Основы Интернет - технологий.

Огромный потенциал развития любого проекта кроется в постоянном поиске новых точек роста и формировании гипотез для улучшения показателей с их последующей проверкой. А/Б-тесты должны быть неотъемлемой и непрерывной частью управления рекламой. Переходить к проведению тестов можно, когда вся система маркетинга выстроена наиболее прозрачно: настроены цели, определены ключевые метрики для оценки результатов, запущены все основные типы ключевых слов и рекламных кампаний, есть продажи и выручка. Тогда смело выделяйте время, ресурсы и бюджеты на А/Б-тестирование для улучшения результатов продвижения. С чего начать? Сформируйте список гипотез — это предположения о том, где рекламная кампания может работать лучше. Концентрироваться стоит не только на главной цели — получении продаж, можно работать над повышением конверсионности посадочной страницы и объявлений, уменьшением показателя отказов, увеличением кликабельности и прочим. После формирования списка оцените, какой пункт может дать наибольший эффект, если гипотеза сработает. Так получится сформировать очередность тестов, выделяя в приоритет самые потенциально результативные решения. Где брать идеи для тестов Стандартные элементы. Под ними понимаются тексты объявлений, картинки, позиции в выдаче, стратегии управления ставками. Это прекрасный старт для внедрения процесса А/Б-тестирования. Внимательно наблюдайте за результатами, записывайте всё, что заметите, — это может стать отличной базой для следующих тестов. Рекомендованные настройки и стандарты. Подвергайте сомнениям все настройки, особенно те, что диктуются рынком и системами как правильные и проверенные. К примеру, в сети Яндекса принято не использовать минус-слова: считается, что это ограничивает охват. А что если попробовать применить общий пакет минус-слов? Возможно, станет меньше трафика, но он будет более качественным. Аналитика. Статистика может стать основным источником вашего вдохновения. На основе отчетов по рекламным кампаниям можно сформировать целый ряд гипотез о том, как улучшить каждый этап пути пользователя к покупке: от показа объявления до заказа на сайте. Отдел продаж и клиентский сервис. Ценную информацию для гипотез могут подсказать отделы, которые напрямую общаются с клиентами. Они чаще всего знают боль пользователя и причины выбора вашего продукта, удобство сайта и прочие важные мелочи. Опираясь на эти данные можно сгенерировать немало идей. Конкуренты. Идеи для тестирований можно взять из анализа конкурентов в этой или близкой тематике. Именно так у нас стал популярен вариант с расширенными уточнениями в виде коротких УТП: объявление становилось на строку больше и занимало еще больше места. Мы заметили такой формат у конкурентов бренда, протестировали, отметили рост CTR и стали внедрять для разных тематик. Читайте также Эксперименты и тесты в контекстной рекламе: как уговорить клиента и не оплошать Не верьте никому, особенно себе. Зачем проверять А/Б-тестами самые очевидные гипотезы Тестирование новых инструментов в таргетированной рекламе Как проводить А/Б-тестирование Шахматное расписание показов — изначальный и самый распространённый способ в Яндекс.Директе примерно до прошлого года. Суть метода: Определяется гипотеза тестирования. Например, мы хотим проверить, что лучше в качестве посадочной для рекламы: лендинг или основной сайт. Подбираются кампании для теста. Важно понимать: чем больше трафика и конверсий, тем быстрее пройдет тестирование. Создаются две копии выбранной кампании для теста. В одной кампании мы ведем на короткий лендинг, а во второй — на основной сайт. В настройках времени показа настраивается время работы кампаний: час показывается одна, час — другая. Именно таким образом — по времени — можно разделить всю аудиторию на две части. Это ручной способ деления показов между кампаниями, в котором есть несколько сложностей: ограничение возможностей: протестировать достоверно более двух вариантов одновременно в этой схеме не получится; не всегда корректная статистика: если пользователь несколько раз осуществлял поиск в разное время, он мог увидеть два варианта рекламы. Эксперименты — собственный продукт Яндекса для проведения тестирований, который позволяет делить аудиторию (на поисковых и тематических площадках). С марта 2020 года «Эксперименты» стали