ชื่อผลิตภัณฑ์การทดสอบ A/B เพื่อประสิทธิภาพโฆษณาที่ดีขึ้น

สารบัญ

การทดสอบ A/B ใน Data Feeds - เหตุใดจึงสำคัญ

ชื่อผลิตภัณฑ์การทดสอบ A/B ใน DataFeedWatch

มันทำงานอย่างไร?

ขั้นตอนในการตั้งค่าการทดสอบ A/B ใน DataFeedWatch

วิเคราะห์และเลือกผู้ชนะ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B

ตัดสินใจเกี่ยวกับระยะเวลาและขนาด

ทดสอบตัวแปรเดียวเท่านั้นในแต่ละครั้ง

กำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จที่สำคัญ

คอยทดสอบอยู่เสมอ

ตัวอย่างการปฏิบัติ - จะเริ่มต้นที่ไหน

บทสรุป

การทดสอบ A/B ใน Data Feeds - เหตุใดจึงสำคัญ

ข้อมูลฟีดผลิตภัณฑ์เป็นพื้นฐานของทุกแคมเปญช็อปปิ้ง ซึ่งหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในฟีดของคุณสามารถสร้างหรือทำลายรายการผลิตภัณฑ์ของคุณได้

ฟีดไม่ควรเป็นชุดข้อมูลเย็นที่คุณต้องระบุให้กับช่องเพื่อให้มีสิทธิ์แสดงโฆษณา แน่นอนว่ามีรายการข้อกำหนดที่คุณต้องปฏิบัติตาม แต่เส้นทางการปรับให้เหมาะสมไม่ได้สิ้นสุดเพียงแค่นั้น ตรงกันข้าม นั่นคือจุดเริ่มต้น

ผู้โฆษณาทุกคนต้องการให้โฆษณาของตนประสบความสำเร็จและทำให้เกิด Conversion แต่คุณจะมั่นใจได้อย่างไรว่าโฆษณาของคุณดึงดูดลูกค้าจริงมาที่ร้านค้าของคุณ แทนที่จะแสดงสำหรับการแสดงผลที่ว่างเปล่า

คำตอบนั้นง่าย: ทำการทดสอบอยู่เสมอ

นำการคาดเดาออกจากสมการและค้นหาว่าลูกค้าของคุณตอบสนองอย่างไร จากนั้นนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นมาใช้กับฟีดของคุณ

หัวข้อ การเป็นส่วนที่โดดเด่นที่สุดชิ้นหนึ่งของโฆษณาของคุณเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการเริ่มต้นการทดสอบ A/B โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีเครื่องมือที่เหมาะสม มันจะกลายเป็นกลยุทธ์ที่เรียบง่าย แต่ทรงพลังมาก!

กลับไปด้านบนสุดของหน้า หรือ ดาวน์โหลด The Complete Guide To Data Feed Optimization

ชื่อผลิตภัณฑ์การทดสอบ A/B ใน DataFeedWatch

ตื่นเต้นที่จะออกแบบการทดสอบ A/B ครั้งแรกของคุณหรือไม่? ยอดเยี่ยม!

ถึงเวลาเข้าสู่ระดับการปฏิบัติจริงและเรียนรู้วิธีรวมการทดลองเข้ากับกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพฟีดของคุณ

ลองทำทีละขั้นตอน:

มันทำงานอย่างไร?

อย่างแรกและสำคัญที่สุด ฟังก์ชันใหม่นี้ช่วยให้คุณสามารถ เรียกใช้ 2 เวอร์ชันที่แตกต่างกันในกลุ่มผลิตภัณฑ์ของคุณ จากนั้น เปรียบเทียบชุดข้อมูลประสิทธิภาพในภาพรวมที่ชัดเจน

ซึ่งจะเปิดหน้าต่างแห่งโอกาสสำหรับผู้ค้าปลีกในการค้นพบการกำหนดค่าชื่อที่สมบูรณ์แบบได้อย่างง่ายดาย และทำการปรับเปลี่ยนเชิงกลยุทธ์ในฟีดของพวกเขา

