Naudodami eksperimentus galite siūlyti ir išbandyti paklausos generavimo kampanijų pakeitimus. Galite įvertinti rezultatus ir suprasti pakeitimų poveikį, prieš juos pritaikydami kampanijai.
Šiame straipsnyje paaiškinta, kaip veikia paklausos generavimo eksperimentai. Kai būsite pasirengę, nustatykite paklausos generavimo kampaniją.
- Prieš pradedant
- Unikalios paklausos generavimo A / B eksperimentų funkcijos
- Eksperimento nustatymas
- Eksperimento rezultatų įvertinimas
- Eksperimento pabaiga
- Geriausia praktika
Prieš pradedant
- Galite pradėti eksperimentą su mažiausiai dviem paklausos generavimo kampanijomis. Abi kampanijos turėtų būti parengtos, bet šiuo metu nevykdomos.
- Pasirinkite kampanijas, kurios skiriasi tik vienu kintamuoju, kad geriau suprastumėte ir galėtumėte padaryti išvadas pagal eksperimento rezultatus.
- Prieš išsaugant eksperimentą, reikia atlikti visus kampanijos sąrankos pakeitimus.
Unikalios paklausos generavimo A / B eksperimentų funkcijos
- Paklausos generavimo eksperimentai bus vykdomi visose skelbimų vietose, „Discover“, „Gmail“ ir „YouTube“ platformose.
- Naudodami paklausos generavimo eksperimentus reklamuotojai galės išbandyti visus vaizdo ir vaizdo įrašo kampanijų variantais.
- Eksperimentus bus galima atlikti tik su skelbimo failais ir auditorija. Šiuo metu nerekomenduojame išbandyti kitų kintamųjų, pvz., kainų siūlymo ir biudžeto.
- Reklamuotojams rekomenduojama sukurti naujas kampanijas su tokia pačia pradžios data, kad būtų galima vykdyti eksperimentą. Eksperimentuose galima naudoti tik paklausos generavimo kampanijas.
Instrukcijos
Eksperimento nustatymas
Pastaba: toliau pateiktos instrukcijos yra naujo „Google Ads“ naudotojų patirties dizaino dalis. Jei norite naudoti ankstesnį dizainą, spustelėkite piktogramą „Išvaizda“ ir pasirinkite Naudoti ankstesnį dizainą. Jei naudojate ankstesnės versijos „Google Ads“, peržiūrėkite santraukos schemą arba naudokite paieškos juostą viršutiniame „Google Ads“ naršymo skydelyje, kad rastumėte ieškomą puslapį.
- „Google Ads“ paskyroje spustelėkite kampanijų piktogramą
.
- Skilties meniu spustelėkite išskleidžiamąjį meniu Kampanijos.
- Spustelėkite Eksperimentai.
- Spustelėkite pliuso mygtuką
visų eksperimentų lentelės viršuje.
- Taip pat galite eiti į skirtuką „Paklausos generavimo eksperimentai“ ir spustelėti pliuso mygtuką
- Taip pat galite eiti į skirtuką „Paklausos generavimo eksperimentai“ ir spustelėti pliuso mygtuką
- Pasirinkite Paklausos generavimo eksperimentas ir spustelėkite Tęsti.
- (Pasirenkama) Įveskite eksperimento pavadinimą ir aprašą. Eksperimento pavadinimas neturėtų sutapti su kampanijų ir kitų eksperimentų pavadinimais.
- Pagal numatytuosius nustatymus yra dvi eksperimentų grupės ir, jei reikia, galite pridėti iki dešimt grupių.
- Pažymėkite eksperimento grupes etikete.
- Skiltyje „Srauto padalijimas“ įveskite procentinę dalį, pagal kurią norite padalyti eksperimentą. Rekomenduojame naudoti 50 proc., kad pradinės ir eksperimento kampanijų palyginimas būtų tiksliausias.
- Priskirkite kampanijas kiekvienai eksperimentinei grupei. Kampanija vienu metu negali būti daugiau nei vienoje eksperimentinėje grupėje, tačiau, jei reikia, eksperimentinėje grupėje gali būti kelios kampanijos.
- Pasirinkite pagrindinę pasisekimo metriką, kad įvertintumėte eksperimento rezultatą.
- Metrika apima: paspaudimų rodiklį (PR), konversijų rodiklį, mokestį už konversiją ir mokestį už paspaudimą (MUP).
- Spustelėkite Išsaugoti, kad baigtumėte kurti eksperimentus. Dabar eksperimentas parengtas vykdyti.
