اختبار A / B: كيفية التحسين بناءً على بياناتك؟

أهلا بالجميع!

أنا إيتوري ، 28 عامًا ، إيطالي ، أعيش في إسبانيا منذ بداية خبرتي العملية. بدأت مسيرتي المهنية في شركة مراسلة بالبريد الإلكتروني ، حيث اكتشفت عالم الشركات التابعة. منذ ذلك الحين ، كنت مهووسًا بشراء الوسائط عبر الإنترنت وكنت مشتريًا للوسائط لشبكات مختلفة (كل من شبكات CPA ومنصات المرور) وكشركة تابعة فردية.

اقرأ مقالة Ettore السابقة حول علم النفس وتحفيز المستخدمين

في هذا المنشور ، سنحلل كيفية إجراء اختبار A / B بشكل صحيح ، والأهم من ذلك ، كيفية تنفيذ استنتاجات اختباراتنا في حملاتنا الإعلانية.

مبادئ اختبار AB الصحيح

يمكننا اعتبار اختبار A / B بمثابة تجربة خاضعة للرقابة تسمح لنا بالحصول على المعلومات بطريقة تعتمد على البيانات ، من أجل زيادة معدل التحويل لنشاط تسويقي معين مثل صفحة مقصودة ، أو حملة إعلانية ، أو بقعة إعلانية على موقعنا ، إلخ.

ولكن كيف؟

عند إجراء اختبار A / B ، فإننا نطور ونطلق نسختين من نفس العنصر ونقيس أيهما يعمل بشكل أفضل ، من أجل اتخاذ إجراءات قائمة على البيانات على هيكل حملتنا (أو الصفحة المقصودة ، أو موقع الويب ، وما إلى ذلك).

كيفية اختبار عرض CPA؟

أدناه ، سنحلل كيفية استخدام اختبار A / B بشكل صحيح على المكونات المختلفة لحملة إعلانية ، من أجل إنجاحها.

اختبار A / B للصور

يستخدم اختبار A / B على الصور للعثور على أنماط بين مكونات الصور التي استخدمناها والتي أثبتت أنها تعمل بشكل أفضل. في هذه المرحلة ، سنختبر أولاً الزوايا المختلفة التي يمكننا التوصل إليها لحملتنا. لنأخذ الصورة أدناه في الاعتبار كمثال:

تم استخدام هذه المجموعة من التصميمات لحملة محتوى للجوال على PK (باكستان) ، وكانت الصفحة المقصودة خدمة بث لمشاهدة PSL (الدوري الباكستاني الممتاز).

كما يمكنك ملاحظة أن التصميمات المستخدمة في هذه الحملة مختلفة تمامًا ، وذلك لأنه في هذه المرحلة تم إجراء اختبار A / B الخاص بي على الزوايا: اختبار موجه للغاية للتحويل ، والذي قال شيئًا مثل "مشاهدة PSL بدون إعلان" ؛ وشخص أكثر عدوانية ونشاطًا مع فتاة تقول شيئًا مثل "لقد أرسلت لك مقطع فيديو".

كما هو متوقع ، كان لدى التحويل الموجه أفضل معدل تحويل ، ولكن نسبة النقر إلى الظهور ضعيفة ، بينما كان النقر على زر النقر أفضل بشكل لا يصدق ، ولا يزال التحويل بمعدل لائق.

في هذه الحالة ، قررت إنشاء حملتين مختلفتين بمجموعتين مختلفتين من التصميمات ، واحدة فقط مع تصميمات إعلانات "clickbaity" ، والأخرى فقط مع "تصميمات الإعلانات الموجهة نحو التحويل". تم إجراء هذا لتأكيد اتجاه نتائج الاختبار السابق ، ولإيجاد فائز حقيقي بين النهجين. قصة قصيرة طويلة ، فازت قناة clickbaity.

كيفية اختبار تصميمات الإعلانات لإشعارات الدفع

يمكننا القول أن هذه حالة متطرفة نوعًا ما ، لكننا قد نرغب في اختبار A / B للزوايا بطرق مختلفة. على سبيل المثال ، يمكننا الاقتراب من أ عرض المواعدة للذكور المستقيمين بزوايا مختلفة:

- "المظهر المراهق" مقابل المظهر الناضج

ثم التعمق في الأمر:

- لقطات مقربة لأجزاء معينة من الجسم مقابل صورة بوجه فتاة فقط

- صور السيلفي مقابل الصور العادية

- شقراء مقابل سمراء ، إلخ.

