FB1.shop
Пользователь
- Регистрация
- 22.04.23
- Сообщения
- 28
- Реакции
- 0
Привет, на связи fb1.shop. A/B-тестирование объявлений в Facebook — лучший способ проверить их эффективность. Собрали 5 эффективных способов оптимизации рекламных кампаний в Facebook с помощью A/B-тестирования. Но сначала разберемся в основах и что подразумевается под A/B-тестированием рекламы Facebook.
Что подразумевает A/B-тестирование рекламы Facebook?
A/B-тестирование — это эксперимент, в ходе которого два элемента рекламной кампании сравниваются друг с другом, чтобы выявить лучший. Вы можете проводить A/B-тестирование любой переменной ваших рекламных ресурсов. Даже мельчайшие детали текста или дизайна могут значительно повысить эффективность вашей кампании. Помимо дизайна, вы также можете проводить A/B-тестирование различных демографических показателей, аудиторий, мест размещения и т. д.
Если вы разрабатываете рекламные кампании, полагаясь на свою интуицию, это может привести к провалу, так как сложно оценить аудиторию, основываясь на предположениях. Вам нужны реальные данные, полученные в результате аналитики и тестирования. Вот еще несколько причин, по которым вам стоит прибегнуть к A/B-тестированию рекламы в Facebook.
Часто ответом на этот вопрос является — «все элементы», но тестирование всех элементов объявления было бы нереальным и вышло бы из-под контроля. Ниже приведены основные элементы, которые принесут вам наибольшую отдачу.
№1 Тестируйте различные концепции
При A/B-тестировании бывает сложно получить достаточный объем тестовой выборки для получения существенных результатов. Поэтому стоит отдать предпочтение тестированию различимых концепций для отдельного элемента, который вы тестируете. Например, если вы тестируете изображение, не просто меняйте один его элемент — сделайте совершенно другой.
Если вы тестируете видео, не просто меняйте только финальную сцену — лучше начните видео с другого ценного предложения или протестируйте короткое видео против длинного.
Если вы тестируете заголовок, не меняйте в нем только одно слово. Вот несколько вариантов, которые можно попробовать вместо этого:
В отличие от сплит-тестов, где тестируется сразу несколько элементов, в A/B-тестировании сравниваются только два варианта одного элемента. Поэтому, проводя A/B-тестирование в Facebook, убедитесь, что тестируете только один креативный элемент за раз. Это поможет отнести результаты к конкретному изменению.
Если вы измените несколько переменных одновременно, вы не сможете понять, какое именно изменение привело к новым показателям объявления. То есть какие изменения повлияли на поведение зрителя, а какие нет. Это означает, что вы не сможете извлечь из них выводы и применить их в своих будущих кампаниях.
Тестируйте только изменение заголовка, CTA, основного текста, визуальных образов, цвета фона или шрифта за один раз. Таким образом, вы будете постоянно находить то, что работает с вашей аудиторией, и то, что не работает. Со временем вы сможете объединить влияние нескольких выигрышных изменений, полученных в ходе тестов, и увидеть существенное улучшение показателей.
№3 Победите усталость от рекламы
Зачастую даже те объявления, которые показали наилучшие результаты, могут демонстрировать меньшее количество показов, меньший процент кликов и меньшую вовлеченность. Это происходит из-за усталости от рекламы, когда ваша аудитория теряет интерес и перестает взаимодействовать с рекламой в результате частого просмотра объявления.
Это приводит к снижению эффективности кампании и уменьшению рентабельности инвестиций. Один из способов борьбы с усталостью — создание нескольких объявлений и их ротация. Все эти версии могут содержать один и тот же контент, но должны отличаться дизайном или текстом. Таким образом, ваш контент будет оставаться свежим.
Кроме того, вы можете провести A/B-тестирование, чтобы найти наиболее эффективные варианты и показывать их аудитории. После того как эти объявления будут истощены, то есть когда усталость от рекламы возникнет снова, необходимо будет снова заменить объявления. Следует найти следующий лучший рекламный креатив, который будет использоваться в предстоящей кампании. Для этого потребуется провести A/B-тестирование того, что вы уже знаете, что работает, против чего-то нового.
