Marketing

วิธีการตั้งค่าการทดสอบ A/B ที่ทำกำไรได้สำหรับความสำเร็จของ PPC

การทดสอบแบบแยกส่วน (การทดสอบ A/B) มีความสำคัญต่อความสำเร็จของ PPC ในระยะยาว เนื่องจากจะช่วยให้คุณทราบว่าตัวแปรใดที่นำไปสู่ผลกำไรและชัยชนะของคุณ การจัดโครงสร้างการทดสอบมีความสำคัญพอๆ กับการให้เวลาเพียงพอสำหรับข้อมูลที่จะแนะนำคุณ ผู้อ่านถามว่า “คุณตั้งค่าการทดสอบแยกอย่างไร? คุณแนะนำให้ทดสอบตัวแปรเพียงตัวเดียว (เช่น โฆษณาหรือคัดลอกหรือวางโฆษณาไว้ที่ใด) อย่างอื่นที่คุณคิดว่าสามารถช่วยให้เปลี่ยนจาก 0>1 ได้จะยอดเยี่ยมมาก!” ในโพสต์ Ask the PPC เราจะพูดถึง: การทดสอบแบบแยกส่วนคืออะไร เคล็ดลับสำหรับการจัดโครงสร้างการทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จ วิธีการประเมินและดำเนินการทดสอบ แม้ว่าโพสต์นี้จะทดสอบแบบแยกส่วนจากแนวคิด PPC แต่แนวคิดที่กล่าวถึงสามารถนำไปใช้กับช่องทางการตลาดดิจิทัลทั้งหมดได้ การทดสอบแบบแยกส่วนคืออะไร? การทดสอบแบบแยกส่วน (หรือการทดสอบ A/B) ทดสอบองค์ประกอบหนึ่งของแคมเปญของคุณเทียบกับอีกองค์ประกอบหนึ่ง อ่านต่อด้านล่าง การทดสอบเหล่านี้เน้นไปที่: โฆษณาข้อความโฆษณา กลุ่มเป้าหมาย แลนดิ้งเพจ เรียกร้องให้ดำเนินการ องค์ประกอบภาพในหน้า/โฆษณา สคริปต์อีเมล/การโทร เวิร์กโฟลว์ของผู้ใช้ องค์ประกอบอื่นใดของกระบวนการได้มา/การรักษาไว้ คุณจะต้องตัดสินใจว่าสิ่งใดจะยังคงสอดคล้องกันและองค์ประกอบใดที่จะเป็นตัวแปรของคุณ ตัวแปรเป็นองค์ประกอบเดียวที่คุณต้องการทดสอบ พวกเขาควรเป็นองค์ประกอบที่แตกต่างกันเพียงอย่างเดียวในแง่มุมของแคมเปญ การควบคุมคือการตั้งค่าแคมเปญปัจจุบันและควรทำงานควบคู่ไปกับการทดสอบของคุณ เคล็ดลับสำหรับการจัดโครงสร้างการทดสอบ A/B ส่วนที่ยากที่สุดของการทดสอบแบบแยกส่วนคือการตั้งค่าเพื่อให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ข้อผิดพลาดทั่วไป ได้แก่ ตัวแปรมากเกินไป: การประเมินตัวแปรมากกว่าหนึ่งตัวทำให้เกิดความสงสัยในความถูกต้องของการทดสอบ การสิ้นสุดการทดสอบเร็วเกินไป: การทดสอบแบบแยกส่วนจะใช้ได้ก็ต่อเมื่อคุณบรรลุนัยสำคัญทางสถิติเท่านั้น (ซึ่งไม่สามารถเกิดขึ้นในหนึ่งวัน) ไม่มีมาตรการสำเร็จ/ล้มเหลวตั้งแต่เริ่มแรก: หากคุณไม่รู้ว่าคุณคาดหวังอะไรให้สำเร็จ การทดสอบจะไม่มีความหมายและอาจทำให้เสียเวลาและเงินไปเปล่าๆ อ่านต่อไปด้านล่าง ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญ PPC ส่วนใหญ่ยอมรับว่า 10, 000 เป็นเซสชันขั้นต่ำ สำหรับนัยสำคัญทางสถิติแล้ว บางแบรนด์จะไม่ทำแบบนั้นเลยในสี่ส่วน น้อยกว่านั้นมากใน 