанию и назначаются максимальные ставки, т.к. мы точно знаем, что по этим запросам к нам приходит максимально целевой трафик.

Этот поисковый запрос в точном соответствии мы заносим в минус-слова основной кампании и дальше показываемся по маркеру, базису и находим другие качественные вложенные запросы.

В итоге мы собираем кампанию из максимально целевых ключевых слов и забираем по ним максимум трафика.