A/B-тестирование названий продуктов для повышения эффективности рекламы

Оглавление

A/B-тестирование в фидах данных — почему это важно?

A/B-тестирование названий продуктов в DataFeedWatch

Как это работает?

Шаги по настройке A/B-тестирования в DataFeedWatch

Проанализируйте и выберите победителя

Лучшие практики A/B-тестирования

Определите продолжительность и размер

Проверяйте только одну переменную за раз

Определите ключевую метрику успеха

Всегда тестируйте

Практические примеры - с чего начать?

Выводы

A/B-тестирование в фидах данных — почему это важно?

Данные фида товаров — основа любой торговой кампании. Это означает, что внесение значительных изменений в вашу ленту может повлиять на ваши списки продуктов.

Фид не должен быть холодным набором данных, которые вы должны предоставить каналу, чтобы иметь право показывать рекламу. Конечно, есть список требований, которых нужно придерживаться, но процесс оптимизации на этом не заканчивается. Наоборот - с этого и начинается.

Каждый рекламодатель хочет, чтобы его реклама была успешной и конвертировалась. Но как сделать так, чтобы ваша реклама приводила реальных покупателей в ваш магазин, а не выполняла пустые показы?

Ответ прост: всегда тестируйте.

Избавьтесь от догадок и узнайте, на что реагируют ваши клиенты. Затем возьмите эти идеи и примените их к своим каналам.

Заголовки — одна из самых примечательных частей вашего объявления — отличное место для начала A/B-тестирования. Особенно с правильным инструментом под рукой, это становится простой, но очень мощной тактикой!

Вернитесь к началу страницы или загрузите Полное руководство по оптимизации потока данных

A/B-тестирование названий продуктов в DataFeedWatch

Хотите разработать свой первый A/B-тест? Большой!

Пришло время перейти на прагматичный уровень и научиться включать эксперименты в свою стратегию оптимизации фидов.

Давайте сделаем это шаг за шагом:

Как это работает?

Прежде всего, новая функциональность позволяет вам одновременно запускать 2 разные версии игр в вашем портфолио продуктов . А затем сравните наборы данных о производительности в четком обзоре.

Это открывает окно возможностей для розничных продавцов, чтобы легко найти идеальную конфигурацию заголовков и внести стратегические коррективы в свои фиды.

Прежде чем мы приступим к работе с функциональностью, давайте разберемся с механизмом:

• Отслеживание : чтобы A/B-тест имел смысл, вам нужен метод сбора данных о производительности по каждому из них. Мы достигаем этого, автоматически добавляя параметр отслеживания к ссылке на продукт.
  
  
• Каналы . A/B-тестирование заголовков доступно для всех фидов каналов, содержащих URL-адреса продуктов (см. пункт выше). Google Shopping, Facebook, Instagram, Google Search Ads — вот лишь несколько примеров. Для каналов eBay или Amazon экспериментальная функция недоступна.
  
  
• Распределение : каждому ID элемента может быть назначена только одна версия заголовка . Мы равномерно распределяем A-титул и B-титул между всеми продуктами. Таким образом, Вариант А будет присвоен продуктам 00001, 00003, 00005 и т. д., а Вариант Б — продуктам 00002, 00004, 00006 и т. д.
  Результаты основаны на группе продуктов, которым присвоена версия A или B.
  
  

Шаги по настройке A/B-тестирования в DataFeedWatch

1. Сопоставьте свои идентификаторы

Чтобы эта функция была доступна в фидах вашего канала, вам необходимо убедиться, что поле «ID» в разделе «Внутренние поля» сопоставлено. Пропустите этот шаг, если вы уже выполнили эту часть во время настройки магазина.

В противном случае на боковой панели навигации найдите панель внутренних полей и заполните требуемый атрибут:

2. Включить разделение заголовка

Перейдите к панели сопоставления канала по вашему выбору («Редактировать ленту») и найдите кнопку A/B-тестирования в правом верхнем углу раздела заголовка:

3. Настройте версию A и версию B названий ваших продуктов.

Определите переменную, которую вы хотите протестировать.

Затем создайте нужную структуру для каждой версии заголовка. Часть настройки работает точно так же, как и для всех других атрибутов фида. Вы можете сопоставить его с определенным полем из вашего магазина, комбинировать атрибуты или даже загружать настраиваемые заголовки из электронной таблицы для одной из версий.

Ограничений по возможностям модификации нет. Итак, войдите в образ мышления вашего клиента и проявите творческий подход!

4. Предварительный просмотр и сохранение изменений

После того, как вы настроите новую структуру заголовков для тестирования, быстро взгляните на предварительный просмотр (значок глаза в правом верхнем углу). Каждая версия заголовка имеет отдельный предварительный просмотр.
Если вас устраивает новый заказ - сохраните изменения, и ваша лента обновится.

