สิ่งที่คุณต้องรู้เพื่อทดสอบ A/B โฆษณาแบบดิสเพลย์ของคุณ

การทดสอบ A/B เป็นทางเลือกหนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพสื่อดิจิทัลต่างๆ แต่คุณรู้วิธีการทำอย่างถูกต้องหรือไม่ นักการตลาดหลายคนมีความผิดฐานทำผิดหรือไม่ทำทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นหน้า Landing Page โฆษณาแบบดิสเพลย์ หรือแม้แต่โฆษณาสิ่งพิมพ์ของคุณ A/B นำเสนอข้อมูลที่คุณไม่สามารถละเลยได้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบและเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI)

บ่อยครั้งดูเหมือนว่ากระบวนการจะซับซ้อนเกินไปและเบี่ยงเบนความสนใจจากธุรกิจการตลาดที่แท้จริง และใช่ หากคุณยังคงใช้กระบวนการแบบแมนนวล การดูสีแบบแห้งน่าจะใช้เวลาของคุณได้ดีขึ้น (น่าจะสนุกกว่าด้วย) แต่ด้วยแพลตฟอร์มการจัดการครีเอทีฟโฆษณา (CMP) และคู่มือการทดสอบ A/B นี้ แนวทางปฏิบัติจึงมีประโยชน์และน่าสนใจ

แล้วการทดสอบ A/B คืออะไร?

มันควรจะเรียบง่าย แต่นั่นคือสิ่งที่คุณคิดผิด วันนี้มีหลายวิธีในการทดสอบรูปแบบต่างๆ ของการออกแบบ การทดสอบ A/B, การทดสอบ A/B/n, การทดสอบหลายตัวแปร, การทดสอบแบบหลายอาวุธ, การทดสอบช่องทางหลายหน้า, โครโมไดนามิกของควอนตัม คุณเข้าใจแล้ว เพียงพอที่จะทำให้คุณต้องการยอมแพ้ก่อนที่คุณจะเริ่มต้นด้วยซ้ำ

แต่ไม่ต้องกลัว มีหวัง! การทดสอบ A/B มาตรฐานยังคงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญของคุณ

การทดสอบ A/B สามารถทำได้ง่าย คุณสามารถทดสอบตัวแปรเดียวในโฆษณาหรือหน้า Landing Page ของคุณ จากนั้นคุณทำการทดสอบจนกว่าจะได้ข้อสรุปว่ารุ่นใดดีกว่าและง่ายกว่า แล้วเริ่มต้นใหม่กับอีกแง่มุมหนึ่ง ง่ายเหมือนการทดสอบไอศกรีมช็อกโกแลตกับวานิลลา แอปเปิ้ลกับรูบาร์บแตก หรือ kottbullar กับ prinskorvar (เราไม่แน่ใจเกี่ยวกับอันสุดท้าย)

คุณควรทดสอบอะไร

มีรายการสิ่งต่างๆ มากมายที่คุณสามารถเปลี่ยนแปลงได้ด้วยการทดสอบ A/B แต่มีคุณลักษณะสำคัญบางประการที่เมื่อเพิ่มประสิทธิภาพแล้ว จะส่งผลต่ออัตราการคลิกผ่าน (CTR) ของคุณได้จริงๆ เราได้จัดทำรายการด้านที่เป็นประโยชน์มากที่สุดไว้ด้านล่างนี้

หัวข้อข่าว –

พิจารณาความยาวของพาดหัว ให้สั้นและกระชับ คุณใช้น้ำเสียงแบบใดในหัวข้อข่าวของคุณ? คุณต้องการถ่ายทอดความรู้สึกเร่งด่วนหรือไม่? หรือน้ำเสียงที่เป็นบวกหรือลบ? คุณยังสามารถลองใช้สี คอนทราสต์ ขนาดฟอนต์ และตำแหน่งบนหน้าได้อีกด้วย

ภาพ -

ภาพพื้นหลังของคุณเป็นสีดำ/ขาวหรือสี มีบุคคลหรือผลิตภัณฑ์หรือไม่ คุณมีภาพเดียวหรือหลายภาพ ทุกสิ่งที่ควรพิจารณาเมื่อปรับภาพของคุณให้เหมาะสม

คำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA) –

น่าจะเป็นส่วนที่สำคัญที่สุด คุณสามารถทดสอบสีของปุ่ม ความคมชัด ภาษา และรูปแบบของปุ่มได้ คุณยังสามารถทดสอบความต้องการปุ่มได้เลย

คัดลอก –

ดูว่าสิ่งใดที่ตรงใจลูกค้าของคุณมากขึ้น แบบยาวหรือแบบสั้น เพียงให้แน่ใจว่าคุณอธิบายคุณสมบัติและประโยชน์อย่างกระชับ

แบบฟอร์มแลนดิ้งเพจ –

คุณสามารถทดสอบความยาวของแบบฟอร์ม จำนวนฟิลด์ และการออกแบบได้ อย่าลืมสร้างสมดุลระหว่างความต้องการข้อมูลกับสิ่งที่คุณเสนอ

ทดสอบ A/B กลยุทธ์การเผยแพร่ของคุณ

คุณอาจมีการออกแบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโฆษณาของคุณ แต่อย่าลืมทดสอบกลยุทธ์การเผยแพร่ของคุณ A/B ทดสอบเครือข่ายของคุณ ในฐานะเจ้าของระบบ Travis Isaacson กล่าวว่า 'คุณต้องแน่ใจว่าเครือข่ายของคุณให้ผลลัพธ์ที่คุณต้องการสำหรับโฆษณาของคุณ' แต่ละเครือข่ายมีผู้เผยแพร่ของตนเองและผู้ชมต่างกัน แม้ว่ามันอาจจะสะดวกที่จะยึดติดกับเครือข่ายที่คุณรู้จัก แต่เพื่อให้ได้ทราฟฟิกที่เกี่ยวข้องมากที่สุด คุณควรเปลี่ยนเครือข่ายของคุณเป็นรูปแบบของการเพิ่มประสิทธิภาพอีกรูปแบบหนึ่ง

หากคุณได้มีเวลาสร้างภาพและข้อความที่ดีที่สุด การได้รับการเข้าชมคุณภาพสูงสุดสำหรับโฆษณาของคุณก็เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล คุณสามารถทดสอบ A/B ผู้ชม กลุ่ม และช่วงเวลาที่เหมาะสมของวันสำหรับโฆษณาออนไลน์ของคุณเพื่อปรับปรุง ROI

ทั้งหมดนี้อาจดูล้นหลามเล็กน้อย แต่เทคโนโลยีมีไว้เพื่อทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้น ด้วย Bannerflow ระบบแท็กของเราจะไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถทดสอบโฆษณาของคุณบนเครือข่ายต่างๆ รูปแบบต่างๆ กลุ่ม และเผยแพร่โดยตรงไปยังเครือข่ายเหล่านั้นได้อย่างง่ายดาย

ข้อมูลสามารถช่วยให้คุณบรรลุสมมติฐานได้อย่างไร

โดยใช้ปัจจัยระบุเหล่านี้ และหลังจากรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องแล้ว ก็ถึงเวลาสร้างสมมติฐานที่ใช้งานได้สำหรับการทดสอบ A/B ของคุณ

วิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำเช่นนี้คือการใช้แผนที่ความร้อน คุณสามารถใช้แผนที่ความหนาแน่นเป็นเครื่องมือวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อระบุพื้นที่ที่มีปัญหา แผนที่ความหนาแน่นช่วยให้นักออกแบบเห็นว่าพื้นที่ใดที่ผู้ดูสนใจ และพื้นที่ใดที่ทำให้เสียสมาธิหรือเสียสมาธิ พวกเขาเพิ่มชั้นอื่นในการทดสอบ A/B ของคุณ

แบบสำรวจในหน้าและบันทึกผู้เยี่ยมชมเป็นอีกวิธีหนึ่งในการระบุตำแหน่งที่พวกเขาไม่ได้แปลง

จากที่นี่คุณสามารถตั้งทฤษฎีว่าทำไม เมื่อคุณมีความคิดที่ดีขึ้นว่าปัญหาในหน้าเว็บหรือโฆษณาของคุณอยู่ที่ใดแล้ว คุณสามารถทดสอบรูปแบบต่างๆ ได้โดยใช้คำแนะนำด้านบน เมื่อคุณมีสมมติฐานแล้ว ความสนุกที่แท้จริงของการทดสอบ A/B จะเริ่มต้นขึ้น

