Monitoraggio degli esperimenti campagna

Dopo avere eseguito un esperimento, è utile comprendere in che modo monitorarne il rendimento. Comprendendo il rendimento dell'esperimento in confronto alla campagna originale, puoi decidere in maniera informata se interrompere l'esperimento, applicarlo alla campagna originale o utilizzarlo per creare una nuova campagna.

Questo articolo spiega come monitorare e analizzare il rendimento degli esperimenti.

Istruzioni

Visualizzare il rendimento dell'esperimento

  1. Accedi all'account Google Ads.
  2. Trova l'esperimento di cui vuoi controllare il rendimento e fai clic su di esso. 
  3. Nella parte superiore della pagina, visualizzi una tabella.

Che cosa mostra la tabella

  • Confronto del rendimento: mostra le date in cui il rendimento dell'esperimento viene messo a confronto con quello della campagna originale. Verranno visualizzati solo i giorni interi che rientrano tra le date di inizio e di fine dell'esperimento e l'intervallo di date selezionato che hai selezionato per la tabella seguente. In assenza di sovrapposizioni, i giorni interi tra le date di inizio e fine dell'esperimento saranno utilizzati per il "Confronto del rendimento".
  • Per impostazione predefinita, verranno mostrati i dati sul rendimento relativi a clic, CTR, costo, impressioni e tutte le conversioni, ma puoi selezionare personalmente le metriche da visualizzare, semplicemente facendo clic sulla freccia giù accanto al loro nome. Puoi scegliere tra le seguenti metriche: 
  • La prima riga sotto il nome di ciascuna metrica mostra i dati dell'esperimento relativi alla stessa. Ad esempio, se leggi 4K sotto "Clic", gli annunci dell'esperimento hanno ricevuto 4000 clic dal momento dell'avvio.
  • La seconda riga mostra la differenza di rendimento stimata tra l'esperimento e la campagna.
    • Il primo valore indica la differenza di rendimento registrata dall'esperimento rispetto alla campagna originale per quella metrica. Se leggi, ad esempio, "+10%" per i clic, vuol dire che, secondo le stime, l'esperimento ha ricevuto il 10% di clic in più rispetto alla campagna originale. Se i dati relativi alla campagna originale e/o all'esperimento non fossero ancora sufficienti, visualizzerai "--".
    • Il secondo valore rappresenta l'intervallo di confidenza al 95%, ossia l'intervallo in cui dovrebbe ricadere la differenza di rendimento tra l'esperimento e la campagna originale. I valori [+ 8%, + 12%], ad esempio, indicano un possibile aumento compreso tra l'8% e il 12% del rendimento dell'esperimento rispetto alla campagna. Se i dati relativi alla campagna originale e/o all'esperimento non fossero ancora sufficienti, visualizzerai "--".
    • Se il risultato è statisticamente significativo, visualizzi un asterisco blu.
       
Punta il cursore sulla seconda riga per una spiegazione più dettagliata di ciò che leggi. Hai la possibilità di consultare le seguenti informazioni:
 
Significatività statistica: puoi appurare se un dato sia statisticamente significativo. 
 
  • Statisticamente significativo: in questo caso il valore p è inferiore o pari al 5%. In altre parole, i tuoi dati non sono dovuti al caso, ma affidabili. L'esperimento ha una maggiore probabilità di continuare ad apprezzare risultati simili, se convertito in una campagna. 
  • Non statisticamente significativo: in questo caso il valore p è superiore o pari al 5%. Vi sono diversi motivi all'origine di dati non statisticamente significativi, tra cui:
    • La durata dell'esperimento non è stata sufficiente.
    • La campagna non riceve abbastanza traffico.
    • La suddivisione del traffico era troppo ridotta e l'esperimento non riceve sufficiente traffico.
    • Le modifiche che hai apportato non hanno determinato una differenza nel rendimento statisticamente rilevante. 
  • In entrambi i casi, ti sarà fornita una spiegazione come la seguente, in merito alla significatività, indicante il livello di probabilità che i dati sul rendimento siano dovuti al caso: "Esiste lo 0,2% (valore p) di probabilità di ottenere questo rendimento (o una differenza nel rendimento più significativa) per ragioni di casualità. Più basso è il valore p, più significativo sarà il risultato".
  • Intervallo di confidenza. Ti sarà fornita una spiegazione dettagliata dell'intervallo di confidenza per la differenza di rendimento simile alla seguente: "Esiste il 95% di probabilità che il tuo esperimento registri una differenza compresa tra +10% e +20% per questa metrica rispetto alla campagna originale". Infine, potrai consultare i dati effettivi della metrica in relazione all'esperimento e alla campagna originale.
  • Infine, potrai consultare i dati effettivi della metrica in relazione all'esperimento e alla campagna originale.
     

Cosa puoi fare nella tabella

  • Una volta avuto accesso alla tabella, puoi modificare la metrica visualizzata utilizzando il menu a discesa posto accanto ad essa.
  • Fai clic su un gruppo di annunci nella tabella, per visualizzarne i risultati nell'ambito dell'esperimento. 

 

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