доступны всем без предварительных запросов в службу поддержки. Теперь деление аудитории доверено автоматическим алгоритмам, и это избавило специалистов от части сложностей. Пользователь попадает только в одну группу эксперимента и даже при множественном поиске увидит только свой вариант. Запуск с помощью «Экспериментов» происходит похожим образом: Определяется суть теста, затем происходит выборка кампаний. Создаются копии выбранных кампаний. Создается «Эксперимент» в Яндекс Аудиториях. В настройках каждой кампании необходимо привязать соответствующий сегмент «Эксперимента». Результаты можно сводить на уровне кампаний или с использованием отчета по «Экспериментам» в Директе и Метрике. А/Б-тестирование можно считать статистически корректным и значимым, если соблюдать специальные правила: Копировать кампании нужно с уже накопленной статистикой. Это позволит начать тестирование с использованием статистики, которая уже есть. Кампании не будут разгоняться, набирать CTR заново и получать дорогие клики. Новые кампании должны стартовать вместе с остановкой старой. Одновременная работа не допускается. Вносить изменения во время тестирования нужно в обе кампании сразу. Один тест — один элемент. Например, при тестировании заголовков другие элементы менять нельзя, чтобы оценить вклад только этого изменения. Эксперимент считается завершенным, когда данных для принятия решения будет достаточно. Определить это можно с помощью калькуляторов А/Б-тестов, которых в сети достаточно много. Больше о проведении тестов Эксперименты в Яндекс.Директе: запускаем первый А/Б-тест Правила и рекомендации для проведения А/Б-тестов Как и зачем проводить A/Б-тестирование: теоретические основы Руководство по проведению А/Б-тестов в Яндекс.Директе и Google Ads Как тестирование может улучшить результаты Разберем несколько примеров из нашей практики, когда тестирование помогло оптимизировать продвижение. Соцдем корректировки в рекламе крупного интернет-магазина мебели Гипотеза от команды клиента: в наиболее результативных кампаниях с большим количеством трафика не нужны корректировки по полу и возрасту. Чтобы проверить гипотезу, мы запустили тест. Кампания с корректировками по полу и возрасту принесли клиенту больше трафика и рост среднего чека, как следствие, увеличился доход с сокращением ДРР. Это произошло из-за перераспределения аудитории: реклама стала чаще показываться пользователям с большей покупательской платежеспособностью в сети. Гипотеза оказалась ошибочной, а по итогам теста корректировки по полу и возрасту были внедрены во все кампании. Banner Товары-хиты в быстрых ссылках интернет-магазина электроники Гипотеза: в быстрых ссылках поисковых объявлений эффективнее показывать хиты продаж. Детали эксперимента: в первой кампании быстрые ссылки остались без изменений и вели на подкатегории; во второй кампании указаны наименования самых популярных в магазине товаров. В результате первый тип кампании — на подкатегории — принес больше конверсий и дохода. Конверсия в покупку была выше, этот результат считаем статистически значимым. Вероятно, так получилось потому, что: названия «популярных товаров» были непривлекательными; ссылки на товары не несли никакой ценности для клиента. Подкатегории же в быстрых ссылках давали возможность пользователю получить представление об ассортименте и сразу перейти в необходимый раздел на сайте. По итогам теста товары-хиты в быстрых ссылках больше не использовались. Турбо-страницы для медицинской клиники Гипотеза: посадочные страницы сайта довольно сложные для восприятия и слишком долго грузятся на мобильных устройствах, что снижает конверсию в заявку. Решение и тест: создать простые турбо-страницы для одного направления и сравнить, какая посадочная отработает лучше для мобильного трафика. В результате конверсия в обращение с турбо-страниц оказалась почти в два раза выше, а СРА — в два раза ниже. При этом улучшения произошли именно из-за роста конверсии на мобильных устройствах. После теста на одном направлении мы решили внедрить турбо-страницы на все остальные. Будьте последовательны и цикличны для роста вашего проекта: анализируйте результаты, формируйте гипотезы, проводите А/Б-тесты, внедряйте положительный опыт и возвращайтесь на первый этап. Обзор нового интерфейса Яндекс.Директа Видео по теме 8 мин.