Cách thiết lập Thử nghiệm A / B có lợi nhuận để PPC thành công

Thử nghiệm phân tách (thử nghiệm A / B) rất quan trọng đối với thành công lâu dài của PPC vì chúng giúp bạn biết biến nào đang dẫn đến lợi nhuận và chiến thắng của bạn.

Cấu trúc bài kiểm tra cũng quan trọng như việc cho nó đủ thời gian để dữ liệu hướng dẫn bạn. Một độc giả hỏi,

“Làm thế nào để bạn thiết lập một bài kiểm tra phân tách? Bạn có khuyên chỉ nên thử nghiệm một biến (ví dụ: quảng cáo hoặc bản sao hoặc vị trí đặt quảng cáo) không? Bất cứ điều gì khác mà bạn nghĩ có thể hữu ích để chuyển từ 0> 1 sẽ thật tuyệt vời! ”

Trong bài Hỏi về PPC này, chúng ta sẽ xem xét:

  • Thử nghiệm phân tách là gì?
  • Mẹo để Cấu trúc Thử nghiệm A / B thành công.
  • Làm thế nào để đánh giá và hành động trên các bài kiểm tra.

Mặc dù bài đăng này sẽ tiếp cận thử nghiệm phân tách từ tư duy của PPC, nhưng các ý tưởng được thảo luận có thể được áp dụng cho tất cả các kênh tiếp thị kỹ thuật số.

Thử nghiệm phân tách là gì?

Thử nghiệm phân tách (hoặc thử nghiệm A / B) kiểm tra một yếu tố trong chiến dịch của bạn so với một yếu tố khác.

Quảng cáo

Tiếp tục đọc bên dưới

Các bài kiểm tra này có thể tập trung vào:

Bạn sẽ cần quyết định điều gì sẽ vẫn nhất quán và yếu tố nào sẽ là biến của bạn.

Các biến là một phần tử duy nhất mà bạn đang tìm kiếm để kiểm tra. Chúng phải là yếu tố khác biệt duy nhất trong khía cạnh chiến dịch của chúng.

Kiểm soát là cài đặt chiến dịch hiện tại và sẽ chạy cùng với thử nghiệm của bạn.

Mẹo về Cấu trúc Kiểm tra A / B

Phần khó nhất của thử nghiệm phân tách là thiết lập nó để bạn có thể nhận được thông tin chi tiết hữu ích.

Những cạm bẫy phổ biến bao gồm:

  • Quá nhiều biến: Đánh giá nhiều hơn một biến dẫn đến nghi ngờ về tính hợp lệ của thử nghiệm.
  • Kết thúc kiểm tra quá sớm: Thử nghiệm phân tách chỉ hoạt động nếu bạn có thể đạt được ý nghĩa thống kê (điều này không thể xảy ra trong một ngày).
  • Không có biện pháp thành công / thất bại ngay từ đầu: Nếu bạn không biết mình hy vọng đạt được điều gì, thì bài kiểm tra sẽ trở nên vô nghĩa và rất có thể lãng phí thời gian và tiền bạc.

Quảng cáo

Tiếp tục đọc bên dưới

Trong khi hầu hết các chuyên gia PPC đồng ý rằng 10.000 phiên là mức tối thiểu cho ý nghĩa thống kê, một số thương hiệu sẽ không bao giờ đạt được điều đó trong một quý, ít hơn nhiều trong 30 ngày.

Đó là lý do tại sao điều quan trọng là đặt ra các khung thời gian và cột mốc thực tế cho doanh nghiệp của bạn.

Nhận được ít nhất 1000 phiên là một ngưỡng hợp lý, cũng như để chạy thử nghiệm trong 30-60 ngày.

Khi bạn có dữ liệu của mình, bạn sẽ có thể hành động. Giữ đường cơ sở hiện tại hoặc phát triển chiến dịch của bạn bằng cách áp dụng đầy đủ biến.

Các thử nghiệm có ý nghĩa có các thước đo thành công / thất bại để đảm bảo bạn có thể thu thập giá trị từ giai đoạn thử nghiệm. Đây có thể là:

  • Thời gian trên trang web.
  • Giá trị đơn hàng trung bình.
  • Tỷ lệ chuyển đổi.
  • ROI.

Dù bạn chọn chỉ số nào, điều quan trọng là bạn phải tuân theo nó và sở hữu liệu thử nghiệm thành công hay thất bại. Cảm xúc gắn bó với sáng tạo hoặc chiến lược trước khi các nhà kiểm tra dữ liệu có thể làm hỏng bài kiểm tra, vì vậy hãy đảm bảo giữ khách quan.

Cách đánh giá và hành động trên các bài kiểm tra

Đánh giá “khả năng của tàu” từ một bài kiểm tra A / B có thể khá phức tạp. Nó liên quan đến việc tìm hiểu nhiều chỉ số (một số hữu ích, một số thì không) để hiểu cách người dùng đang trải qua các thay đổi của bạn.

