A/B тесты объявлений в Яндекс.Директе и Google Ads

Нельзя так просто сказать, что объявление приведет целевой и при этом дешевый трафик. Даже если вы составили его по всем рекомендациям рекламной системы и экспертов контекстной рекламы.

 

Чтобы получить лучший результат, можно протестировать несколько вариантов и на поиске, и в сетях. Делать это стоит как до запуска кампании, так и после для рекламных групп, которые «проседают».

 

Как проводить A/B тесты в Яндекс.Директ и Google Ads и какие элементы объявлений стоит тестировать – смотрите в этой статье.

Что важно знать до запуска теста

Весь алгоритм A/B тестирования сводится к тому, что вы создаете группу из нескольких одинаковых объявлений с единственным различием – в тестируемом элементе. Мониторить и сравнивать какие-либо показатели не нужно. Рекламная система сама выдает результат – какая версия сработала лучше.

 

При этом учитывайте следующее:

 

• За один тест проверять в объявлении лучше какой-то один элемент (картинку, заголовок). Иначе сложно понять, что именно повлияет на эффективность;
• Для максимально точного результата нужно, чтобы каждая версия собрала достаточно кликов. Конкретная цифра зависит от тематики – обычно от 50 до 200 кликов;
• Следуйте четкому расписанию, записывайте даты начала и окончания экспериментов.

Какие гипотезы тестировать на поиске и в сетях

Экспериментировать можно не только с текстами, но и со всеми элементами объявлений на поиске и в сетях. Рассмотрим на примерах.

Объявления на поиске

Многие элементы объявлений, которые мы будем рассматривать, машинные алгоритмы рекламных систем показывают не всегда. Это дополнительные заголовки, поля описания и дополнительные ссылки и уточнения. Даже если вы всё составите «по фэн-шую».

 

Тем не менее мы рекомендуем их заполнять и тестировать, так как это шанс сделать рекламу информативнее и получить больше переходов. Однако следите за тем, чтобы их отсутствие не меняло смысл всего объявления.

 

 

В Яндексе можно протестировать 2 заголовка – обязательный и дополнительный:

 

Тест первого заголовка покажет, насколько его формулировка попадает в потребность пользователя, который вводит запрос:

 

Тест второго – какое именно преимущество важнее для целевой аудитории:

 

В Google отдельно проверяйте каждый из 2 обязательных и отдельно дополнительный.

 

Для первого заголовка важно попадание в запрос:

 

Во втором проверьте, какая основная информация об оффере или условиях приобретения интереснее пользователям:

 

В третьем – особенно мотивирующие выгоды и преимущества. Например, «Рассрочка 0% до 5 месяцев» или «Гарантия 3 года».

 

• Текст объявления / описание

 

Здесь можно проверять всё, что, по вашему мнению, важно донести в рекламе до пользователей: информацию о цене, скидках, акциях, выгодах, разные тексты призывов к действию и т.д.

 

Пример конкурентного преимущества:

 

Пример призыва к действию:

 

• Быстрые ссылки в Яндексе / кликабельные расширения в Google

 

Что сработает лучше – информация об ассортименте, выгодах или преимуществах, покажет только тест.

 

 

 

Не забывайте про то, что на целевых страницах пользователь должен найти информацию, которую вы обещаете по этим ссылкам.

 

• Уточнения в Яндексе / некликабельные расширения в Google

 

Здесь можно размещать то же самое, что в быстрых ссылках, но эти элементы будут некликабельными. При этом они тоже важны, так как дают пользователю дополнительную информацию до перехода на сайт и могут влиять на его решение.

 

 

Объявления в сетях

О том, какие тексты и визуалы чаще всего срабатывают в РСЯ, мы уже писали здесь. Для КМС рекомендации те же. Здесь просто перечислим, какие именно это элементы и приведем примеры.

 

• Картинки – подумайте, что именно визуально привлечет вашу целевую аудиторию и проверьте ваши гипотезы. Можно в одном варианте «поиграть» на эмоциях, а в другом сделать акцент на рациональной выгоде.

 

Так сделало digital-агентство Atwinta в рекламе котлов длительного горения:

 

 

Результат: «победил» рациональный подход.

 

• Заголовок – придумайте несколько броских заголовков и протестируйте, какой зацепит больше потенциальных клиентов.

 

 

 

• Рекламный текст – попробуйте предугадать, какие детали важны для целевой аудитории. Также можно отдельно применить разный текст в призывах к действию.

 

Разберемся, чем отличается тестирование в Яндекс.Директе и в Google Ads.

A/B тест объявлений в Яндекс.Директе

Вы создаете группу объявлений с общим набором ключевым фраз и едиными условиями показа:

 

 

Не стоит добавлять в одну группу слишком много объявлений, достаточно двух, максимум – трех. Рекламная система, конечно, протестирует все, но не факт, что качественно: часть объявлений может не получить показы.

Ориентация на показатель CTR

В начале эксперимента Яндекс показывает все объявления в группе равномерно, трафик между ними делится поровну. По мере накопления статистики он перераспределяется в сторону более кликабельного.

