Monitorowanie eksperymentów kampanii

Po uruchomieniu eksperymentu warto jest odpowiednio monitorować jego wyniki. Wiedząc, jak wyglądają wyniki eksperymentu w porównaniu z oryginalną kampanią, możesz podjąć przemyślaną decyzję o tym, czy zakończyć eksperyment, zastosować go do oryginalnej kampanii lub utworzyć na jego podstawie nową.

Z tego artykułu dowiesz się, jak monitorować i analizować wyniki eksperymentów.

Instrukcje

Sprawdzanie skuteczności eksperymentu

  1. Zaloguj się na konto Google Ads.
  2. Znajdź i kliknij eksperyment, którego skuteczność chcesz sprawdzić. 
  3. Na górze zobaczysz podsumowanie statystyk.

Informacje w podsumowaniu statystyk

  • Porównanie skuteczności: zawiera zakres dat, w którym porównujesz skuteczność eksperymentu i oryginalnej kampanii. Widoczne są tylko pełne dni pomiędzy datą rozpoczęcia i zakończenia eksperymentu oraz wybranym przez Ciebie zakresem dat. Jeśli zakresy dat się nie pokrywają, w raporcie „Porównanie skuteczności” zostaną uwzględnione pełne dni wypadające pomiędzy datami rozpoczęcia i zakończenia eksperymentu.
  • Domyślnie wyświetlane są następujące dane o skuteczności: kliknięcia, CTR, koszt, wyświetlenia i wszystkie konwersje, ale możesz wybrać dane, które chcesz wyświetlić, klikając strzałkę w dół obok nazwy danych. Do wyboru masz następujące opcje: 
  • Pierwsza wiersz poniżej nazwy danych wyświetla wartości tych danych z eksperymentu. Jeśli na przykład zobaczysz 4K przy danych „Kliknięcia”, oznacza to, że reklamy w eksperymencie uzyskały 4000 kliknięć od jego uruchomienia.
  • Drugi wiersz pokazuje szacowane różnice w skuteczności między eksperymentem a kampanią.
    • Pierwsza wartość to różnica w skuteczności na podstawie wartości określonych danych w eksperymencie w porównaniu z oryginalną kampanią. Jeśli na przykład widzisz +10% w przypadku kliknięć, Twój eksperyment uzyskał szacunkowo o 10% więcej kliknięć niż oryginalna kampania. Jeśli oryginalna kampania lub eksperyment nie zgromadzą wystarczającej ilości danych, zobaczysz „–”.
    • Druga wartość pokazuje 95-procentowy przedział ufności. W tym przypadku jest to możliwy zakres różnicy w skuteczności, który może się pojawić między eksperymentem a oryginalną kampanią. Jeśli na przykład zobaczysz [+8%, +12%], oznacza to, że eksperyment może zwiększyć skuteczność o od 8% do 12% w porównaniu z oryginalną kampanią. Jeśli oryginalna kampania lub eksperyment nie zgromadzą wystarczającej ilości danych, zobaczysz „–”.
    • Jeśli wynik jest istotny statystycznie, zobaczysz także niebieską gwiazdkę.
       
Gdy najedziesz kursorem na drugi wiersz, pojawią się bardziej szczegółowe informacje. Będą to między innymi:
 
Poziom istotności statystycznej: pokazuje, czy dane są istotne statystycznie. 
 
  • Eksperyment jest istotny statystycznie: oznacza to, że wartość p jest mniejsza lub równa 5%. Dane najprawdopodobniej nie są przypadkowe, a eksperyment ma większe szanse na uzyskiwanie podobnej skuteczności po przekształceniu go w kampanię. 
  • Eksperyment nie jest istotny statystycznie: oznacza to, że wartość p jest większa lub równa 5%. Oto kilka powodów, dla których Twoje dane mogą być nieistotne statystycznie. ​
    • Eksperyment nie był aktywny wystarczająco długo.
    • Kampania nie uzyskuje wystarczająco dużo ruchu.
    • Część ruchu przydzielona do eksperymentu była zbyt mała.
    • Wprowadzone zmiany nie spowodowały istotnych statystycznie różnic w skuteczności. 
  • Niezależnie od tego, czy Twoje dane okażą się istotne statystycznie, zobaczysz wyjaśnienie, z którego dowiesz się, z jakim prawdopodobieństwem dane zostały wygenerowane przypadkowo, np.: „Prawdopodobieństwo przypadkowego uzyskania takiej (lub większej) różnicy w skuteczności wynosi 0,2% (wartość p). Im mniejsza jest wartość p, tym bardziej znaczący jest wynik”.
  • Przedział ufności: zobaczysz też bardziej szczegółowe informacje o przedziale ufności różnicy w skuteczności wraz z wyjaśnieniem, np.: „Prawdopodobieństwo uzyskania w eksperymencie różnicy od +10% do +20% w przypadku tych danych w porównaniu z oryginalną kampanią wynosi 95%”.
  • Zobaczysz też rzeczywiste wartości tych danych w eksperymencie i w oryginalnej kampanii.
     

Co możesz zrobić w podsumowaniu statystyk

  • W podsumowaniu statystyk możesz zmienić wyświetlane dane, korzystając z menu obok tych danych.
  • Aby wyświetlić podsumowanie statystyk grupy reklam w eksperymencie, kliknij tę grupę w poniższej tabeli. 

 

Czy to było pomocne?
Jak możemy ją poprawić?

Potrzebujesz dodatkowej pomocy?

Zaloguj się i uzyskaj dodatkowe informacje, by szybko rozwiązać problem