✔А/Б-тестирование в Яндекс.Директе: как провести и где брать идеи? - «Заработок»
Огромный потенциал развития любого проекта кроется в постоянном поиске новых точек роста и формировании гипотез для улучшения показателей с их последующей проверкой. А/Б-тесты должны быть неотъемлемой и непрерывной частью управления рекламой.
Переходить к проведению тестов можно, когда вся система маркетинга выстроена наиболее прозрачно: настроены цели, определены ключевые метрики для оценки результатов, запущены все основные типы ключевых слов и рекламных кампаний, есть продажи и выручка. Тогда смело выделяйте время, ресурсы и бюджеты на А/Б-тестирование для улучшения результатов продвижения.
С чего начать?
Сформируйте список гипотез — это предположения о том, где рекламная кампания может работать лучше. Концентрироваться стоит не только на главной цели — получении продаж, можно работать над повышением конверсионности посадочной страницы и объявлений, уменьшением показателя отказов, увеличением кликабельности и прочим.
После формирования списка оцените, какой пункт может дать наибольший эффект, если гипотеза сработает. Так получится сформировать очередность тестов, выделяя в приоритет самые потенциально результативные решения.
Где брать идеи для тестов
Стандартные элементы. Под ними понимаются тексты объявлений, картинки, позиции в выдаче, стратегии управления ставками. Это прекрасный старт для внедрения процесса А/Б-тестирования. Внимательно наблюдайте за результатами, записывайте всё, что заметите, — это может стать отличной базой для следующих тестов.
Рекомендованные настройки и стандарты. Подвергайте сомнениям все настройки, особенно те, что диктуются рынком и системами как правильные и проверенные. К примеру, в сети Яндекса принято не использовать минус-слова: считается, что это ограничивает охват. А что если попробовать применить общий пакет минус-слов? Возможно, станет меньше трафика, но он будет более качественным.
Аналитика. Статистика может стать основным источником вашего вдохновения. На основе отчетов по рекламным кампаниям можно сформировать целый ряд гипотез о том, как улучшить каждый этап пути пользователя к покупке: от показа объявления до заказа на сайте.
Отдел продаж и клиентский сервис. Ценную информацию для гипотез могут подсказать отделы, которые напрямую общаются с клиентами. Они чаще всего знают боль пользователя и причины выбора вашего продукта, удобство сайта и прочие важные мелочи. Опираясь на эти данные можно сгенерировать немало идей.
Конкуренты. Идеи для тестирований можно взять из анализа конкурентов в этой или близкой тематике. Именно так у нас стал популярен вариант с расширенными уточнениями в виде коротких УТП: объявление становилось на строку больше и занимало еще больше места. Мы заметили такой формат у конкурентов бренда, протестировали, отметили рост CTR и стали внедрять для разных тематик.
Читайте также
Эксперименты и тесты в контекстной рекламе: как уговорить клиента и не оплошать
Не верьте никому, особенно себе. Зачем проверять А/Б-тестами самые очевидные гипотезы
Тестирование новых инструментов в таргетированной рекламе
Как проводить А/Б-тестирование
Шахматное расписание показов — изначальный и самый распространённый способ в Яндекс.Директе примерно до прошлого года.
Суть метода:
Определяется гипотеза тестирования. Например, мы хотим проверить, что лучше в качестве посадочной для рекламы: лендинг или основной сайт.
Подбираются кампании для теста. Важно понимать: чем больше трафика и конверсий, тем быстрее пройдет тестирование.
Создаются две копии выбранной кампании для теста. В одной кампании мы ведем на короткий лендинг, а во второй — на основной сайт.
В настройках времени показа настраивается время работы кампаний: час показывается одна, час — другая.
Именно таким образом — по времени — можно разделить всю аудиторию на две части. Это ручной способ деления показов между кампаниями, в котором есть несколько сложностей:
ограничение возможностей: протестировать достоверно более двух вариантов одновременно в этой схеме не получится;
не всегда корректная статистика: если пользователь несколько раз осуществлял поиск в разное время, он мог увидеть два варианта рекламы.
Эксперименты — собственный продукт Яндекса для проведения тестирований, который позволяет делить аудиторию (на поисковых и тематических площадках). С марта 2020 года «Эксперименты» стали доступны всем без предварительных запросов в службу поддержки.