 

Остальные объявления тоже продолжают работать, но с убывающей частотой. Вы можете отключить или отредактировать их в любой момент.

 

Если группа включает 2 объявления, вот так меняется CTR каждого и группы в целом:

 

 

Более кликабельное постепенно перетягивает на себя весь трафик. При этом растет и CTR группы:

 

 

Это идеальный сплит-тест: показы вариантов идут параллельно, и статистика по ним распределяется равномерно.

 

Однако по факту количество показов может существенно различаться. Высока вероятность, что система выберет какой-либо вариант раньше, чем наберет достаточно статистики. Причина – влияние поведения пользователей, сезонности, времени суток и других факторов.

 

Это сильно искажает результаты. Как вариант, можно заново запустить тест.

Чередование показов рекламных кампаний

Есть альтернативный способ: создайте копию тестируемой рекламной кампании и настройте временной таргетинг так, чтобы одна кампания сменяла другую каждый час.

 

 

Однако есть один нюанс: прежде чем кампания появится в результатах поиска Яндекса, со времени включения может пройти от 40 минут до 3 часов – в зависимости от нагрузки. То есть в эти моменты вы теряете показы.

 

Второй недостаток – нет готового информативного отчета. Придется вручную сводить несколько таблиц – а это занимает время.

 

В обоих методах в Яндекс.Директ распределение трафика зависит только от CTR, однако много кликов – это не всегда много конверсий. Использовать другие показатели невозможно.

 

У Google более совершенная функция тестирования и больше способов.

A/B тест объявлений в Google Ads

Сама последовательность шагов в Google та же:

 

При этом возможности шире.

 

Во-первых, в группу можно включать 3-5 вариантов объявлений. Чем их больше, тем выше шансы выиграть аукцион.

 

Во-вторых, можно выбрать тип ротации в настройках рекламной кампании:

 

 

Оптимизация работает так же, как в Яндекс.Директе – показы распределяются по количеству кликов. При этом если применить интеллектуальные стратегии назначения ставок, будет доступна оптимизация по конверсиям. Так Google будет отдавать предпочтение объявлениям, у которых выше не кликабельность, а вероятность конверсии после перехода.

 

В-третьих, дополнительные ссылки, уточнения, структурированные описания и баннеры не обязательно тестировать по отдельности. Добавьте их все сразу – и система подберет оптимальные комбинации для конкретного пользователя.

 

В Google есть и другие способы A/B тестирования.

Проекты и эксперименты

Если вы хотите протестировать несколько изменений для кампании на поиске или в КМС, но при этом оценить их эффект до внедрения, используйте функцию «Проекты и эксперименты» в Google Ads. Можно проверить всё что угодно: стратегии, корректировки, ставки, минус-слова, ключевики и т.д.

 

Алгоритм следующий:

 

1) Откройте страницу «Проекты и эксперименты», далее – вкладка «Проекты кампаний»;

 

2) Создайте проект:

 

 

3) Выберите исходную кампанию, если вы перешли со страницы «Все кампании»:

 

 

Если вы перешли со страницы конкретной кампании, система создаст проект для неё;

 

4) Присвойте название проекту и сохраните;

 

5) Откройте его кликом по названию на вкладке «Проекты кампаний» и внесите изменения – они сохраняются автоматически.

 

 

 

Когда проект готов, можно сразу применить эти изменения к исходной кампании. А можно провести по нему эксперимент, чтобы удостовериться в их эффективности на деле:

 

 

Это позволяет отследить и сравнить эффективность проекта и кампании, на основе которой вы его создали.

 

Для нового эксперимента выберите проект, укажите длительность и долю трафика и бюджета от исходной кампании:

 

 

 

В ответ на запрос пользователя система выбирает объявление случайным образом из этих двух вариантов кампаний.

 

Если настройки проекта показывают бОльшую эффективность, примените их к исходной кампании («Изменить исходную кампанию») или замените исходную кампанию экспериментальной («Преобразовать в новую кампанию»):

 

 

Для каждой кампании можно создать несколько проектов, но проводить по ним эксперименты – только по отдельности.

 

Внимание! Не вносите правок в текущую кампанию во время теста. Это затруднит анализ после проведения эксперимента.

Варианты объявлений

С помощью данной функции можно узнать, как изменится эффективность рекламного сообщения в кампании / нескольких или всех кампаниях, если поменять любой его элемент – призыв к действию, заголовок и т.д. (какой именно – вы выбираете в списке «Фильтрация объявлений»).

 

 

 

Также укажите дату окончания тестирования и долю трафика, которую получат измененные объявления.

 

Где смотреть статистику

Мастер отчетов в Яндекс.Директе

1) Найдите в списке нужную кампанию и перейдите по ссылке «Статистика»;

 

2) На вкладке «Мастер отчетов» назначьте период и в поле «Группировка» выберите вариант «За выбранный период»:

 

 

3) Выберите такие срезы:

 

 

4) Выберите показатели, по которым будете определять успешность объявлений:

 

 

Примечание. Если данных рекламных аккаунтов недостаточно, дополнительные можно найти в счетчиках Яндекс.Метрики и Google Аналитики.