Примечание: предварительный просмотр нечувствителен к распределению A-B. Это означает, что вы можете видеть название элемента X как в A-предварительном, так и в B-предварительном просмотре. В выходной ленте - каждому ID товара будет присвоена только одна версия заголовка.

После сохранения вы можете проверить раздел «Показать ленту», чтобы просмотреть распределение каждой версии заголовка для каждого элемента.

Проанализируйте и выберите победителя

Тщательный анализ является обязательным элементом каждого успешного эксперимента. Итак, как мы можем отслеживать и измерять результаты?

Мы добавили параметр ссылки для отслеживания эффективности двух версий заголовка. Таким образом, вы можете легко проверить эффективность своих заголовков в любое время в Google Analytics.

Как только вы соберете достаточно данных, чтобы выбрать победителя, просто вернитесь к настройкам ленты в DataFeedWatch («Редактировать ленту») и еще раз нажмите кнопку «Проверка A/B», чтобы подтвердить выигрышную версию.

Вуаля! Новая структура заголовков будет применяться ко всем товарам в фиде.

Вернитесь к началу страницы или загрузите Полное руководство по оптимизации потока данных

Лучшие практики A/B-тестирования

Каждый магазин уникален, и к каждому нужно подходить индивидуально при включении экспериментов в стратегию.

Сказав это, есть некоторые правила, которым полезно следовать независимо от вашей вертикали, территории или рыночных тенденций. Давайте взглянем на самые важные вещи, которые НУЖНО и НЕТ для проведения успешных A/B-экспериментов:

1. Определите продолжительность и размер

Чтобы результаты теста AB были точными и релевантными, необходимо разрешить проведение эксперимента в течение достаточного времени и на достаточном количестве продуктов.

• Для определения продолжительности теста вы можете использовать единицу времени, например. от 1 до 2 недель или привяжите его к определенному показателю эффективности, например, пока вы не достигнете 100 кликов или конверсий.
  
  
• Что касается размера: выводы обычно легче сделать, если результаты получены из более крупной выборки. Мы рекомендуем использовать его для 100 и более товаров.

2. Проверяйте только одну переменную за раз

Это также восходит к результатам A/B-тестирования. Если вы хотите получить точные данные и действительно измерить влияние конкретного изменения, вам необходимо ограничить другие факторы.

Одновременное тестирование нескольких переменных не даст четкого представления о том, как каждое изменение повлияло на эффективность ваших товарных объявлений.

3. Определите ключевой показатель успеха

Вы стремитесь к большему CTR? Или, может быть, имеет значение количество конверсий?

Осознание своей цели имеет решающее значение для интерпретации результатов теста AB и облегчит выбор победителя по завершении теста.

4. Всегда тестируйте

Вы хотите, чтобы ваша реклама процветала и в долгосрочной перспективе опережала конкурентов?

Если это так, вам нужно взять за привычку экспериментировать и постоянно искать новые способы привлечения внимания покупателей. Не останавливайтесь на одном испытании.

На эффективность ваших объявлений могут влиять многие факторы. Добавьте к этому постоянно меняющийся рынок электронной коммерции, и возможности для тестирования станут бесконечными. Тем не менее, помните правило № 2!

Вернитесь к началу страницы или загрузите Полное руководство по оптимизации потока данных

Практические примеры - с чего начать?

Придумывая «что тестировать?» в ваших названиях может быть не самой простой задачей, особенно если вы собираетесь сделать свою первую попытку.

Анализ текущей структуры заголовков и сравнение ее с рекомендуемыми практиками для заголовков — это то, с чего можно начать . Вы можете узнать больше об оптимальной структуре заголовков для товарных объявлений в другой нашей статье.

Другая идея может состоять в том, чтобы посмотреть на названия ваших самых продаваемых продуктов и продуктов с низкой производительностью, чтобы попытаться сформировать гипотезу, которая станет основой для вашего теста.

Чтобы упростить задачу, мы составили краткий список идей для заголовков для A/B-тестирования:

• Позиция — поэкспериментируйте с размещением определенного атрибута, например, название бренда впереди, а не в конце заголовка.
  
  
• Сохранить или выбросить — существует множество атрибутов продукта, которые могут иметь значение с точки зрения покупателя, но каково их фактическое влияние на вашу рекламу? Примеры: цвет, размер, материал и т. д.
  
  
• Синонимы - найдите слова, которые действительно говорят с вашей аудиторией и хорошо соответствуют их культуре, например. Находясь в США, вы будете говорить «гриль» или «барбекю»?
  
  
• Аббревиатуры — есть ли в ваших названиях слова, которые обычно сокращаются до аббревиатур? Это может быть название вашего бренда или любой другой атрибут.
  
  
• Длина — какие заголовки лучше всего подходят для вашей аудитории: очень короткие или, может быть, более описательные? (См.: Допустимая длина названия Google Покупок)

Вернитесь к началу страницы или загрузите Полное руководство по оптимизации потока данных