วิธีการใช้การทดสอบ A/B กับโซเชียลมีเดีย: คู่มือเริ่มต้นของคุณ

คงจะดีไม่น้อยถ้าเราสามารถทดสอบทุกอย่างก่อนที่จะลงมือทำอย่างเต็มที่?

เช่นเดียวกับเมื่อคุณไปซื้อไอศกรีมและพวกเขาให้คุณลองชิมรสชาติสองสามอย่างก่อนตัดสินใจเลือกรสชาติที่คุณต้องการ หรือเมื่อคุณไปซื้อรถใหม่และคุณสามารถทดลองขับสักสองสามคันก่อนที่จะลงจอดในรถที่คุณต้องการนำกลับบ้าน

ทำไม

เพราะการเลือกรสชาติไอศกรีมที่ฟังดูดีแต่รสชาติแย่มาก และการซื้อรถที่มีการควบคุมรถแย่มากและทัศนวิสัยไม่ดี

การเปรียบเทียบรสชาติไอศกรีมหรือทดลองขับกับรสชาติอื่นจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีที่สุด

ดังนั้น เมื่อใช้โซเชียลมีเดียสำหรับธุรกิจของคุณ คุณต้องการทดสอบสิ่งที่คุณเผยแพร่ก่อนที่จะสร้างแคมเปญทั้งหมดหรือปฏิทินเนื้อหาที่เต็มไปด้วยการอัปเดต

โชคดีที่มีกระบวนการเฉพาะที่ใช้ในการดำเนินการนี้: การทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B ของโซเชียลมีเดียคืออะไร?

โดยทั่วไป การทดสอบ A/B เป็นเพียงวิธีการทดสอบสองรายการต่อกัน: รายการ "A" (ตัวควบคุม) และรายการ "B" (รูปแบบ) จากนั้นคุณเปรียบเทียบผลลัพธ์และก้าวไปข้างหน้าด้วยการเลือก A หรือ B ขึ้นอยู่กับว่าแต่ละรายการทำงานได้ดีเพียงใด

ในการทดสอบประเภทนี้ คุณจะมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงครั้งละหนึ่งรายการระหว่าง A และ B ดังนั้นคุณจึงสามารถระบุผลลัพธ์ของการเปลี่ยนแปลงนั้นได้

เมื่อนำไปใช้กับโซเชียลมีเดีย การทดสอบ A/B หมายถึงการเรียกใช้โพสต์การควบคุม A กับโพสต์ตัวแปร B และการพิจารณาว่าการเปลี่ยนแปลงระหว่างทั้งสองส่งผลต่อประสิทธิภาพอย่างไร

การเปลี่ยนแปลงในการอัปเดต B ส่งผลเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพการทำงานมากกว่าการอัปเดต A หรือไม่ ดูเหมือนว่าคุณจะก้าวไปข้างหน้าด้วยรูปแบบของการอัปเดต B มากกว่าการอัปเดต A เมื่อต้องการจัดกำหนดการแคมเปญโซเชียลมีเดียครั้งต่อไปหรือปฏิทินเนื้อหา

สิ่งแรกเลย: การตั้งค่าการวิเคราะห์ของคุณ

แต่ก่อนที่คุณจะเริ่มการทดสอบ คุณจะต้องแน่ใจว่าได้ตั้งค่าแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เพื่อวัดประสิทธิภาพแล้ว

บัญชีบางบัญชี เช่น Twitter และ Facebook มีการวิเคราะห์ในตัวซึ่งคุณสามารถจัดระเบียบได้ตามความต้องการเฉพาะของคุณ

คุณยังสามารถใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ เช่น Google Analytics เพื่อให้ครอบคลุมทุกบัญชีที่คุณใช้ในการทดสอบ A/B

ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ใช่ไหม

ไม่มีเหงื่อ.

