Med eksperimenter kan du foreslå og teste ut endringer i Demand Gen-kampanjer. Du kan måle resultatene og se hvilken virkning endringene har, før du implementerer dem i en kampanje.
Denne artikkelen forklarer hvordan Demand Gen-eksperimenter fungerer. Når du er klar, kan du lage en Demand Gen-kampanje.
- Før du begynner
- Funksjoner som er unike for A/B-eksperimenter med Demand Gen-kampanjer
- Konfigurer eksperimenter
- Evaluer eksperimentresultater
- Avslutt eksperimenter
- Anbefalte fremgangsmåter
Før du begynner
- For å starte et eksperiment må du ha minst to Demand Gen-kampanjer. Begge kampanjene skal være klare for kjøring, men ennå ikke kjøres.
- Velg kampanjer som er like bortsett fra én variabel, slik at det blir enkelt å tolke og konkludere ut fra eksperimentresultatene.
- Alle endringer i kampanjeoppsettet bør gjøres før du lagrer eksperimentet.
Funksjoner som er unike for A/B-eksperimenter med Demand Gen-kampanjer
- Demand Gen-eksperimenter blir kjørt i all beholdning – Gmail, YouTube og Discover.
- I Demand Gen-eksperimenter kan annonsører teste ut alle varianter av bilde- og videokampanjer.
- Hensikten med eksperimentene er bare å teste ut målgrupper og markedsføringsinnhold. Vi fraråder deg å teste andre variabler, for eksempel budsjetter eller budgivning, på nåværende tidspunkt.
- Annonsører blir anbefalt å opprette nye kampanjer som har de samme startdatoene som de opprinnelige kampanjene, før de kan kjøre eksperimenter. Eksperimentene kan bare omfatte Demand Gen-kampanjer.
Veiledning
Konfigurer eksperimenter
Merk: Veiledningen nedenfor er en del av den nye Google Ads-brukeropplevelsen. Du kan bruke den forrige utformingen ved å klikke på utseendeikonet og velge Bruk den forrige utgaven. Hvis du fortsatt bruker den forrige versjonen av Google Ads, kan du gjennomgå kartet over kontoen eller bruke søkefeltet øverst i Google Ads-navigasjonspanelet til å finne siden du søker etter.
- Klikk på kampanjeikonet
i Google Ads-kontoen din.
- Klikk på Kampanjer-rullegardinmenyen i delmenyen.
- Klikk på Eksperimenter.
- Klikk på plussknappen
øverst i «Alle eksperimenter»-tabellen.
- Du kan også gå til fanen «Demand Gen-eksperimenter» og klikke på plussknappen
- Du kan også gå til fanen «Demand Gen-eksperimenter» og klikke på plussknappen
- Velg Demand Gen-eksperiment, og klikk på Fortsett.
- Valgfritt: Gi eksperimentet et navn, og legg inn en beskrivelse. Sørg for at eksperimentet ikke har det samme navnet som noen av kampanjene eller de andre eksperimentene dine.
- Som standard er det to eksperimentgrener, men du kan legge til opptil ti hvis det er ønskelig.
- Merk eksperimentgrenene.
- Angi hvor mange prosent av trafikken du vil føre til de aktuelle grenene, under «Oppdeling av trafikken». Vi anbefaler 50 % for at sammenligningsgrunnlaget for den opprinnelige kampanjen og eksperimentkampanjen skal bli mest mulig likt.
- Tilordne kampanjer til de enkelte eksperimentelle gruppene. En kampanje kan maks inngå i én eksperimentell gruppe, men hver eksperimentgruppe kan omfatte flere kampanjer hvis det er ønskelig.
- Velg hvilken beregning du hovedsakelig skal måle eksperimentresultatene i.
- Som eksempler på beregninger kan vi nevne klikkfrekvens (CTR), konverteringsfrekvens, kostnad per konvertering og kostnad per klikk (CPC).
- Klikk på Lagre for å fullføre opprettingen av eksperimentet. Nå kan du kjøre eksperimentet.