ก่อนที่เราจะลงมือใช้งานฟังก์ชันนี้ เรามาทำความเข้าใจกลไกกันก่อน:

• การ ติดตาม : เพื่อให้การทดสอบ A/B สมเหตุสมผล คุณต้องมีวิธีในการรวบรวมข้อมูลประสิทธิภาพในแต่ละรายการ เราบรรลุเป้าหมายนี้โดยการเพิ่มพารามิเตอร์การติดตามต่อท้ายลิงก์ผลิตภัณฑ์โดยอัตโนมัติ
  
  
• ช่อง : การทดสอบ A/B สำหรับชื่อสามารถใช้ได้กับฟีดของช่องทั้งหมดที่มี URL ของผลิตภัณฑ์ (ดูจุดด้านบน) Google Shopping, Facebook, Instagram, Google Search Ads เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนเท่านั้น สำหรับฟีดของ eBay หรือ Amazon จะไม่มีฟีเจอร์ทดลอง
  
  
• การแจกจ่าย : สามารถกำหนดชื่อเวอร์ชันได้เพียงเวอร์ชันเดียวให้กับแต่ละ ID รายการ เราแจกจ่ายชื่อ A และชื่อ B อย่างเท่าเทียมกันระหว่างผลิตภัณฑ์ทั้งหมด ดังนั้น ตัวแปร A จะถูกกำหนดให้กับผลิตภัณฑ์ 00001, 00003, 00005 เป็นต้น และตัวแปร B ให้กับผลิตภัณฑ์ 00002, 00004, 00006 เป็นต้น
  ผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่ได้รับมอบหมายให้เป็นเวอร์ชัน A หรือ B
  
  

ขั้นตอนในการตั้งค่าการทดสอบ A/B ใน DataFeedWatch

1. แมป ID ของคุณ

เพื่อให้คุณลักษณะพร้อมใช้งานในฟีดช่องของ คุณ คุณต้องแน่ใจว่าฟิลด์ 'ID' ในส่วนฟิลด์ภายใน ถูกแมป ข้ามขั้นตอนนี้หากคุณได้ทำส่วนนี้เสร็จแล้วระหว่างการตั้งค่าร้านค้า

มิฉะนั้น ให้ค้นหาแผงฟิลด์ภายในในแถบนำทางด้านข้างและกรอกแอตทริบิวต์ที่จำเป็น:

2. เปิดใช้งานการแยกชื่อ

ไปที่แผงแผนที่ของช่องที่คุณเลือก ('แก้ไขฟีด') และค้นหาปุ่มทดสอบ A/B ที่มุมบนขวาของส่วนชื่อ:

3. ตั้งค่าเวอร์ชัน A และเวอร์ชัน B ของชื่อผลิตภัณฑ์ของคุณ

กำหนดตัวแปรที่คุณต้องการทดสอบ

จากนั้น สร้างโครงสร้างที่ต้องการสำหรับแต่ละเวอร์ชันของชื่อ ส่วนการตั้งค่าทำงานในลักษณะเดียวกับแอตทริบิวต์ฟีดอื่นๆ ทั้งหมด คุณสามารถจับคู่กับฟิลด์เฉพาะจากร้านค้าของคุณ รวมแอตทริบิวต์ หรือแม้แต่อัปโหลดชื่อที่กำหนดเองจากสเปรดชีตสำหรับเวอร์ชันใดเวอร์ชันหนึ่ง

ไม่มีข้อจำกัดในแง่ของตัวเลือกการปรับเปลี่ยน ดังนั้น ก้าวเข้าสู่กรอบความคิดของลูกค้าและสร้างสรรค์!