มีแหล่งข้อมูลดีๆ มากมายเกินกว่าจะแนะนำคุณในการตั้งค่าบัญชีได้ และสรุปทุกสิ่งที่ควรรู้เมื่อต้องตรวจสอบและทำความเข้าใจผลลัพธ์ของคุณ

นี่เป็นเพียงบางส่วนที่นำเสนอหลักสูตรการชนที่ดี:

• การวิเคราะห์ทวีต: คู่มือขั้นสุดท้ายสำหรับ A/B (แยก) และการทดสอบหลายตัวแปรโดยใช้ Twitter
• คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน Facebook Analytics และข้อมูลเชิงลึก
• Google Analytics สำหรับผู้เริ่มต้น

เมื่อคุณได้รับการวิเคราะห์ตามลำดับ คุณจะต้องตัดสินใจว่าองค์ประกอบใดของการอัปเดตโซเชียลมีเดียที่จะเปลี่ยนแปลงสำหรับการทดสอบ A/B และผลลัพธ์ที่ต้องการ

แนวคิดการทดสอบ A/B

ด้วยความยืดหยุ่นของโซเชียลมีเดีย ทำให้มีพื้นที่มากมายสำหรับความคิดสร้างสรรค์ในการทดสอบ A/B

ต่อไปนี้คือแนวคิดในการทดสอบบางส่วนที่คุณสามารถนำไปใช้กับการอัปเดตทางสังคมของคุณ รวมถึงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของแต่ละรายการในด้านประสิทธิภาพ

1. มี/ไม่มีภาพ

แนวคิดหนึ่งสำหรับการทดสอบ A/B นำไปใช้กับการใช้รูปภาพ

รูปภาพสามารถส่งผลต่อประสิทธิภาพทวีตได้ด้วยการสร้างแรงบันดาลใจในระดับที่สูงขึ้น

ในการดำเนินการนี้ คุณต้องแชร์การอัปเดตการควบคุม (A) กับข้อความเท่านั้นก่อน จากนั้น คุณจะแชร์การอัปเดตตัวแปร (B) กับรูปภาพและข้อความเดียวกับที่ใช้ในการอัปเดต A

สุดท้าย วัดและเปรียบเทียบระดับของการมีส่วนร่วมที่ได้รับในการอัปเดตแต่ละครั้ง

2. รูปภาพกับวิดีโอ

อีกทางเลือกหนึ่งคือการทดสอบว่าวิดีโอได้รับการมีส่วนร่วมในระดับที่สูงกว่ารูปภาพหรือไม่

สำหรับการทดสอบนี้ คุณจะต้องแชร์การอัปเดตการควบคุม (A) กับรูปภาพ ต่อไป คุณจะต้องแชร์การอัปเดตตัวแปร (B) ด้วยข้อความเดียวกัน แต่แทนที่รูปภาพด้วยวิดีโอ

วัดและเปรียบเทียบระดับการมีส่วนร่วมที่ได้รับ

3. การเปลี่ยนแปลง CTA

สนใจรับการคลิกผ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการอัปเดตและการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณมากขึ้นหรือไม่

การเปลี่ยนแปลงคำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA) ระหว่างการอัปเดต A และ B สามารถช่วยให้คุณกำหนดได้ว่าสำเนาใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

4. การเปลี่ยนแปลงแฮชแท็ก

การทดสอบแฮชแท็กต่างๆ ระหว่างการอัปเดต A และ B อาจส่งผลต่อระดับการมีส่วนร่วมระหว่างทั้งสอง

ในการทำเช่นนี้ คุณจะต้องแชร์การอัปเดต A ด้วยแฮชแท็กเดียว จากนั้นอัปเดต B ด้วยแฮชแท็กอื่น

อีกทางเลือกหนึ่งสำหรับการทดสอบนี้คือแชร์การอัปเดต A โดยไม่มีแฮชแท็ก จากนั้นใช้สำเนาเดียวกัน แต่รวมแฮชแท็กไว้ด้วยเมื่อแชร์การอัปเดต B

5. อ้างอิงกับชื่อบล็อก

คุณแชร์การอัปเดตที่เชื่อมโยงกลับไปยังบทความหรือโพสต์ในบล็อกหรือไม่

ลองแชร์อัปเดต A พร้อมสำเนาที่มีข้อความอ้างอิงจากบทความ + URL แล้วแชร์อัปเดต B โดยใช้เฉพาะชื่อบทความ + URL เพื่อดูว่ารายการใดสร้างรายได้จากการแชร์และการคลิกผ่านมากกว่า

6. ความยาวของสำเนา

ผู้ชมของคุณชอบการอัปเดตที่ยาวขึ้นหรือสั้นลงหรือไม่?

