Depois de configurar um experimento de vídeo, você poderá monitorar o desempenho dele no Google Ads e encontrar os anúncios em vídeo com melhor desempenho nos grupos experimentais. Saber qual anúncio tem o melhor desempenho no experimento ajuda você a decidir qual campanha continuar usando e em qual delas alocar orçamentos maiores.
Neste artigo, explicamos como monitorar e entender o desempenho de um experimento de vídeo.
Instruções
Observação: as instruções abaixo fazem parte do novo design da experiência do usuário do Google Ads. Para usar o design anterior, clique no ícone "Aparência" e selecione Usar design anterior. Se você estiver usando a versão anterior do Google Ads, consulte o mapa de referência rápida ou use a barra de pesquisa no painel de navegação do Google Ads, na parte de cima, para encontrar a página que você está procurando.
- Na sua conta do Google Ads, clique no ícone Campanhas
.
- Clique no menu suspenso Campanhas no menu da seção.
- Clique em Experimentos e em Experimentos de vídeo.
- Selecione um experimento para ver os resultados.
Como interpretar os resultados
- Ao avaliar os resultados, concentre-se no Brand Lift geral ou nas conversões, já que essas métricas ajudam você a encontrar diferenças significativas no desempenho entre os grupos experimentais.
- Para gerar resultados com significância estatística nas conversões, você precisa de pelo menos 100 conversões por grupo experimental. Se alguma das campanhas incluídas no experimento não tiver recebido pelo menos 100 conversões, você não verá resultados no Google Ads.
- Se o orçamento é dividido de maneira uniforme entre os grupos experimentais, mas uma campanha recebe mais impressões do que a outra, isso significa que as campanhas participam de leilões diferentes e vencem com lances diferentes. A campanha que vencer mais leilões por um custo mais baixo terá mais impressões. Os experimentos de vídeo só garantem que os usuários de um grupo experimental não se sobreponham àqueles de outro grupo.
Práticas recomendadas
- Aja com base nos resultados: se houver resultados com significância estatística em um grupo experimental, você poderá maximizar o impacto pausando outros grupos e transferindo todo o orçamento para aquele com os resultados mais significativos.
- Crie conteúdo com base no que você aprendeu: por exemplo, se você descobrir que recursos de vídeo personalizados para segmentos de público-alvo diferentes têm desempenho melhor do que o mesmo recurso genérico para todos os públicos-alvo, use esses dados para desenvolver os próximos recursos de vídeo.
- Resultados inconclusivos também podem ser úteis: por exemplo, você pode ter dois criativos com desempenho igual no experimento, mas um deles pode ser mais barato do que o outro.
