Как применить A/B-тестирование к социальным сетям: руководство для начинающих

Разве не было бы здорово, если бы мы могли протестировать все, прежде чем полностью приступить к делу?

Например, когда вы идете за мороженым, и они позволяют вам попробовать несколько вкусов, прежде чем выбрать тот, который вы хотите. Или когда вы идете покупать новую машину и можете совершить несколько тест-драйвов, прежде чем остановиться на той, которую хотите забрать домой.

Почему?

Потому что это отстой — выбирать вкус мороженого, который звучит хорошо, но имеет ужасный вкус. И еще отстойнее покупать машину с ужасной управляемостью и плохой обзорностью.

Сравнение одного вкуса мороженого или тест-драйва с другим поможет вам принять правильное решение.

Поэтому имеет смысл, что при использовании социальных сетей для вашего бизнеса вы захотите протестировать то, что вы публикуете, прежде чем создавать всю кампанию или календарь контента, полный обновлений.

К счастью, для этого используется специальный процесс: A/B-тестирование.

Что такое A/B-тестирование в социальных сетях?

В общем, A/B-тестирование — это просто метод проверки двух элементов друг против друга: вашего элемента «А» (контроль) и вашего элемента «В» (вариант). Затем вы сравниваете результаты и продвигаетесь вперед, выбирая вариант A или B, в зависимости от того, насколько хорош каждый из них.

В этом типе тестирования вы фокусируетесь только на одном изменении между A и B за раз, поэтому вы можете определить результаты этого конкретного изменения.

Применительно к социальным сетям A/B-тестирование означает запуск контрольного поста A в сравнении с постом-переменным B и определение того, как изменение между ними повлияло на производительность.

Оказывает ли изменение в обновлении B значительное положительное влияние на производительность по сравнению с обновлением A? Тогда, похоже, вы будете продвигаться вперед с форматом обновления B вместо обновления A, когда дело доходит до планирования вашей следующей кампании в социальных сетях или календаря контента.

Перво-наперво: настройка аналитики

Но прежде чем приступить к тестированию, вам нужно убедиться, что у вас есть аналитическая платформа, настроенная для измерения производительности.

Некоторые учетные записи, такие как Twitter и Facebook, предлагают встроенную аналитику, которую вы можете организовать в соответствии с вашими конкретными потребностями.

Вы также можете использовать аналитическую платформу, такую ​​как Google Analytics, чтобы охватить все учетные записи, которые вы используете для A/B-тестирования.

Не специалист по аналитике?

Нет пота.

Существует множество отличных ресурсов, которые могут помочь вам в настройке ваших учетных записей — и изложить все, что нужно знать, когда дело доходит до просмотра и понимания ваших результатов.

Вот лишь некоторые из них, которые предлагают хороший ускоренный курс:

• Аналитика твитов: полное руководство по A/B (разделению) и многовариантному тестированию с использованием Twitter
• Руководство для начинающих по Facebook Analytics и Insights
• Google Аналитика для начинающих

После того, как вы наведете свою аналитику в порядок, вам нужно будет решить, какие элементы ваших обновлений в социальных сетях нужно изменить для ваших A/B-тестов и для каких предполагаемых результатов.

Идеи A/B-тестирования

Благодаря гибкости социальных сетей есть много возможностей для творчества, когда дело доходит до A/B-тестирования.

Вот несколько идей тестирования, которые вы можете применить к своим обновлениям в социальных сетях, а также потенциальные результаты каждого из них с точки зрения производительности.

1. С/без изображения

Одна из идей A/B-тестирования относится к использованию изображений.

Изображения могут влиять на эффективность твитов, вызывая более высокий уровень вовлеченности.

Для этого вы должны сначала поделиться своим контрольным обновлением (A) только с текстом. Затем вы делитесь переменной update (B) с изображением и тем же текстом, что и в update A.

Наконец, измерьте и сравните уровень взаимодействия с каждым полученным обновлением.

2. Изображение против видео

Другой вариант — проверить, получает ли видео более высокий уровень вовлеченности, чем изображение.