 

5) Нажмите «Показать»:

 

 

6) В отчете отсортируйте статистику по группам и посмотрите по каждому объявлению в тестируемой группе;

 

7) Остановите неэффективные на ваш взгляд объявления.

Анализ объявлений в Google Ads

Откройте нужную группу объявлений и для каждого варианта изучите вкладки «Объявления» и «Расширения». Сколько кликов, показов, конверсий и т.д. было по каждому объявлению и расширению.

 

Если каких-то данных не хватает, добавьте нужные столбцы по этому значку:

 

Остановите объявления, которые показали низкую эффективность и добавьте новые, если собираетесь продолжить тестирование.

 

P.S. Не останавливайтесь на одном тесте. Если он прошел удачно, пробуйте еще, сравнивайте с другими вариантами. Если нет – тем более нужны еще варианты. И так, пока не получите желаемого результата.

 

Высоких вам конверсий!

Тестирование объявлений в Яндекс.Директ | Convertmonster

Для чего нужен A/Б тест объявлений?

Тестирование объявлений является немаловажным фактором в работе с контекстной рекламой. При помощи A/Б тестирования мы сможем выбрать самые эффективные объявления, то есть объявления с самой низкой стоимостью заказа. Важно: При A/Б тесте объявлений необходимо сравнивать не CTR объявлений, а конверсию и стоимость заказа. Для этого перед началом теста нужно настроить цель на страницу «спасибо за заказ» в аналитике.

Порядок действий для создания тестовых объявлений

Для начала нам необходимо получить свежие обновления кампаний с сервера.

Теперь нужно выгрузить кампании, в которых мы хотим создать дополнительные — тестовые объявления в Excel. Для этого нужно:

1. Открыть Директ Коммандер
2. Нажать на кнопку «Экспорт компаний в файл»
3. Выбрать формат «Яндекс.Директ»

 

Если кампаний еще нет, то их необходимо создать в Excel файле, для загрузки через Директ Коммандер на сервер. Теперь, когда перед нами находится файл Excel с кампанией, мы можем приступать к добавлению тестовых объявлений для проведения A/Б теста. Как добавить дополнительные объявления в Яндекс Директ для сравнения?

Для того что бы добавить дополнительные тестовые объявление, нам нужно:

1. Скопировать кампанию вниз (без названий столбцов)

Во всех фразах в скопированной компании нужно сделать следующее:

1. Поменять знак минус на плюс
2. Удалить ID фразы
3. Удалить фразы с минус словами
4. Удалить ID объявление
5. Удалить регион
6. Удалить ставку
7. Удалить статус объявление
8. Удалить статус фразы
9. Вставить новых текст (для теста)
10. Меняем в ссылке utm_content=test_1 на utm_content=test_2

Добавить тестовое объявление для Яндекс Директ в excel

После того как мы закончили редактировать кампанию в Excel, необходимо скопировать ее и вставить в Директ Коммандер для загрузки изменений на сервер.

 Для этого нужно:

1. Скопировать кампанию из Excel

Копируем рекламную кампанию из excel

2. Нажать «Импорт кампаний из буфера обмена»

3. Нажать «Импортировать в исходную кампанию с перезаписью объявлений»

Импортировать в исходную кампанию с перезаписью объявлений

В результате этих манипуляций, мы создали тестовые объявления в выбранной кампании.

Тестовые объявления для Яндекс Директ

Теперь нам нужно перепроверить utm метки, расширения и быстрые ссылки у новых объявлений. Как только мы убедились, что все сделано верно, мы отправляем РК на модерацию. После того как тестовые объявление начнут показываться, нам останется только ждать, пока у них наберется статистика. Ждём одну неделю, две или больше. Важно, чтобы во время теста объявления получили конверсии. По окончанию теста смотрим статистику по объявлениям. Обращать внимание здесь нужно не на CTR и стоимость клика, а на конверсии. Для этого мы заходим в Яндекс.Метрику, открываем отчет «Директ – сводка».

1. Нажимаем группировки
2. Формируем отчет по группировкам «Кампания Яндекс.Директа, UTM Content», удаляем все остальное
3. Нажимаем древовидный список, выбираем дату
4. Выбираем цель

Показатель конверсий для объявления в Яндекс Директ

Итог

Анализ собранной статистики поможет оптимизировать рекламный бюджет и понять какие именно объявления работают эффективнее! ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ!

Получайте бесплатные уроки и фишки по интернет-маркетингу

Как провести А/Б тестирование в Яндекс.Директе

Менеджер по контекстной рекламе i-Media

Более полугода назад Яндекс.Директ запустил новую функцию для групп объявлений, позволяющую проводить тестирование практически любого элемента рекламы: текста объявлений, изображений, посадочных страниц, дополнительных ссылок и даже контактной информации.

