Depois que você começa a executar um experimento, é importante saber como monitorar a performance dele. Ao entender o desempenho da experiência em comparação com a campanha original, é possível tomar decisões fundamentadas sobre encerrar a experiência, aplicá-la à campanha original ou usá-la para criar uma nova campanha.
Este artigo explica como monitorar e entender o desempenho das suas experiências.
Instruções
Conferir a performance do experimento
- Na sua conta do Google Ads, clique no ícone Campanhas
.
- Clique no menu suspenso Campanhas no menu da seção.
- Clique em Experimentos.
- Encontre o experimento procurado e clique nele para conferir a performance.
- Analise a tabela "Resumo do experimento" e a visão geral e escolha Aplicar experimento ou Finalizar experimento.
.Informações mostradas na visão geral
- A opção "Comparação de desempenho" mostra as datas em que o desempenho da sua experiência está sendo comparado com aquele da campanha original. Apenas os dias inteiros que estiverem entre as datas de início e término da experiência e dentro do período selecionado para a tabela abaixo serão exibidos. Se não houver sobreposição, os dias inteiros entre as datas de início e término serão usados nessa opção.
- Por padrão, você vai encontrar dados de performance relacionados às métricas "Cliques", "CTR", "Custo", "Impressões" e "Todas as conversões", mas é possível selecionar as métricas de performance que quiser clicando na seta para baixo ao lado do nome delas. As opções disponíveis são as seguintes:
- Cliques
- CTR
- Custo
- CPC méd.
- Impr.
- Todas as conv. (disponível apenas se você tiver configurado o acompanhamento de conversões)
- Taxa conv. (disponível apenas se você tiver configurado o acompanhamento de conversões)
- Conversões (disponível apenas se você tiver configurado o acompanhamento de conversões)
- Custo / conv. (disponível apenas se você tiver configurado o acompanhamento de conversões)
- Conv. de visualização (disponível apenas se você tiver configurado o acompanhamento de conversões)
- A primeira linha abaixo dos nomes das métricas mostra os dados da sua experiência referentes a elas. Por exemplo, imagine que apareça a informação "4 mil" abaixo de "Cliques". Isso significa que os anúncios do experimento receberam quatro mil cliques desde que ele começou a ser executado.
- A segunda linha mostra uma diferença de performance estimada entre o experimento e a campanha.
- O primeiro valor mostra a diferença de performance observada no experimento nessa métrica em comparação com a campanha original. Por exemplo, digamos que apareça "+10%" em "Cliques". Essa é uma estimativa de que o experimento recebeu um volume de cliques 10% mais alto do que a campanha original. Quando não há dados disponíveis para a campanha original e/ou o experimento, o sinal "‐‐" é exibido.
- O segundo valor mostra que, se você escolher um intervalo de confiança de 95%, esse será o possível intervalo da diferença de performance entre o experimento e a campanha original. Por exemplo, vamos supor que apareça [+8%, +12%]. Isso significa que pode haver um aumento entre 8% e 12% na performance do experimento em comparação com a campanha. Se ainda não houver dados suficientes disponíveis para a campanha original e/ou o experimento, será exibido o sinal "‐‐". Você pode escolher seus próprios intervalos de confiança (80% é o intervalo de confiança padrão) e entender melhor as métricas do seu experimento com os relatórios de confiança dinâmicos.
- Quando o resultado é estatisticamente significativo, aparece também um asterisco azul.
Dica
Passe o cursor nessa segunda linha para encontrar uma explicação mais detalhada dos dados exibidos. Vão aparecer as seguintes informações:
Relevância estatística: você saberá se seus dados são estatisticamente relevantes.
- Estatisticamente relevante: isso significa que seu valor de p é inferior ou igual a 5%. Em outras palavras, há pouca probabilidade de que seus dados mudem, e sua experiência têm mais probabilidade de continuar apresentando resultados semelhantes caso seja convertida em campanha.
- Não é estatisticamente significativo: isso significa que o valor de p é maior ou igual a 5%. Veja a seguir alguns dos possíveis motivos para os dados não serem considerados estatisticamente significativos.
- O experimento não foi exibido por tempo suficiente.
- Sua campanha não recebe tráfego suficiente.
- A divisão do seu tráfego foi muito pequena e sua experiência não está recebendo tráfego suficiente.
- As alterações feitas não resultaram em uma diferença de desempenho estatisticamente relevante.
- Independentemente de os dados exibidos serem ou não estatisticamente relevantes, você vai encontrar uma explicação para mostrar que a probabilidade dos dados é de natureza aleatória: "A probabilidade de alcançar esse desempenho (ou uma diferença de desempenho maior) é de 0,2% (valor p) devido à aleatoriedade. Quanto menor é o valor p, mais significativo é o resultado".