№4 Не допускайте пересечения аудитории
Ваша аудитория должна быть достаточно большой для проведения теста и не должна совпадать с аудиторией любой другой вашей кампании в Facebook, проводимой одновременно. А/Б-тестирование рекламы в Facebook имеет большое преимущество, поскольку позволяет предотвратить пересечение аудитории. То есть гарантируется, что одна и та же аудитория не будет просматривать несколько вариантов объявлений.
Это плюс, потому что если аудитории будет представлено несколько вариантов объявления, это может повлиять на результаты. Таким образом, предотвращая пересечение аудиторий, А/Б-тестирование предотвращает загрязнение результатов тестирования и позволяет быть уверенным в том, что выбран самый эффективный вариант.
№5 Установите идеальные временные рамки
Устанавливая расписание для объявления, которое будут тестироваться, нужно выбрать временные рамки в Ads Manager. Facebook позволяет запускать кампанию A/B-тестирования максимум на 30 дней. Для получения наиболее достоверных результатов Facebook рекомендует проводить каждый тест не менее 7 дней. Тестирование в течение более короткого периода может привести к неубедительным результатам.
При выборе идеального срока тестирования следует также учитывать вертикаль и цели. Например, если вы знаете, что в среднем вашему клиенту требуется около 8 дней для конвертации после просмотра вашей рекламы, вам следует провести тест в течение более длительного периода (около 10 дней). Это даст достаточно времени для того, чтобы произошли эти предполагаемые типичные конверсии.
Что подразумевает A/B-тестирование рекламы Facebook?
A/B-тестирование — это эксперимент, в ходе которого два элемента рекламной кампании сравниваются друг с другом, чтобы выявить лучший. Вы можете проводить A/B-тестирование любой переменной ваших рекламных ресурсов. Даже мельчайшие детали текста или дизайна могут значительно повысить эффективность вашей кампании. Помимо дизайна, вы также можете проводить A/B-тестирование различных демографических показателей, аудиторий, мест размещения и т. д.
Если вы разрабатываете рекламные кампании, полагаясь на свою интуицию, это может привести к провалу, так как сложно оценить аудиторию, основываясь на предположениях. Вам нужны реальные данные, полученные в результате аналитики и тестирования. Вот еще несколько причин, по которым вам стоит прибегнуть к A/B-тестированию рекламы в Facebook.
- Повышение качества лидов: Протестированная рекламная кампания может снизить количество случайных посетителей, а значит, повысить качество лидов.
- Лучшее понимание аудитории: Продолжая проводить A/B-тестирование, вы получите глубокое понимание того, что работает, а что нет с вашей аудиторией.
Часто ответом на этот вопрос является — «все элементы», но тестирование всех элементов объявления было бы нереальным и вышло бы из-под контроля. Ниже приведены основные элементы, которые принесут вам наибольшую отдачу.
- Элементы дизайна объявления: Заголовки, место размещения, текст объявления, изображение, текст лендинга и дизайн.
- Таргетинг объявлений: Страна, пол, покупательское поведение, статус отношений, возраст, пользовательская аудитория и уровень образования.
- Прочее: Тип объявления, оптимизация (вовлеченность, конверсии и клики), ставки (минимальная цена или предельная ставка) и т. д.
№1 Тестируйте различные концепции
При A/B-тестировании бывает сложно получить достаточный объем тестовой выборки для получения существенных результатов. Поэтому стоит отдать предпочтение тестированию различимых концепций для отдельного элемента, который вы тестируете. Например, если вы тестируете изображение, не просто меняйте один его элемент — сделайте совершенно другой.
Если вы тестируете видео, не просто меняйте только финальную сцену — лучше начните видео с другого ценного предложения или протестируйте короткое видео против длинного.