Принцип работы данной функции, а лучше сказать — метода тестирования, достаточно простой. Запущенные к тестированию объявления показываются по очереди до тех пор, пока по ним не накопится достаточное количество статистических данных. Как только это происходит, система начинает чаще показывать по заданным ключевым фразам вариант с наиболее высоким показателем CTR. Таким образом, для каждой рекламной кампании есть возможность протестировать разные информационные материалы и автоматически выбрать из них наиболее привлекательные для аудитории.

Однако автоматический выбор объявления-победителя не всегда подходит, и зачастую по тестируемым материалам требуется развёрнутая статистика. Несмотря на недавние положительные изменения в возможностях сбора статистики в группах объявлений, многие специалисты при работе с данным методом тестирования сталкиваются с проблемой получения полных статистических данных, таких как CTR, CPC, расход по тому или иному элементу тестирования. И это неудивительно. Ведь возможности увидеть статистику по группам и объявлениям в одном отчете, с целью выявления наиболее эффективного объявления внутри группы, попросту нет.

Так как же провести тестирование текстов в группах объявлений, получив при этом все необходимые статистические данные?

Цель:

Снизить среднюю стоимость клика

Решение:

Провести A/Б тестирование объявлений

Реализация:

Для проведения тестирования необходимо выбрать наиболее трафиковую рекламную кампанию, потому что количество трафика влияет на точность данных: чем больше выборка данных, тем точнее будут результаты теста. В теории, для запуска теста достаточно добавить новое объявление в существующую группу. На практике, при таком запуске система соберет некорректные данные, потому что накопленная статистика по существующим объявлениям повлияет на результаты тестирования. При запуске старые объявления заведомо обладают более высоким показателем CTR, тогда как CTR новых текстов равен нулю.

1. Навигационная метка

По этой причине, в первую очередь, на объявления, которые участвуют в тестировании, необходимо поставить навигационную метку. Рекомендуется присваивать меткам названия без двойственного понимания. Например «Stop_test_text_140414» подразумевает, что объявления остановлены на тест текстов 14 апреля 2014 года. Использование подобных меток позволяет оперативно возобновить показы объявлений без теста и подсказывает причину остановки объявлений.

2. Выгрузка рекламной кампании

Следующий шаг предполагает выгрузку рекламной кампании, производя которую, настоятельно рекомендуется сохранять первоначальный вид файла: если при запуске тестирования будут выявлены ошибки, исходный файл позволит вернуть кампанию до теста.

Как известно, загрузить в аккаунт рекламные материалы можно с помощью *.xls и *.csv файлов или через API, но программа Директ.Коммандер не позволит это сделать: система будет выдавать ошибку или дублировать объявления.

Подготовка файла с тестируемыми объявлениями потребует терпения, так как является важнейшим этапом запуска тестирования. Прежде всего, в таком файле необходимо удалить остановленные объявления, поскольку нет смысла запускать тест на них, и определяющие идентификаторы: ID группы, номер группы, ID фразы и ID объявления. Если вы выполните данное условие, система примет объявления как новые, что и требуется.

Существует два способа добавить объявления в группы на тест:

Способ 1. В выгруженном файле с существующими объявлениями, но без определяющих идентификаторов, выделяем все строки и копируем. Выбираем ячейку под существующими объявлениями и вставляем скопированные строки (Рис.1).

Рис.1 Копирование объявлений для запуска тестирования

В скопированных объявлениях в столбце «Доп. объявление» меняем «-» на «+» для того, чтобы система распознала, какие объявления главные, а какие дополнительные (тестируемые). Меняем в новых объявлениях тексты на тестируемые (Рис.2).

Рис.2 Замена текстов в новых объявлениях

В итоге получаем загрузочный файл с добавленными в него вторыми (тестируемыми) вариантами текстов объявлений.

Безусловно, для оценки результатов тестирования и дальнейших действий необходимо будет получить статистические данные.

Для того чтобы получить более подробную статистику в Google.Analytics, нужно добавить utm-метку в каждый url объявления.

Предполагается, что в рекламной кампании используются метки вида: www.site.ru?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=byustgalteri_rsya&utm_content= troynoy_push_ap, где:

utm_source=yandex — источник кампании;

utm_medium=cpc — канал кампании;

utm_campaign=byustgalteri _rsya — название кампании;

utm_content= troynoy_push_ap — ключевое слово.

Для получения статистики о результатах тестирования необходимо дописать «опознавательную» метку в utm_content.

Например, в старые объявления дописываем bez_testa_* (пример: utm_content= bez_testa_troynoy_push_ap), а в объявлениях с тестом дописываем другую метку. Для этого воспользуемся в MS Excel функцией «Найти и заменить». В приведённом ниже примере используются метки bez_testa_* и test_kreativ_* (Рис.3).

Рис.3 Добавление в utm-метку «опознавательной» части

Обратите внимание, что при автоматической замене есть риск ошибочно изменить часть url в дополнительных ссылках к объявлению или основной url в объявлении так, что ссылки будут вести на страницу с ошибкой 404. При этом трафик будет собираться, но данные будут подгружаться неверные, а это значит, что результаты тестирования окажутся ложными. Такая ошибка может не только значительно снизить коэффициент конверсий, но и повысить ее стоимость, что совсем недопустимо.