Phân tích hành vi hợp lý hóa quá trình này, đơn giản hóa tất cả dữ liệu thành sự hiểu biết trực quan về các tương tác của người dùng của bạn.

Nó giúp bạn hiểu hiệu quả hơn về kết quả của thử nghiệm A / B – liệu giả thuyết của bạn có được xác thực hay không, điều bất ngờ nào mà nó có thể dẫn đến, liệu phương pháp điều trị có đủ tốt để xuất xưởng hay cần lặp lại nhiều hơn.

Phân tích hành vi như những phân tích bạn sẽ tìm thấy trong Microsoft Clarity cung cấp cho bạn “lý do” đằng sau “cách” các chỉ số di chuyển.

Cách sử dụng các tính năng rõ ràng trong thử nghiệm A / B

Bản ghi phiên

Thử nghiệm A / B sẽ hiển thị nhiều chuyển động khác nhau trong số liệu (lên và xuống) và bản ghi phiên có thể giúp trả lời lý do tại sao các chỉ số thay đổi bằng cách quan sát hành vi của người dùng từ các phiên thực.

Bản ghi phiên trong Microsoft Clarity.Ảnh chụp màn hình từ Microsoft Clarity, tháng 9 năm 2021

Bản đồ nhiệt

Quảng cáo

Tiếp tục đọc bên dưới

Sử dụng chế độ xem tổng hợp để so sánh điều trị và kiểm soát, để xem liệu các chỉ số chính của bạn trên các phần cụ thể của trang có diễn ra như dự kiến ​​hay không.

Nhấp vào bản đồ nhiệt

Hiểu mức độ tương tác của lần nhấp đối với việc điều trị và kiểm soát của bạn.

  • So sánh vị trí mà người dùng chú ý đến CTA trong cả hai.
  • Bề mặt có nội dung gây mất tập trung và các khu vực có thể xảy ra nhầm lẫn không lường trước được (như nhấp chuột vào nội dung tĩnh).
  • Tóm tắt tất cả các mẫu tương tác với tính năng mới.

Cuộn bản đồ nhiệt

Hiểu độ sâu cuộn trên cả hai.

  • So sánh lượng độc giả – lượng người dùng trang của bạn có thể đang đọc.
  • Giúp gỡ rối các câu hỏi khám phá (phần trăm người dùng thực sự đã xem một đoạn hoặc đoạn CTA cụ thể).
Bản đồ nhiệt trong bảng điều khiển Clarity.Ảnh chụp màn hình từ Microsoft Clarity, tháng 9 năm 2021

Nhấp chuột thịnh nộ

  • Khi trải nghiệm UX mới được cung cấp, người dùng có hiểu cách sử dụng tính năng này không và tính năng này có hoạt động như mong đợi trên tất cả các trường hợp cạnh tranh không?
  • Xác định xem có cần lặp lại thêm hay không (người dùng có bất ngờ thất vọng với một số phần của trải nghiệm mới không?)
  • Xác định xem khả năng học có phải là một vấn đề không (người dùng không hiểu cách sử dụng tính năng mới?)

Bộ lọc hữu ích cho thử nghiệm A / B

Bộ lọc UTM: phân chia và phân tích trên các nguồn lưu lượng truy cập.

  • Lưu lượng truy cập giới thiệu nhất định có dẫn đến thành công hơn trong một lần điều trị khác không? Ví dụ: đọc nhiều hơn, thời lượng phiên dài hơn, CTR cao hơn, nhiều chuyển đổi tổng thể hơn.
  • Xem toàn bộ phiên điều trị từ các nguồn khác nhau – họ đang khám phá các trang khác nhau hoặc sử dụng phương pháp điều trị của bạn khác nhau?

Thẻ tùy chỉnh: phân biệt các đợt kiểm soát và điều trị.

  • Thêm thẻ dựa trên việc từng điều trị có xuất hiện hay không
  • Có thể xếp chồng các bộ lọc bổ sung – ví dụ: xem các phiên mà người dùng điều trị = AND đã thực hiện XYZ (như nhấp vào một nút cụ thể hoặc truy cập trang liên hệ, v.v.).

Mua mang về

Kiểm tra phân tách là một yếu tố quan trọng để chạy các chiến dịch PPC thành công.

Quảng cáo

Tiếp tục đọc bên dưới

Chúng sẽ mang lại kết quả tốt nhất khi bạn đi vào với ý tưởng rõ ràng về những gì bạn muốn thử nghiệm và thành công / thất bại trông như thế nào.

Nhiêu tai nguyên hơn:

Bạn có câu hỏi về PPC? Gửi qua mẫu này hoặc tweet cho tôi @navahf bằng thẻ #AskPPC. Hẹn gặp lại các bạn vào tháng sau!


Ảnh nổi bật: Paulo Bobita / Tạp chí công cụ tìm kiếm

Leave a Comment