A/B-Testing: Wie optimieren Sie basierend auf Ihren Daten?

Hallo zusammen!

Ich bin Ettore, 28 Jahre alt, Italiener, und lebe seit Beginn meiner Berufserfahrung in Spanien. Meine berufliche Laufbahn begann in einem E-Mail-Unternehmen, wo ich die Affiliate-Welt entdeckte. Seitdem bin ich davon besessen, Medien online zu kaufen, und ich war Medieneinkäufer für verschiedene Netzwerke (sowohl CPA-Netzwerke als auch Traffic-Plattformen) und als einzelner Affiliate.

Lesen Sie den vorherigen Artikel von Ettore über Psychologie und die Motivierung von Benutzern

In diesem Beitrag analysieren wir, wie man einen A/B-Test richtig durchführt und, was noch wichtiger ist, wie man die Schlussfolgerungen unserer Tests in unseren Werbekampagnen umsetzt.

Prinzipien des korrekten AB-Tests

Wir können A/B-Tests als kontrolliertes Experiment betrachten, das es uns ermöglicht, Informationen auf datengesteuerte Weise zu erhalten, um die Konversionsrate einer bestimmten Marketingaktivität wie einer Zielseite, einer Werbekampagne oder eines Werbespots zu erhöhen unsere Website usw.

Aber wie?

Bei der Durchführung eines A/B-Tests entwickeln und starten wir zwei Versionen desselben Elements und messen, welche besser funktioniert, um datengesteuerte Aktionen an der Struktur unserer Kampagne (oder Zielseite oder Website usw.) vorzunehmen.

Wie teste ich ein CPA-Angebot?

Im Folgenden werden wir analysieren, wie A/B-Tests für die verschiedenen Komponenten einer Werbekampagne richtig eingesetzt werden, um sie erfolgreich zu machen.

A/B-Tests für Bilder

A/B-Tests an Bildern werden verwendet, um Muster zwischen den Komponenten der von uns verwendeten Bilder zu finden, die sich als am besten erwiesen haben. In dieser Phase testen wir zunächst die verschiedenen Blickwinkel , die wir für unsere Kampagne finden können. Betrachten wir das folgende Bild als Beispiel:

Diese Gruppe von Creatives wurde für eine mobile Content-Kampagne auf PK (Pakistan) verwendet, und die Zielseite war ein Streaming-Dienst, um die PSL (Pakistan Super League) zu sehen.

Wie Sie sehen können, sind die in dieser Kampagne verwendeten Creatives sehr unterschiedlich , und das liegt daran, dass in dieser Phase mein A/B-Test zu den Winkeln durchgeführt wurde: ein sehr Conversion-orientierter, der so etwas wie „PSL ohne Werbung ansehen“ sagte; und ein aggressiveres Clickbaity-Video mit einem Mädchen, das so etwas wie „Ich habe dir ein Video geschickt“ sagt.

Wie erwartet hatte die Conversion-orientierte die beste Conversion-Rate, aber eine schlechte CTR, während die Clickbaity-Version unglaublich besser klickte und immer noch mit einer anständigen Rate konvertierte.

In diesem Fall habe ich mich entschieden, zwei verschiedene Kampagnen mit zwei unterschiedlichen Creative-Sets zu erstellen, eine nur mit „Clickbaity“-Creatives, die andere nur mit „Conversion-orientierten Creatives“. Dies wurde gemacht, um die Tendenz der Ergebnisse des vorherigen Tests zu bestätigen und einen echten Gewinner zwischen den beiden Ansätzen zu finden. Um es kurz zu machen, der Clickbaity hat gewonnen.

So testen Sie Werbeanzeigen für Push-Benachrichtigungen

Wir können sagen, dass dies eine Art Extremfall ist, aber wir möchten Winkel möglicherweise auf unterschiedliche Weise A/B-testen. Zum Beispiel können wir uns a nähern Dating-Angebot für heterosexuelle Männer mit verschiedenen Blickwinkeln:

– „Teenager-Aussehen“ vs. Erwachsen-Aussehen

Und dann in die Tiefe gehen:

– Nahaufnahmen bestimmter Körperteile vs. Foto nur mit dem Gesicht eines Mädchens

– Selfies vs. Gelegenheitsfotos

– Blond vs. Brünett usw.

