Зачем проводить эксперименты в Директ, если можно просто настроить рекламу и забыть?
Эксперименты в Яндекс Директ — это не только тестирование разных вариантов объявлений или посадочных страниц, но и возможность проверить, как работают различные настройки рекламы. Можно пробовать разные типы кампаний, медиапланы и даже настраивать всю стратегию по-новому.
Отчёты по результатам экспериментов помогают понять, насколько удачным был тест. Вы можете сравнивать тестовые группы между собой и с контрольной группой (если она есть) по различным меткам, как, например, время на сайте, отказы или конверсии. В итоге отчёт помогает детально проанализировать, что из всего эксперимента сработало лучше.
Как сделать эксперименты в Яндекс Директ успешными?
-
Четкие цели — половина успеха
Как правильно поставить задачу для эксперимента и понять, чего ты хочешь добиться
Чтобы правильно поставить задачу для эксперимента, нужно сначала понять, что ты хочешь улучшить или проверить. Например, если ты хочешь повысить кликабельность, можешь протестировать разные объявления, чтобы увидеть, какое из них лучше работает. Или если тебя интересуют конверсии, можешь попробовать изменить настройки таргетинга и посмотреть, что даст лучший результат. Важно чётко понимать, какой именно показатель ты хочешь улучшить, будь то CTR, конверсии, стоимость клика и так далее. Главное — сфокусироваться на одной цели, чтобы потом было проще анализировать результаты.
-
Как выбрать объект для A/B тестирования
Почему не стоит тестировать всё подряд, чтобы не запутаться.
Правильное планирование — это действительно половина успеха, особенно когда речь идет о тестах в рекламе. Когда выбираешь объект для тестирования, важно понимать, что именно ты хочешь улучшить или проверить. Например, если ты заметил, что конверсии слабые, стоит тестировать что-то, что напрямую на них влияет — например, креативы или страницы посадки. А если цель — оптимизация стоимости, то может быть смысл поиграть с настройками ставок или таргетинга. Главное — выбрать один конкретный элемент, чтобы не запутаться в результатах. Все должно быть понятно и логично, чтобы ты мог точно понять, что именно влияет на конечный результат.
Как провести A/B тестирование
- Придумайте гипотезу и создайте кампании для теста
Сначала определитесь, что хотите проверить. Например, если хотите узнать, какая посадочная страница приносит больше конверсий, создайте две одинаковые кампании с разными ссылками. - Настройте и запустите эксперимент
Запускаете эксперимент, и система сама будет показывать разные варианты рекламы пользователям, исходя из выбранных вами настроек
Библиотека → А/В-эксперименты - Заполните блок Параметры
Выберите основную метрику, которая отражает вашу гипотезу, она не повлияет на результаты. Укажите, через сколько дней после запуска анализировать отчёт, эксперимент будет идти, пока не остановите его. Выберите метрику и цель для отслеживания конверсий, в «Конверсии» и «Конверсия %» по умолчанию учитываются все цели.
- Выберите варианты рекламных кампаний
Выберите количество тестируемых вариантов, которые будут сравниваться с контрольным.
Варианты рекламных кампаний Разделите аудиторию поровну и убедитесь, что бюджеты пропорциональны выборкам. При необходимости добавьте корректировки, например, для проверки разных ставок в одной кампании.
- Проанализируйте результаты
Смотрите отчёты, которые покажут, как работают ваши варианты
Таблица с результатами A/B тестирования
Результаты будут выделены цветом, если различия значительные.
- Выберите лучший вариант и завершите тестирование
В таблице с экспериментами или в правом верхнем углу отчета нажмите «Остановить эксперимент». Выберите все или несколько кампаний — они продолжат работать с текущими настройками и без ограничений по выборке. Если снять все галочки, все кампании в эксперименте будут остановлены.
Примеры успешных рекламных кампаний, построенных на результатах экспериментов
Сфера: транспортные услуги.
Цель: снизить количество отказов в поисковой кампании.
Что было сделано?
Мы пришли к выводу, что текущая посадочная страница, на которую ведет реклама, не показывает максимальную эффективность. Решили, что надо протестировать более целевую посадочную страницу сайта.
Как проходил эксперимент?
- Контрольные метрики: % отказов.
- Процентное деление трафика: 50% пользователей видели старую версию страницы, 50% — новую.
- Продолжительность эксперимента: 2 недели.
Результаты тестирования
Через 2 недели мы получили убедительные результаты, которые помогли нам определиться с посадочной страницей: % отказов упал на 56%.
Какие ошибки совершают при тестировании
Вот основные ошибки, которые вы можете совершить при тестировании:
- Сравнивать сразу несколько переменных, например, оферы и формы. Это может запутать и не показать прямых связей, поэтому тестировать нужно только один элемент.
- Выбирать неправильные метрики. Важно правильно подобрать показатели, которые действительно связаны с гипотезой, например, заголовок объявления и кликабельность.
- Останавливать тест слишком рано. Преждевременные выводы могут быть неверными, лучше дождаться завершения теста.
Не учитывать внешние факторы, такие как сезонность или экономические изменения. Лучше проводить тесты не менее недели, чтобы избежать искажения результатов.
Подытожим, как с помощью тестирования можно достичь отличных результатов.
A/B тестирование — это крутой способ сделать контекстную рекламу эффективнее. Главное — не замешивать сразу несколько вещей в одном тесте, правильно выбирать метрики и не спешить с выводами. Дай тесту время, чтобы результаты были точными. Также важно правильно рассчитывать выборку, чтобы не получить ошибочные данные. Всё это помогает сделать рекламу круче и достичь лучших результатов.
Если вы хотите максимально эффективно использовать рекламу в Яндекс Директ и добиваться стабильных результатов, проведите A/B тестирование. Это ключ к оптимизации рекламных кампаний и повышению конверсий. Наши эксперты помогут вам настроить и анализировать тесты, чтобы вы могли точно определить, какие стратегии работают лучше всего.
1
Комментарии