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Teste AB de landing pages em publicidade programática, 3 métodos e como usar de acordo com a cena

Você já passou pela experiência de não saber qual é o melhor método para testes AB de landing pages utilizadas em publicidade programática?

Para obter resultados significativos, é necessário fazer comparações em condições tão justas quanto possível, como garantir um determinado número de parâmetros por correspondência de metas e períodos. No entanto, se a precisão for priorizada, pode levar algum tempo para verificar rapidamente e o desempenho do anúncio durante e após o teste pode ser ruim. Portanto, na operação real, é melhor usar diferentes métodos de forma flexível, dependendo da situação.

Por isso, desta vez, explicaremos os três métodos recomendados para a AB testar landing pages com publicidade programática e como utilizá-los de acordo com suas prioridades.

3 melhores maneiras de testar AB suas páginas de destino

Existem métodos pagos para testar páginas de destino com publicidade programática, mas basicamente o método gratuito é suficiente, a menos que você queira funções adicionais, como análise de mapa de calor e melhorias no formulário de entrada.

Então, aqui estão três dos métodos gratuitos mais recomendados.

Agora vamos ver três maneiras de controlá-lo.

1. Se você deseja verificar com alta precisão sem gastar horas de trabalho na preparação, “Google Optimize”

Uma ferramenta para testar sites fornecidos pelo Google. O teste completo pode ser feito de forma rápida e fácil com uma operação intuitiva sem a necessidade de criar uma nova página de destino para teste. Existem muitas outras ferramentas de teste AB, mas tem muitas funções e é melhor do que outras, pois você pode executar tudo facilmente, desde a medição até a análise, sem conhecimento de codificação.

mérito

• Padrões de teste podem ser facilmente criados sem conhecimento de código

O Google Optimize possui uma função chamada “Editor Visual” que permite alterar a posição, tamanho, cor, etc. de textos e imagens e criar novos padrões de página sem editar diretamente o código do site.

• Os padrões podem ser resolvidos sem o incômodo de enviar manuscritos

Se você criar uma página de destino de teste com um URL diferente e testá-la, precisará enviar um novo anúncio, mas com o Google Optimize é possível separar o padrão de teste e o padrão original sem alterar com um URL.

Além disso, por meio da função “Audience Targeting”, é possível selecionar vários padrões de teste de acordo com a região, comportamento, ambiente, etc. do usuário visitante.

• Vários testes, como teste A/B, teste multivariado, teste de redirecionamento, etc., podem ser facilmente executados.

Dos três métodos apresentados no início, apenas o Google Optimize pode realizar esses testes com facilidade. Outro ponto útil é que facilita a customização do teste de acordo com o estado da landing page e a estrutura do site do cliente.

• Você pode verificar a “probabilidade ideal” e a “taxa de melhoria”

Com o Google Optimize, além da taxa de conversão, você pode verificar a “probabilidade ideal” e a “taxa de melhoria” conforme mostrado abaixo, portanto, é mais fácil tomar uma decisão multifacetada sobre a implementação de padrões de teste do que outros métodos.

“Probabilidade ótima” indica a probabilidade de que o padrão seja o melhor em geral, considerando a situação dos usuários influxos e se o desempenho continuará no futuro e não temporariamente.

Por exemplo, comparando o original e o padrão de teste, mesmo que a taxa de conversão do padrão de teste seja apenas ligeiramente maior, se a probabilidade de ser ideal for alta, pode-se julgar que seria melhor mudar para o padrão de teste.

“Melhoria” é um intervalo que mostra a diferença na taxa de conversão entre o padrão de teste e a linha de base para a meta selecionada. Por exemplo, se a taxa de melhoria for “-40% a 80%”, pode-se julgar que a probabilidade de melhoria é maior, e se for “-60% a 40%”, a probabilidade de deterioração é maior.

Demérito

• Usabilidade pode sofrer

Não limitado a Otimizar, ao testar usando uma ferramenta de teste, a tela pode piscar ou a velocidade de carregamento pode cair durante o carregamento. Quanto mais tempo leva para um usuário clicar em um anúncio e ver a página de destino, maior a probabilidade de ele sair.

Como contramedida contra a oscilação da página, é recomendável colocar o snippet de otimização o mais próximo possível do topo dentro do <HEAD> da fonte da página (HTML) que você deseja otimizar.

Se a cintilação ainda o incomodar, você pode melhorá-la instalando um snippet chamado “anti-flicker snippet” que oculta temporariamente a página enquanto o contêiner do Optimize está carregando.

Referência: Instalar o snippet anticintilação – Ajuda do Optimize

• Leva tempo para configurar e obter resultados

Se o Google Optimize não tiver sido instalado, as configurações iniciais, como configurações de tags e vinculação com o Google Analytics, levarão algum tempo.

Além disso, por padrão, todos os padrões são ponderados igualmente e você não pode alterar a ponderação até terminar o teste.