000 วัน นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการกำหนดกรอบเวลาและเหตุการณ์สำคัญที่เป็นจริงสำหรับธุรกิจของคุณจึงเป็นเรื่องสำคัญ การรับเซสชันอย่างน้อย 60 เป็นเกณฑ์ที่สมเหตุสมผล เช่นเดียวกับการปล่อยให้การทดสอบทำงาน 000-60 วัน เมื่อคุณมีข้อมูลของคุณแล้ว คุณจะสามารถดำเนินการได้ รักษาพื้นฐานปัจจุบัน หรือพัฒนาแคมเปญของคุณโดยใช้ตัวแปรอย่างเต็มที่ การทดสอบที่มีความหมายมีการวัดความสำเร็จ/ล้มเหลวเพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถรวบรวมคุณค่าจากช่วงการทดสอบได้ สิ่งเหล่านี้อาจเป็น: เวลาบนไซต์ มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย อัตราการแปลง. ผลตอบแทนการลงทุน ไม่ว่าคุณจะเลือกเมตริกใดก็ตาม สิ่งสำคัญคือคุณต้องยึดถือและเป็นเจ้าของว่าการทดสอบนั้นสำเร็จหรือล้มเหลว การยึดติดกับความคิดสร้างสรรค์หรือกลยุทธ์ทางอารมณ์ก่อนที่ข้อมูลจะตรวจสอบพวกเขาอาจทำให้การทดสอบเสียหายได้ ดังนั้นอย่าลืมตั้งเป้าหมายไว้ วิธีการประเมินและดำเนินการทดสอบ การตัดสิน “ความสามารถในการจัดส่ง” จากการทดสอบ A/B นั้นค่อนข้างซับซ้อน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเจาะลึกเมตริกต่างๆ (บางส่วนมีประโยชน์ บางอย่างไม่ได้) เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้ใช้กำลังประสบกับการเปลี่ยนแปลงของคุณอย่างไร การวิเคราะห์เชิงพฤติกรรมทำให้กระบวนการนี้คล่องตัวขึ้น ทำให้ข้อมูลทั้งหมดง่ายขึ้นเป็นภาพความเข้าใจในการโต้ตอบของผู้ใช้ของคุณ ช่วยให้คุณเข้าใจผลลัพธ์ของการทดสอบ A/B ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าสมมติฐานของคุณได้รับการตรวจสอบแล้ว สิ่งที่น่าประหลาดใจที่อาจนำไปสู่ ​​การรักษานั้นดีพอที่จะจัดส่งหรือไม่ หรือหากต้องการทำซ้ำเพิ่มเติม การวิเคราะห์พฤติกรรมเช่นเดียวกับที่คุณจะพบใน Microsoft Clarity จะให้ “เหตุผล” ที่อยู่เบื้องหลัง “วิธี” ของเมตริกที่ย้ายมา วิธีใช้คุณสมบัติความชัดเจนในการบันทึกเซสชันการทดสอบ A/B การทดสอบ A/B จะแสดงการเคลื่อนไหวที่หลากหลายในหน่วยเมตริก (ขึ้นและลง) และการบันทึกเซสชันสามารถช่วยตอบได้ว่าเหตุใดตัววัดจึงย้ายโดยสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้จากเซสชันจริง สกรีนช็อตจาก Microsoft Clarity, กันยายน 2021 โฆษณา Heatmaps อ่านต่อด้านล่าง ใช้มุมมองรวมเพื่อเปรียบเทียบการรักษาและการควบคุม เพื่อดูว่าตัวชี้วัดหลักของคุณในส่วนใดส่วนหนึ่งของหน้าเป็นไปตามที่ตั้งใจไว้หรือไม่ คลิกแผนที่ความร้อน