Tot ce trebuie să știți pentru a testa A/B anunțurile grafice

Testarea A/B este metoda de alegere atunci când optimizați o gamă de materiale digitale, dar știți cum să o faceți corect? Mulți agenți de marketing sunt vinovați că au greșit sau nu au făcut totul. Fie că este vorba despre pagina dvs. de destinație, reclame afișate sau chiar anunțuri tipărite. A/B oferă date pe care nu le puteți ignora pentru optimizarea designului și creșterea rentabilității investiției (ROI).

Adesea poate părea că procesul este prea complicat și slăbește de la adevărata afacere de marketing. Și da, dacă încă utilizați procese manuale, atunci vizionarea vopselei uscate ar fi o utilizare mai bună a timpului dvs. (probabil și mai amuzant). Dar, cu platformele creative de management (CMP) și acest ghid pentru testarea A/B, practica devine atât utilă, cât și interesantă.

Deci, ce este testarea A/B?

Ar trebui să fie simplu, dar aici greșești. Astăzi există o multitudine de moduri de a testa variațiile de design. Testarea A/B, testarea A/B/n, testul multivariat, testarea bandiților cu arme multiple, testarea pâlniei cu mai multe pagini, cromodinamica cuantică, înțelegeți ideea. Este suficient să te facă să vrei să renunți chiar înainte de a începe.

Dar niciodata sa nu te temi, exista speranta! Testarea A/B standard este încă un instrument eficient și incredibil de util pentru optimizarea campaniei.

Testarea A/B poate fi simplă; puteți testa o singură variantă pe anunțul sau pe pagina de destinație. Apoi rulezi testul până ajungi la o concluzie care este varianta mai bună, simplă. Apoi începe din nou cu un alt aspect. Este la fel de ușor ca testarea înghețatei de ciocolată vs. vanilie, crumble cu mere vs. rubarbă sau kottbullar vs. prinskorvar (nu suntem siguri de ultimul).

Ce ar trebui să testezi?

Există o listă aparent nesfârșită de lucruri pe care le puteți varia cu testarea A/B. Dar există câteva caracteristici cheie care, atunci când sunt optimizate, vă pot afecta cu adevărat rata de clic (CTR). Mai jos am creat o listă cu toate aspectele cele mai utile.

Titlu –

Luați în considerare lungimea titlului dvs., păstrați-l scurt și dulce. Ce ton al vocii folosești în titlu? Cauți să transmiți un sentiment de urgență? Sau un ton pozitiv sau negativ? De asemenea, vă puteți juca cu culoarea, contrastul, dimensiunea fontului și locația de pe pagină.

Imagine -

Imaginea de fundal este alb/negru sau color, prezintă persoane sau produse, aveți o imagine sau mai multe imagini? Toate lucrurile la care trebuie să vă gândiți atunci când vă optimizați imaginea.

Apel la acțiune (CTA) –

Probabil cel mai important aspect. Puteți testa culoarea butonului, contrastul, limba și stilul butonului în sine. Ați putea chiar să testați nevoia unui buton.

Copie -

Vezi ce rezonează mai mult cu clienții tăi. Forma lungă sau scurtă. Doar asigurați-vă că explicați caracteristicile și beneficiile în mod concis.

Formulare pentru pagina de destinație –

Puteți testa lungimea formularului, numărul de câmpuri și designul în sine. Nu uitați să echilibrați dorința dvs. de date cu ceea ce oferiți.

Testează-ți A/B strategia de publicare

Este posibil să aveți designul optim pentru anunțul dvs., dar nu uitați să vă testați strategia de publicare. Testează-ți rețelele A/B. După cum afirmă proprietarul nostru de sisteme, Travis Isaacson, „trebuie să vă asigurați că rețeaua dumneavoastră vă oferă rezultatele de care aveți nevoie pentru reclamele dumneavoastră”. Fiecare rețea are propriii editori și, ca atare, audiențe diferite. Deși poate fi confortabil să rămâneți cu rețeaua pe care o cunoașteți, pentru a obține cel mai relevant trafic ar trebui să vă modificați rețeaua ca o altă formă de optimizare.

Dacă v-ați făcut timp pentru a crea cele mai bune imagini și text, atunci este logic să obțineți trafic de cea mai înaltă calitate pentru reclama dvs. Puteți testa A/B audiențe, segmente și momente optime ale zilei pentru anunțurile dvs. online, pentru a îmbunătăți rentabilitatea investiției.

Toate acestea pot părea puțin copleșitoare, dar tehnologia există pentru a simplifica procesul. Cu Bannerflow, sistemul nostru de etichete este agnostic. Ceea ce înseamnă că vă puteți testa anunțurile pe diferite rețele, diferite variante, segmente și să le publicați direct cu ușurință.

Cum vă pot ajuta datele să ajungeți la o ipoteză

Folosind acești factori de identificare și după colectarea datelor relevante, este timpul să creați o ipoteză de lucru pentru testul dvs. A/B.

O modalitate excelentă de a face acest lucru este prin hărți termice. Puteți utiliza hărțile termice ca instrument de analiză în timp real pentru a identifica zonele cu probleme. Hărțile termice îi ajută pe designeri să vadă ce zone sunt atrași spectatorii și care le deranjează sau le distrag atenția. Ei adaugă un alt strat testului tău A/B.

Sondajele pe pagină și înregistrările vizitatorilor sunt o altă modalitate de a identifica locurile în care nu efectuează conversia.

