इस लेख में, ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने से जुड़े एक्सपेरिमेंट के लिए सबसे सही तरीकों के बारे में बताया गया है.
इस पेज पर इन विषयों के बारे में बताया गया है
- नया एक्सपेरिमेंट बनाने से पहले
- प्रयोग सेट अप करें
- एक्सपेरिमेंट के चलने के दौरान
- एक्सपेरिमेंट खत्म होने पर
नया एक्सपेरिमेंट बनाने से पहले
जानें कि ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने से जुड़ा एक्सपेरिमेंट, इस्तेमाल के उदाहरणों से जुड़ी आपकी समस्याओं को कैसे ठीक करता है
ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने से जुड़ा एक्सपेरिमेंट क्या है? ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने वाले एक्सपेरिमेंट, आपको एक्सपेरिमेंट करने और यह समझने में मदद करते हैं कि मौजूदा कैंपेन में वीडियो ऐसेट जोड़ने से परफ़ॉर्मेंस किस तरह बेहतर हुई.
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आपके इस्तेमाल के उदाहरणों के हिसाब से, ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने से जुड़े एक्सपेरिमेंट का इस्तेमाल करते समय, हम आपको ये तरीके अपनाने का सुझाव देते हैं:
- पहली बार वीडियो इस्तेमाल करें: अगर फ़िलहाल आपके कैंपेन में कोई वीडियो नहीं है, तो ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने से जुड़ा एक्सपेरिमेंट, वीडियो ऐसेट जोड़ने से परफ़ॉर्मेंस में हुई बढ़ोतरी को समझने में आपकी मदद कर सकता है
- बेहतर नतीजे देने वाले एक से ज़्यादा वीडियो ऐसेट चुनें जो आपके अनुमान के हिसाब से नतीजे दें सकें: अगर आपके पास एक से ज़्यादा वीडियो ऐसेट हैं, तो ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने से जुड़े एक्सपेरिमेंट की मदद से, इन्हें समझा जा सकता है:
- सभी वीडियो ऐसेट, परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने में एक साथ मदद करते हैं या नहीं
- पूरे परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने में, हर वीडियो ऐसेट का कितना योगदान है
कम से कम बजट और बिड
हमारा सुझाव है कि आप बजट तय करें और बिड लगाएं, ताकि कैंपेन को हर दिन कम से कम 100 (आम तौर पर, 150 से ज़्यादा) कन्वर्ज़न मिल सकें. इससे यह पक्का किया जा सकता है कि हमारे मॉडल आपके कैंपेन को ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं. स्मार्ट बिडिंग सिम्युलेटर की मदद से, यह बेहतर तरीके से यह समझा जा सकता है कि बजट और बिडिंग की रणनीति के टारगेट में बदलाव करने पर, आपको कितने कन्वर्ज़न मिल सकते हैं.
- एक्सपेरिमेंट में हर दिन के हिसाब से कन्वर्ज़न की संख्या जितनी ज़्यादा होगी, एक्सपेरिमेंट के आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे उतनी ही तेज़ी से हासिल होंगे.
- अगर आपके बेस कैंपेन में मौजूदा वीडियो ऐसेट की संख्या बहुत ज़्यादा (> ~50) है, तो हर ऐसेट का रोज़ का आकलन करने के लिए ज़रूरी बजट भी काफ़ी ज़्यादा हो सकता है.
कैंपेन की बिडिंग की रणनीति का टारगेट (टीसीपीआई / टीसीपीई / tROAS)
अगर आपके कैंपेन का बजट सीमित है, तो पक्का करें कि आपका असल सीपीआई या सीपीई, आपके टारगेट हर इंस्टॉल की लागत सीपीआई या सीपीई और इसी तरह से tROAS से दो गुना से कम न हो. इससे यह पक्का करने में मदद मिलेगी कि कोल्ड स्टार्ट / बिड कम करने की वजह से, हमें अनचाहे व्यवहार का सामना न करना पड़े.
आम तौर पर, जिन कैंपेन के लिए बजट या बिड की सीमा नहीं होती है वे जल्द और ज़्यादा सटीक नतीजे हासिल कर सकते हैं.
मौजूदा वीडियो ऐसेट की जांच करना
अगर कैंपेन का बजट सीमित है
- अगर आपके मौजूदा कैंपेन में कोई वीडियो नहीं है या वीडियो है, लेकिन इसके लिए बजट नहीं है, तो नए वीडियो जोड़ने की जांच करने से, परफ़ॉर्मेंस बेहतर होने की संभावना नहीं है.
