Práticas recomendadas do experimento de melhoria do app

Este artigo aborda as práticas recomendadas para experimentos de melhoria de app.

Nesta página

 


Antes de criar um experimento

Entenda como o experimento de melhoria de app resolve seus casos de uso

O que é um experimento de melhoria do app? Esses experimentos ajudam a testar e entender a melhoria na performance ao adicionar recursos de vídeo à sua campanha.

  • Com base nos seus casos de uso, recomendamos as seguintes abordagens ao usar o experimento de melhoria de app:

    • Testar um vídeo pela primeira vez: se você ainda não tem vídeos na sua campanha, o experimento de melhoria no app ajuda a entender como adicionar recursos de vídeo melhorou a performance.
    • Escolha o valor vencedor de vários recursos de vídeo com resultados direcionais: se você tiver vários recursos de vídeo, o experimento de melhoria do app pode ajudar a entender o seguinte:
      • Se todos os recursos de vídeo ajudarem a melhorar a performance
      • Como cada recurso de vídeo contribui para o aumento geral da performance

Orçamento mínimo e lance

Recomendamos um orçamento e um lance que gerem pelo menos 100 (de preferência mais de 150) conversões por dia para garantir que nossos modelos otimizem suas campanhas. Os simuladores dos Lances inteligentes ajudam a entender melhor quantas conversões você provavelmente vai receber se mudar o orçamento e a meta da estratégia de lances.

  • Quanto maior o número diário de conversões no experimento, mais rápido ele vai alcançar resultados com significância estatística.
  • Se a campanha de base tiver um grande número de recursos de vídeo (mais de 50), o orçamento necessário para avaliar diariamente cada recurso provavelmente será muito maior.

Meta da estratégia de lances da campanha (tCPI / tCPE / tROAS)

Se a campanha estiver limitada pelo orçamento, o CPI ou CPE real não será mais de duas vezes menor do que o CPI ou CPE desejado (e o mesmo para o tROAS). Isso ajudará a evitar comportamentos inesperados com inicialização a frio / redução de lances.

Em geral, as campanhas que não estão limitadas pelo orçamento ou pelos lances apresentam resultados mais rápidos e precisos.

Verificar os recursos de vídeo

Se a campanha estiver limitada pelo orçamento

  • Se a campanha atual tiver ou não tiver vídeos, mas não estiver gastando, testar a adição de novos vídeos provavelmente não vai melhorar a performance.
  • Considere aumentar o orçamento da campanha até acabar com a limitação e, em seguida, avalie a necessidade de um experimento de aumento.

Se a campanha não estiver limitada pelo orçamento

  • Se a campanha atual tem recursos de vídeo, mas eles representam uma baixa porcentagem do gasto total, testar a adição de novos recursos de vídeo provavelmente não vai melhorar a performance.
  • Aumente o custo por conversão desejado (ou diminua o tROAS) até que os recursos de vídeo atuais alcancem um valor de gasto significativo. Depois, avalie a necessidade de fazer um experimento de melhoria.

 


Configuração do experimento

Objetivos do experimento

  • É melhor escolher as métricas do experimento com base nas metas de otimização da campanha.
    • Por exemplo, escolha "Volume de instalações" ou "CPI" se a campanha estiver otimizando para instalações.
  • Prefira o custo por ação (instalação / ação no app) às métricas de volume de conversão, a menos que sua campanha não esteja limitada pelo orçamento.

Divisão de experimento

  • Recomendamos usar o tráfego 50/50 e a divisão do orçamento na maioria das situações para alcançar os resultados do experimento o mais rápido possível com o menor custo.
  • Em determinadas situações, por exemplo, se você acredita que os recursos testados vão gerar um grande impacto negativo, pode ser útil usar uma divisão de tráfego diferente (por exemplo, 40% na campanha de teste e 60% na campanha de base).

Nível de confiança

  • Recomendamos usar um nível de confiança de 80%, que geralmente oferece boa precisão nos resultados do experimento com duração mais curta e menor custo, em comparação com um nível de confiança de 85% ou 95%.
  • Se você não souber qual nível de confiança escolher, procure na tabela do apêndice o número de conversões necessárias para alcançar um determinado nível de confiança.

Datas do experimento

  • Recomendamos manter os experimentos por 30 dias, se possível, para maximizar a possibilidade de resultados conclusivos.

Verificação de integridade do experimento

  • A verificação de integridade oferece uma série de diagnósticos e verificações para melhorar a probabilidade de resultados conclusivos do experimento. Recomendamos que você corrija problemas graves (em vermelho), como o uso de um app iOS (atualmente indisponível), e tente solucionar os problemas moderados da melhor maneira possível (em amarelo), como limitações pelo orçamento. Saiba mais sobre a verificação de integridade na criação de um experimento de melhoria do app.

Recomendações gerais

Interações com outras campanhas promovendo o mesmo app

  • Para evitar a canibalização, confira se a conta não tem outra campanha promovendo o mesmo app nas mesmas geolocalizações da campanha sendo testada.

Violações da política

  • Quando possível, corrija as supostas violações de política na sua campanha, já que elas podem impedir a veiculação de uma das campanhas no experimento ou atrasar os resultados.

 


Enquanto o experimento estiver em andamento

Alterações de orçamento e meta de performance

  • Recomendamos não atualizar essas configurações nos primeiros 7 dias do experimento.
  • Se for necessário fazer alterações após esse período, prefira pequenas mudanças diárias incrementais em vez de uma grande de uma só vez.

Alterações de recurso

  • Se você precisar modificar um recurso da sua campanha de base, faça a mesma alteração na campanha de tratamento correspondente de maneira simultânea.

Monitorar experimentos

  • Recomendamos excluir os primeiros 5 a 10 dias do experimento dos resultados usando o seletor de data para evitar que o período de aprendizado da campanha influencie as métricas.
  • É possível monitorar os resultados do experimento usando os três níveis de confiança (80%, 85% e 95%).
  • Se você adicionou vários recursos de vídeo à campanha de teste, vai encontrar a performance de um recurso de vídeo específico nos relatórios do Google Ads.

 


Quando o experimento terminar

Interpretar os resultados do experimento

  • Resultados com significância estatística
    • Resultados positivos nas duas metas do experimento: recomendamos que você promova o recurso na sua campanha de base e possivelmente em outras campanhas da sua conta, quando aplicável (por exemplo, campanhas com metas semelhantes, mas em áreas geográficas diferentes) para melhorar a performance geral.
    • Resultados negativos nas duas metas do experimento: não recomendamos promover o recurso na sua campanha ou conta.
    • Combinação de resultados positivos e negativos em metas de experimentos: recomendamos que você tome decisões com base nas necessidades de seus negócios e nas restrições de ROI. Por exemplo, se o CPI aumentar 5% e as instalações, 10%, os anunciantes vão precisar promover os recursos para gerar mais instalações com um aumento no CPI médio.
  • Resultados sem significância estatística
    • Recomendamos que você tome decisões com base nas necessidades dos seus negócios e na tolerância a riscos. Por exemplo, para anunciantes com interesse em resultados direcionais, é interessante promover recursos com resultados positivos, mas sem significância estatística. Como alternativa, recomendamos fazer mudanças no recurso e conduzir outro experimento.

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