Случалось ли вам задаваться вопросами:
- Правильный ли позыв я использую в тексте своих объявлений?
- Правильно ли пользователи понимают, что я хочу им предложить?
- Какое из моих объявлений приносит лучший результат?
- Какая акция даст мне большую выгоду?
Если да, то вы должны были слышать о том, что существуют различные методы анализа объявлений в контекстной рекламе. Такой подход получил название сплит-тестирования (A/B-тестирования) текстов объявлений. Сегодня я хочу показать интересного примера, как быстро и корректно провести такой тест, а в конце статьи я приведу пример результатов такого тестирования.
Предисловие…
Для начала хочу рассказать немного о том, зачем в данном случае «изобретать велосипед». Как известно, в рекламных системах существуют различные стратегии с оптимизацией рекламы по конверсиям. Многие активно их используют, и у многих есть результат.
Принцип такой стратегии заключается в том, что система сама определяет условия, при которых пользователь с высокой долей вероятности совершит конверсию и увеличивает число показов при данных условиях. Однако, мы провели очень интересный эксперимент, который показывает, что система не всегда работает так, как нам бы хотелось. Его результаты, как я и обещала будут в конце статьи.
Также хочу заметить, что многие сравнивают свои объявления по таким показателям, как клики, показы, расход, CTR – т.е. по техническим показателям рекламных систем. И да, наши действия действительно могут привести к улучшению этих показателей. Но если мы посмотрим данные о конверсиях, то можем получить очень необычные результаты. Технические показатели, как и поведенческие далеко не всегда имеют пропорциональную связь с количеством конверсий. Именно поэтому лучше проводить «независимое расследование» о том, какие объявления дают лучший результат.
Как провести тестирование объявлений
И вот такой результат мы имеем – очень наглядно и удобно:
Подводя итоги…
Как и обещала, в конце хочу привести пример разницы того, как рекламная система определила наиболее эффективные объявления и какие объявления по факту оказались более результативными:
Давайте посмотрим внимательно на изображение с данными. Как известно рекламная система отдает большее число показов, а соответственно, и кликов более качественному, по мнению этой системы, объявлению. Так, исходя из количества сеансов видно, что рекламная система определила эффективность вариантов объявлений в следующем порядке (по убыванию): 1 -> 4 -> 2 -> 3. Именно так распределялись показы и бюджета на рекламу.
А теперь давайте посмотрим на коэффициент конверсий и их количество. С точки зрения выгоды эффективность вариантов объявления по убыванию отображается в следующем порядке: 3 -> 2 -> 1 -> 4. Ничего себе!!! Самое выгодное объявление для рекламной системы оказалось на последнем месте. Если бы мы не взяли этот процесс в свои руки, то заплатили бы гораздо дороже. Вот именно так элементарное тестирование может помочь в решении сложных проблем.