- कैंपेन का बजट तब तक बढ़ाएं, जब तक वह सीमित न रहे. इसके बाद, परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने से जुड़े एक्सपेरिमेंट की ज़रूरत का आकलन करें.
अगर कैंपेन का बजट सीमित नहीं है
- अगर आपके मौजूदा कैंपेन में वीडियो ऐसेट हैं, लेकिन कैंपेन पर होने वाले कुल खर्च में से उन पर होने वाले खर्च का प्रतिशत कम है, तो नई वीडियो ऐसेट जोड़ने की जांच करने से, परफ़ॉर्मेंस में बढ़ोतरी होने की संभावना नहीं है.
- हर कन्वर्ज़न की लागत का टारगेट बढ़ाएं या tROAS को घटाएं. ऐसा तब तक करें, जब तक आपकी मौजूदा वीडियो ऐसेट के लिए खर्च की सीमा बेहतर नहीं हो जाती. इसके बाद, यह आकलन करें कि कन्वर्ज़न में बढ़ोतरी से जुड़े एक्सपेरिमेंट की ज़रूरत है या नहीं.
एक्सपेरिमेंट सेटअप करना
प्रयोग के लक्ष्य
- अपने कैंपेन के ऑप्टिमाइज़ेशन लक्ष्यों के हिसाब से, एक्सपेरिमेंट वाली मेट्रिक को चुनें.
- उदाहरण के लिए, अगर आपका कैंपेन इंस्टॉल के लिए ऑप्टिमाइज़ हो रहा है, तो इंस्टॉल की संख्या या सीपीआई चुनें.
- अगर कैंपेन के लिए बजट की सीमा न हो, तो कन्वर्ज़न वॉल्यूम की मेट्रिक के बजाय, हर कार्रवाई की लागत (इंस्टॉल / इन-ऐप्लिकेशन ऐक्शन) को प्राथमिकता दें.
एक्सपेरिमेंट स्प्लिट
- हम ज़्यादातर स्थितियों में, ट्रैफ़िक और बजट के 50/50 बंटवारे का इस्तेमाल करने का सुझाव देते हैं. इससे आपको सबसे कम लागत में, एक्सपेरिमेंट के नतीजे सबसे तेज़ी से मिलेंगे.
- कुछ स्थितियों में, उदाहरण के लिए, आपको लगता है कि जिन ऐसेट की जांच की जा रही है उनका असर काफ़ी खराब होगा, तो ऐसे में ट्रैफ़िक का बंटवारा दूसरी तरह से करना सही हो सकता है. उदाहरण के लिए, ट्रायल कैंपेन में 40%, बेस कैंपेन में 60%
भरोसे का स्तर
- हम 80% कॉन्फ़िडेंस लेवल का इस्तेमाल करने का सुझाव देते हैं. इससे 85% या 95% के कॉन्फ़िडेंस लेवल की वैल्यू के मुकाबले, कम खर्च और लागत में एक्सपेरिमेंट के बेहतर और सटीक नतीजे मिल सकते हैं.
- अगर आपको यह नहीं पता कि अपने एक्सपेरिमेंट के लिए कौनसा कॉन्फ़िडेंस लेवल चुनना है, तो अपेंडिक्स में दी गई टेबल का इस्तेमाल करके यह पता लगाया जा सकता है कि किसी कॉन्फ़िडेंस लेवल तक पहुंचने के लिए, कितने कन्वर्ज़न की ज़रूरत है.
प्रयोग की तारीख
- हमारा सुझाव है कि एक्सपेरिमेंट को 30 दिनों तक चलाएं, ताकि उससे बेहतर नतीजे मिल सकें
एक्सपेरिमेंट की परफ़ॉर्मेंस की जांच
- परफ़ॉर्मेंस की जांच की सुविधा, परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी कई तरह की जांच और नतीजे उपलब्ध कराती है. इससे, एक्सपेरिमेंट के बेहतर नतीजों की संभावना बढ़ जाती है. हमारा सुझाव है कि आप iOS ऐप्लिकेशन (फ़िलहाल, काम नहीं करता) इस्तेमाल करने जैसी गंभीर समस्याओं (लाल रंग में दिखने वाली) को ठीक कर लें. साथ ही, "सीमित बजट" जैसी थोड़ी-बहुत समस्याओं (पीले रंग में दिखने वाली) को ठीक करने की कोशिश करें. परफ़ॉर्मेंस की जांच के लिए, ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने से जुड़ा एक्सपेरिमेंट बनाने के बारे में ज़्यादा जानें.