После того, как описанные выше действия будут выполнены, файл для запуска тестирования можно считать готовым к загрузке в аккаунт.

Способ 2. Необходимо создать два файла, в одном из которых будет исходная рекламная кампания без определяющих идентификаторов, в другом — только те объявления, которые мы хотим добавить для тестирования. Таким образом, при загрузке файла в аккаунт исходные объявления загружаются как новые. Файл только с тестируемыми объявлениями следует загружать с отмеченным пунктом «добавить в существующую кампанию», а не «изменить кампанию» (Рис.4).

Рис.4 Загрузка рекламной кампании через интерфейс Яндекс.Директ

После загрузки необходимо выполнить следующие действия:

1. Остановить объявления, которые ранее были отмечены навигационной меткой. В рекламной кампании легко можно выделить помеченные Навигационной меткой объявления (Рис.5).

Рис.5 Выбор объявлений с Навигационной меткой

2. Проверить корректность загруженных объявлений. Важно, чтобы в одной группе было два объявления (количество зависит от того, сколько объявлений мы тестируем одновременно в одной группе), а также, чтобы объявления на тест прошли модерацию. В противном случае в тестировании будут участвовать не все объявления, и результаты теста будут ошибочными.

Тестирование рекомендуется проводить не менее двух недель для получения большей выборки данных. Это позволит получить наиболее достоверные результаты и сделать верные выводы. Важно учитывать количество трафика, которое приносит рекламная кампания. Если его недостаточно, период тестирования необходимо увеличить.

В примере реализуемой рекламной кампании статистика уже накоплена, и можно вычислить необходимое количество кликов для достижения одной конверсии. Например, в месяц рекламная кампания получает около 2 300 кликов, в среднем это 9 конверсий за указанный период. Коэффициент конверсии равен отношению количества конверсий к количеству кликов, то есть 9/2300 = 0,39%. Соответственно, для достижения одной конверсии необходимо получить не менее 256 кликов.

Основываясь на полученных результатах можно оценить, достигла ли рекламная кампания в определённый период порогового значения. В противном случае тест рекомендуется продлить.

3. По истечении периода тестирования собираем статистику.

Как говорилось ранее, это можно сделать с помощью Google Analytics.

Для этого проделаем следующий путь:

вкладка «Отчёты» -> «Источник трафика» -> «Рекламные Кампании».

Далее настраиваем даты начала и конца тестирования (Рис.6).

Рис.6 Получение отчета в Google Analytics

Выбираем «Дополнительный параметр» — «Содержание объявлений» (Рис.7). Обратите внимание, при записи ключевого слова в метке в поле utm_content нужно смотреть «Содержание объявлений», а если в utm_term, то «Ключевое слово».

Рис.7 Дополнительные параметры для отчета

Далее указываем название рекламной кампании и содержание объявления (Рис.8).

Рис.8 Внесение данных из utm-меток

Таким образом, изменяя поле «содержание объявления» на ту метку, которую ставили в utm_content, мы можем получить данные по рекламным объявлениям с разными текстами. В результате мы получим развёрнутую статистику: коэффициент конверсии, среднюю продолжительность сеанса, процента отказов, количество трафика и т. д.

Для получения данных о CPC, CTR и других показателей из Яндекс.Директ необходимо перейти в «Статистику по кампании» (Рис.9).

Рис.9 Просмотр статистики в Яндекс.Директ

Выбираем раздел «Общая статистика», задаём период и ставим в чек-боксе отметку «Детальная статистика по объявлениям» (Рис.10).

Рис.10 Настройка для выгрузки статистики из Яндекс.Директ

Статистику необходимо выгрузить в xls-файл.

Приступаем к работе непосредственно с этим файлом, а именно:

1. Проставляем фильтр на все столбцы с данными (Рис.11)

Рис.11 Постановка фильтра на столбцы в xls-файле

2. С помощью фильтров выбираем все строки, которые содержат фразу «Итого» и текст объявления, после чего выбираем тексты, по которым сводится статистика. Например, для получения данных по новым вариантам текстов (test_kreativ), необходимо выбирать новые, а для получения статистики по старым вариантам текстов (bez_testa) выбирать старые.

3. Сводим необходимые показатели: расход, количество кликов и т. д.

Таким образом, формируем полную статистику о проведённом тестировании, которая включает в себя следующие показатели: коэффициент конверсии, среднюю стоимость клика, расход, количество показов, клики по тестируемым элементам. Стоит отметить, что наиболее важными из перечисленных показателей являются коэффициент конверсии и стоимость одной конверсии.

Полученная статистика даст нам понимание того, какой тестируемый элемент приносит больше конверсий по низкой стоимости, а значит, мы сможем легко отключить варианты объявлений с низкими показателями.