De aici puteți teoretiza de ce. După ce aveți o idee mai bună despre unde sunt problemele de pe pagina sau anunțul dvs., puteți testa diferite variante folosind sugestiile de mai sus. Când aveți ipoteza dvs., începe adevărata distracție a testării A/B.

„Teorie, testare, rezultat, repetare”: imnul testării A/B

Teorie -

Testarea A/B este un proces. Este și una simplă. Cu o ipoteză de lucru, puteți alege cum doriți să ponderați fiecare variație și să începeți procesul de testare. Diviziunea standard 50/50 funcționează pentru toate vizualizările noi.

Test -

Durata testului dvs. A/B depinde de o serie de factori. Diferite rețele publicitare au niveluri de trafic diferite. Luați în considerare și modificările așteptate ale ratei de conversie. Dacă aveți deja rate mari de conversie, veți avea nevoie de mai puțin timp pentru a ajunge la încrederea statistică. Există instrumente pentru a calcula automat acest lucru. Odată ce ați atins semnificația statistică, analizați rezultatele.

Practica standard pentru testarea A/B a încrederii statistice în datele dvs. trebuie să fie de cel puțin 95%. Deși depinde de varianta pe care o testezi. Cu cât schimbarea este mai semnificativă, cu atât trebuie să fii mai puțin științific din punct de vedere al procesului. Modificările mai specifice, de exemplu microcopie, necesită mai multe date pentru a demonstra impactul lor pozitiv sau negativ. În timp ce modelele complet noi sau schimbările drastice sunt mult mai ușor de evaluat în ceea ce privește conversia.

rezultat –

Este foarte probabil ca testul dvs. A/B să revină ca neconcludent. În acest caz, trebuie pur și simplu să te întorci la ipoteza ta și să începi din nou cu o idee nouă. Stai cu ea. Schimbarea unui singur cuvânt în CTA vă poate crește CTR cu până la 161%.

Repeta -

Când ajungeți la o concluzie decisivă, faceți ca varianta campion să ia 100% din trafic. După ce ați decis următoarea ipoteză, procesul poate începe din nou. Aceasta poate părea o sarcină copleșitoare, mai ales dacă faceți totul manual. Dar dacă lucrați cu CMP-uri, atunci ajustările de proiectare, programarea și analiza se pot face în câteva minute; un gând reconfortant în epoca reclamei agile.

„Should, Woulda, Coulda”: ce trebuie și nu trebuie făcute în cazul testării A/B

Există câteva practici cu care ar trebui să vă obișnuiți atunci când începeți testarea A/B. Și există unele pe care ar trebui să le evitați în mod activ. De exemplu:

Do:

Rulați întotdeauna variantele simultan. Traficul poate diferi enorm de la o săptămână la alta. Dacă ar fi să testați o pagină de destinație într-o săptămână și alta într-o săptămână diferită, atunci riscați date inexacte.

Aveți încredere în statistică. Asigurați-vă că utilizați un instrument sau un calculator online pentru a măsura încrederea statistică în datele dvs. Dacă încheiați testul prea devreme, puteți lua o decizie greșită.

Repetați procesul. Nu testați niciodată, testați doar o variantă din lista HBICC. Odată ce ați încheiat un test, există o mulțime de alți factori pe care îi puteți optimiza.

Nu:

Testați mai multe variante deodată. Dacă încercați să optimizați campaniile de e-mail și paginile de destinație simultan, nu veți avea nicio idee de ce s-au schimbat ratele de conversie.

Rulați testul prea mult timp. Executarea testului chiar și după ce ați atins semnificația statistică îl face mai vulnerabil la factorii externi. Evenimentele din calendar pot provoca creșteri nenaturale ale traficului și ale comportamentului.

Ignorați natura clienților potențiali. Asigurați-vă că testul este în concordanță cu obiectivele dvs. de afaceri. Poate fi satisfăcător să vezi că acele numere de conversie cresc, dar dacă sunt clienți greșiți, atunci acele conversii nu au sens.

DCO și viitorul testării A/B

AI DCO nu oferă doar perspective interesante pentru creație, ci și pentru testare. Un alt sfat de top de la Travis: „utilizarea unei soluții AI DCO la testul A/B oferă oportunitatea de a automatiza optimizarea. Aveți deja datele din baza dvs. de clienți în DMP/rețea, ar trebui să le puneți la lucru.

AI DCO folosește conținutul alimentat și alege ce elemente singulare să testeze pentru fiecare afișare. Această tehnologie îmbunătățește anunțurile existente folosind mai multe variante predeterminate, astfel încât să nu fie nevoie. Procesul evoluează de la procese manuale și dificile la nivelul următor. La fel ca bannerele publicitare...

Concluzie

Iată-l. Un ghid simplu și direct pentru testarea A/B. La urma urmei, nu este fizică teoretică.

Procesul nu trebuie să fie laborios dacă aveți instrumentele potrivite la îndemână. De fapt, este o chestiune de a avea o ipoteză puternică și de a testa până când veți avea datele pentru a demonstra că modificările dvs. au avut un impact pozitiv asupra CTR. După aceea, puteți lucra prin fiecare aspect până când aveți cele mai eficiente reclame.

Dacă doriți să aflați mai multe despre modul în care platforma noastră de management creativ vă poate ajuta cu testarea A/B, contactați-ne.