الفكرة العامة هي أنه بمجرد أن نجد زاوية الفوز ، فإننا نواصل اختبار A / B للمكونات المرئية الأخرى لحملتنا.

يمكننا دائمًا التعمق في اختباراتنا ، ولكن في كثير من الحالات ، من أجل جعل اختبارنا أكثر موثوقية ، فمن الأفضل إنشاء حملة جديدة واختبار الأفكار الجديدة بشكل منفصل لتأكيد الاتجاه.

اختبار A / B للمكونات النصية

الآن ، دعنا نلقي نظرة على مجموعة التصميمات التالية:

في هذه المرحلة ، حددنا بالفعل "زاوية الفوز" واثنين من الصور والرموز الأفضل أداءً ، ونحن الآن A / B / C نختبر بعض النصوص.

من الأفضل بشكل عام أن تبدأ حملة بما لا يقل عن 4-6 تصميمات وأن تضيف على الطريق المزيد من الأشكال المختلفة للتصميمات التي حققت أفضل النتائج.

بمجرد أن نجري الاختبار الأول بمجموعتنا الأولى من التصميمات وتحديد الفائزين ، سنتبع أ / ب باختبار باقي متغيرات حملتنا.

عند التحدث عن الأجزاء النصية ، يمكنك حتى التأكيد على هذا أكثر واللعب بالعناوين والأوصاف (و / أو الأسماء التجارية اعتمادًا على الشبكة) ، وعزل واحد فقط من المكونين كما في المثال أدناه:

لقد قمت هنا باختبار A / B فقط لوصف حملة الدفع هذه.

اختبار A / B لاستهداف المتغيرات

في حين أنه من الواضح جدًا إجراء الاختبار في حملة منفصلة لأجهزة سطح المكتب والجوّال ، فقد لا يكون ذلك واضحًا لمكونات الاستهداف الأخرى.

دعنا الآن نلقي نظرة على حملة أجهزة الكمبيوتر المكتبية هذه:

بإلقاء نظرة على أداء حملة RON * هذه ، يمكننا أن نلاحظ على الفور أن eCPA لكل نظام تشغيل تختلف اختلافًا كبيرًا. إنها حالة قد نحتاج فيها إلى اختبار A / B / C لنظام التشغيل Mac و Windows و Chrome OS بشكل منفصل (إذا تم تأكيد الاتجاه لاحقًا بإنفاق أعلى).

افعلها مرة واحدة ، وافعلها مرتين: كيف تعيد اختبار عروضك؟

هذه ممارسة جيدة لأنها ستسمح لنا بتحسين جميع المتغيرات الأخرى لحملتنا بشكل منفصل ، والوصول في النهاية إلى أقل eCPA في الأداء العالمي لحملة معينة.

* أشير إلى حملة RON التي تعني الحملة التي تم تشغيلها لأول مرة وليس لديها قائمة بيضاء أو قائمة سوداء حتى الآن.

يمكن استخدام نفس الأسلوب مع جميع متغيرات الاستهداف الأخرى لحملاتنا ، على سبيل المثال ، نشاط المستخدم مع مراعاة بيانات الحملة أدناه:

في هذه الحالة ، يمكننا الحفاظ على المستوى المتوسط ​​والمنخفض معًا واختبار الانقسام في حملة منفصلة بالمستوى العالي (نظرًا لأن أدائهم متشابه) ، أو يمكننا اختبار A / B / C جميع أنشطة المستخدم الثلاثة بشكل منفصل.

تغليف

من المؤكد أن اختبار A / B هو سلاح قوي عندما يتعلق الأمر بتحسين التحويل.

شيء واحد يجب مراعاته هو عدم تقييد عدد الاختبارات . يمكننا دائمًا تحسين النتيجة تقريبًا حتى لو اعتقدنا خلاف ذلك.

أخيرًا ، قم دائمًا بتحليل البيانات والنتائج التي تم الحصول عليها. هم المفتاح لتحسين نتائج حملاتنا.

عدم اعطاء رأي. الآراء الواردة في هذا المقال هي آراء المؤلف ولا تعكس بالضرورة الموقف الرسمي لـ PropellerAds.

هل أنت جاهز لمناقشة اختبار A / B؟ انضم إلى دردشة Telegram الخاصة بنا وتحدث إلى الشركات التابعة الحقيقية.