Тестирование с помощью Яндекс.Директ в группах объявлений даёт возможность найти наилучший вариант объявления с наиболее низкой стоимостью клика. Кроме того, сплит‑тестирование позволяет увеличить коэффициент конверсий и получить большее количество конверсий по более низкой стоимости. Запуск тестирования требует минимум времени и предоставляет массу дополнительных возможностей по итогу анализа статистических данных. Например, выявив лидирующее объявление, можно запустить по нему рекламную кампанию в другой системе контекстной рекламы. Конечно же, надо учитывать, что в каждой сети своя аудитория, и то, что эффективно в одной системе, возможно, не будет показывать положительные результаты в другой.

И напоследок. Огромный положительный момент проведения А/Б тестов заключается в том, что их постоянное проведение способно не только снизить стоимость клика, но и, самое важное, оптимизировать расход денежных средств, выделенных на рекламу в Яндекс.Директ.

А/Б- тест (А/Б- тестирование, Сплит- тестирование в Директе) объявлений в РСЯ. Оптимизация РСЯ

              Итак, начнём.

Условия правильного проведения А/Б тестирования в РСЯ:

        1). Длительность. Тесты креативов в РСЯ должны проводиться одинаковой длительности. Если хотите протестировать 3 разных объявления, то необходимо тестировать каждое из них одинаковое время. Если длительность теста одного из вариантов будет отличаться от других, тогда будет существовать погрешность, которая приведёт вас к неправильным выводам, искажая реальные данные.

        2). Время. Тестирование объявлений в РСЯ необходимо проводить в одинаковое с точки зрения маркетинга время (дни недели и часы). Не рекомендуем тестировать 1 вариант объявлений со вторника по четверг, а другой вариант – с пятницы по воскресенье. В разные дни недели – разная активность целевой аудитории. Также дни недели влияют на ЦА (целевую аудиторию) в разных нишах по-разному. Например, гироскутеры, сигвеи и прочий электро транспорт активнее ищут и покупают перед выходными или непосредственно в выходные дни. Происходит это потому, что люди изучая прогноз погоды на выходные, узнают, что ожидается солнечная погода и неплохо бы покататься на гироскутере на свежем воздухе. Другой пример – услуги по ремонту квартир чаще ищут в рабочие дни и ожидают специалиста на замер именно в будни. Мало кто хочет посвятить свой выходной день на встречу и общение с одним или несколькими замерщиками. Таким образом, неправильно сравнивать во время теста 2 разных креативов, работающих в разные дни.

Также со временем суток: некорректно тестировать 1 вариант с 10,00 до 22,00, а второй вариант – с 22,00 до 10,00 (ночью). В это разное время разная аудитория попадает на сайт и у них разные модели поведения.

        3). Статичность сайта. Во врем проведения А/Б теста в РСЯ не нужно производить какие-то изменения на сайте или направлять трафик на другой сайт (если вы не тестируете сам сайт, но сейчас речь о тестировании объявлений в РСЯ). Если вариант 1 ведёт на сайт 1, а вариант 2 ведёт на сайт 2, то вы не получите объективные результаты теста объявлений, вы получите тест сайта, да и тот неправильно проведённый (при условии, что 2 разных объявления).

        4). Ставка. Ставки для разных вариантов объявлений в РСЯ должны быть одинаковыми, иначе будет результат не вариантов объявлений, а результат повышения или понижения ставок.

        5). Статичность настроек РК в РСЯ. При выполнении сплит- тестирования объявлений в РСЯ, не нужно вносить параллельно какие-то изменения в параметры  рекламной кампании (РК), добавлять или удалять минус-фразы в данной кампании, добавлять или удалять какие-то расширения объявлений (быстрые ссылки, уточнения и т.д.)

        6). Идентичность. При выполнении А/Б- теста в РСЯ стараться обеспечить всем вариантам объявлений примерно одинаковое кол-во показов. Иначе – опять есть риск получить не совсем достоверную информацию.

[Руководство] АБ-тестирование объявлений в Яндекс Директ

Данное руководство рассчитано на тех, у кого уже есть работающий и приносящий клиентов Яндекс Директ и отвечает на следующие вопросы:

• Как тестировать объявления в Директе?
• Как создать/добавить дополнительные объявления в группе объявлений?
• Как скопировать объявление?
• Как сделать несколько объявлений на одно ключевое слово?

Видео по настройке АБ-тестирования объявлений в Яндекс Директ

Для чего нужны A/B тесты объявлений?

Сплит-тесты объявлений в Яндекс Директ очень важный этап ведения и работы над оптимизацией рекламных кампаний.

С помощью АБ-тестов мы находим самые кликабельные (с максимальным CTR) объявления.

Результатом A/B теста является нахождение варианта с наивысшей конверсией и наименьшей стоимостью заказа.

Ошибка ориентироваться на показатель CTR (кликабельности) объявлений (да, Яндекс отключает объявления с низким CTR, но есть Метрика)!

Что следует АБ-тестировать?