'ทฤษฎี ทดสอบ ผลลัพธ์ ทำซ้ำ': เพลงสรรเสริญสำหรับการทดสอบ A/B

ทฤษฎี -

การทดสอบ A/B เป็นกระบวนการ มันเป็นเรื่องง่ายเกินไป ด้วยสมมติฐานที่ใช้งานได้ คุณสามารถเลือกวิธีที่คุณต้องการให้น้ำหนักแต่ละรูปแบบและเริ่มขั้นตอนการทดสอบ การแบ่งแบบมาตรฐาน 50/50 ใช้ได้กับมุมมองใหม่ทั้งหมด

ทดสอบ -

ความยาวของการทดสอบ A/B ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เครือข่ายโฆษณาต่างๆ มีระดับการเข้าชมที่แตกต่างกัน พิจารณาการเปลี่ยนแปลงอัตราการแปลงที่คาดไว้ด้วย หากคุณมีอัตรา Conversion สูงอยู่แล้ว คุณจะต้องใช้เวลาน้อยลงในการเข้าถึงความเชื่อมั่นทางสถิติ มีเครื่องมือในการคำนวณสิ่งนี้โดยอัตโนมัติ เมื่อคุณมีนัยสำคัญทางสถิติแล้ว ให้วิเคราะห์ผลลัพธ์

แนวทางปฏิบัติมาตรฐานสำหรับความเชื่อมั่นทางสถิติของการทดสอบ A/B ในข้อมูลของคุณต้องมีอย่างน้อย 95% แม้ว่ามันจะขึ้นอยู่กับตัวแปรที่คุณกำลังทดสอบ ยิ่งการเปลี่ยนแปลงมีนัยสำคัญมากเท่าใด คุณก็ยิ่งต้องมีกระบวนการที่ชาญฉลาดน้อยลงเท่านั้น การเปลี่ยนแปลงที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น สำเนาขนาดเล็ก ต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อพิสูจน์ผลกระทบเชิงบวกหรือเชิงลบ ในขณะที่การออกแบบใหม่ทั้งหมดหรือการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงนั้นง่ายกว่ามากในการประเมินในแง่ของการแปลง

ผลลัพธ์ -

เป็นไปได้อย่างยิ่งที่การทดสอบ A/B ของคุณจะกลับมาเป็นผลลัพธ์ที่สรุปไม่ได้ ในกรณีนั้น คุณเพียงแค่ต้องกลับไปที่สมมติฐานของคุณและเริ่มต้นใหม่ด้วยแนวคิดใหม่ ติดกับมัน. การเปลี่ยนคำเดียวใน CTA ของคุณสามารถเพิ่ม CTR ของคุณได้มากถึง 161%

ทำซ้ำ -

เมื่อคุณได้ข้อสรุปที่แน่วแน่แล้ว การเปลี่ยนแปลงของแชมป์เปี้ยนจะรับ 100% ของการเข้าชม หลังจากตัดสินใจสมมติฐานต่อไปแล้ว กระบวนการก็สามารถเริ่มต้นได้อีกครั้ง นี้อาจดูเหมือนเป็นงานที่หนักหนาสาหัส โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณทำทุกอย่างด้วยตนเอง แต่ถ้าคุณทำงานกับ CMP การปรับเปลี่ยนการออกแบบ การตั้งเวลา และการวิเคราะห์ทั้งหมดสามารถทำได้ในไม่กี่นาที ความคิดที่ปลอบโยนในยุคของการโฆษณาที่คล่องตัว

'Shoulda, Willa, Cana': สิ่งที่ควรทำและไม่ควรทำของการทดสอบ A/B

มีแนวทางปฏิบัติบางประการที่คุณควรคุ้นเคยเมื่อคุณเริ่มการทดสอบ A/B และมีบางอย่างที่คุณควรหลีกเลี่ยง ตัวอย่างเช่น:

ทำ:

เรียกใช้ตัวแปรพร้อมกันเสมอ การเข้าชมอาจแตกต่างกันอย่างมากในแต่ละสัปดาห์ หากคุณต้องทดสอบหน้า Landing Page หนึ่งหน้าในสัปดาห์และอีกสัปดาห์หนึ่ง แสดงว่าคุณเสี่ยงกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

มีความมั่นใจทางสถิติ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้เครื่องมือหรือเครื่องคิดเลขออนไลน์เพื่อวัดความเชื่อมั่นทางสถิติในข้อมูลของคุณ หากคุณสรุปการทดสอบเร็วเกินไป คุณอาจตัดสินใจผิด

ทำซ้ำขั้นตอน อย่าทดสอบเพียงทดสอบตัวแปรเดียวจากรายการ HBICC เมื่อคุณสรุปการทดสอบแล้ว ยังมีปัจจัยอื่นๆ อีกมากมายที่คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้

อย่า:

ทดสอบมากกว่าตัวแปรพร้อมกัน หากคุณพยายามเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญอีเมลและหน้า Landing Page ไปพร้อม ๆ กัน คุณจะไม่รู้ว่าเหตุใดอัตราการแปลงของคุณจึงเปลี่ยนไป

ทำการทดสอบของคุณนานเกินไป การทำการทดสอบของคุณแม้หลังจากที่คุณมีนัยสำคัญทางสถิติแล้ว จะทำให้เสี่ยงต่อปัจจัยภายนอกมากขึ้น กิจกรรมในปฏิทินอาจทำให้การจราจรและพฤติกรรมเพิ่มขึ้นอย่างผิดปกติ

ละเว้นธรรมชาติของลีดของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการทดสอบของคุณสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจของคุณ อาจเป็นการดีที่จะเห็นจำนวน Conversion เหล่านี้เพิ่มขึ้น แต่ถ้าพวกเขาเป็นลูกค้าที่ไม่ถูกต้อง Conversion เหล่านั้นก็ไม่มีความหมาย

DCO และอนาคตของการทดสอบ A/B

AI DCO ไม่เพียงแต่นำเสนอโอกาสที่น่าตื่นเต้นสำหรับครีเอทีฟโฆษณา แต่ยังรวมถึงการทดสอบด้วย เคล็ดลับยอดนิยมอีกข้อจาก Travis: 'การใช้โซลูชัน AI DCO ในการทดสอบ A/B เปิดโอกาสให้มีการเพิ่มประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติ คุณมีข้อมูลจากฐานลูกค้าของคุณใน DMP/เครือข่ายแล้ว คุณควรนำไปใช้งานได้'

AI DCO ใช้เนื้อหาฟีดและเลือกรายการเอกพจน์ที่จะทดสอบต่อการแสดงผล เทคโนโลยีนี้ช่วยปรับปรุงโฆษณาที่มีอยู่โดยใช้รูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหลายแบบ คุณจึงไม่ต้องทำเอง กระบวนการกำลังพัฒนาจากกระบวนการที่ต้องทำด้วยตนเองและยากลำบากไปสู่ระดับถัดไป เหมือนโฆษณาแบนเนอร์...

บทสรุป

ที่นั่นคุณมีมัน คำแนะนำที่ง่ายและตรงไปตรงมาสำหรับการทดสอบ A/B ท้ายที่สุดมันไม่ใช่ฟิสิกส์เชิงทฤษฎี

กระบวนการนี้ไม่ต้องยุ่งยากหากคุณมีเครื่องมือที่เหมาะสม อันที่จริง เป็นเรื่องของการมีสมมติฐานและการทดสอบที่ชัดเจน จนกว่าคุณจะมีข้อมูลเพื่อพิสูจน์ว่าการเปลี่ยนแปลงของคุณส่งผลกระทบเชิงบวกต่อ CTR หลังจากนั้น คุณสามารถทำงานในทุกๆ ด้านจนกว่าคุณจะมีโฆษณาที่มีประสิทธิภาพสูงสุด

หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมว่าแพลตฟอร์มการจัดการครีเอทีฟโฆษณาของเราสามารถช่วยคุณเกี่ยวกับการทดสอบ A/B ได้อย่างไร โปรดติดต่อเรา