通过A/B测试提高PPC结果的7个简单步骤

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数字营销7个简单的步骤提高PPC结果与A/B测试

AdStage团队6分钟阅读分享

每一个成功的PPC活动开始于找到正确的组合，目标定位，竞价和创意拷贝。一旦你发现你的活动成功了，你就会想要开始优化它们以提高结果。提高性能的一种方法是运行A/B测试，找出可行的方法，然后扩展它。在本文中，我们将分解在PPC活动中运行运行A/B测试的过程。1。定义成功度量

第一步是定义决定测试成功的度量。这个成功度量将帮助您开发您的测试假设，并将获胜的变体从失败的变体中分离出来。以下是你可以用来衡量PPC A/B测试结果的指标:CTR（点击率）CPC（每点击成本）每转换成本转化率CPA（每操作成本）ROAS（广告支出回报）

您应该选择哪个指标?这取决于您想从测试中找到什么。没有正确或错误的度量;相反，对于目标有正确的度量标准。举个例子来说吧，如果你想知道哪些特定属性能够促使人们点击你的广告，那么CTR便是最佳指标。如果你的一个实验广告的点击率高于对照广告，你就知道你所测试的属性推动了点击率的增长，前提是其他条件都一样。动作步骤:写下你的测试目标。选择一个最接近目标的指标。2. 每个成功的A/B测试背后都有一个明确的假设。假设越清楚，测试的结果就越好。用最简单的话说，假设是测试的预测。在假设中，你定义你要测试什么，可能的结果是什么，以及你为什么这么认为。转换优化机构wider漏斗的首席执行官兼创始人Chris Goward是这样说的:“假设只是一个你可以向目标受众或测试样本提出的问题。”创建一个检验假设很容易。在他的《You Should Test That》一书中，Chris提供了一个简单的结构来创建一个:

将[你想要改变的东西]变成[你想要改变的东西]将提高[你的转换目标]的转化率。虽然你可以在一个网站上测试许多变量，但广告网络提供的选项很少。这简化了测试过程。要创建一个假设，选择一个ad变量，然后定义您将在其中测试的具体内容以及您期望的结果。你可以在你的PPC活动中测试的变量如下:标题复制广告描述（在Facebook和LinkedIn中）图像（在Facebook, LinkedIn和Twitter中）站点链接（在谷歌Adwords中）URL行动号召

如果你要为PPC a /B测试创建一个假设，它可能是这样的:

改变标题以显示我们最新的折扣将提高10%的点击率。虽然您只能测试一些变量，但是您可以为每个变量创建无限个假设。例如，在标题中，你可以测试添加折扣或社会证明，提到从业年限等。你可以根据你的假设尽情发挥创造力。操作步骤:为将要运行测试的每个广告网络定义一个测试变量。利用上面所示的结构，围绕所选变量提出一个假设。3.

一旦你定义了你的假设，就提出尽可能多的测试想法。如果你想出的方法超出了你的测试能力，也不要担心，因为你不会用到所有的方法。在下一步中，您将看到如何对它们进行优先级排序。例如，如果你要在Facebook上做一个测试，看看什么样的标题最有效，你可以测试:独特的销售主张（USP）你有特别的交易或优惠，你卖的最受欢迎的产品，关键的拷贝点和消息，客户证明，规格为了进一步说明这一点，Melissa Mackey在我们最近关于PPC自动化未来的文章中写了一篇关于测试广告内容的文章。动作步骤:

花15-20分钟，头脑风暴尽可能多的想法。想想每个假设可以检验什么。4. 当你测试你的PPC活动时，你将有效地将你的流量和转化率减半。为了充分利用你的预算，你必须优先考虑你的测试想法，只留下那些最有可能提高你的活动表现的想法。有很多框架可以用来确定你的想法的优先级。我最喜欢的是ICE分数，它是由GrowthHackers的创始人肖恩·埃利斯发明的。ICE评分由三个属性组成:

影响:如果这样做有效，会产生什么影响?信心:我有多大的信心可以做到?易用性:什么是实现的易用性?