• Заголовки (на РСЯ)
• Текст объявления
• Быстрые ссылки
• Изображение

Пошаговый план создания A/B теста рекламных объявлений

Шаг 1. Получаем свежие обновления РК с сервера через Директ Коммандер

Шаг 2. Выгружаем в .xls файл РК, в которую будем добавлять доп.объявление для АБ-теста

Шаг 3. Открываем наш файл с выгруженной РК

Далее делаем следующее:

1. В строках 12-14 в utm-метках добавляем &utm_content=var_1
2. Копируем заполненные строки (в нашем случае это 12-14) вниз.
3. Далее работаем исключительно с скопированными строками:
   • В столбце A меняем «-» на «+».
   • Удаляем значения у столбцов C, D, F, G, H, S, T.
   • Заменяем текст объявления, столбец J на новый для теста.
   • Во всех УРЛах обновляем UTM-метку вместо &utm_content=var_1 ставим &utm_content=var_2

Шаг 4. Сохраняем файл и импортируем его в Директ Коммандер

Готово! Теперь все проверяем.

После проверки – отправляем на модерацию!

С помощью отчетов Яндекс Метрики смотрим, какое объявление наиболее конверсионное:

• Заходим в отчет «Отчеты ==> Стандартные отчеты ==> Источники ==> Директ – Сводка»
• Нажимаем «Группировки», оставляем только «Кампания Яндекс.Директа, UTM Content»
• Выбираем конверсию (цель)
• Раскрываем РК нажатием на «+» и смотрим статистику

Если у Вас возникли вопросы или дополнения к данной статье — отлично! Напишите об этом в комментариях ниже!

PS. Если хотите, чтобы мы Вам настроили поток недорогих клиентов с Яндекс Директ или оптимизировали текущие рекламные кампании — обращайтесь!

Эффективное АБ тестирование объявлений | Direct Profit

Одним из важнейших элементов профессиональной работы с системой контекстной рекламы Яндекс.Директ является АБ тестирование рекламных объявлений.

Что такое АБ тестирование и что конкретно оно нам даёт?

Основная цель АБ тестирования состоит в том, чтобы из множества вариантов объявлений выбрать то, которое будет обеспечивать нам максимальный CTR и конверсию.

На первый взгляд кажется что мы «сходу» можем придумать некий вариант объявления, который как НАМ кажется, будет иметь высокий CTR и конверсию.

Мы ведь, так или иначе, примерно знаем нашу целевую аудиторию и примерно представляем, что конкретно мотивирует её к покупке…

Но как показывает практика, предугадать ЗАРАНЕЕ вариант идеального объявления фактически НЕРЕАЛЬНО.

То есть если Вы думаете что сработают некие шаблоны объявлений которые Вы используете в оффлайн рекламе, то позвольте Вас разочаровать…

Это далеко не так.

Чтобы создать по-настоящему качественное объявление для Директа, необходимо под КАЖДЫЙ запрос имеющий частотность свыше 500 показов в месяц «скреативить» как минимум по три варианта заголовка и три варианта текста объявления.

Иными словами у нас должно получиться минимум шесть вариантов объявления под каждый средне и высокочастотный запрос.

Вследствие чего, для СЕРЬЁЗНОЙ рекламной кампании с большим количеством ключевых фраз, придётся составить около 200-600 объявлений.

Причём из этих 600 объявлений после предварительного АБ тестирования останется только 10%. То есть примерно 60 объявлений «выбьются в лидеры» и наберут максимальный CTR.

Примеры объявлений прошедших ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЕ тестирование:

Конечно, кликов немного, но учитывая что мы рекламируемся в регионе где эти запросы не очень популярны, данной информации достаточно для того чтобы оставить эти объявления в открутке.

А, к примеру, данные объявления мы сразу же исключим из показов:

Так как они набрали достаточно низкий CTR.

Как Вы знаете, при рекламе в спецразмещении низкий CTR объявления сразу же ведёт к росту ставок за клик.

И наоборот, если объявление набирает «хороший» CTR – ставка за клик падает.

Поэтому первостепенная задача АБ тестирования – из огромного числа вариантов объявлений выбрать те, которые будут иметь максимальный CTR и (как следствие) минимальную стоимость клика.

Отсеивание неэффективных площадок/фраз/объявлений (Black/White Lists)

После того как предварительное АБ тестирование объявлений в Яндексе завершено и мы оставили только те объявления, которые набрали максимальный CTR (таких объявлений около 10% от общего числа), следующая наша задача – провести глубокую фильтрацию и из оставшихся объявлений выбрать те, которые дают нам максимальную конверсию.

То есть, если проводя предварительное тестирование, мы старались «выбить» из наших объявлений максимальный CTR, то теперь наша задача – определить те объявления, которые дают нам МАКСИМАЛЬНУЮ КОНВЕРСИЮ (максимум заявок на покупку наших товаров и услуг).

Вследствие подобной «ювелирной» работы мы сможем обеспечить себе МИНИМАЛЬНУЮ цену за конечного клиента даже в самых ДОРОГИХ и КОНКУРЕНТНЫХ тематиках.

Это если говорить о рекламе на поисковых площадках.