सामान्य सुझाव
एक ही ऐप्लिकेशन का प्रमोशन करने वाले दूसरे कैंपेन के साथ इंटरैक्शन करें
- पक्का करें कि खाते में कोई ऐसा कैंपेन न हो जो उसी जियोलोकेशन पर कैंपेन का प्रमोशन करता हो जहां कैंपेन की जांच की जा रही है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि कैंपेन को खराब होने से बचाया जा सके.
नीति के उल्लंघन
- अपने कैंपेन में नीति के संभावित उल्लंघनों को जब भी संभव हो ठीक करें, क्योंकि हो सकता है इनकी वजह से आपके एक्सपेरिमेंट का कोई कैंपेन न चले या नतीजों में देरी हो जाए.
एक्सपेरिमेंट के चलने के दौरान
बजट और परफ़ॉर्मेंस टारगेट बदलना
- हमारा सुझाव है कि एक्सपेरिमेंट के शुरू के सात दिनों तक ये सेटिंग अपडेट न करें.
- अगर उस अवधि के बाद बदलाव करने ज़रूरी हैं, तो एक बार में बड़े बदलाव के बजाय, हर रोज़ छोटे-छोटे बदलाव करें.
एसेट में किए गए बदलाव
- अगर आपको अपने बेस कैंपेन में किसी ऐसेट में बदलाव करना है, तो पक्का करें कि आपने वही बदलाव, बेस कैंपेन से जुड़े ट्रीटमेंट कैंपेन में एक ही समय पर किया हो.
एक्सपेरिमेंट की निगरानी करना
- हम तारीख चुनने वाले टूल का इस्तेमाल करके, प्रयोग के पहले 5 से 10 दिनों को नतीजों से बाहर रखने का सुझाव देते हैं, ताकि मेट्रिक पर कैंपेन के लर्निंग पीरियड (परफ़ॉर्मेंस डेटा इकट्ठा करने में लगने वाला समय) का असर न पड़े.
- आपके पास तीन कॉन्फ़िडेंस लेवल (80%, 85%, 95%) का इस्तेमाल करके, एक्सपेरिमेंट के नतीजों पर नज़र रखने का विकल्प होता है.
- अगर आपने ट्रायल कैंपेन में एक से ज़्यादा वीडियो ऐसेट जोड़ी हैं, तो Google Ads की रिपोर्ट में किसी वीडियो ऐसेट की परफ़ॉर्मेंस देखी जा सकती है.
एक्सपेरिमेंट खत्म होने पर
एक्सपेरिमेंट के नतीजों को समझना
- आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे
- एक्सपेरिमेंट के दोनों लक्ष्यों पर अच्छे नतीजे: हमारा सुझाव है कि अपने बेस कैंपेन और खाते में मौजूद दूसरे कैंपेन में जहां भी लागू हो वहां ऐसेट का प्रमोशन करें. उदाहरण के लिए, मिलते-जुलते लक्ष्यों, लेकिन अलग इलाके वाले कैंपेन. इससे आपकी पूरी परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने में मदद मिलती है.
- एक्सपेरिमेंट के दोनों लक्ष्यों पर खराब नतीजे मिले: हमारा सुझाव है कि आप अपने कैंपेन या खाते में ऐसेट का प्रमोशन न करें.
- एक्सपेरिमेंट के लक्ष्यों पर मिले अच्छे और खराब नतीजे: हमारा सुझाव है कि आप अपने कारोबार की ज़रूरतों और आरओआई के हिसाब से फ़ैसले लें. उदाहरण के लिए, अगर सीपीआई 5% बढ़ती है और इससे इंस्टॉल में 10% की बढ़ोतरी होती है, तो विज्ञापन देने वालों को ऐसेट का प्रमोशन करना चाहिए. ऐसा तब करना चाहिए, जब उन्हें ज़्यादा इंस्टॉल पाने के लिए हर सीपीआई में कुछ बढ़ोतरी करने में कोई परेशानी न हो.
- आंकड़ों के हिसाब से अहम नतीजे नहीं हैं
- हमारा सुझाव है कि आप अपने कारोबार की ज़रूरतों और जोखिम सहन करने की क्षमता के आधार पर फ़ैसले लें. उदाहरण के लिए, विज्ञापन देने वाले ऐसे लोग या कंपनी जिन्हें अनुमान के हिसाब से नतीजे पाने में कोई परेशानी नहीं है, तो उनके लिए ऐसी ऐसेट का प्रमोशन करना सही है जिनमें नतीजे तो अच्छे मिलते हैं, लेकिन वे आंकड़ों के हिसाब से अहम नहीं होते. इसके अलावा, हमारा सुझाव है कि आप ऐसेट में बदलाव करके, एक और एक्सपेरिमेंट करें.