คุณสามารถแชร์การอัปเดต A ด้วยประโยค + URL ที่ยาวขึ้นสองสามประโยค และอัปเดต B ด้วยประโยคสั้นๆ ของการคัดลอก + URL และกำหนดว่ารายการใดได้รับการถูกใจ แชร์ และการคลิกผ่านมากกว่า

นี่เป็นเพียงแนวคิดเล็กๆ น้อยๆ ที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นได้

อย่างที่คุณเห็น โซเชียลมีเดียให้อิสระแก่คุณในการลองทุกอย่างเมื่อโพสต์การอัปเดต จากนั้นวัดและประเมินประสิทธิภาพ

เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเมื่อทำการทดสอบ A/B

สิ่งสุดท้าย…

มีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสองสามข้อที่ควรคำนึงถึงขณะทำการทดสอบ A/B การปฏิบัติตามแนวทางเหล่านี้จะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด:

• ทดสอบมากกว่าหนึ่งโพสต์
  ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดวัดจากแนวโน้มเทียบกับจุดเดียวในเวลา ด้วยการทดสอบการอัปเดตสองสามรายการด้วยคุณสมบัติ A และการอัปเดตสองสามรายการด้วยคุณสมบัติ B คุณจะกำจัดองค์ประกอบแบบใช้ครั้งเดียวแบบสุ่มที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของทวีตเดียวได้ทันท่วงที
• ให้เวลาโพสต์สอดคล้องกัน
  ผู้ชมของคุณอาจกระตือรือร้นมากหรือน้อยในบางช่วงเวลาของวัน วิธีหาเวลาทวีตที่ดีที่สุดมีดังนี้ การโพสต์การอัปเดต A ในเวลาเดียวกันของวันในขณะที่การอัปเดต B ช่วยให้มั่นใจว่าผลลัพธ์ของคุณจะได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงที่คุณทำ ไม่ใช่เวลาของวันที่คุณโพสต์ หากคุณต้องการหลีกเลี่ยงเวลาโพสต์ที่เฉพาะเจาะจงเกินไป ให้ทดสอบกลุ่มของโพสต์ A และ B ทั้งหมดแบบสุ่ม เป็นไปได้ว่าคุณจะสามารถดึงผลลัพธ์ที่แม่นยำด้วยค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์
• อยู่อย่างเป็นระเบียบ
  เห็นได้ชัดว่า หากคุณกำลังทำการทดสอบ A/B หลายครั้งซึ่งประกอบด้วยการอัปเดตหลายรายการ สิ่งต่างๆ อาจทำให้สับสนได้ ฉันแนะนำให้เก็บสเปรดชีตไว้เพื่อบันทึกและติดตามการอัปเดตทั้งหมดของคุณ รวมถึงผลลัพธ์ของคุณด้วย การบันทึกการทดสอบ A/B ด้วยวิธีนี้ ไม่เพียงแต่คุณจะสามารถจัดระเบียบโพสต์ที่ทำงานได้ดีที่สุดของการทดสอบแต่ละครั้ง คุณยังสร้างบันทึกการทดสอบที่คุณได้ลองด้วย แล้วคุณจะไม่ต้องเสียเวลาทำการทดสอบซ้ำแล้วซ้ำอีก

คอยทดสอบอยู่เสมอ

หวังว่าทั้งหมดข้างต้นจะช่วยให้คุณตระหนักถึงคุณค่าของการทดสอบ A/B ไม่เพียงเท่านั้น แต่ยังไม่ซับซ้อนหรือยากเกินไปที่จะนำไปใช้

และนั่นเป็นสิ่งที่ดี

เนื่องจากการทดสอบ A/B ของคุณไม่สิ้นสุดหลังจากผ่านไปครั้งเดียว ไม่มีทาง.

อย่างที่คุณทราบ โลกของโซเชียลมีเดียเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาด้วยการเพิ่มอัลกอริธึม แพลตฟอร์ม ข้อมูลจำเพาะของโพสต์ใหม่ ฯลฯ

ดังนั้น คุณต้องทำซ้ำและปรับการทดสอบ A/B ของคุณเมื่อเวลาผ่านไปเพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพการโพสต์ของคุณเป็นไปตามอัตราการเปลี่ยนแปลง

แต่นั่นเป็นข่าวดี: หากคุณยังไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการทดสอบและการวิเคราะห์ อีกไม่นาน คุณก็จะเป็น
ข่าวร้าย?

ไม่มีข้อแก้ตัวสำหรับการอัปเดตโซเชียลมีเดียที่มีประสิทธิภาพต่ำในแคมเปญและปฏิทินของคุณอีกต่อไป