A/B 测试产品标题以获得更好的广告效果

目录

数据源中的 A/B 测试 - 为什么它很重要？

DataFeedWatch 中的 A/B 测试产品标题

它是如何工作的？

在 DataFeedWatch 中设置 A/B 测试的步骤

分析并选择获胜者

A/B 测试最佳实践

确定持续时间和大小

一次只测试一个变量

定义关键成功指标

一直在测试

实际例子 - 从哪里开始？

结论

数据源中的 A/B 测试 - 为什么它很重要？

产品 Feed 数据是每个购物活动的基础。 这意味着对您的 Feed 进行重大更改可能会成就或破坏您的产品列表。

Feed 不应是您必须向频道提供才能有资格投放广告的冷数据集。 当然，您需要遵守一系列要求，但优化之旅并没有就此结束。 相反 - 这就是它开始的地方。

每个广告商都希望他们的广告成功并转化。 但是，您如何确保您的广告将实际客户吸引到您的商店，而不是为空洞的展示服务？

答案很简单：一直在测试。

从等式中排除猜测，找出客户的反应。 然后将这些见解应用到您的提要中。

标题是广告中最引人注目的部分之一，是开始 A/B 测试的好地方。 尤其是手头有正确的工具，它就变成了一种简单但非常强大的策略！

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DataFeedWatch 中的 A/B 测试产品标题

对设计您的第一个 A/B 测试感到兴奋吗？ 伟大的！

是时候达到务实的水平并学习如何将实验纳入您的提要优化策略了。

让我们一步一步来：

它是如何工作的？

首先，新功能使您能够在您的产品组合中同时运行 2 个不同版本的标题。 然后，在清晰的概览中比较性能数据集。

这为零售商打开了一扇机会之窗，让他们可以轻松发现完美的标题配置，并对他们的 Feed 进行战略调整。

在我们动手操作该功能之前，让我们了解一下机制：

• 跟踪：为了使 A/B 测试有意义，您需要一种方法来收集每个测试的性能数据。 我们通过自动将跟踪参数附加到产品链接来实现这一点。
  
  
• 渠道：标题的 A/B 测试适用于包含产品 URL 的所有渠道供稿（请参见上文）。 谷歌购物、Facebook、Instagram、谷歌搜索广告只是其中的几个例子。 对于 eBay 或 Amazon 提要，实验功能不可用。
  
  
• 分配：每个项目ID只能分配一个标题版本。 我们在所有产品之间平均分配 A 标题和 B 标题。 因此，变体 A 将分配给产品 00001、00003、00005 等，变体 B 将分配给产品 00002、00004、00006 等。
  结果基于已分配给版本 A 或 B 的一组产品。
  
  

在 DataFeedWatch 中设置 A/B 测试的步骤

1. 映射您的 ID

为了在您的频道供稿中使用该功能，您需要确保已映射“内部字段”部分中的“ID”字段。 如果您在商店设置期间已完成此部分，请跳过此步骤。

否则，在侧面导航栏中找到内部字段面板并填写必填属性：

2.启用标题拆分

进入您选择的频道的映射面板（“编辑提要”），然后在标题部分的右上角找到 A/B 测试按钮：

3. 设置产品名称的 A 版和 B 版

确定您要进行测试的变量。

然后，为每个标题版本创建所需的结构。 设置部分的工作方式与所有其他 Feed 属性完全相同。 您可以将其映射到商店中的特定字段、组合属性，甚至可以从电子表格中为其中一个版本上传自定义标题。

在修改选项方面没有限制。 所以，进入您的客户的思维模式并发挥创意！

4. 预览并保存更改

设置好要测试的新标题结构后，快速浏览预览（右上角的眼睛图标）。 每个标题版本都有单独的预览。
如果您对新订单感到满意 - 保存更改，您的 Feed 将得到更新。

注意：预览对 A - B 分布不敏感。 这意味着您可以在 A 预览和 B 预览中看到项目 X 的​​标题。 在输出提要中 - 每个项目 ID 只会分配一个标题版本。

保存后，您可以检查“显示提要”部分以查看每个项目的每个标题版本的分布。

分析并选择获胜者

彻底的分析是每个成功实验不可或缺的元素。 那么，我们如何跟踪和衡量结果呢？

我们添加了一个链接参数来跟踪两个标题版本的性能。 这样您就可以随时在 Google Analytics 中轻松检查您的作品的表现。

一旦您收集了足够的数据来挑选获胜者 - 只需返回 DataFeedWatch 中的 Feed 设置（“编辑 Feed”），然后再次点击“A/B 测试按钮”以确认获胜版本。

瞧！ 新的标题结构将应用于 Feed 中的所有产品。

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A/B 测试最佳实践

每个商店都是不同的，在将实验纳入策略时应该单独接触。

话虽如此，无论您的垂直、领域或市场趋势如何，都有一些规则可以遵循。 让我们看一下成功进行 A/B 实验的最重要的注意事项：

1. 确定持续时间和规模

为确保 AB 测试结果准确且相关，您需要让实验在足够数量的产品上运行足够长的时间。

• 为了定义测试持续时间，您可以使用时间单位，例如。 1 到 2 周，或将其与特定的性能指标联系起来 - 例如，直到您达到 100 次点击或转化
  
  
• 至于规模：如果结果来自更大的样本，通常更容易得出结论。 我们建议将其与 100 种或更多产品一起使用。

2. 一次只测试一个变量

这也可以追溯到 A/B 测试的结果。 如果您想获得准确的数据并真正衡量特定更改的影响，则需要限制其他因素。

一次测试多个变量不会让您清楚地了解每个更改如何影响购物广告的效果。

3. 定义关键成功指标

你想要更高的点击率吗？ 或者也许重要的是转换次数？

对目标的认识对于 AB 测试结果的解释至关重要，并且可以在结束测试时轻松选择获胜者。

4. 一直在测试

您希望您的广告能够蓬勃发展并长期领先于竞争对手吗？

如果是这样，您需要养成尝试的习惯，并不断发现吸引买家注意力的新方法。 不要只停留在一项测试上。

您的广告效果可能会受到许多因素的影响。 再加上不断变化的电子商务市场，测试的可能性变得无限。 不过，请记住规则＃2！

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实际例子 - 从哪里开始？

想出“测试什么？” 在您的标题中可能不是最简单的任务，尤其是当您即将进行第一次尝试时。

分析您当前的标题结构并将其与推荐的标题实践进行比较是一个起点。 您可以在我们的另一篇文章中详细了解购物广告的最佳标题结构。

另一个想法可能是查看最畅销产品的名称和性能不佳的产品，以尝试形成一个假设，该假设将成为您测试的基础。

为了使这更容易，我们整理了一个快速列表，其中包含 A/B 测试标题的想法：

• 位置- 试验特定属性的位置，例如，品牌名称在标题的前面与末尾
  
  
• 保留或折腾- 从客户的角度来看，有许多产品属性可能相关，但它们对您的广告的实际影响是什么？ 示例：颜色、尺寸、材料等。
  
  
• 同义词- 找到真正与您的听众交谈并与他们的文化保持一致的词，例如。 在美国，你会说“烧烤”还是“烧烤”？
  
  
• 缩写- 您的标题中是否有通常缩写为缩写的单词？ 它可以是您的品牌名称或任何一种属性。
  
  
• 长度- 什么样的标题最适合您的观众：非常短或更具描述性？ （相关：Google Shopping Title Allowed Length）

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