Crie experiências A/B para campanhas Demand Gen

As experiências permitem-lhe propor e testar alterações às campanhas Demand Gen. Pode avaliar os resultados e compreender o impacto das alterações antes de as aplicar a uma campanha.

Este artigo explica como funcionam as experiências Demand Gen. Quando tiver tudo pronto, configure uma campanha Demand Gen.

Antes de começar
Funcionalidades exclusivas das experiências A/B Demand Gen
Configure uma experiência
Avalie os resultados da experiência
Termine a experiência
Práticas recomendadas

Antes de começar

Pode iniciar uma experiência com, no mínimo, 2 campanhas Demand Gen. Ambas as campanhas devem estar prontas, mas não devem estar em apresentação atualmente.
Escolha campanhas que difiram apenas numa variável para ajudar a compreender melhor e a retirar conclusões a partir dos resultados da experiência.
Todas as alterações à configuração da campanha devem ser feitas antes de guardar a experiência.

Funcionalidades exclusivas das experiências A/B Demand Gen

As experiências Demand Gen são executadas em todos os inventários, no Discover, no Gmail e no YouTube.
As experiências Demand Gen permitem que os anunciantes façam testes com todas as variações de campanhas de vídeo e de imagem.
As experiências permitem fazer testes com criativos, públicos-alvo e feeds de produtos. Neste momento, não recomendamos que teste outras variáveis, como os lances e o orçamento.
Recomendamos que os anunciantes criem novas campanhas com a mesma data de início para executar a experiência. As experiências só podem usar campanhas Demand Gen.

Instruções

Configure uma experiência

Na sua conta do Google Ads, clique no ícone Campanhas .
Clique no menu pendente Campanhas no menu da secção.
Clique em Experiências.
Clique no botão de mais na parte superior da tabela "Todas as experiências".
- Também pode aceder ao separador "Experiências Demand Gen" e clicar no botão de mais .
Selecione Experiência Demand Gen e clique em Continuar.
- (Opcional) Introduza o nome da experiência e a descrição. A experiência não deve partilhar o mesmo nome das suas campanhas nem de outras experiências.
Existem 2 grupos experimentais por predefinição, e pode adicionar até 10, se necessário.
- Etiquete os grupos experimentais.
- Em "Divisão de tráfego", introduza a percentagem pela qual quer dividir a experiência. Recomendamos uma divisão de 50% para obter a melhor comparação entre as campanhas originais e as campanhas de experiência.
Atribua campanhas a cada grupo experimental. Uma campanha não pode estar em mais do que um grupo experimental em simultâneo, mas um grupo experimental pode ter várias campanhas, se necessário.
Selecione a métrica de sucesso principal para medir o resultado da experiência.
- As métricas incluem: taxa de cliques (CTR), taxa de conversão, custo por conversão e custo por clique (CPC).
Clique em Guardar para concluir a criação das experiências. A experiência já está pronta para ser executada.

Avalie os resultados da experiência

Durante a execução da experiência, pode avaliar e comparar o respetivo desempenho com o da campanha original. Se quiser, pode terminar a experiência mais cedo. Pode encontrar 3 componentes no relatório da experiência:

Menu pendente do nível de confiança: selecione o nível de confiança no qual quer ver os resultados. Isto afeta o principal cartão e a tabela de relatórios. Um número mais baixo permite resultados mais rápidos, enquanto a situação oposta é mais lenta, mas conduz a um maior grau de certeza:
- 70% (predefinição): os resultados direcionais alinham-se com o NC mais baixo da medição do aumento.
- 80%: resultados direcionais, um equilíbrio entre velocidade e certeza.
- 95%: resultados conclusivos, para utilizadores que procuram uma elevada certeza para grandes decisões.
Principal cartão: veja o resultado da experiência para a métrica de sucesso que escolheu. O estado do cartão fornece informações úteis, como:
- A recolher dados: a experiência precisa de mais dados para começar a calcular os resultados. Para métricas relacionadas com conversões, tem de recolher, pelo menos, 100 pontos de dados para começar a ver resultados.
- Desempenho semelhante: não existe nenhuma diferença significativa entre os diferentes grupos no nível de confiança escolhido. Pode aguardar mais tempo para ver se a diferença se torna significativa com mais pontos de dados.
- Um dos grupos é melhor: existe uma diferença significativa entre os diferentes grupos no nível de confiança escolhido.
Tabela de relatórios: encontre resultados mais abrangentes para a sua métrica de sucesso e todas as outras métricas disponíveis. As colunas vão ter informações sobre o que é o grupo de controlo, o que é o grupo experimental, o estado do desempenho do grupo e as métricas gerais de desempenho.

Termine a experiência

Certifique-se de que termina a experiência após a obtenção dos resultados, antes de tomar medidas relacionadas com a campanha original. Para terminar a experiência, aceda à página Experiências, passe o cursor do rato sobre a experiência e clique em Terminar experiência.

Se não terminar proativamente a experiência, as campanhas não retomadas podem continuar a ser publicadas em tráfego restrito, mesmo que as campanhas no outro grupo tenham sido pausadas.

Práticas recomendadas

Ao usar estratégias de lances baseados em conversões, as experiências Demand Gen requerem um mínimo de 50 conversões por grupo para apresentar resultados. Para que tal aconteça, é recomendável usar o CPA alvo ou a estratégia de lance Maximizar as conversões, que otimizam em função das conversões superficiais, como a adição ao carrinho ou a visualização de página.
Crie experiências com campanhas em que apenas 1 variável difere.
Por exemplo, execute uma experiência de criativos com diferentes tipos de criativos, mas criativos do mesmo formato que segmentem o mesmo público-alvo. Portanto, a variável do criativo é diferente, mas as variáveis de formato e público-alvo permanecem iguais.
Tome medidas em relação aos seus resultados: se detetar resultados estatisticamente relevantes num grupo experimental, pode maximizar o impacto pausando outros grupos experimentais e transferindo todo o orçamento para o grupo experimental com os resultados mais significativos.
Baseie-se na aprendizagem anterior: por exemplo, se descobrir que os recursos de vídeo personalizados para diferentes segmentos de público-alvo têm um melhor desempenho do que apresentar o mesmo recurso genérico a todos os públicos-alvo, use estes dados para o desenvolvimento de futuros recursos de vídeo.
Os resultados inconclusivos também podem ser úteis: uma experiência que não vence um vencedor pode significar que a variação do criativo que está a testar não é substancial. Pode testar outros tipos de recursos ou testar uma variação mais significativa na próxima experiência.

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