Comment appliquer les tests A/B aux médias sociaux : votre guide de référence

Ne serait-il pas formidable de pouvoir tout tester avant de s'y engager pleinement ?

Comme quand vous allez chercher une glace et qu'ils vous laissent goûter quelques saveurs avant de choisir celle que vous voulez. Ou lorsque vous allez acheter une nouvelle voiture et que vous pouvez faire quelques essais avant d'atterrir sur celle que vous souhaitez ramener à la maison.

Pourquoi?

Parce que ça craint de choisir une saveur de crème glacée qui sonne bien mais qui a un goût horrible. Et ça craint encore plus d'acheter une voiture qui a une maniabilité terrible et une mauvaise visibilité.

Comparer une saveur de crème glacée ou un essai routier à un autre vous aide à prendre la meilleure décision.

Il est donc logique que lorsque vous utilisez les médias sociaux pour votre entreprise, vous vouliez tester ce que vous publiez avant de créer une campagne entière ou un calendrier de contenu plein de mises à jour.

Heureusement, il existe un processus spécifique utilisé pour le faire correctement : les tests A/B.

Qu'est-ce que l'A/B testing sur les réseaux sociaux ?

En général, les tests A/B consistent simplement à tester deux éléments l'un contre l'autre : votre élément « A » (le contrôle) et votre élément « B » (la variation). Vous comparez ensuite les résultats et avancez avec une sélection de A ou B, en fonction de la performance de chacun.

Dans ce type de test, vous vous concentrez uniquement sur un changement entre A et B à la fois, vous pouvez donc déterminer les résultats de ce changement spécifique.

Lorsqu'il est appliqué aux médias sociaux, le test A/B consiste à exécuter un poste de contrôle A contre un poste variable B et à déterminer comment le changement entre les deux a affecté les performances.

Le changement apporté à la mise à jour B a-t-il un impact positif significatif sur les performances par rapport à celui de la mise à jour A ? Ensuite, il semble que vous allez aller de l'avant avec le format de la mise à jour B par rapport à la mise à jour A lorsqu'il s'agit de planifier votre prochaine campagne de médias sociaux ou votre prochain calendrier de contenu.

Tout d'abord : configurer vos analyses

Mais avant de commencer les tests, vous devez vous assurer que vous disposez d'une plate-forme d'analyse configurée pour mesurer les performances.

Certains comptes comme Twitter et Facebook offrent des analyses intégrées que vous pouvez organiser en fonction de vos besoins spécifiques.

Vous pouvez également utiliser une plate-forme d'analyse comme Google Analytics pour couvrir tous les comptes que vous utilisez pour les tests A/B.

Vous n'êtes pas un expert en analyse ?

Pas de transpiration.

Il existe des tonnes de ressources intéressantes qui peuvent vous guider dans la configuration de vos comptes - et décrire tout ce qu'il y a à savoir lorsqu'il s'agit d'examiner et de comprendre vos résultats.

En voici quelques-uns qui offrent un bon cours intensif :

• Tweet Analytics : le guide définitif des tests A/B (Split) et multivariés à l'aide de Twitter
• Guide du débutant sur Facebook Analytics et Insights
• Google Analytics pour les débutants

Une fois vos analyses en ordre, vous devrez décider quels éléments de vos mises à jour de réseaux sociaux modifier pour vos tests A/B et pour quels résultats escomptés.

Idées de tests A/B

Grâce à la flexibilité des médias sociaux, il y a beaucoup de place pour la créativité en matière de tests A/B.

Voici quelques idées de test que vous pouvez appliquer à vos mises à jour sociales, ainsi que les résultats potentiels de chacune, en termes de performances.

1. Avec/sans image

Une idée pour les tests A/B s'applique à l'utilisation d'images.

Les images peuvent affecter les performances des tweets en inspirant des niveaux d'engagement plus élevés.

Pour ce faire, vous devez d'abord partager votre mise à jour de contrôle (A) avec du texte uniquement. Ensuite, vous partagerez la variable update (B) avec une image et le même texte utilisé dans la mise à jour A.

Enfin, mesurez et comparez le niveau d'engagement de chaque mise à jour reçue.

2. Image contre vidéo

Une autre option serait de tester si une vidéo génère des niveaux d'engagement plus élevés qu'une image.

Pour ce test, vous partageriez votre mise à jour de contrôle (A) avec une image. Ensuite, vous partagerez votre mise à jour variable (B) avec le même texte, mais remplacerez l'image par une vidéo.