4. ดูตัวอย่างและบันทึกการเปลี่ยนแปลง

เมื่อคุณตั้งค่าโครงสร้างชื่อใหม่เพื่อทดสอบแล้ว ให้ดูตัวอย่างอย่างรวดเร็ว (ไอคอนรูปตาที่มุมบนขวา) แต่ละเวอร์ชันมีการแสดงตัวอย่างแยกกัน
หากคุณพอใจกับคำสั่งซื้อใหม่ - บันทึกการเปลี่ยนแปลงและฟีดของคุณจะได้รับการอัปเดต

หมายเหตุ: ตัวอย่างไม่คำนึงถึงการกระจาย A - B ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถดูชื่อสำหรับรายการ X ได้ทั้งในตัวอย่าง A และตัวอย่าง B ในฟีดเอาต์พุต - จะมีการกำหนดเวอร์ชันชื่อหนึ่งรายการให้กับแต่ละรายการ ID

เมื่อบันทึกแล้ว คุณสามารถตรวจสอบส่วน 'แสดงฟีด' เพื่อตรวจสอบการแจกจ่ายของชื่อแต่ละเวอร์ชันต่อรายการ

วิเคราะห์และเลือกผู้ชนะ

การวิเคราะห์อย่างละเอียดเป็นองค์ประกอบที่ขาดไม่ได้ของการทดสอบที่ประสบความสำเร็จทุกครั้ง แล้วเราจะติดตามและวัดผลได้อย่างไร?

เราได้เพิ่มพารามิเตอร์ลิงก์เพื่อติดตามประสิทธิภาพของทั้งสองเวอร์ชันชื่อ วิธีนี้ทำให้คุณสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพของชื่อหนังสือของคุณได้ตลอดเวลาใน Google Analytics

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลเพียงพอสำหรับเลือกผู้ชนะแล้ว เพียงกลับไปที่การตั้งค่าฟีดใน DataFeedWatch ('แก้ไขฟีด') แล้วแตะ 'ปุ่มทดสอบ A/B' อีกครั้งเพื่อยืนยันเวอร์ชันที่ชนะ

โว้ว! โครงสร้างชื่อใหม่จะนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ทั้งหมดภายในฟีด

กลับไปด้านบนสุดของหน้า หรือ ดาวน์โหลด The Complete Guide To Data Feed Optimization

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B

ร้านค้าทุกแห่งมีความแตกต่างกันและควรเข้าหากันเมื่อรวมการทดลองเข้ากับกลยุทธ์

ต้องบอกว่ามีกฎบางอย่างที่ดีโดยไม่คำนึงถึงแนวโน้มแนวดิ่ง อาณาเขต หรือตลาดของคุณ มาดูสิ่งที่ควรทำและไม่ควรทำที่สำคัญที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จ:

1. กำหนดระยะเวลาและขนาด

เพื่อให้แน่ใจว่าผลการทดสอบ AB นั้นแม่นยำและมีความเกี่ยวข้อง คุณต้องอนุญาตให้ทำการทดสอบในระยะเวลาที่เพียงพอและกับผลิตภัณฑ์จำนวนเพียงพอ

• สำหรับการกำหนดระยะเวลาการทดสอบ คุณสามารถใช้หน่วยเวลา เช่น 1 ถึง 2 สัปดาห์ หรือเชื่อมโยงกับเมตริกประสิทธิภาพเฉพาะ เช่น จนกว่าคุณจะได้รับคลิกหรือ Conversion ถึง 100 ครั้ง
  
  
• สำหรับขนาด: ข้อสรุปมักจะง่ายกว่าหากผลลัพธ์มาจากกลุ่มตัวอย่างที่ใหญ่กว่า ขอแนะนำให้ใช้กับผลิตภัณฑ์ 100 รายการขึ้นไป

2. ทดสอบตัวแปรเดียวเท่านั้นในแต่ละครั้ง

สิ่งนี้จะกลับไปที่ผลการทดสอบ A/B ด้วย หากคุณต้องการได้ข้อมูลที่ถูกต้องและวัดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงที่เฉพาะเจาะจง คุณต้องจำกัดปัจจัยอื่นๆ

การทดสอบตัวแปรหลายตัวพร้อมกันจะไม่ทำให้คุณเห็นภาพรวมที่ชัดเจนว่าการเปลี่ยนแปลงแต่ละรายการส่งผลต่อประสิทธิภาพของโฆษณา Shopping ของคุณอย่างไร

3. กำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จที่สำคัญ

คุณต้องการ CTR มากขึ้นหรือไม่? หรือบางทีสิ่งที่สำคัญคือจำนวนการแปลง?

