Pruebas A/B: ¿Cómo optimizar en función de sus datos?

¡Hola a todos!

Soy Ettore, italiano de 28 años, residente en España desde el comienzo de mi experiencia laboral. Mi carrera laboral empezó en una empresa de Emailing, donde descubrí el mundo de los afiliados. Desde entonces, he estado obsesionado con la compra de medios en línea y he sido comprador de medios para diferentes redes (tanto redes CPA como plataformas de tráfico) y como afiliado individual.

Lea el artículo anterior de Ettore sobre Psicología y motivación de los usuarios

En este post analizaremos cómo realizar correctamente un test A/B y, lo que es más importante, cómo implementar las conclusiones de nuestros tests en nuestras campañas publicitarias.

Principios de las pruebas AB correctas

Podemos considerar las pruebas A/B como un experimento controlado que nos permite obtener información basada en datos para aumentar la tasa de conversión de una actividad de marketing en particular, como una página de destino, una campaña publicitaria, un anuncio en nuestro sitio web, etc

¿Pero cómo?

Al realizar un test A/B desarrollamos y lanzamos dos versiones de un mismo elemento y medimos cuál funciona mejor, para poder realizar acciones basadas en datos sobre la estructura de nuestra campaña (o landing page, o web, etc.).

¿Cómo probar una oferta de CPA?

A continuación, analizaremos cómo utilizar correctamente las pruebas A/B en los diferentes componentes de una campaña publicitaria, para que sea exitosa.

Pruebas A/B para imágenes

Las pruebas A/B en imágenes se utilizan para encontrar patrones entre los componentes de las imágenes que usamos que demostraron funcionar mejor. En esta fase, primero probaremos los diferentes ángulos que se nos ocurran para nuestra campaña. Tomemos en consideración la siguiente imagen como ejemplo:

Este conjunto de creatividades se usó para una campaña de contenido móvil en PK (Pakistán) y la página de destino era un servicio de transmisión para ver la PSL (Superliga de Pakistán).

Como pueden notar, las creatividades utilizadas en esta campaña son muy diferentes , y esto se debe a que en esta fase se realizó mi prueba A/B en los ángulos: una muy orientada a la conversión, que decía algo así como “Ver PSL sin publicidad” ; y uno más agresivo y clickbaity con una chica diciendo algo como “Te envié un video”.

Como era de esperar, el orientado a la conversión tuvo la mejor tasa de conversión, pero un CTR bajo, mientras que el clickbaity hizo clic increíblemente mejor y aún convirtiendo a una tasa decente.

En este caso, decidí crear dos campañas diferentes con dos conjuntos diferentes de creatividades, una solo con creatividades "clickbaity" y la otra solo con "creatividades orientadas a la conversión". Esto se hizo para confirmar la tendencia de los resultados de la prueba anterior y para encontrar un ganador real entre los dos enfoques. Para resumir, el clickbaity ganó.

Cómo probar creatividades publicitarias para notificaciones automáticas

Podemos decir que este es un caso extremo, pero es posible que queramos probar los ángulos A/B de diferentes maneras. Por ejemplo, podemos acercarnos a un oferta de citas para hombres heterosexuales con varios ángulos:

– “Aspecto adolescente” vs Aspecto maduro

Y luego profundizando:

– Primeros planos en partes específicas del cuerpo vs. foto con la cara de una niña solamente

– Selfies vs fotos casuales

– Rubia vs morena, etc.

La idea general es que una vez que encontramos un ángulo ganador, seguimos probando A/B los otros componentes visuales de nuestra campaña.

Siempre podemos profundizar más en nuestras pruebas, pero en muchos casos, para que nuestra prueba sea lo más confiable posible, es mejor crear una nueva campaña y probar las nuevas ideas por separado para confirmar la tendencia.

Pruebas A/B para componentes textuales

Ahora, echemos un vistazo al siguiente conjunto de creatividades:

En esta fase, ya identificamos el "ángulo ganador" y un par de imágenes e íconos de mejor rendimiento, y ahora estamos probando A/B/C algunos textos.

Por lo general, es mejor comenzar una campaña con al menos 4 a 6 creatividades y agregar más variaciones de las creatividades que generaron los mejores resultados.

Una vez que hayamos realizado la primera prueba con nuestro primer conjunto de creatividades e identificado a los ganadores, seguiremos con las pruebas A/B del resto de las variables de nuestra campaña.

Al hablar de las partes textuales, incluso puede enfatizar más esto y jugar con títulos y descripciones (y/o nombres de marcas según la red), aislando solo uno de los dos componentes como en el ejemplo a continuación:

Aquí he estado probando A/B solo la descripción de esta campaña push.

Pruebas A/B para variables de orientación

Si bien es muy obvio probar en una campaña separada para computadoras de escritorio y dispositivos móviles, puede que no sea tan obvio para otros componentes de orientación.

Ahora echemos un vistazo a esta campaña de escritorio:

Si observamos el rendimiento de esta campaña de RON*, podemos notar de inmediato que nuestros eCPA por sistema operativo difieren mucho. Es un caso en el que es posible que necesitemos realizar pruebas A/B/C de Mac, Windows y Chrome OS por separado (si la tendencia se confirma más adelante con un gasto mayor).

Hazlo una vez, hazlo dos veces: ¿Cómo volver a probar tus ofertas?

Esta es una buena práctica principalmente porque nos permitirá optimizar todas las demás variables de nuestra campaña por separado y, en última instancia, alcanzar eCPA más bajos en los rendimientos globales de la campaña específica.

*Me refiero a una campaña RON, es decir, una campaña que se ha estado ejecutando por primera vez y aún no tiene una lista blanca ni una lista negra .

El mismo enfoque se puede utilizar con todas las demás variables de orientación de nuestras campañas, como por ejemplo, la actividad del usuario considerando los datos de la campaña a continuación:

En este caso, podríamos mantener el nivel medio y bajo juntos y dividir la prueba en una campaña separada del nivel alto (ya que sus rendimientos son similares), o podríamos probar las tres actividades de usuario por separado.

Terminando

Las pruebas A/B son sin duda un arma poderosa cuando se trata de optimizar la conversión.

Una cosa a tener en cuenta es no limitar el número de pruebas . Casi siempre podemos mejorar un resultado aunque pensemos lo contrario.

Finalmente, siempre analice los datos y los resultados obtenidos. Son la clave para mejorar los resultados de nuestras campañas.

Descargo de responsabilidad. Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no reflejan necesariamente la posición oficial de PropellerAds.

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