Проводим A/B-тестирование объявлений в Google Ads

Любой пользователь, мало-мальски знакомый со всей «кухней» контекстной рекламы, понимает, что использовать платный трафик без отслеживания каких-либо показателей, — заранее провальная идея. Но даже если с показателями рекламодатель определился и знает, к каким значениям он хочет стремиться, то со способами достижения данных значений чаще всего возникают проблемы. Как же понять, на что следует обращать внимание? Провести A/B-тестирование объявлений в Google Ads.

A/B-тестирование. Что это за зверь такой?

Допустим, у вас имеется сайт, на который вы ведете контекстную рекламу в Google. В данной статье рассмотрим тот случай, когда все страницы сайта уже приведены в соответствие с потребностями целевой аудитории. В один прекрасный день вы решили внести какие-то изменения в текстах, потом решили поменять посадочную страницу, а после этого сделали выбор в пользу новых заголовков. А потом вы заметили, что с рекламой что-то происходит: количество заявок просело, цена клика выросла да и процент отказов вырос.

Как узнать, где вы напортачили?

Ни одно из изменений в рекламных объявлений не проходит бесследно. В некоторых случаях отлеживаемые показатели могут вырасти в положительном для бизнеса отношении (например, количество конверсий), а в некотором — в отрицательном. Чтобы понять, к чему приводят изменения в ходе работы с контекстной рекламой, необходимо проводить A/B-тестирование объявлений.

Элементами контекстной рекламы, которые можно подвергнуть проверке, могут быть:

1. заголовки
2. тексты объявлений
3. посадочная страница
4. дополнительные расширения

Как проводится A/B-тестирование в Google Ads?

Для тестирования выбираются два объекта: один исходный, а второй — с внесенным в него изменением. Причем важно помнить, что тестировать за один раз нужно только одно изменение, поскольку в противном случае картина результатов будет смазанной: определить, что именно привело к той или иной динамике (или не привело вовсе), будет гораздо труднее.

Чтобы получить объективную статистику, исходному и тестируемому объекту необходимо дать одинаковые стартовые условия: они должны запускаться в работу одновременно. В настройках Google Ads следует выбрать ротацию «чередовать без ограничения времени».

Для удобства отслеживания статистики можно воспользоваться двумя способами:

1. присвоение ярлыков тестируемым объектам;

2. присвоение UTM-меток тестируемым объектам:

?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=search-tech&utm_content=no-price

?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=search-tech&utm_content=price

A/B-тестирование  должно проводиться столько, чтобы собранная статистика была объективной, когда однозначно можно будет сказать: вот этот вариант работал впустую, а вот этот привел к улучшению отслеживаемых показателей. Как только определен оптимальный вариант посыла/посадочной страницы/изображения, все остальные объекты можно отключать и работать только с теми, которые приносят конкретный результат.

Как правильно проводить А/Б тестирования в Яндекс.Директ

А если пойти еще дальше?

Иногда бывают случаи, когда проблема эффективности контекстной рекламы возникает еще до запуска рекламных кампаний. Например, вы продаете молодежные рюкзаки, и вы прекрасно понимаете, что ваша ЦА — молодые люди в возрасте от 14 до 24 лет. Вот только сложно понять, какая именно часть из всей ЦА конвертируется наилучшим образом, а какая (какие бы привлекательные посылы в тексте вы не писали) — не приносит ничего, кроме расходов?

В этом случае подойдет своеобразное тестирование портретов потенциальных покупателей. Вся целевая аудитория дробится на большие сегменты, затем на подсегменты и при необходимости — на еще более мелкие группы. Наглядно в случае с рюкзаками это может выглядеть следующим образом:

1. возраст 14-18 лет

— мальчики:

а) портрет по интересам А

б) портрет по интересам B

— девочки:

а) портрет по интересам А

б) портрет по интересам B

2. возраст 18-24 лет

— парни:

а) портрет по интересам А

б) портрет по интересам B

— девушки:

а) портрет по интересам А

б) портрет по интересам B

Запустив рекламу одновременно на все сегменты и дав ей возможность открутиться и наработать статистику, можно будет определить, какой сегмент является наиболее привлекательным для достижения целей по проекту, а от работы с какими следует отказаться. А после четкой картины можно будет перейти уже к более детальному A/B-тестированию в рамках выбранной ЦА.

Для бизнеса важны конкретные показатели, а именно этого позволит добиться A/B-тест и определить направления, которых нужно придерживаться при работе с контекстной рекламой в Google Ads.

Надежда Тарасевич, специалист по контекстной рекламе