- Intervalo de confiança: você também vai encontrar mais detalhes sobre o intervalo de confiança da diferença de performance com uma explicação como esta: "Existe 95% de probabilidade de o experimento apresentar uma diferença de +10% a +20 para essa métrica em comparação com a campanha original".
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Por fim, os dados reais dessa métrica para o experimento e a campanha original são exibidos.
Ações disponíveis na visão geral
- Na visão geral, é possível usar o menu suspenso ao lado da métrica para alterar a opção exibida.
- Para ter uma visão geral do grupo de anúncios do experimento, clique em um grupo de anúncios na tabela abaixo.
- Para consultar detalhes como o nome e o orçamento de uma campanha, passe o cursor sobre a célula correspondente na tabela.
Entender o gráfico de série temporal
O gráfico de série temporal mostra a performance de até duas métricas no experimento e mostra como elas mudaram ao longo do tempo nas campanhas de controle e de tratamento. Com esse gráfico, você pode comparar os efeitos dos seus experimentos em uma métrica específica e saber mais sobre a performance dela ao longo do tempo.
O que acontece quando você pausa ou remove campanhas de experimento Performance Max
É possível pausar ou encerrar a campanha de controle ou tratamento a qualquer momento. Para reiniciar um experimento pausado, basta usar o botão "Retomar" para reiniciar as campanhas ou reativá-las manualmente.
- Como pausar as campanhas:
- Se você pausar a campanha de controle ou de tratamento, o experimento será pausado, e 100% do tráfego será direcionado para a campanha restante que estiver ativa.
- Se você pausar as campanhas de controle e de tratamento, o experimento será pausado.
- Status do experimento na data de término:
- Se o experimento chegar à data de término, o sincronizador da Performance Max vai mudar o status do experimento para "Encerrado" ou "Lançado", independentemente da aplicação automática. No entanto, se o resultado do experimento for bom e a aplicação automática estiver ativada, o pipeline de aplicação automática vai graduar automaticamente os experimentos "encerrados" depois.
- Se o experimento chegar à data de término e a aplicação automática estiver desativada, você vai precisar aplicar as mudanças manualmente.
- Como remover campanhas:
- Se você remover a campanha de controle ou de tratamento, 100% do tráfego vai ser direcionado para a campanha restante que estiver ativa.
- Se você remover apenas a campanha de controle, o experimento será lançado.
- Se você remover apenas a campanha de tratamento, o experimento será encerrado.
- Se você remover a campanha de controle e de tratamento, o experimento será encerrado.
- Se você remover a campanha de controle ou de tratamento, 100% do tráfego vai ser direcionado para a campanha restante que estiver ativa.
Observação: isso só se aplica aos experimentos Performance Max, incluindo melhoria, upgrades e otimização (expansão de URL final).
| Status da campanha | Tráfego após a ação do usuário | Status do experimento antes da data de término | Status do experimento na data de término | |||||
| Ação do usuário | Controle | Tratamento | Controle | Tratamento | ||||
| Pausar uma das campanhas | Pausada | Ativa | 0% | 100% | Pausado | Se a aplicação automática estiver ativada e o grupo de tratamento tiver resultados favoráveis, o experimento será lançado. Caso contrário, o experimento será encerrado. | ||
| Ativa | Pausada | 100% | 0% | Pausado | ||||
| Pausar as duas campanhas | Pausada | Pausada | 0% | 0% | Pausado | |||
| Remover uma das campanhas | Removida | Ativa | 0% | 100% | Lançado | |||
| Ativa | Removida | 100% | 0% | Finalizado | ||||
| Remover as duas campanhas | Removida | Removida | 0% | 0% | Finalizado | |||
Aplicar ou encerrar um experimento
Para aplicar um experimento a uma campanha ou encerrá-lo por qualquer motivo, clique no botão "Aplicar" ou "Finalizar" no canto inferior direito do card "Resumo do experimento", acima do gráfico de série temporal.
Revisar ou editar uma campanha parecida com uma PMax atual
Por padrão, as campanhas parecidas são excluídas dos relatórios. A página "Relatório" não vai mostrar campanhas Performance Max parecidas, a menos que você ative os relatórios de campanhas parecidas no Google Ads.
Durante o experimento, você vai precisar editar manualmente as campanhas parecidas. Caso contrário, o Google vai escolhê-las por você. Após o término do experimento, não será possível adicionar ou remover campanhas parecidas.
- Ver resultados com campanhas parecidas: para comparar a performance do seu experimento a campanhas semelhantes, ative a opção "Ver resultados com campanhas parecidas" nos relatórios do Google Ads.
- Editar campanhas parecidas (até o término do experimento): você tem controle total sobre quais campanhas são consideradas "parecidas" durante todo o experimento. Basta editar suas escolhas nos experimentos da campanha Performance Max. Se você não escolher campanhas parecidas manualmente, o Google vai selecioná-las de forma automática. Quando o experimento terminar, não será possível adicionar nem remover campanhas parecidas dos resultados.