การตระหนักรู้ถึงเป้าหมายของคุณมีความสำคัญต่อการตีความผลการทดสอบ AB และจะทำให้ง่ายต่อการเลือกผู้ชนะเมื่อคุณสรุปการทดสอบ

4. หมั่นทดสอบอยู่เสมอ

คุณต้องการให้โฆษณาของคุณเติบโตและนำหน้าคู่แข่งในระยะยาวหรือไม่?

ถ้าเป็นเช่นนั้น คุณต้องสร้างนิสัยในการทดลองและค้นหาวิธีใหม่ๆ ในการดึงดูดความสนใจของผู้ซื้ออย่างต่อเนื่อง อย่าหยุดเพียงแค่การทดสอบเพียงครั้งเดียว

ประสิทธิภาพของโฆษณาของคุณอาจได้รับอิทธิพลจากหลายปัจจัย เพิ่มตลาดอีคอมเมิร์ซที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและความเป็นไปได้สำหรับการทดสอบจะไม่มีที่สิ้นสุด ยังคงจำกฎข้อที่ 2!

กลับไปด้านบนสุดของหน้า หรือ ดาวน์โหลด The Complete Guide To Data Feed Optimization

ตัวอย่างการปฏิบัติ - จะเริ่มต้นที่ไหน

มากับ 'จะทดสอบอะไร' ในชื่อเรื่องของคุณอาจไม่ใช่งานที่ง่ายที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังจะลองครั้งแรก

การวิเคราะห์โครงสร้างชื่อปัจจุบันของคุณและเปรียบเทียบกับ แนวทางปฏิบัติที่แนะนำสำหรับชื่อเป็นจุดเริ่มต้น คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงสร้างชื่อที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโฆษณา Shopping ได้ในบทความอื่นของเรา

อีกแนวคิดหนึ่งคือการดูชื่อผลิตภัณฑ์ที่ขายดีที่สุดของคุณและผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพต่ำเพื่อพยายามสร้างสมมติฐานที่จะกลายเป็นพื้นฐานสำหรับการทดสอบของคุณ

เพื่อให้ง่ายขึ้น เราได้รวบรวม รายการด่วนพร้อมแนวคิดสำหรับชื่อการทดสอบ A/B:

• ตำแหน่ง - ทดลองจัดวางแอตทริบิวต์เฉพาะ เช่น ชื่อแบรนด์ที่ด้านหน้าเทียบกับส่วนท้ายของชื่อ
  
  
• เก็บหรือโยน - มีคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์หลายอย่างที่อาจเกี่ยวข้องจากมุมมองของลูกค้า แต่อะไรคือผลกระทบที่แท้จริงต่อโฆษณาของคุณ ตัวอย่าง: สี ขนาด วัสดุ ฯลฯ
  
  
• คำพ้องความหมาย - ค้นหาคำที่พูดกับผู้ฟังของคุณจริงๆ และสอดคล้องกับวัฒนธรรมของพวกเขา เช่น ขณะที่อยู่ในสหรัฐอเมริกา คุณจะพูดว่า 'ย่าง' หรือ 'บาร์บีคิว' หรือไม่?
  
  
• คำย่อ - คุณมีคำในชื่อของคุณที่มักย่อให้เหลือคำย่อหรือไม่? อาจเป็นชื่อแบรนด์ของคุณหรือคุณลักษณะอย่างใดอย่างหนึ่ง
  
  
• ความยาว - ชื่อประเภทใดที่เหมาะกับผู้ชมของคุณมากที่สุด: สั้นมากหรืออาจสื่อความหมายได้มากกว่า (ดูเพิ่มเติมที่: Google Shopping Title ความยาวที่อนุญาต)

กลับไปด้านบนสุดของหน้า หรือ ดาวน์โหลด The Complete Guide To Data Feed Optimization