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Monitoraggio degli esperimenti campagna

Dopo avere eseguito un esperimento, è utile comprendere in che modo monitorarne il rendimento. Comprendendo il rendimento dell'esperimento in confronto alla campagna originale, puoi decidere in maniera informata se interrompere l'esperimento, applicarlo alla campagna originale o utilizzarlo per creare una nuova campagna.

Questo articolo spiega come monitorare e analizzare il rendimento degli esperimenti.

Prima di iniziare

Se non hai ancora creato un esperimento, leggi Impostazione di un esperimento campagna.

Istruzioni

  1. Espandi il menu a sinistra, poi fai clic sul nome dell'esperimento di cui visualizzare il rendimento sotto l'intestazione Tutti gli esperimenti. Viene visualizzata una pagina che mostra i dati dell'esperimento e un confronto delle principali metriche dell'esperimento e della relativa campagna originale.
  2. Per modificare l'intervallo di date per questi dati, utilizza il menu a discesa delle date nell'angolo superiore destro. Questo confronto mostrerà solo i dati relativi alla sovrapposizione del menu a discesa delle date e delle date degli esperimenti.
  3. Per visualizzare questo confronto al livello di gruppo di annunci, fai clic sulla scheda Gruppi di annunci sotto questa tabella. Poi, fai clic sul gruppo di annunci di cui desideri visualizzare i dati.

Interpretazione dei dati

Nella tabella in alto è visualizzato un confronto delle principali metriche dell'esperimento con quelle della campagna originale, insieme alle frecce accanto a ciascuna metrica.

Icona Rilevanza statistica (valore (1-p))
Nessuna icona Dati insufficienti
blank diamond <95%
Statistical+1 image upward arrowStatistical-1 downward arrow 95%-99%
Statistical+2 upward arrowStatistical-2 image 99%-99,9%
Statistical+3 upward arrowStatistical-3 downward arrow >99,9%
  • La direzione delle frecce indica se la quantità dei valori dell'esperimento è maggiore o superiore a quella delle campagne originali.
  • Il numero di frecce indica la rilevanza statistica o la probabilità che le differenze non siano casuali. Può apparire un massimo di tre frecce (Statistical+3 upward arrowStatistical-3 downward arrow) nella stessa direzione; inoltre, quanto più numerose sono le frecce visualizzate, maggiore è la certezza che la differenza non sia casuale.
  • Un rombo (blank diamond) indica che i risultati non sono statisticamente rilevanti. Vi sono alcuni motivi per cui i risultati possono non essere statisticamente rilevanti:
    • La durata dell'esperimento non è stata sufficiente.
    • La campagna non riceve abbastanza traffico.
    • La suddivisione del traffico era troppo ridotta e l'esperimento non riceve sufficiente traffico.
    • Le modifiche che hai apportato non hanno determinato una differenza nel rendimento statisticamente rilevante.
  • Gli esperimenti con risultati statisticamente più rilevanti hanno una maggiore probabilità di continuare a fornire risultati simili dopo essere stati convertiti in una campagna.
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