Jak przeprowadzić testy A/B w mediach społecznościowych: Twój przewodnik podstawowy

Czy nie byłoby wspaniale, gdybyśmy mogli przetestować wszystko przed pełnym zaangażowaniem?

Na przykład, gdy idziesz po lody i pozwalają ci spróbować kilku smaków, zanim zdecydujesz się na ten, który chcesz. Lub kiedy idziesz kupić nowy samochód i możesz odbyć kilka jazd próbnych przed lądowaniem na tym, który chcesz zabrać do domu.

Czemu?

Ponieważ wybieranie smaku lodów, który brzmi dobrze, ale smakuje okropnie, jest do bani. A kupowanie samochodu, który ma fatalne prowadzenie i słabą widoczność, jest do bani.

Porównanie jednego smaku lodów lub jazdy próbnej z innym pomaga w podjęciu najlepszej decyzji.

Dlatego ma sens, że korzystając z mediów społecznościowych w swojej firmie, warto przetestować to, co publikujesz, zanim zbudujesz całą kampanię lub kalendarz treści pełen aktualizacji.

Na szczęście istnieje specjalny proces, który pozwala to zrobić dobrze: testy A/B.

Czym są testy A/B mediów społecznościowych?

Ogólnie rzecz biorąc, testowanie A/B to po prostu metoda testowania dwóch elementów względem siebie: elementu „A” (kontrola) i elementu „B” (odmiana). Następnie porównujesz wyniki i idziesz dalej z wyborem A lub B, w zależności od tego, jak dobrze każdy z nich działał.

W tego typu testach skupiasz się tylko na jednej zmianie między A i B na raz, dzięki czemu możesz określić wyniki tej konkretnej zmiany.

W przypadku zastosowania do mediów społecznościowych testy A/B odnoszą się do uruchomienia stanowiska kontrolnego A w stosunku do stanowiska zmiennego B i określenia, w jaki sposób zmiana między tymi dwoma wpłynęła na wydajność.

Czy zmiana w aktualizacji B ma znaczący pozytywny wpływ na wydajność w porównaniu z aktualizacją A? Wygląda na to, że jeśli chodzi o planowanie następnej kampanii w mediach społecznościowych lub kalendarza treści, będziesz przechodził naprzód z formatem aktualizacji B zamiast aktualizacji A.

Najpierw najważniejsze: konfiguracja analityki

Ale zanim zaczniesz testować, musisz upewnić się, że masz platformę analityczną skonfigurowaną do mierzenia wydajności.

Niektóre konta, takie jak Twitter i Facebook, oferują wbudowane narzędzia analityczne, które można organizować w zależności od konkretnych potrzeb.

Możesz również użyć platformy analitycznej, takiej jak Google Analytics, aby objąć wszystkie konta używane do testów A/B.

Nie jesteś ekspertem od analityki?

Bez potu.

Istnieje mnóstwo wspaniałych zasobów, które mogą pomóc w konfiguracji kont – i opisz wszystko, co musisz wiedzieć, jeśli chodzi o przeglądanie i rozumienie wyników.

Oto tylko kilka z nich, które oferują dobry kurs szybkiego startu:

• Tweet Analytics: ostateczny przewodnik po testach A/B (split) i wielowymiarowych za pomocą Twittera
• Przewodnik dla początkujących po Facebook Analytics i wglądach
• Google Analytics dla początkujących

Gdy już uporządkujesz swoje analizy, musisz zdecydować, które elementy aktualizacji w mediach społecznościowych mają zostać zmienione w testach A/B i jakie są zamierzone wyniki.

Pomysły na testy A/B

Dzięki elastyczności mediów społecznościowych jest dużo miejsca na kreatywność, jeśli chodzi o testy A/B.

Oto kilka pomysłów na testowanie, które możesz zastosować do swoich aktualizacji społecznościowych, a także potencjalne wyniki każdego z nich pod względem wydajności.

1. Z/bez obrazu

Jeden pomysł na testy A/B dotyczy wykorzystania obrazów.

Obrazy mogą wpływać na wydajność tweetów, inspirując wyższy poziom zaangażowania.

Aby to zrobić, najpierw udostępnij aktualizację sterowania (A) tylko z tekstem. Następnie udostępnisz aktualizację zmiennej (B) z obrazem i tym samym tekstem, który został użyty w aktualizacji A.

Na koniec zmierz i porównaj poziom zaangażowania w każdą otrzymaną aktualizację.

2. Obraz a wideo

Inną opcją byłoby sprawdzenie, czy film generuje wyższy poziom zaangażowania niż obraz.

W tym teście udostępnisz aktualizację kontroli (A) za pomocą obrazu. Następnie udostępnisz aktualizację zmiennej (B) tym samym tekstem, ale zastąp obraz wideo.

