Med experiment kan du föreslå och testa ändringar i dina Demand Gen-kampanjer. Du kan mäta resultaten och se effekten av dina ändringar innan du tillämpar dem i en kampanj.
I den här artikeln beskriver vi hur Demand Gen-experiment fungerar. När du är klar kan du skapa en Demand Gen-kampanj.
- Innan du börjar
- Funktioner som är unika för Demand Gen-experiment av A/B-typ
- Skapa ett experiment
- Utvärdera experimentresultaten
- Avsluta experimentet
- Rekommenderade metoder
Innan du börjar
- Du kan starta ett experiment med minst två Demand Gen-kampanjer. Båda kampanjerna bör vara redo men inte visas för närvarande.
- Välj kampanjer som bara skiljer sig åt i en variabel. Då blir det enklare att tolka och dra slutsatser av experimentresultaten.
- Alla ändringar i kampanjinställningarna måste göras innan du sparar experimentet.
Funktioner som är unika för Demand Gen-experiment av A/B-typ
- Demand Gen-experiment körs på alla annonsutrymmen, Förslag, Gmail och YouTube.
- Med hjälp av Demand Gen-experiment kan annonsörer testa alla varianter av bild- och videokampanjer.
- Experimenten tillåter endast annonsmaterial och målgrupper. Vi rekommenderar för närvarande inte att du testar andra variabler, som budgivning och budget.
- Vi rekommenderar att annonsörer skapar nya kampanjer med samma startdatum när de kör experimentet. Experimenten kan endast använda Demand Gen-kampanjer.
Anvisningar
Skapa ett experiment
Obs! Anvisningarna nedan är en del av den nya Google Ads-användarupplevelsen. Om du vill använda den tidigare designen klickar du på ikonen Utseende och väljer Använd tidigare design. Om du fortfarande använder den tidigare versionen av Google Ads kan du titta på snabbguiden eller använda sökfältet i navigeringspanelen högst upp i Google Ads för att hitta sidan du söker.
- Klicka på kampanjikonen
i ditt Google Ads-konto.
- Klicka på rullgardinsmenyn Kampanjer i avsnittsmenyn.
- Klicka på Experiment.
- Klicka på plusknappen
högst upp i tabellen Alla experiment.
- Du kan också öppna fliken Demand Gen-experiment och klicka på plusknappen
- Du kan också öppna fliken Demand Gen-experiment och klicka på plusknappen
- Välj Demand Gen-experiment och klicka på Fortsätt.
- (Valfritt) Ange experimentets namn och beskrivning. Experimentet får inte ha samma namn som dina kampanjer eller andra experiment.
- Som standard finns det två experimentgrupper. Du kan vid behov lägga till upp till tio stycken.
- Ge experimentgrupperna etiketter.
- Ange med vilken procentandel du vill dela upp experimentet i Trafikfördelning. Vi rekommenderar att du använder 50 % för att få bästa möjliga jämförelse mellan de ursprungliga kampanjerna och experimentkampanjerna.
- Tilldela kampanjer till varje experimentgrupp. En kampanj kan inte ingå i fler än en experimentgrupp samtidigt, men en experimentgrupp kan vid behov innehålla flera kampanjer.
- Välj det primära resultatmätvärdet för att mäta resultatet av experimentet.
- Mätvärdena inkluderar klickfrekvens (CTR), konverteringsfrekvens, kostnad per konvertering och kostnad per klick (CPC).
- Slutför experimentet genom att klicka på Spara. Experimentet är nu redo att köras.
Utvärdera experimentresultaten
Under tiden som experimentet körs kan du utvärdera och jämföra resultatet med din ursprungliga kampanj. Om du vill kan du avsluta experimentet i förtid. Det finns tre komponenter i experimentrapporten:
- Rullgardinsmeny för konfidensnivå: Välj på vilken konfidensnivå du vill visa resultaten. Detta påverkar både det översta kortet och rapporttabellen. En lägre siffra ger snabbare resultat, medan det motsatta är långsammare men leder till större säkerhet:
- 70 % (standard): Vägledande resultat, överensstämmer med lägsta konfidensnivå för påverkansmått.
- 80 %: Vägledande resultat, en balans mellan snabba och säkra resultat.
- 95 %: Säkerställda resultat för användare som strävar efter hög säkerhet för viktiga beslut.
- Toppkort: Se resultatet av ditt experiment för det resultatmätvärde du valde. Statusen från kortet ger användbar information:
- Inhämtar data: Experimentet behöver mer data för att börja beräkna resultat. För konverteringsrelaterade mätvärden måste du samla in minst 100 datapunkter för att börja se resultat.
- Liknande resultat: Det finns ingen signifikant skillnad mellan de olika experimentgrupperna på den valda konfidensnivån. Du kan vänta längre och se om skillnaden blir signifikant med fler datapunkter.
- En grupp är bättre: Det är en signifikant skillnad mellan de olika experimentgrupperna på den valda konfidensnivån.
- Rapporttabell: Se mer omfattande resultat för ditt resultatmätvärde och alla andra tillgängliga mätvärden. Kolumnerna innehåller information om vilken som är kontrollgruppen och vilken som är experimentgruppen, status på experimentgruppens resultat och allmänna resultatmätvärden.
Avsluta experimentet
Se till att avsluta experimentet när resultaten har kommit in och innan du vidtar åtgärder som är relaterade till den ursprungliga kampanjen. Avsluta experimentet genom att gå till sidan Experiment, hålla muspekaren över experimentet och klicka på Avsluta experiment.
Om du inte avslutar experimentet proaktivt kan återaktiverade kampanjer i experimentet fortsätta att visas för begränsad trafik, även om kampanjerna i den andra gruppen pausades.
Rekommenderade metoder
- När du använder konverteringsbaserade budstrategier kräver Demand Gen-experimenten minst 50 konverteringar per grupp för att visa resultaten. För att uppnå detta rekommenderar vi att du använder budgivning med mål-CPA eller maximera konverteringar, som optimerar för ytliga konverteringar som Lägg till i kundvagn eller Sidvisning.
- Skapa experiment med kampanjer där bara en variabel skiljer sig åt. Kör till exempel ett experiment för annonsmaterial med olika typer av annonsmaterial, men annonsmaterial i samma format som är inriktade på samma målgrupp. Annonsvariabeln är annorlunda, men format- och målgruppsvariablerna förblir desamma.
- Vidta åtgärder utifrån resultaten: Om du ser statistiskt signifikanta resultat i en experimentgrupp kan du maximera effekten genom att pausa andra experimentgrupper och flytta hela budgeten till experimentgruppen som ger signifikanta resultat.
- Dra lärdom av resultaten: Om du till exempel får bättre resultat när du använder anpassade videotillgångar för olika målgruppssegment än när du visar samma generella tillgång för alla målgrupper kan du utgå från den kunskapen när du skapar nya videotillgångar.
- Ofullständiga resultat kan också ge insikter: om ett experiment inte ger någon vinnare kan det innebära att annonsvarianterna du testar inte skiljer sig väsentligt åt. Du kan testa andra tillgångstyper eller testa en större variantskillnad på nästa experiment.