Если вы тестируете заголовок, не меняйте в нем только одно слово. Вот несколько вариантов, которые можно попробовать вместо этого:
- Протестируйте заголовок с вопросом против заголовка, в котором вопрос не задается.
- Тестируйте заголовки, которые фокусируются на двух разных преимуществах вашего оффера.
- Тестируйте заголовки с сильным словом (например, free, discount и т. д.) и без него.
- Протестируйте заголовок, создающий ощущение дефицита, против заголовка, не основанного на дефиците.
- Протестируйте длинный заголовок против короткого, но емкого.
В отличие от сплит-тестов, где тестируется сразу несколько элементов, в A/B-тестировании сравниваются только два варианта одного элемента. Поэтому, проводя A/B-тестирование в Facebook, убедитесь, что тестируете только один креативный элемент за раз. Это поможет отнести результаты к конкретному изменению.
Если вы измените несколько переменных одновременно, вы не сможете понять, какое именно изменение привело к новым показателям объявления. То есть какие изменения повлияли на поведение зрителя, а какие нет. Это означает, что вы не сможете извлечь из них выводы и применить их в своих будущих кампаниях.
Тестируйте только изменение заголовка, CTA, основного текста, визуальных образов, цвета фона или шрифта за один раз. Таким образом, вы будете постоянно находить то, что работает с вашей аудиторией, и то, что не работает. Со временем вы сможете объединить влияние нескольких выигрышных изменений, полученных в ходе тестов, и увидеть существенное улучшение показателей.
№3 Победите усталость от рекламы
Зачастую даже те объявления, которые показали наилучшие результаты, могут демонстрировать меньшее количество показов, меньший процент кликов и меньшую вовлеченность. Это происходит из-за усталости от рекламы, когда ваша аудитория теряет интерес и перестает взаимодействовать с рекламой в результате частого просмотра объявления.
Это приводит к снижению эффективности кампании и уменьшению рентабельности инвестиций. Один из способов борьбы с усталостью — создание нескольких объявлений и их ротация. Все эти версии могут содержать один и тот же контент, но должны отличаться дизайном или текстом. Таким образом, ваш контент будет оставаться свежим.
Кроме того, вы можете провести A/B-тестирование, чтобы найти наиболее эффективные варианты и показывать их аудитории. После того как эти объявления будут истощены, то есть когда усталость от рекламы возникнет снова, необходимо будет снова заменить объявления. Следует найти следующий лучший рекламный креатив, который будет использоваться в предстоящей кампании. Для этого потребуется провести A/B-тестирование того, что вы уже знаете, что работает, против чего-то нового.
№4 Не допускайте пересечения аудитории
Ваша аудитория должна быть достаточно большой для проведения теста и не должна совпадать с аудиторией любой другой вашей кампании в Facebook, проводимой одновременно. А/Б-тестирование рекламы в Facebook имеет большое преимущество, поскольку позволяет предотвратить пересечение аудитории. То есть гарантируется, что одна и та же аудитория не будет просматривать несколько вариантов объявлений.
Это плюс, потому что если аудитории будет представлено несколько вариантов объявления, это может повлиять на результаты. Таким образом, предотвращая пересечение аудиторий, А/Б-тестирование предотвращает загрязнение результатов тестирования и позволяет быть уверенным в том, что выбран самый эффективный вариант.
№5 Установите идеальные временные рамки
Устанавливая расписание для объявления, которое будут тестироваться, нужно выбрать временные рамки в Ads Manager. Facebook позволяет запускать кампанию A/B-тестирования максимум на 30 дней. Для получения наиболее достоверных результатов Facebook рекомендует проводить каждый тест не менее 7 дней. Тестирование в течение более короткого периода может привести к неубедительным результатам.
При выборе идеального срока тестирования следует также учитывать вертикаль и цели. Например, если вы знаете, что в среднем вашему клиенту требуется около 8 дней для конвертации после просмотра вашей рекламы, вам следует провести тест в течение более длительного периода (около 10 дней). Это даст достаточно времени для того, чтобы произошли эти предполагаемые типичные конверсии.