Теперь деление аудитории доверено автоматическим алгоритмам, и это избавило специалистов от части сложностей. Пользователь попадает только в одну группу эксперимента и даже при множественном поиске увидит только свой вариант.
Запуск с помощью «Экспериментов» происходит похожим образом:
Определяется суть теста, затем происходит выборка кампаний.
Создаются копии выбранных кампаний.
Создается «Эксперимент» в Яндекс Аудиториях.
В настройках каждой кампании необходимо привязать соответствующий сегмент «Эксперимента».
Результаты можно сводить на уровне кампаний или с использованием отчета по «Экспериментам» в Директе и Метрике.
А/Б-тестирование можно считать статистически корректным и значимым, если соблюдать специальные правила:
Копировать кампании нужно с уже накопленной статистикой. Это позволит начать тестирование с использованием статистики, которая уже есть. Кампании не будут разгоняться, набирать CTR заново и получать дорогие клики.
Новые кампании должны стартовать вместе с остановкой старой. Одновременная работа не допускается.
Вносить изменения во время тестирования нужно в обе кампании сразу.
Один тест — один элемент. Например, при тестировании заголовков другие элементы менять нельзя, чтобы оценить вклад только этого изменения.
Эксперимент считается завершенным, когда данных для принятия решения будет достаточно. Определить это можно с помощью калькуляторов А/Б-тестов, которых в сети достаточно много.
Больше о проведении тестов
Эксперименты в Яндекс.Директе: запускаем первый А/Б-тест
Правила и рекомендации для проведения А/Б-тестов
Как и зачем проводить A/Б-тестирование: теоретические основы
Руководство по проведению А/Б-тестов в Яндекс.Директе и Google Ads
Как тестирование может улучшить результаты
Разберем несколько примеров из нашей практики, когда тестирование помогло оптимизировать продвижение.
Соцдем корректировки в рекламе крупного интернет-магазина мебели
Гипотеза от команды клиента: в наиболее результативных кампаниях с большим количеством трафика не нужны корректировки по полу и возрасту.
Чтобы проверить гипотезу, мы запустили тест. Кампания с корректировками по полу и возрасту принесли клиенту больше трафика и рост среднего чека, как следствие, увеличился доход с сокращением ДРР. Это произошло из-за перераспределения аудитории: реклама стала чаще показываться пользователям с большей покупательской платежеспособностью в сети.
Гипотеза оказалась ошибочной, а по итогам теста корректировки по полу и возрасту были внедрены во все кампании.
Banner
Товары-хиты в быстрых ссылках интернет-магазина электроники
Гипотеза: в быстрых ссылках поисковых объявлений эффективнее показывать хиты продаж.
Детали эксперимента:
в первой кампании быстрые ссылки остались без изменений и вели на подкатегории;
во второй кампании указаны наименования самых популярных в магазине товаров.
В результате первый тип кампании — на подкатегории — принес больше конверсий и дохода. Конверсия в покупку была выше, этот результат считаем статистически значимым.
Вероятно, так получилось потому, что:
названия «популярных товаров» были непривлекательными;
ссылки на товары не несли никакой ценности для клиента. Подкатегории же в быстрых ссылках давали возможность пользователю получить представление об ассортименте и сразу перейти в необходимый раздел на сайте.
По итогам теста товары-хиты в быстрых ссылках больше не использовались.
Турбо-страницы для медицинской клиники
Гипотеза: посадочные страницы сайта довольно сложные для восприятия и слишком долго грузятся на мобильных устройствах, что снижает конверсию в заявку.
Решение и тест: создать простые турбо-страницы для одного направления и сравнить, какая посадочная отработает лучше для мобильного трафика.
В результате конверсия в обращение с турбо-страниц оказалась почти в два раза выше, а СРА — в два раза ниже. При этом улучшения произошли именно из-за роста конверсии на мобильных устройствах.
После теста на одном направлении мы решили внедрить турбо-страницы на все остальные.
Будьте последовательны и цикличны для роста вашего проекта: анализируйте результаты, формируйте гипотезы, проводите А/Б-тесты, внедряйте положительный опыт и возвращайтесь на первый этап.
Обзор нового интерфейса Яндекс.Директа
Видео по теме