Eksperimento rezultatų įvertinimas
Kai eksperimentas vykdomas, galite įvertinti ir palyginti jo našumą su pradine kampanija. Jei norite, galite eksperimentą užbaigti anksčiau. Eksperimento ataskaitoje rasite tris toliau nurodytus komponentus.
- Patikimumo lygio išskleidžiamasis meniu: pasirinkite patikimumo lygį, kuriuo norite peržiūrėti rezultatus. Tai turi įtakos ir viršutinei kortelei, ir ataskaitų lentelei. Nustačius mažesnį skaičių galima greičiau gauti rezultatus, o didesnį – lėčiau, bet užtikrinamas didesnis patikimumas.
- 70 proc. (numatytasis): orientaciniai rezultatai, atitinkantys žemiausią padidinimo matavimo patikimumo lygį.
- 80 proc.: orientaciniai rezultatai, spartos ir patikimumo pusiausvyra.
- 95 proc.: patikimi rezultatai, skirti naudotojams, kurie tikrai nori priimti svarbius sprendimus.
- Populiariausia kortelė: peržiūrėkite pasirinktos pasisekimo metrikos eksperimento rezultatus. Iš kortelės būsenos galima sužinoti naudingos informacijos, kaip nurodyta toliau.
- Duomenų rinkimas: eksperimentui reikia daugiau duomenų, kad būtų galima pradėti skaičiuoti rezultatus. Jei norite matyti su konversijomis susijusią metriką, turite surinkti bent 100 duomenų taškų.
- Panašus našumas: reikšmingo skirtumo tarp skirtingų grupių pasirinktu patikimumo lygiu nėra. Galite palaukti ilgiau ir sužinoti, ar skirtumas taps reikšmingas, kai bus daugiau duomenų taškų.
- Viena grupė yra geresnė: yra reikšmingas skirtumas tarp skirtingų grupių pasirinktu patikimumo lygiu.
- Ataskaitų lentelė: raskite išsamesnius pasisekimo metrikos ir visos kitos pasiekiamos metrikos rezultatus. Stulpeliuose bus pateikta informacija apie tai, kas yra kontrolinė grupė, kas yra eksperimento grupė, grupės našumo būsena ir bendroji našumo metrika.
Eksperimento pabaiga
Prieš imdamiesi su pradine kampanija susijusių veiksmų būtinai užbaikite eksperimentą, kai gausite rezultatų. Kad užbaigtumėte eksperimentą, eikite į puslapį „Eksperimentai“, užveskite žymeklį virš eksperimento ir spustelėkite Užbaigti eksperimentą.
Jei aktyviai neužbaigsite eksperimento, jo nepristabdytos kampanijos gali ir toliau teikti apribotą srautą, net jei kitos grupės kampanijos bus pristabdytos.
Geriausia praktika
- Naudojant konversijomis pagrįstas kainų siūlymo strategijas, paklausos generavimo eksperimentams reikia mažiausiai 50 konversijų vienai grupei, kad būtų pateikti rezultatai. Norint tai pasiekti, rekomenduojama naudoti tikslinio MUK arba maksimalaus konversijų skaičiaus padidinimo kainos siūlymą, optimizuojant pagal paviršines konversijas, pvz., įdėjimą į krepšelį arba puslapio peržiūrą.
- Kurkite eksperimentus su kampanijomis, kuriose skiriasi tik vienas kintamasis. Pavyzdžiui, vykdykite skelbimo failų eksperimentą su skirtingais skelbimų failais, tačiau to paties formato skelbimų failais, taikomais tai pačiai auditorijai. Taigi skelbimo failo kintamasis skiriasi, bet formato ir auditorijos kintamieji lieka tokie patys.
- Sužinoję rezultatus imkitės veiksmų: jei pastebite statistiškai reikšmingus eksperimento grupės rezultatus, galite maksimaliai juos išnaudoti pristabdydami kitas eksperimento grupes ir perkeldami visą biudžetą į eksperimento grupę, kurios rezultatai reikšmingesni.
- Vadovaukitės anksčiau įgyta patirtimi: pavyzdžiui, jei pastebėjote, kad skirtingiems auditorijos segmentams tinkinti vaizdo įrašų ištekliai yra našesni nei bendras išteklius, rodomas visoms auditorijoms, vadovaukitės šia informacija kurdami būsimus vaizdo įrašų išteklius.
- Nevienareikšmiai rezultatai taip pat gali suteikti įžvalgų: eksperimentas, kuris nepateikia nugalėtojo, gali reikšti, kad testuojamas skelbimo failo variantas nėra reikšmingas. Kitame eksperimente galite išbandyti kitų tipų išteklius arba reikšmingesnius variantus.