ทำความเข้าใจการมีส่วนร่วมในการคลิกบนการรักษาของคุณเทียบกับการควบคุม เปรียบเทียบว่าความสนใจ CTA ของผู้ใช้อยู่ที่ใดในทั้งสองอย่าง แสดงเนื้อหาที่ทำให้เสียสมาธิและพื้นที่ที่อาจเกิดความสับสน (เช่น การคลิกที่เนื้อหาคงที่) สรุปรูปแบบการโต้ตอบทั้งหมดด้วยคุณลักษณะใหม่ Scroll heatmaps ทำความเข้าใจความลึกในการเลื่อนของทั้งคู่ เปรียบเทียบจำนวนผู้อ่าน – ผู้ใช้เพจของคุณอาจกำลังอ่านอยู่มากน้อยเพียงใด ช่วยแก้ปัญหาการค้นพบ (ผู้ใช้กี่เปอร์เซ็นต์ที่เห็น CTA หรือย่อหน้าเฉพาะ) สกรีนช็อตจาก Microsoft Clarity, กันยายน 2021 Rage Clicks เมื่อมีการมอบประสบการณ์ UX ใหม่ ผู้ใช้เข้าใจวิธีใช้ฟีเจอร์นี้หรือไม่ และฟีเจอร์นี้ทำงานตามที่คาดไว้ในเคส Edge ทั้งหมดหรือไม่ ระบุว่าจำเป็นต้องมีการทำซ้ำเพิ่มเติมหรือไม่ (ผู้ใช้รู้สึกผิดหวังกับบางส่วนของประสบการณ์ใหม่โดยไม่คาดคิดหรือไม่) ระบุว่าความสามารถในการเรียนรู้เป็นปัญหาหรือไม่ (ผู้ใช้ไม่เข้าใจวิธีใช้คุณลักษณะใหม่นี้หรือไม่) ตัวกรองที่เป็นประโยชน์สำหรับการทดสอบ A/B ตัวกรอง UTM: การแบ่งส่วน และแยกแยะแหล่งที่มาของการเข้าชม การเข้าชมจากการอ้างอิงบางอย่างนำไปสู่ความสำเร็จในการรักษาแบบหนึ่งมากกว่าแบบอื่นหรือไม่? เช่น การอ่านมากขึ้น ระยะเวลาเซสชันที่นานขึ้น CTR ที่สูงขึ้น การแปลงโดยรวมที่มากขึ้น ดูเซสชั่นทั้งหมดสำหรับการรักษาจากแหล่งต่างๆ – พวกเขาสำรวจหน้าต่างๆ หรือใช้การรักษาของคุณแตกต่างกันหรือไม่? แท็กที่กำหนดเอง: การแยกความแตกต่างระหว่างการควบคุมกับเซสชันการรักษา เพิ่มแท็กโดยพิจารณาว่าการรักษาแต่ละครั้งมีอยู่หรือไม่ สามารถซ้อนตัวกรองเพิ่มเติมได้ เช่น ดูเซสชันที่การรักษา = ผู้ใช้ AND ทำ XYZ (เช่น คลิกที่ปุ่มเฉพาะหรือไปที่หน้าติดต่อ เป็นต้น) การทดสอบ Takeaway Split เป็นองค์ประกอบสำคัญของการดำเนินการแคมเปญ PPC ที่ประสบความสำเร็จ อ่านต่อไปด้านล่าง พวกเขาจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเมื่อคุณเข้าใจอย่างชัดเจนว่าคุณต้องการทดสอบอะไรและความสำเร็จ/ความล้มเหลวเป็นอย่างไร แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม: A/B & การทดสอบหลายตัวแปรสำหรับ SEO: ทำอย่างไรให้ถูกวิธี 5 แนวคิดการทดสอบ PPC ที่ชัดเจนน้อยกว่าที่คุณควรลองใช้ PPC 101: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ PPC พื้นฐานการตลาด มีคำถามเกี่ยวกับ PPC? ส่งผ่านแบบฟอร์มนี้หรือทวีตฉัน @navahf พร้อมแท็ก #AskPPC เจอกันเดือนหน้า! ภาพเด่น: Paulo Bobita/Search Engine Journal

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button