A / Bテスト：データに基づいて最適化する方法は？

こんにちは、みんな！

私は28歳のイタリア人のEttoreで、仕事を始めてからスペインに住んでいます。 私の仕事のキャリアは、アフィリエイトの世界を発見したメール会社で始まりました。 それ以来、私はオンラインでメディアを購入することに夢中になり、さまざまなネットワーク（CPAネットワークとトラフィックプラットフォームの両方）のメディア購入者であり、個々のアフィリエイトとして活動しています。

心理学とユーザーのやる気を引き出すことについてのEttoreの以前の記事を読んでください

この投稿では、A / Bテストを適切に実施する方法、さらに重要なことに、広告キャンペーンでテストの結論を実装する方法を分析します。

正しいABテストの原則

A / Bテストは、ランディングページ、広告キャンペーン、広告スポットなどの特定のマーケティングアクティビティのコンバージョン率を高めるために、データ駆動型の方法で情報を取得できる制御された実験と見なすことができます。当社のウェブサイトなど

しかし、どのように？

A / Bテストを実施する場合、キャンペーンの構造（またはランディングページ、Webサイトなど）でデータ駆動型のアクションを実行するために、同じ要素の2つのバージョンを開発して起動し、どちらがより効果的かを測定します。

CPAオファーをテストする方法は？

以下では、広告キャンペーンを成功させるために、広告キャンペーンのさまざまなコンポーネントでA/Bテストを適切に使用する方法を分析します。

画像のA/Bテスト

画像のA/Bテストは、使用した画像のコンポーネントの中から最も効果的であることが証明されたパターンを見つけるために使用されます。 このフェーズでは、最初にキャンペーンで思いつくさまざまな角度をテストします。 例として、以下の図を考慮に入れましょう。

この一連のクリエイティブは、PK（パキスタン）でのモバイルコンテンツキャンペーンに使用され、ランディングページはPSL（パキスタンスーパーリーグ）を視聴するためのストリーミングサービスでした。

お気づきのとおり、このキャンペーンで使用されているクリエイティブは大きく異なります。これは、このフェーズでA /Bテストがさまざまな角度で実施されたためです。 そして、「私はあなたにビデオを送りました」のような何かを言っている女の子とのより攻撃的でクリックベイトなもの。

予想通り、コンバージョン指向のコンバージョン率は最高でしたが、クリック率は低く、クリックベイトのクリックベイトは信じられないほどクリック率が高く、それでも適切なレートでコンバージョンを達成していました。

この場合、2つの異なるクリエイティブセットを使用して2つの異なるキャンペーンを作成することにしました。1つは「クリックベイト」クリエイティブのみで、もう1つは「コンバージョン指向のクリエイティブ」のみです。 これは、前回のテスト結果の傾向を確認し、2つのアプローチの真の勝者を見つけるために行われました。 簡単に言えば、クリックベイトが勝ちました。

プッシュ通知の広告クリエイティブをテストする方法

これは一種の極端なケースであると言えますが、さまざまな方法で角度をA/Bテストしたい場合があります。 たとえば、 さまざまな角度のストレート男性のためのデートのオファー：

–「10代のように見える」vs成熟したように見える

そして、深く掘り下げます：

–特定の体の部分のクローズアップと女の子の顔だけの写真

–自分撮りとカジュアルな写真

–ブロンド対ブルネットなど。

一般的な考え方は、勝利の角度を見つけたら、キャンペーンの他のビジュアルコンポーネントをA/Bテストし続けるというものです。

テストはいつでも深く掘り下げることができますが、多くの場合、テストを可能な限り信頼できるものにするために、新しいキャンペーンを作成し、新しいアイデアを個別にテストして傾向を確認するのが最善です。

テキストコンポーネントのA/Bテスト

それでは、次のクリエイティブのセットを見てみましょう。

このフェーズでは、すでに「勝ち角」といくつかの最高のパフォーマンスの画像とアイコンを特定し、現在、いくつかのテキストをA / B/Cテストしています。

一般に、少なくとも4〜6個のクリエイティブでキャンペーンを開始し、最良の結果を生成するクリエイティブのバリエーションを追加するのが最善です。

最初のクリエイティブセットを使用して最初のテストを実施し、勝者を特定したら、キャンペーンの残りの変数をA/Bテストします。

テキスト部分について話すときは、これをさらに強調して、タイトルと説明（および/またはネットワークによってはブランド名）を試して、以下の例のように2つのコンポーネントの1つだけを分離することができます。

ここでは、このプッシュキャンペーンの説明のみをA/Bテストしています。

ターゲティング変数のA/Bテスト

デスクトップとモバイルを別々のキャンペーンでテストすることは非常に明白ですが、他のターゲティングコンポーネントではそれほど明白ではない場合があります。

このデスクトップキャンペーンを見てみましょう。

このRON*キャンペーンのパフォーマンスを見ると、OSごとのeCPAが大きく異なることがすぐにわかります。 これは、Mac、Windows、およびChromeOSを個別にA/B / Cテストする必要がある場合です（傾向が後でより高い支出で確認された場合）。

1回実行、2回実行：オファーを再テストする方法は？

これは主に、キャンペーンの他のすべての変数を個別に最適化し、最終的に特定のキャンペーンのグローバルパフォーマンスでより低いeCPAに到達できるようにするための良い習慣です。

*私はRONキャンペーンを指します。これは、初めて実行され、ホワイトリストもブラックリストもまだないキャンペーンを意味します。

同じアプローチを、キャンペーンの他のすべてのターゲティング変数で使用できます。たとえば、以下のキャンペーンのデータを考慮したユーザーアクティビティなどです。

この場合、中と低を一緒に維持し、別のキャンペーンで高レベルのテストを分割するか（パフォーマンスが類似しているため）、3つのユーザーアクティビティすべてを別々にA / B/Cテストすることができます。

まとめ

A / Bテストは、コンバージョンの最適化に関しては確かに強力な武器です。

覚えておくべきことの1つは、テストの数を制限しないことです。 他のことを考えても、ほとんどの場合、結果を改善することができます。

最後に、常にデータと得られた結果を分析します。 これらは、キャンペーンの結果を改善するための鍵です。

免責事項。 この記事で表現されている見解は著者の見解であり、必ずしもPropellerAdsの公式の立場を反映しているわけではありません。

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