Evaluer eksperimentresultater
Når eksperimentet kjører, kan du evaluere og sammenligne resultatene du får fra det, med resultatene fra den opprinnelige kampanjen. Du kan avslutte eksperimentet tidlig hvis det er ønskelig. Eksperimentrapporten består av tre hoveddeler:
- Rullegardinmeny for konfidensnivå: Velg ønsket konfidensnivå for resultatene. Dette påvirker både det øverste kortet og rapporteringstabellen. Jo lavere tallet er, desto raskere får du resultatene, og jo høyere det er, desto sikrere blir resultatene:
- 70 % (standard): veiledende resultater – tilsvarende det laveste konfidensnivået for måling av løft.
- 80 %: veiledende resultater – balanse mellom hurtighet og sikkerhet.
- 95 %: sikre resultater – passer for brukere som ønsker høy sikkerhet for å kunne ta viktige beslutninger.
- Øverste kort: Se resultatene fra eksperimentet målt i beregningen du selv velger. Statusen på kortet har nyttig informasjon som dette:
- Innhenter data: Eksperimentet må innhente flere data før resultatene kan beregnes. Konverteringsrelaterte beregninger må ha minst 100 datapunkter før resultater kan genereres.
- Lignende resultat: Det er ingen signifikant forskjell mellom de ulike grenene på det valgte konfidensnivået. Du kan vente til det finnes flere datapunkter og se om resultatforskjellen da blir signifikant.
- Én gren er bedre: På det valgte konfidensnivået er det signifikant forskjell mellom de ulike grenene.
- Rapporteringstabell: Se mer detaljerte resultater målt i det valgte suksesskriteriet og alle andre tilgjengelige beregninger. I kolonnene kan du se hva som er kontroll- og eksperimentgrenen, resultatene fra de ulike grenene og generelle resultatberegninger.
Avslutt eksperimenter
Sørg for at du avslutter eksperimentet etter at resultatene er registrert, og før du gjør noe med den opprinnelige kampanjen. Du kan avslutte eksperimentet ved å gå til Eksperimenter-siden, holde markøren over eksperimentet og klikke på Avslutt eksperimentet.
Hvis du ikke avslutter eksperimentet proaktivt, kan annonser fra kampanjer som ikke er satt på pause, bli vist til brukere som står bak begrenset trafikk, selv om kampanjene i den andre grenen er satt på pause.
Anbefalte fremgangsmåter
- Når du bruker konverteringsbaserte budstrategier, må du ha minst 50 konverteringer per gren for å få resultater fra Demand Gen-eksperimenter. For å oppnå dette anbefaler vi at du bruker mål-CPA-budgivning eller budgivning for maksimering av antall konverteringer og optimaliserer for overfladiske konverteringer som «sidevisninger» eller «varer som legges i handlekurven».
- Lag eksperimenter med kampanjer der alle variablene unntatt én er de samme. Du kan for eksempel kjøre et reklameeksperiment der reklameformatet er det samme, mens teksten i reklamene er ulike, og så målrette reklamene mot den samme målgruppen. Dette betyr at reklamevariabelen er ulik, mens format- og målgruppevariablene er de samme.
- Omsett resultatene i handling: Hvis du får statistisk signifikante resultater i en eksperimentgren, kan du oppnå maksimal effekt ved å sette de andre eksperimentgrenene på pause og flytte hele budsjettet til eksperimentgrenen med best resultater.
- Bygg videre på tidligere erfaringer: Du kan for eksempel se at du får bedre resultater med videoelementer tilpasset ulike målgruppesegmenter, enn om du viser ett element med mer generelt innhold til alle målgruppene. I så fall kan du bruke denne kunnskapen i utviklingen av fremtidige videoelementer.
- Usikre resultater kan også ha nytteverdi: Hvis du kjører et eksperiment der det ikke kan utpekes noen vinner, kan det bety at reklamevarianten du tester ut, ikke skiller seg tilstrekkelig fra den opprinnelige versjonen. Du kan teste andre elementtyper eller teste mer betydelige variasjoner i det neste eksperimentet.