Observe que é recomendável executar por pelo menos duas semanas, portanto, mesmo que uma página de destino tenha um bom desempenho, ela é um tanto inflexível, pois não pode ser ajustada durante o teste.

cena recomendada

• Quando você deseja verificar com alta precisão sem gastar horas de trabalho na preparação do teste, como alterar a página inicial ou enviar o manuscrito

Por favor, consulte o seguinte artigo para o procedimento de uso.

2. Se você deseja se concentrar mais no gasto e na duração do anúncio do que na precisão do teste, adicione um anúncio com uma página de destino diferente a um grupo de anúncios existente.

Este é um método para adicionar um anúncio cujo URL de destino do link é alterado para um padrão de teste no mesmo grupo de anúncios (conjunto de anúncios) do anúncio existente.

mérito

• Entrega fácil de direcionar para páginas de destino rápidas e bem-sucedidas

Quando um novo manuscrito é enviado a um grupo de anúncios existente (conjunto de anúncios), o meio avalia os resultados com base em dados anteriores de aprendizado de máquina e tenta exibir mais anúncios que devem ter resultados mais altos. Você pode direcionar as entregas para um destino de alto desempenho páginas rapidamente.

Demérito

• Influenciado pelo aprendizado de máquina existente

Aproveitando os dados históricos de aprendizado de máquina, você pode obter a entrega em páginas de destino bem-sucedidas rapidamente, mas torna-se difícil obter resultados de teste AB precisos.

Por exemplo, existe a possibilidade de que a entrega seja atraída por páginas de destino com desempenho inferior ao original a longo prazo.

Dependendo da mídia, há também uma função para distribuir o anúncio o mais uniformemente possível sem alocar automaticamente o volume de distribuição do anúncio. Exemplos incluem Google Ads e Yahoo! Ads.

No entanto, isso é apenas para equalizar as oportunidades de leilão, e o número de vezes que os anúncios são exibidos e o número de visitas aos sites vinculados não serão iguais. Portanto, lembre-se de que não é adequado para fins de testes AB precisos de páginas de destino.

• Pode afetar adversamente as entregas existentes

Se o padrão de teste tiver um desempenho pior do que o original, é possível que a usabilidade da página de destino, que afeta a qualidade do anúncio, diminua. Por isso, é importante ter em mente que o número de conversões necessárias para otimizar a entrega do anúncio pode não ser garantido devido à diminuição do número de conversões, e a taxa de conversão pode diminuir, resultando em resultados ruins.

cena recomendada

• Se você deseja se concentrar em otimizar a entrega de anúncios em um período de tempo mais curto, como uma alta probabilidade de que os resultados possam ser aprimorados com padrões de teste.

3. Se você deseja testar com alta precisão sem afetar a distribuição existente, “ferramenta de teste de mídia”

Este é um método que permite testar sem afetar a entrega original, criando uma campanha de teste ou conjunto de anúncios duplicando a campanha ou conjunto de anúncios que está sendo entregue no momento.

No entanto, você só pode usar a função “Teste de campanha” para Google Ads e a função “Teste A/B” para Facebook Ads.

mérito

• Sem impacto nas entregas existentes

O tráfego otimizado e direto e os métodos de teste terão algum impacto na entrega existente, mas as ferramentas de teste de mídia podem separar completamente campanhas e conjuntos de anúncios, para que você possa testar com risco mínimo.

• Não afetado pelo atraso no período de entrega ou dados históricos de aprendizado de máquina

Assim como o Optimize, isso pode ser feito em tempo hábil sem ser afetado por resultados de entrega anteriores, portanto, você pode esperar um teste mais preciso do que o envio direto e o método de teste.

Demérito

• Leva tempo e dinheiro para obter resultados

Como todos os padrões são distribuídos em uma taxa igual, leva mais tempo e custos de publicidade do que enviar um novo padrão de teste e testá-lo.

Além disso, as ferramentas de teste de mídia não podem testar em várias mídias, portanto, pode levar mais tempo para acumular dados do que o Google Optimize.

cena recomendada

• Se o aprendizado no grupo de anúncios existente influenciar e o novo criativo enviado alterando a página de destino não for exibido e a verificação não for possível
• Você deseja testar a precisão dos resultados sem afetar as entregas existentes

Por favor, consulte o seguinte artigo para o procedimento de uso.

Use ferramentas apropriadas de acordo com a situação e finalidade

Desta vez, apresentei três métodos, mas se você quiser melhorar a página de destino com mais precisão e menos horas de trabalho, recomendamos testar usando o Google Optimize.

Primeiro, você precisa definir tags, etc., mas depois de defini-los, você pode facilmente criar padrões de teste. Além disso, a verificação pode ser realizada sem ser influenciada pela otimização de aprendizado de máquina com base em resultados anteriores.

Além da taxa de conversão, também temos indicadores que servem como critérios de julgamento, por isso também é uma grande vantagem poder refletir com confiança os resultados do teste no ambiente real.

No entanto, se você não tiver orçamento ou tempo suficiente para se dedicar ao teste, talvez não consiga julgar se é bom ou ruim porque os dados não serão acumulados mesmo se você executar o teste com o Google Optimize, portanto, dependendo a situação, método 2.3 Vamos considerar também