Com os experimentos, é possível propor e testar mudanças nas suas campanhas Geração de demanda. Você pode medir os resultados e entender o impacto das alterações antes de aplicá-las a uma campanha.
Neste artigo, explicamos como os experimentos de geração de demanda funcionam. Quando estiver tudo pronto, configure uma campanha Geração de demanda.
Nesta página
- Antes de começar
- Recursos exclusivos para experimentos A/B de Geração de Demanda
- Como configurar um experimento personalizado e um experimento A/B de recurso
- Práticas recomendadas
Antes de começar
- Você pode iniciar um experimento com pelo menos duas campanhas Geração de demanda. As duas campanhas devem estar prontas, mas não estar em veiculação no momento.
- Escolha campanhas com apenas uma variável diferente para ajudar você a entender melhor e tirar conclusões dos resultados do experimento.
- Todas as mudanças na configuração da campanha precisam ser feitas antes de salvar o experimento.
Observação: agora, os experimentos A/B oferecem suporte ao cenário de experimento de uma campanha Geração de Demanda com feed de produtos em comparação com uma campanha desse tipo sem o feed.
Recursos exclusivos para experimentos A/B de Geração de Demanda
- Os experimentos de Geração de demanda serão executados em todos os inventários: Discover, Gmail e YouTube.
- Com os experimentos de Geração de Demanda, os anunciantes podem testar todas as variações de imagens e campanhas de vídeo.
- É possível testar experimentos com criativos, públicos-alvo, feeds de produtos e lances. No momento, não recomendamos testar o orçamento como uma variável.
- Recomendamos que os anunciantes criem campanhas com a mesma data de início para realizar a experiência. Os experimentos só podem usar campanhas Geração de Demanda.
Importante: o recurso de sincronização A/B não atualiza os orçamentos das campanhas Geração de Demanda.
Como configurar um experimento personalizado e um experimento A/B de recurso
Configurar um experimento personalizado
- Acesse Experimentos no menu "Campanha"
.
- Selecione o botão de adição
na parte de cima da tabela "Todos os experimentos" e selecione Experimento de Geração de Demanda.
- Se você estiver realizando testes A/B em criativos com uma única variável, selecione "Faça testes A/B dos recursos" e prossiga para Configurar um experimento de aumento de recursos.
- Se você estiver testando públicos-alvo, estratégias de lances, formatos ou criativos com mais de 2 grupos experimentais, selecione "Experimentos personalizados".
- Rotule os grupos experimentais. Por padrão, há 2 grupos experimentais, mas é possível adicionar até 10, se necessário.
- Em "Divisão de tráfego", insira a porcentagem a ser usada para dividir o experimento. Recomendamos usar 50% para ter a melhor comparação entre as campanhas original e experimental.
- Atribua campanhas a cada grupo experimental. Uma campanha não pode estar em mais de um grupo experimental ao mesmo tempo, mas um grupo experimental pode ter várias campanhas, se necessário.
- Selecione a métrica de sucesso principal para medir o resultado do experimento.
- As métricas incluem: taxa de cliques (CTR), taxa de conversão, custo por conversão e custo por clique (CPC).
- Insira o nome e a descrição do experimento. O experimento não pode ter o mesmo nome que suas campanhas ou outros experimentos.
- Clique em Salvar para finalizar a criação do experimento. Seu experimento está pronto para ser veiculado.
.Configurar um experimento A/B de recurso
- Acesse Experimentos no menu "Campanha"
- Selecione o botão de adição
- Se você estiver realizando testes A/B em criativos com uma única variável, selecione "Recursos para testes A/B".
- Se você estiver testando públicos-alvo, estratégias de lances, formatos ou criativos com mais de dois grupos experimentais, selecione "Experimentos personalizados" e prossiga para Configurar um experimento personalizado.
- Clique no menu suspenso da métrica e escolha uma métrica de sucesso:
- Custo médio por clique (CPC médio)
- Custo por conversão (custo/conv.)
- Taxa de conversão (taxa conv.)
- Taxa de cliques (CTR)
- Clique em Selecionar campanha de controle e escolha a campanha na lista.
- A campanha de controle pode ser uma campanha ativa ou nova.
- Clique em Criar campanha de tratamento.