Mesurez et comparez le niveau d'engagement de chacun.

3. Modifications du CTA

Intéressé à obtenir plus de clics sur vos mises à jour et plus de trafic vers votre site Web ?

Apporter des modifications à l'appel à l'action (CTA) entre les mises à jour A et B peut vous aider à déterminer quelle copie obtient les meilleurs résultats.

4. Modifications du ou des hashtag(s)

Tester différents hashtags entre les mises à jour A et B peut affecter le niveau d'engagement entre les deux.

Pour ce faire, vous devez partager la mise à jour A avec un hashtag, puis mettre à jour B avec un hashtag différent.

Une autre option pour ce test serait de partager la mise à jour A sans hashtag, puis d'utiliser la même copie, mais d'inclure un hashtag, lors du partage de la mise à jour B.

5. Citation contre titre de blog

Partagez-vous des mises à jour renvoyant vers des articles ou des articles de blog ?

Essayez de partager la mise à jour A avec une copie qui inclut une citation de l'article + l'URL, puis partagez la mise à jour B avec uniquement le titre de l'article + l'URL pour voir laquelle génère le plus de partages et de clics.

6. Longueur de la copie

Votre public préfère-t-il les mises à jour plus longues ou plus courtes ?

Vous pouvez partager la mise à jour A avec quelques phrases plus longues + URL et mettre à jour B avec juste une courte phrase de copie + URL et déterminer qui reçoit le plus de likes, de partages et de clics.

Ce ne sont que quelques idées pour vous aider à démarrer.

Comme vous pouvez le constater, les médias sociaux vous offrent la liberté d'essayer tout et n'importe quoi lorsque vous publiez des mises à jour, puis de mesurer et d'évaluer les performances.

Conseils et bonnes pratiques pour les tests A/B

Une dernière chose…

Il y a quelques bonnes pratiques à garder à l'esprit lors de l'exécution de vos tests A/B. Le respect de ces directives vous aidera à obtenir les résultats les plus précis :

• Testez plus d'un article.
  Les meilleurs résultats sont mesurés en termes de tendance par rapport à un seul point dans le temps. En testant quelques mises à jour avec des caractéristiques A et quelques mises à jour avec des caractéristiques B, vous éliminez tous les éléments aléatoires et ponctuels qui peuvent affecter les performances d'un seul tweet dans le temps.
• Gardez les heures de publication cohérentes .
  Votre public peut être plus ou moins actif à certains moments de la journée. Voici comment trouver le meilleur moment pour tweeter. La publication de la mise à jour A à la même heure de la journée que la mise à jour B garantit que vos résultats seront affectés par la modification que vous avez apportée, et non par l'heure à laquelle vous avez publié. Si vous voulez éviter d'être trop précis sur les heures de publication, testez des groupes de publications A et B à des moments aléatoires. Il y a de fortes chances que vous puissiez récupérer des résultats précis avec la moyenne des résultats.
• Restez organisé .
  De toute évidence, si vous effectuez plusieurs tests A/B composés de plusieurs mises à jour, les choses peuvent devenir confuses. Je recommande de conserver une feuille de calcul pour enregistrer et suivre toutes les variantes de vos mises à jour, ainsi que vos résultats. En documentant vos tests A/B de cette manière, non seulement vous êtes mieux en mesure d'organiser les publications les plus performantes de chaque test, mais vous créez également un enregistrement des tests que vous avez essayés. Ainsi, vous ne perdrez pas de temps à répéter les tests encore et encore.

Toujours tester

J'espère que tout ce qui précède vous aide à réaliser non seulement la valeur des tests A/B, mais aussi qu'il n'est pas trop compliqué ou difficile à mettre en œuvre.

Et c'est une bonne chose.

Parce que vos tests A/B ne se terminent pas après un tour. Certainement pas.

Comme vous le savez, le monde des médias sociaux est en constante évolution avec l'ajout de nouveaux algorithmes, plateformes, spécifications de publication, etc.

Vous devez donc répéter et ajuster vos tests A/B au fil du temps pour vous assurer que les performances de vos publications suivent le rythme des changements.

Mais c'est la bonne nouvelle : si vous n'êtes pas encore un expert en test et en analyse, vous le deviendrez bientôt.
Les mauvaises nouvelles?

Plus d'excuses pour les mauvaises mises à jour des réseaux sociaux dans vos campagnes et vos calendriers.