Monitor your ad variations

विज्ञापन के अलग-अलग वर्शन चलाने के बाद, आप उनके प्रदर्शन पर नज़र रख सकते हैं. आपके विज्ञापन के अलग-अलग वर्शन कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं, यह समझकर आप अपने मूल विज्ञापनों को बेहतर प्रदर्शन करने वाले विज्ञापनों से बदलने के बारे में बेहतर निर्णय ले सकते हैं.

यह लेख आपको अपने विज्ञापन के अलग-अलग वर्शन के प्रदर्शन पर नज़र रखने और उसे समझने का तरीका बताता है.

शुरू करने से पहले

अगर आपने अभी तक कोई विज्ञापन विविधता नहीं बनाई है, तो एक विज्ञापन विविधता सेट करें पढ़ें.

निर्देश

  1. Google Ads खाते में साइन इन करें.
  2. बाईं ओर दिए गए पेज मेन्यू में, ड्राफ़्ट और प्रयोग पर क्लिक करें.
  3. विज्ञापन के अलग-अलग वर्शन पर क्लिक करें.

विज्ञापन के हर वर्शन के लिए प्रभावित विज्ञापनों, क्लिक, और इंप्रेशन की संख्या, सूची में दी जाती है. विज्ञापन के किसी अलग वर्शन पर क्लिक करने पर, आपको मूल विज्ञापन और प्रदर्शन मेट्रिक की तुलना दिखाई देगी.

विज्ञापन के अलग-अलग वर्शन में प्रदर्शन मेट्रिक के बारे में जानकारी

आपके विज्ञापन के अलग-अलग वर्शन के लिए आपको दिखाई देने वाली प्रदर्शन मेट्रिक में चार संख्याएं शामिल होंगी:

  1. पहली संख्या केवल विज्ञापन विविधता के लिए प्रत्येक प्रदर्शन मेट्रिक का मूल्य है. उदाहरण के लिए, आपकी विज्ञापन विविधता को X क्लिक मिले.
  2. कोष्ठक "[]" के बाहर का प्रतिशत आपकी विज्ञापन विविधता और मूल के बीच का अंतर है. उदाहरण के लिए, आपकी विविधता को मूल से Y% ज़्यादा क्लिक मिले.
  3. कोष्ठक के अंदर, दो संख्याएं 95% कॉन्फ़िडेंस इंटरवल के साथ अपेक्षित श्रेणी उपलब्ध कराती हैं. उदाहरण के लिए, आपके पास A% और B% का अंतर देखने का 95% मौका है.

जब किसी मेट्रिक को नीले तारे "*" से चिह्नित किया जाता है, तो यह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण होता है. यह बताता है कि यादृच्छिक मौके की तुलना में आपके किए गए बदलाव से प्रदर्शन पर असर पड़ने की संभावना कम से कम 95% है.

सामान्यतया, महत्व तीन कारकों से प्रभावित होता है:

  • मूल विज्ञापनों और संशोधित विज्ञापनों के प्रदर्शन का अंतर. बड़े अंतर महत्व को बढ़ाते हैं.
  • प्रदर्शन में बदलाव. जिस कैंपेन के क्लिक में हर दिन 50% तक बदलाव होता है, उसमें 2% तक क्लिक बदलाव वाले कैंपेन की तुलना में अधिक भिन्नता होती है. अधिक भिन्नता से महत्व कम हो जाता है.
  • विज्ञापन विविधता में इंप्रेशन की कुल संख्या. इंप्रेशन जितना अधिक होगा, उसका सांख्यिकीय महत्व भी उतना ही अधिक होने की संभावना होगी.
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