Для этого теста вы должны поделиться своим контрольным обновлением (A) с изображением. Затем вы поделитесь своим обновлением переменной (B) с тем же текстом, но замените изображение видео.

Измеряйте и сравнивайте уровень вовлеченности каждого заработанного.

3. Изменения в CTA

Заинтересованы в том, чтобы получать больше кликов по вашим обновлениям и больше трафика на ваш сайт?

Внесение изменений в призыв к действию (CTA) между обновлением A и B может помочь вам определить, какая копия дает более сильные результаты.

4. Изменения в хэштегах

Тестирование разных хэштегов между обновлениями A и B может повлиять на уровень взаимодействия между ними.

Для этого вы должны поделиться обновлением A с одним хэштегом, а затем обновить B с другим хэштегом.

Другой вариант этого теста — поделиться обновлением A без хэштега, а затем использовать ту же копию, но с хэштегом, при публикации обновления B.

5. Цитата или название блога

Вы делитесь обновлениями со ссылками на статьи или сообщения в блогах?

Попробуйте поделиться обновлением A с копией, которая включает цитату из статьи + URL-адрес, а затем поделиться обновлением B только с заголовком статьи + URL-адресом, чтобы увидеть, какое из них приносит больше репостов и кликов.

6. Длина копии

Ваша аудитория предпочитает более длинные или короткие обновления?

Вы можете поделиться обновлением A с несколькими более длинными предложениями + URL-адресом и обновлением B с коротким предложением копии + URL-адреса и определить, какое из них получит больше лайков, репостов и кликов.

Это всего лишь несколько идей, чтобы вы начали.

Как видите, социальные сети предлагают вам свободу пробовать все и вся при публикации обновлений, а затем измерять и оценивать эффективность.

Советы и рекомендации по A/B-тестированию

Последняя вещь…

Есть несколько рекомендаций, которые следует учитывать при выполнении A/B-тестов. Следование этим рекомендациям поможет вам получить наиболее точные результаты:

• Протестируйте более одного поста.
  Наилучшие результаты измеряются с точки зрения тенденции по сравнению с отдельным моментом времени. Тестируя несколько обновлений с характеристиками А и несколько обновлений с характеристиками В, вы устраняете любые случайные, разовые элементы, которые могут повлиять на эффективность отдельного твита во времени.
• Следите за тем, чтобы время публикации было постоянным .
  Ваша аудитория может быть более или менее активной в определенное время дня. Вот как найти лучшее время для твита. Публикация обновления A в то же время дня, что и обновление B, гарантирует, что на ваши результаты повлияет внесенное вами изменение, а не время суток, которое вы опубликовали. Если вы не хотите слишком конкретизировать время публикации, протестируйте группы сообщений A и B в случайное время. Скорее всего, вы сможете получить точные результаты с помощью среднего значения результатов.
• Оставайтесь организованными .
  Понятно, что если вы выполняете несколько A/B-тестов, состоящих из нескольких обновлений, все может запутаться. Я рекомендую вести электронную таблицу, чтобы сохранять и отслеживать все варианты ваших обновлений, а также ваши результаты. Документируя свое A/B-тестирование таким образом, вы не только сможете лучше организовать наиболее эффективные публикации каждого теста, но и создадите запись тестов, которые вы пробовали. Тогда вы не будете тратить время на повторение тестов снова и снова.

Всегда тестируйте

Надеюсь, все вышеперечисленное поможет вам осознать не только ценность A/B-тестирования, но и то, что его не слишком сложно реализовать.

И это хорошо.

Потому что ваше A/B-тестирование не заканчивается за один раз. Ни за что.

Как вы знаете, мир социальных сетей постоянно меняется с добавлением новых алгоритмов, платформ, спецификаций постов и т. д.

Таким образом, вы должны повторять и корректировать свое A/B-тестирование с течением времени, чтобы гарантировать, что производительность вашего поста соответствует скорости изменений.

Но это и хорошая новость: если вы еще не являетесь экспертом по тестированию и аналитике, то скоро им станете.
Плохие новости?

Больше никаких оправданий для неэффективных обновлений социальных сетей в ваших кампаниях и календарях.