Come applicare il test A/B ai social media: la tua guida di riferimento

Non sarebbe fantastico se potessimo testare tutto prima di impegnarci completamente?

Come quando vai a prendere un gelato e ti fanno assaggiare alcuni gusti prima di decidere quello che desideri. Oppure quando vai a comprare un'auto nuova e puoi fare qualche giro di prova prima di atterrare su quella che vuoi portare a casa.

Come mai?

Perché fa schifo raccogliere un gusto di gelato che suona bene ma ha un sapore orribile. E fa schifo di più comprare un'auto che ha una manovrabilità terribile e una scarsa visibilità.

Confrontare un gusto di gelato o un test drive con un altro ti aiuta a prendere la decisione migliore.

Quindi ha senso che quando utilizzi i social media per la tua attività, desideri testare ciò che stai pubblicando prima di creare un'intera campagna o un calendario di contenuti pieno di aggiornamenti.

Per fortuna, c'è un processo specifico utilizzato per farlo bene: test A/B.

Che cos'è il test A/B sui social media?

In generale, il test A/B è semplicemente un metodo per testare due elementi l'uno contro l'altro: il tuo elemento "A" (il controllo) e il tuo elemento "B" (la variazione). Quindi confronti i risultati e vai avanti con una selezione di A o B, a seconda della performance di ciascuno.

In questo tipo di test, ti concentri solo su una modifica tra A e B alla volta, in modo da poter determinare i risultati di quella specifica modifica.

Quando applicato ai social media, il test A/B si riferisce all'esecuzione di un posto di controllo A rispetto a un post variabile B e alla determinazione di come il cambiamento tra i due ha influenzato le prestazioni.

La modifica all'aggiornamento B ha un impatto positivo significativo sulle prestazioni rispetto a quella dell'aggiornamento A? Quindi sembra che andrai avanti con il formato dell'aggiornamento B rispetto a quello dell'aggiornamento A quando si tratta di pianificare la tua prossima campagna sui social media o il calendario dei contenuti.

Per prima cosa: configurare le tue analisi

Ma prima di iniziare a testare, devi assicurarti di avere una piattaforma di analisi configurata per misurare le prestazioni.

Alcuni account come Twitter e Facebook offrono analisi integrate che puoi organizzare in base alle tue esigenze specifiche.

Puoi anche utilizzare una piattaforma di analisi come Google Analytics per coprire tutti gli account che stai utilizzando per il test A/B.

Non sei un esperto di analisi?

Nessun sudore.

Ci sono tonnellate di fantastiche risorse là fuori che possono guidarti nella creazione dei tuoi account e delineare tutto ciò che c'è da sapere quando si tratta di rivedere e comprendere i tuoi risultati.

Qui ci sono solo alcuni che offrono un buon corso accelerato:

• Tweet Analytics: la guida definitiva ai test A/B (divisi) e multivariati utilizzando Twitter
• Una guida per principianti alle analisi e agli approfondimenti di Facebook
• Google Analytics per principianti

Una volta che hai messo in ordine le tue analisi, dovrai decidere quali elementi degli aggiornamenti dei tuoi social media modificare per i tuoi test A/B e per quali risultati attesi.

Idee per test A/B

Grazie alla flessibilità dei social media, c'è molto spazio per la creatività quando si tratta di test A/B.

Ecco alcune idee di test che puoi applicare ai tuoi aggiornamenti social, nonché i potenziali risultati di ciascuno, in termini di prestazioni.

1. Con/senza immagine

Un'idea per il test A/B si applica all'uso delle immagini.

Le immagini possono influenzare le prestazioni dei tweet ispirando livelli più elevati di coinvolgimento.

Per fare ciò, devi prima condividere l'aggiornamento del controllo (A) solo con il testo. Quindi, condivideresti la variabile update (B) con un'immagine e lo stesso testo utilizzato nell'aggiornamento A.

Infine, misura e confronta il livello di coinvolgimento di ogni aggiornamento ricevuto.

2. Immagine e video

Un'altra opzione sarebbe quella di verificare se un video guadagna livelli di coinvolgimento più elevati rispetto a un'immagine.

Per questo test, condivideresti l'aggiornamento del controllo (A) con un'immagine. Successivamente, condivideresti l'aggiornamento della variabile (B) con lo stesso testo, ma sostituiresti l'immagine con un video.

