Проведение тестирования объявлений является мощным инструментом при работе с контекстной рекламой. Какими хорошими ни были бы показатели, всегда есть, что улучшить. Единственный эффективный способ найти те самые слова, продающие картинки и другие элементы — это проверка на практике — А/Б тестирование.
Его суть заключается в том, чтобы при прочих равных условиях показывать аудитории несколько вариантов какого-то элемента рекламы или сайта. Например, текста объявления. Измерив для них статистику, можно выяснить, какой из вариантов больше нравится целевым пользователям.
Результатом А/Б тестирования является нахождение варианта с наивысшей конверсией и наименьшей стоимостью заказа.
Кампании в контекстной рекламе выстраиваются из групп, в которых можно создавать несколько объявлений. Сначала все объявления в группе будут равномерно показываться в ротации. Как только по ним накопится достаточная статистика, система начнет чаще показывать вариант с самым высоким CTR.
Будет ошибкой ориентироваться только на показатель CTR, поэтому автоматическое распределение не всегда может быть оптимальным, иногда дело нужно брать в свои руки и проводить А/Б тестирование самостоятельно. При одинаковых условиях показываются разные вариации какого-то рекламного элемента. Затем результаты сравниваются по значимому показателю, удачный элемент остается, а неудачный отключается и заменяется каким-то иным.
Давайте разберемся, что мы можем тестировать.
Для рекламы на Поиске сравнивают эффективность следующих элементов:
— заголовок
— второй заголовок
— УТП в тексте
— наличие/отсутствие цены, ценовые индикаторы
— быстрые ссылки: формулировки, порядок, описания
— призыв к действию
— уточнения
В РСЯ тестируют:
— изображения: содержание картинки, цветовое решение
— заголовки
— тексты: содержание предложения, выгоды, мотивацию к клику
— форматы: текстово-графические, графические и все в разных размерах
Лучше во время тестирования проверять только один элемент объявления, т. к., если мы будем тестировать сразу все или несколько элементов, мы не поймем, что в итоге повлияло на конечный результат.
Чтобы тестируемые объявления оказались в равных условиях, нужно два раза создать дубли объявлений, приостановить старые, в первом варианте изменить что-то, а во втором оставить все как было.
Для отслеживания результатов необходимо добавить разметку (utm-метки) в каждое объявление.
Utm-метка должна содержать информацию об элементе, который мы тестируем, чтобы потом легко ориентироваться в разных вариантах объявлений.
Например:
Объявление на Поиске с указанием цены:
https://yandex.by/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=poisk&utm_content=test-with-price&utm_term={keyword}
Объявление на Поиске без указания цены:
https://yandex.by/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=poisk&utm_content=test-without-price&utm_term={keyword}
Чтобы получить наиболее правильный и точный результат, опираясь на который вы примите решение о наиболее эффективном варианте, необходима минимум 1 неделя на показ тестовых объявлений.
Собрав статистику, переходим к интерпретации данных. Прежде всего, нужно правильно выбрать показатель эффективности, который зависит от цели тестирования: повысить CTR, увеличить число обращений, снизить показатель отказа и т. д.
После того, как определили цель, заходим в Яндекс.Метрику, в разделе «Директ-сводка» смотрим результативность по utm-меткам. Исходя из результатов, отключаем менее эффективное.
В случае необходимости можно повторить А/Б тестирование. Базовым объявлением уже будет объявление с ценой. Сравнивать его будем, например, с объявлением, к которому добавим призыв к действию.
Напомню главные правила А/Б тестирования.
В заключение хочу сказать, не существует единственно правильного способа писать объявления. Чтобы получить максимальную эффективность и снизить затраты на рекламу, нужно тестировать различные формулировки с некоторой периодичностью, предпочтения у целевой аудитории меняются и актуальность снижается.
A/B-тестирование объявлений в Google Ads
Анастасия Хаховская, Руководитель отдела контекстной рекламы