Что касается откручивания объявлений в РСЯ (рекламной сети Яндекса), то здесь мы используем другой подход.

Мы не производим никаких фильтраций объявлений по CTR (так как для РСЯ, как мы знаем, это не очень актуально), а просто загружаем те 100 объявлений которые прошли «отбор» на поиске в отдельную кампанию.

И отслеживаем эффективность данных объявлений, всё также фильтруя их по показателям конверсии /отказов (с помощью веб-аналитики).

Проще говоря, если мы видим что какое-то объявление даёт много кликов, но не даёт конверсий (просто «сливает» наш бюджет) – мы его отключаем.

Точно также и с площадками.

Если мы видим что какая-то рекламная площадка даёт нам много кликов, но при этом не даёт конверсий – мы её также отключаем с единственной целью – обеспечить себе максимально низкую стоимость конечного клиента.

На этом о АБ тестировании пока всё.

Как провести АБ тест объявлений?

Доброго всем дня, ребята!

Реклама – вещь не постоянная. Если сегодня какое-то предложение работает, то завтра оно может и не сработать. В этом и вся проблема рекламы, нужно постоянно тестировать, что-то менять, затем анализировать и снова тестировать, и так по кругу. На прошлом уроке “Ведение рекламных кампаний” я мельком упомянул про А/Б тесты. Так вот сегодня речь пойдет как раз про А/Б тест объявлений в Яндекс.Директ.

Поехали!

Также, для того, чтобы выявить наиболее эффективное объявление, проводят А/Б тесты. То есть в тесте участвуют два варианта (или больше) одного объявления и спустя какое-то время в процессе аналитики выявляют лучший наиболее эффективный вариант.

Это цитата из урока про ведение рекламных кампаний. Здесь коротко описан весь процесс А/Б теста, то есть: создаем несколько вариантов объявлений, запускаем и анализируем.

Для того, чтобы провести А/Б тестирование прочитайте следующие уроки:

Подготовка кампании к А/Б тесту.

Начнем АБ тест с подготовки кампании. Для этого нужно скачать xls – файл с кампанией на компьютер. Сделать это можно перейдя по ссылке “Управление кампания с помощью XLS/XLSX” в низу страницы “Мои кампании”:

Затем скачиваете файл кампании во вкладке “Выгрузка в XLS/XLSX”:

Выберите нужную кампанию и нажмите “Выгрузить”. Вот теперь на вашем компьютер есть файл с кампанией Яндекс.Директ. Откройте его.

Далее все действия я буду описывать пошагово:

1. Выделите всю кампанию и скопируйте: 
2. Затем вставьте то, что скопировали в ячейку сразу под кампанией: 
   У вас должно получиться следующее: 
3. Во второй части кампании в столбце “Доп.объявления” поставьте плюс вместо минуса: 
4. Затем в столбцах “ID группы”, “ID фразы”, “ID объявления” все удаляем, опять же только во второй части: 

Теперь кампания готова к А/Б тестированию. Вам осталось только изменить какую-то часть объявления, например, заголовок или текст объявления. Тут уже вступает в дело предложение которое вы хотите протестировать.

Самое главное условие: номера и названия групп, а также ключевые фразы во второй части файла должны совпадать с первой частью, иначе вы просто создадите новую группу объявления.

Что касается UTM – меток. Я в начале урока попросил вас прочитать урок по UTM – меткам, так вот в том уроке вы найдете ссылку с динамическими параметрами UTM, вставьте ее в том же виде в каком она есть в уроке.

Обязательно сохраните файл.

Заливаем кампанию.

После всего того, что вы проделали с xls – файлом, осталось залить его на сервер. Но сделать это через интерфейс Директа не получится, поэтому воспользуемся Директ Коммандером, я надеюсь вы прочитали урок.

1. Нажмите на кнопку “Импорт кампаний из файла”: Выберите файл кампании, с которым мы только что работали.
2. Затем у вас появится окно, где вы можете проверить кампанию. В низу этого окна найдите галочку “Импортировать в исходную кампанию с перезаписью объявлений”, поставьте ее и нажмите “Импортировать”: 
3. Вот и все. Теперь отправляем кампанию на сервер: 

Таким образом, на одно ключевое слово у вас получится два варианта объявления. Система будет их показывать сначала равномерно, а потом то объявление, которое получит более высокий процент кликабельности (CTR), будет показываться чаще и чаще.

Тест стоит проводить до тех пор, пока по объявлениям не накопится статистика. В разных нишах все по-разному, в одних набрать 500 кликов можно за неделю, в других за месяц и более. Поэтому смотрите по своей ситуации.

Данный АБ тест подходит только для того, чтобы выявить наиболее кликабельный вариант объявления. А как мы все знаем, объявление – это точка контакта потребителя с вашей фирмой и чем привлекательнее и информативнее оно будет, тем больше людей будет переходить на ваш сайт. Именно для этого и нужен этот тест.

На этом, наверное, все. Будут вопросы, смело задавайте их в комментариях!

До свидания!