- A campanha de controle será duplicada. O orçamento diário da campanha será o mesmo da campanha de controle.
- No card "Anúncio", clique em Adicionar vídeos para adicionar vídeos ao grupo de tratamento e selecione os vídeos desejados na "Biblioteca de recursos".
- Insira o nome e a descrição do experimento. O experimento não pode ter o mesmo nome que suas campanhas ou outros experimentos.
- Clique em Salvar.
O sistema vai aplicar automaticamente à campanha de tratamento todas as mudanças feitas na campanha de controle, exceto os ajustes de orçamento. Por exemplo, se você desativar as melhorias ou ativar a segmentação otimizada na campanha de controle, as mudanças também serão implementadas na campanha de tratamento. A ativação das melhorias nem sempre cria novos vídeos. Saiba mais sobre as melhorias de vídeo.
Avaliar os resultados do experimento
Durante o experimento, é possível avaliar e comparar a performance dele com a da campanha original. Se você quiser, poderá encerrar o experimento mais cedo. O relatório do experimento apresenta três componentes:
- Menu suspenso do nível de confiança: selecione o nível de confiança com que você quer ver os resultados. Isso afeta o card superior e a tabela de relatórios. Um número menor permite resultados mais rápidos, enquanto o oposto é mais lento, mas gera resultados mais precisos:
- 70% (padrão): resultados direcionais, alinha-se ao nível de confiança mais baixo da medição de Lift.
- 80%: resultados direcionais, um equilíbrio entre velocidade e certeza.
- 95%: resultados conclusivos, para usuários que buscam alta certeza para grandes decisões.
- Card superior: confira os resultados do experimento para a métrica de sucesso escolhida. O status do card apresenta informações úteis, como:
- Coletando dados: o experimento precisa de mais dados para começar a calcular os resultados. Para métricas relacionadas a conversões, você precisa coletar pelo menos 100 pontos de dados para começar a ver resultados.
- Performance semelhante: não há diferença significativa entre os diferentes grupos com o nível de confiança escolhido. Aguarde mais tempo para ver se a diferença se torna significativa com mais pontos de dados.
- Um grupo é melhor: há uma diferença significativa entre os diferentes grupos com o nível de confiança escolhido.
- Tabela de relatórios: encontre resultados mais abrangentes para sua métrica de sucesso e todas as outras métricas disponíveis. As colunas contêm informações sobre o grupo de controle, o grupo experimental, o status de performance do grupo e as métricas gerais de performance.
Finalizar o experimento
Encerre o experimento depois que os resultados chegarem, antes de realizar ações relacionadas à campanha original. Para finalizar, acesse a página "Experimentos", passe o cursor sobre ele e clique em Finalizar experimento.
Se você não encerrar proativamente o experimento, as campanhas que não estiverem pausadas vão continuar sendo veiculadas em tráfego restrito, mesmo que as campanhas do outro grupo estejam pausadas.
Práticas recomendadas
- Ao usar estratégias de lances com base em conversões, os experimentos de Geração de demanda exigem pelo menos 50 conversões por grupo para gerar resultados. Para conseguir isso, é recomendável usar os lances de CPA desejado ou Max. conversões, otimizando para conversões superficiais, como "Adicionar ao carrinho" ou "Visualização de página".
- Crie experimentos com campanhas em que apenas uma variável é diferente.
- Por exemplo, faça um experimento com criativos diferentes, mas com o mesmo formato e que segmentam o mesmo público-alvo. Assim, a variável do criativo é diferente, mas as variáveis de formato e público-alvo permanecem as mesmas.
- Aja com base nos resultados: se houver resultados com significância estatística em um grupo experimental, você poderá maximizar o impacto pausando outros grupos e transferindo todo o orçamento para aquele com os resultados mais significativos.
- Crie conteúdo com base no que você aprendeu: por exemplo, se você descobrir que recursos de vídeo personalizados para segmentos de público-alvo diferentes têm desempenho melhor do que o mesmo recurso genérico para todos os públicos-alvo, use esses dados para desenvolver os próximos recursos de vídeo.
- Resultados inconclusivos também podem ser úteis: um experimento que não tem um vencedor pode significar que a variação do criativo que você está testando não é significativa. Você pode testar outros tipos de recurso ou uma variação mais significativa no próximo experimento.