Die allgemeine Idee ist, dass wir, sobald wir einen erfolgreichen Winkel gefunden haben, die anderen visuellen Komponenten unserer Kampagne A/B-testen.

Wir können mit unseren Tests immer tiefer gehen, aber um unseren Test so zuverlässig wie möglich zu machen, ist es in vielen Fällen am besten, eine neue Kampagne zu erstellen und die neuen Ideen separat zu testen, um den Trend zu bestätigen.

A/B-Tests für Textkomponenten

Sehen wir uns nun die folgende Gruppe von Creatives an:

In dieser Phase haben wir bereits den „Gewinnwinkel“ und ein paar leistungsstärkste Bilder und Symbole identifiziert, und wir testen jetzt einige Texte A/B/C.

Im Allgemeinen ist es am besten, eine Kampagne mit mindestens 4-6 Motiven zu starten und im Laufe der Zeit weitere Variationen der Motive hinzuzufügen, die die besten Ergebnisse erzielt haben.

Sobald wir den ersten Test mit unserem ersten Satz von Creatives durchgeführt und die Gewinner identifiziert haben, werden wir den Rest der Variablen unserer Kampagne A/B-Tests folgen.

Wenn Sie über die Textteile sprechen, können Sie dies sogar noch mehr betonen und mit Titeln und Beschreibungen (und / oder Markennamen, je nach Netzwerk) spielen, indem Sie nur eine der beiden Komponenten wie im folgenden Beispiel isolieren:

Hier habe ich nur die Beschreibung dieser Push-Kampagne A/B getestet.

A/B-Tests für Targeting-Variablen

Während es sehr offensichtlich ist, in einer separaten Kampagne Desktop und Mobile zu testen, ist es möglicherweise nicht so offensichtlich für andere Targeting-Komponenten.

Sehen wir uns nun diese Desktop-Kampagne an:

Wenn wir uns die Leistungen dieser RON*-Kampagne ansehen, können wir sofort feststellen, dass sich unsere eCPAs pro Betriebssystem stark unterscheiden. Es ist ein Fall, in dem wir möglicherweise Mac, Windows und Chrome OS separat A/B/C-testen müssen (wenn sich der Trend später mit höheren Ausgaben bestätigt).

Mach es einmal, mach es zweimal: Wie kannst du deine Angebote erneut testen?

Dies ist vor allem deshalb eine bewährte Vorgehensweise, weil wir dadurch alle anderen Variablen unserer Kampagne separat optimieren und letztendlich niedrigere eCPAs für die Gesamtleistung der jeweiligen Kampagne erreichen können.

*Ich beziehe mich auf eine RON-Kampagne, also eine Kampagne, die zum ersten Mal läuft und noch keine Whitelist oder Blacklist hat.

Derselbe Ansatz kann mit allen anderen Targeting-Variablen unserer Kampagnen verwendet werden, wie zum Beispiel die Benutzeraktivität unter Berücksichtigung der Daten der folgenden Kampagne:

In diesem Fall könnten wir mittel und niedrig zusammenhalten und in einer separaten Kampagne das hohe Niveau testen (da ihre Leistungen ähnlich sind), oder wir könnten alle drei Benutzeraktivitäten separat A/B/C-testen.

Einpacken

A/B-Testing ist sicherlich eine mächtige Waffe, wenn es um die Conversion-Optimierung geht.

Eine Sache, die man im Hinterkopf behalten sollte, ist , die Anzahl der Tests nicht zu begrenzen . Wir können fast immer ein Ergebnis verbessern, auch wenn wir anders denken.

Analysieren Sie abschließend immer die Daten und die erzielten Ergebnisse. Sie sind der Schlüssel zur Verbesserung der Ergebnisse unserer Kampagnen.

Haftungsausschluss. Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die offizielle Position von PropellerAds wider.

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