Mierz i porównuj osiągnięty poziom zaangażowania.

3. Zmiany w CTA

Chcesz uzyskać więcej kliknięć na swoje aktualizacje i większy ruch w swojej witrynie?

Wprowadzanie zmian w wezwaniu do działania (CTA) między aktualizacją A i B może pomóc w ustaleniu, która kopia przynosi lepsze wyniki.

4. Zmiany w hashtagach

Testowanie różnych hashtagów między aktualizacją A i B może wpłynąć na poziom zaangażowania między nimi.

Aby to zrobić, musisz udostępnić aktualizację A jednym hashtagiem, a następnie zaktualizować B innym hashtagiem.

Inną opcją dla tego testu byłoby udostępnienie aktualizacji A bez hashtagu, a następnie użycie tej samej kopii, ale dołączenie hashtagu podczas udostępniania aktualizacji B.

5. Cytat a tytuł bloga

Czy udostępniasz aktualizacje z linkami do artykułów lub postów na blogu?

Spróbuj udostępnić aktualizację A z kopią zawierającą cytat z artykułu + URL, a następnie udostępnij aktualizację B tylko z tytułem artykułu + URL, aby zobaczyć, która z nich zyskuje więcej udostępnień i kliknięć.

6. Długość kopii

Czy Twoi odbiorcy wolą aktualizacje, które są dłuższe czy krótsze?

Możesz udostępnić aktualizację A kilkoma dłuższymi zdaniami + URL i zaktualizować B za pomocą krótkiego zdania tekstu + URL i określić, które z nich otrzyma więcej polubień, udostępnień i kliknięć.

To tylko kilka pomysłów na początek.

Jak widać, media społecznościowe oferują swobodę wypróbowywania wszystkiego podczas publikowania aktualizacji, a następnie mierzenia i oceny wydajności.

Wskazówki i najlepsze praktyki podczas testów A/B

Ostatnia rzecz…

Podczas wykonywania testów A/B należy pamiętać o kilku najlepszych praktykach. Przestrzeganie tych wskazówek pomoże Ci uzyskać najdokładniejsze wyniki:

• Przetestuj więcej niż jeden post.
  Najlepsze wyniki mierzy się na podstawie trendu w stosunku do pojedynczego punktu w czasie. Testując kilka aktualizacji z charakterystyką A i kilka aktualizacji z charakterystyką B, eliminujesz wszelkie losowe, jednorazowe elementy, które mogą wpłynąć na wydajność pojedynczego tweeta w czasie.
• Utrzymuj spójny czas publikacji .
  Twoi odbiorcy mogą być mniej lub bardziej aktywni w określonych porach dnia. Oto jak znaleźć najlepszy czas na tweetowanie. Publikowanie aktualizacji A o tej samej porze dnia co aktualizacja B zapewnia, że ​​na wyniki będą miały wpływ dokonana zmiana, a nie opublikowana pora dnia. Jeśli chcesz uniknąć zbyt szczegółowego określania czasów publikacji, przetestuj grupy postów A i B w losowych momentach. Są szanse, że będziesz w stanie uzyskać dokładne wyniki ze średnią wyników.
• Bądź zorganizowany .
  Oczywiście, jeśli wykonujesz wiele testów A/B składających się z wielu aktualizacji, sprawy mogą być mylące. Zalecam zachowanie arkusza kalkulacyjnego, aby zapisywać i śledzić wszystkie odmiany aktualizacji, a także wyniki. Dokumentując swoje testy A/B w ten sposób, nie tylko możesz lepiej organizować posty o najlepszych wynikach z każdego testu, ale także tworzysz zapis testów, które wypróbowałeś. Wtedy nie będziesz tracić czasu na powtarzanie testów w kółko.

Zawsze testuj

Mam nadzieję, że wszystkie powyższe informacje pomogą Ci uświadomić sobie nie tylko wartość testów A/B, ale także to, że nie są one zbyt skomplikowane ani trudne do wdrożenia.

I to dobrze.

Ponieważ twoje testy A/B nie kończą się po jednym cyklu. Nie ma mowy.

Jak wiecie, świat mediów społecznościowych stale się zmienia dzięki dodawaniu nowych algorytmów, platform, specyfikacji postów itp.

Musisz więc z czasem powtarzać i dostosowywać testy A/B, aby upewnić się, że wydajność posta nadąża za tempem zmian.

Ale to dobra wiadomość: jeśli nie jesteś jeszcze ekspertem ds. testów i analiz, wkrótce nim będziesz.
Złe wiadomości?

Koniec z wymówkami za słabą skuteczność aktualizacji w mediach społecznościowych w kampaniach i kalendarzach.