使用这个框架，您可以列出所有测试想法（在前面的步骤中已经完成的内容），然后为每个想法定义与每个ICE属性相关的从1（最低）到5（最高）的数值分数。然后，将这三个属性相加，得到每个测试想法的数字。最后，你将比较每个想法的最终数量，数量最高的想法将是你在测试中使用的第一个。例如，如果你的一个想法是在你的LinkedIn广告标题中加入稀缺原则，你可以说预期的影响是4，可信度是3，容易度是4。这将给这个想法的ICE评分为11分。如果这是有最高数字的想法，你会先测试这个想法。使用ICE方法，为前一步中的所有测试思想为三个属性中的每个属性指定一个数值。按照ICE的最高分来组织所有的测试想法，先测试最高分的想法。5. 在开始运行测试之前，必须知道每个指标的样本大小。您需要定义任何广告组应该接收的最小流量（或转换）。在ad组接收到设置的流量之后，您将停止测试并分析结果（您将在步骤#7中看到如何做）。您应该设置的通信量取决于您的当前数字。举个例子来说吧，如果你现在拥有一个广告团队，每天能够吸引500名访问者，你便会选择5至10倍于此的样本规模。你希望你的广告组有足够的流量，这样单个访问者就不会影响整体结果。此外，在分析结果之前，必须确保每个广告组都收到了预先设置的流量（或转换）。如果你为每个广告组定义了500次转换的样本量，其中一个广告组接收了600次转换，另一个广告组接收了450次转换，那么你需要等到后者达到500次转换才停止测试。操作步骤:定义度量的最小样本大小。你可以使用网上无数的样本大小计算器工具之一。根据个人经验，我建议您使用这个。6. 运行测试

有了您的想法和样例大小之后，您需要开始运行第一个测试。不要一看到结果就停止，即使你达到了你的样本容量。至少等一个星期再暂停。很多时候，人们的行为会因工作日的不同而不同。这就是为什么你至少要等一个星期。

当每个广告组达到样本大小后，可以暂停每个测试。然而，这并不意味着测试结束了。您必须接受您的测试结果，看看它们是否具有统计学意义。选择一个你觉得最舒服的阈值（95%或99%是最常见的），并使用a/b测试增长工具运行它们，例如Kissmetrics的链接。看一下下面的例子:

  

T他的第一个版本比第二个版本少了300个访客和30个转化率。然而，从统计学上讲，前者胜过后者。请注意这个测试的置信水平是97%。如果我的置信度更高——比如说99%——那么我就需要继续测试，直到得到统计上显著的结果。只有在测试的每个变体达到统计显著性之后，才能比较结果。如果它们没有达到意义，就继续测试。

操作步骤:基于之前开发的假设，开始运行测试。只有在所有的广告组达到最小样本规模后才停止。分析统计置信度。如果你的结果还没有达到目标，继续努力，直到他们达到目标。7. 分析结果“kdsp”到目前为止，您已经获得了测试的结果，并将它们彼此进行了比较。如果一切顺利，你就会成为赢家。但在你下班之前，你还需要做最后一件事。将测试之前的指标数量作为基准。将它们与您当前的指标进行比较，并查看它们之间的比较情况。另外，要考虑测试结果的时间框架。如果您运行了2周的测试，试图降低CPA，您必须将该测试的结果与测试前2周的CPA性能进行比较。

动作步骤:

将测试结果与之前的性能进行比较。如果新的结果优于以前的结果，则测试成功。否则，您将不得不重新启动该过程。任何具有一定经验和技能的PPC专家都可以创建一个成功的活动。困难的是在你运行的每一个程序中复制它。今天，你已经看到了为你的PPC活动开始进行A/B测试所需要采取的具体步骤。运行它们将帮助你发现你的用户喜欢的特定内容，你也将知道如何不断扩展它们。

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