如何使用 Google Ads 流量成功进行 A/B 测试。 UTM 参数、定位等。

你曾经发生过这些事情吗？

您正在您的网站上运行 A/B 测试，并且您在受众定位和细分方面处于两难境地。 您是否应该将昂贵的付费流量暴露给实际上可能比控制更糟糕的变体？

当然，在所有 A/B 测试中，都涉及机会成本。 基本上，您打赌您的一个页面版本在推动所需操作方面比另一个版本差得多。

不过，希望是控件（原始）受到打击。

但是，当支付有问题的流量时，被拒绝转换的软“损失”会更加痛苦，因为您已经……为流量花费了实际资金。 特别是，如果您的 PPC 是 Google Ads。

在将 Google Adwords 流量引导至 A/B 测试之前，请记住这一点

Google Ads 流量已准备好进行转化。 这就是为什么。

据称，Google Ads 为预算较少的广告客户提供了公平的竞争环境。

它是如何管理的？

它将其广告的质量得分 (QS) 置于其广告排名和竞价系统的核心。 质量得分在确定您的每次点击费用时发挥了两次作用，并考虑了：

• 广告已经看到/正在看到的点击率 (CTR)
• 广告组中关键字的相关性
• 您的 Adwords 帐户的传统性能（您作为广告商一直致力于提供令人愉快的用户体验，并以查询者认为有用的搜索结果结束）
• 文本和目标着陆页的主观质量（谷歌使用其跳出率和停留时间的参与信号来解读广告和目标之间的“质量”和耦合。 ）

Google 通过将质量得分乘以您的最高每次点击费用出价来计算您提交的广告的广告评级。

但这不是您为每次点击支付的费用。 您最终支付的实际上是您下方帐户的广告排名除以您的质量得分，再加上一分钱。

简而言之，您的质量得分为您的广告排名提供了优势。 然后，您的质量得分会进一步降低您为每次点击支付的费用。

你的预算很重要。 但是，您要根据自己对流量查询背后的意图的了解程度以及提供满足该意图的内容来解决它。

此外，如果我们讨论的所有内容都是真实的，那么外部有效性威胁，如闪烁的问题，或部署前缺乏适当的测试 QA，不仅会导致测试数据出现偏差，还会影响性能跟踪记录。您的整个 Adwords 帐户！

请继续阅读，了解如何降低风险并利用来自 Google Ads 的流量进行良好测试。

优化人员向转换支持代理询问关于使用 Google Ads 流量进行测试的这两件事

查询样本 #1

查询样本 # 2

基本上，他们希望：

• 从他们的 A/B 测试和体验中排除广告流量，或者
• 确保专门为付费流量设计的测试可以将行为和转化归因于 Google Ads。

这涵盖了我们迄今为止讨论过的所有问题。

排除广告流量成功地降低了机会成本和投资于获得点击的美元损失。

为广告流量创建测试至少意味着营销团队更关注 PPC 的上下文，因此意识到测试中涉及的权衡 - 广告预算损失和广告质量得分甚至整个损失帐户 IF 测试 QA 被轻视。

利用 Google Ads 流量进行良好测试的解决方案

使用 Adwords 流量实现成功的 A/B 测试分为三个部分：

1. 正确使用 Google Ads UTM 标记（+ 您应该选择手动标记还是自动标记？）
2. 利用 Convert Experiences灵活的高级定位引擎。
3. 使用 Convert Experiences持久存储的源数据准确地归因行为。

#1：正确使用 Google Ads UTM 标记

UTM 参数是最常见的链接/广告跟踪形式。 您可以手动将utm_campaign、utm_medium 和 utm_source等 UTM 参数添加到所有出站 URL，或者使用 utm 链接构建器工具来帮助您执行此操作。

使用 Google Ads，有一个捷径：自动标记。

自动标记会自动标记您所有广告系列中的 URL。 它还使您可以访问通过常规 UTM 无法获得的分析数据。

总而言之，自动标记为您节省了手动标记 URL 的时间和精力，使整个过程几乎完全没有错误，提供更详细的分析，将所有数据自动推送到 Google Analytics，并且只需单击按钮。

缺点是自动标记功能完全与 Google 的生态系统相关联，并且仅适用于 Google Analytics。

因此，如果您想将它与解析和读取 UTM 的 Convert Experiences 等平台一起使用，您将无法这样做。

原因是当您启用自动标记时，会在 URL 的末尾传递一个“GCLID”参数。 “=”号之后的任何内容都是您的跟踪数据，但已加密。 只有谷歌分析才能真正翻译这一点，并将其作为人类可读的分析数据显示在您的仪表板中。

这就是手动 Google Ads UTM 标记派上用场的地方。

特别是如果您有兴趣从特定广告系列中获得细化和定位流量，而不是仅仅通过定位 GCLID 参数本身来消除通过广告系列进入测试环境的每个人。

#2：高级定位引擎的便利性

拖放式高级定位引擎是 Convert Experiences 的皇冠上的明珠。

它允许用户堆叠 40 多个条件来创建极其复杂但精确细分的受众，这些受众会接受特定的 A/B 测试，以确保在测试期间检测到的任何所需行为的最佳统计概率在整个网站上推广，相同受众的更大样本量。

#3：持续将行为归因于广告流量的能力

仅仅定位 Google Ads 流量是不够的。 数据准确性发布结果在 A/B 测试中起着关键作用。

如果已经建立了一个渠道来优化 Google Ads 流量的转化——这是无数发布网站和附属公司的主要流量和收入来源——Convert Experiences 有一个方便的解决方案来提高归因准确性。

它可以将会话“源”数据持久存储在 cookie中，然后脚本可以利用 cookie 在正确的站点区域或正确的渠道页面上触发 A/B 测试以获取广告流量，即使该页面不是与着陆页相同。

结果发生了两件事：

1. 您不必在着陆页上触发测试。 您可以保持假设的完整性，并以您知道可以激励最多转化的方式设计实验。
2. 持续的源跟踪将行为和目标归因于正确的渠道，即使在测试漏斗中有多个页面的复杂设置中也是如此。 如果您要向 A/B 测试发送高意向广告流量，那么一旦测试结束，您至少应该能够依赖数字告诉您的内容。

准备好使用 Google Ads 流量运行测试了吗？

如果您喜欢 Convert Experiences 的灵活性，请试一试我们的免费试用版。 我们的功能可以最大限度地减少广告预算浪费和归因挑战。