Misura e confronta il livello di coinvolgimento guadagnato da ciascuno.

3. Modifiche alla CTA

Interessato a ottenere più click-through sui tuoi aggiornamenti e più traffico al tuo sito web?

Apportare modifiche all'invito all'azione (CTA) tra l'aggiornamento A e B può aiutarti a determinare quale copia ottiene risultati migliori.

4. Modifiche agli hashtag

Testare hashtag diversi tra l'aggiornamento A e B può influenzare il livello di coinvolgimento tra i due.

Per fare ciò, devi condividere l'aggiornamento A con un hashtag, quindi aggiornare B con un hashtag diverso.

Un'altra opzione per questo test sarebbe condividere l'aggiornamento A senza un hashtag e quindi utilizzare la stessa copia, ma includere un hashtag, quando si condivide l'aggiornamento B.

5. Citazione e titolo del blog

Condividi aggiornamenti che rimandano ad articoli o post di blog?

Prova a condividere l'aggiornamento A con una copia che includa una citazione dall'articolo + URL e quindi condividi l'aggiornamento B solo con il titolo dell'articolo + URL per vedere quale guadagna più condivisioni e click-through.

6. Lunghezza della copia

Il tuo pubblico preferisce gli aggiornamenti più lunghi o più brevi?

Puoi condividere l'aggiornamento A con alcune frasi più lunghe + URL e aggiornare B con solo una breve frase di copia + URL e determinare quale riceve più Mi piace, condivisioni e click-through.

Queste sono solo alcune idee per iniziare.

Come puoi vedere, i social media ti offrono la libertà di provare qualsiasi cosa quando pubblichi aggiornamenti e quindi misurare e valutare le prestazioni.

Suggerimenti e best practices durante il test A/B

Un'ultima cosa…

Ci sono alcune best practice da tenere a mente durante l'esecuzione dei test A/B. Seguire queste linee guida ti aiuterà a ottenere i risultati più accurati:

• Testa più di un post.
  I migliori risultati sono misurati in termini di tendenza rispetto a un singolo momento. Testando alcuni aggiornamenti con caratteristiche A e alcuni aggiornamenti con caratteristiche B, elimini qualsiasi elemento casuale e una tantum che potrebbe influenzare le prestazioni di un singolo tweet nel tempo.
• Mantieni i tempi dei post coerenti .
  Il tuo pubblico potrebbe essere più o meno attivo in determinati momenti della giornata. Ecco come trovare il momento migliore per twittare. La pubblicazione dell'aggiornamento A alla stessa ora del giorno dell'aggiornamento B assicura che i tuoi risultati saranno influenzati dalla modifica che hai apportato, non dall'ora del giorno che hai pubblicato. Se vuoi evitare di essere troppo specifico sugli orari di pubblicazione, testa i gruppi di post A e post B tutti in momenti casuali. È probabile che sarai in grado di recuperare risultati accurati con la media dei risultati.
• Rimani organizzato .
  Chiaramente, se stai eseguendo più test A/B composti da più aggiornamenti, le cose possono creare confusione. Ti consiglio di tenere un foglio di calcolo per salvare e tenere traccia di tutte le variazioni dei tuoi aggiornamenti, nonché dei tuoi risultati. Documentando i tuoi test A/B in questo modo, non solo sei in grado di organizzare meglio i post con le migliori prestazioni di ogni test, ma crei anche un record dei test che hai provato. Quindi non perderai tempo a ripetere i test più e più volte.

Sii sempre alla prova

Si spera che tutto quanto sopra ti aiuti a capire non solo il valore del test A/B, ma anche che non è eccessivamente complicato o difficile da implementare.

E questa è una buona cosa.

Perché il tuo test A/B non finisce dopo un giro. Non c'è modo.

Come sai, il mondo dei social media è in continua evoluzione con l'aggiunta di nuovi algoritmi, piattaforme, post specifiche, ecc.

Quindi devi ripetere e adattare i tuoi test A/B nel tempo per assicurarti che le prestazioni del tuo post rimangano al passo con il tasso di cambiamento.

Ma questa è la buona notizia: se non sei ancora un esperto di test e analisi, molto presto lo sarai.
La cattiva notizia?

Niente più scuse per gli aggiornamenti dei social media con scarso rendimento nelle tue campagne e nei tuoi calendari.