А/Б-тестирование в Яндекс.Директе: как провести и где брать идеи?

Огромный потенциал развития любого проекта кроется в постоянном поиске новых точек роста и формировании гипотез для улучшения показателей с их последующей проверкой. А/Б-тесты должны быть неотъемлемой и непрерывной частью управления рекламой.

Переходить к проведению тестов можно, когда вся система маркетинга выстроена наиболее прозрачно: настроены цели, определены ключевые метрики для оценки результатов, запущены все основные типы ключевых слов и рекламных кампаний, есть продажи и выручка. Тогда смело выделяйте время, ресурсы и бюджеты на А/Б-тестирование для улучшения результатов продвижения.

С чего начать?

Сформируйте список гипотез — это предположения о том, где рекламная кампания может работать лучше. Концентрироваться стоит не только на главной цели — получении продаж, можно работать над повышением конверсионности посадочной страницы и объявлений, уменьшением показателя отказов, увеличением кликабельности и прочим.

После формирования списка оцените, какой пункт может дать наибольший эффект, если гипотеза сработает. Так получится сформировать очередность тестов, выделяя в приоритет самые потенциально результативные решения.

Где брать идеи для тестов

1. Стандартные элементы. Под ними понимаются тексты объявлений, картинки, позиции в выдаче, стратегии управления ставками. Это прекрасный старт для внедрения процесса А/Б-тестирования. Внимательно наблюдайте за результатами, записывайте всё, что заметите, — это может стать отличной базой для следующих тестов.

2. Рекомендованные настройки и стандарты. Подвергайте сомнениям все настройки, особенно те, что диктуются рынком и системами как правильные и проверенные. К примеру, в сети Яндекса принято не использовать минус-слова: считается, что это ограничивает охват. А что если попробовать применить общий пакет минус-слов? Возможно, станет меньше трафика, но он будет более качественным.

3. Аналитика. Статистика может стать основным источником вашего вдохновения. На основе отчетов по рекламным кампаниям можно сформировать целый ряд гипотез о том, как улучшить каждый этап пути пользователя к покупке: от показа объявления до заказа на сайте.

4. Отдел продаж и клиентский сервис. Ценную информацию для гипотез могут подсказать отделы, которые напрямую общаются с клиентами. Они чаще всего знают боль пользователя и причины выбора вашего продукта, удобство сайта и прочие важные мелочи. Опираясь на эти данные можно сгенерировать немало идей.

5. Конкуренты. Идеи для тестирований можно взять из анализа конкурентов в этой или близкой тематике. Именно так у нас стал популярен вариант с расширенными уточнениями в виде коротких УТП: объявление становилось на строку больше и занимало еще больше места. Мы заметили такой формат у конкурентов бренда, протестировали, отметили рост CTR и стали внедрять для разных тематик.

Как проводить А/Б-тестирование

Шахматное расписание показов — изначальный и самый распространённый способ в Яндекс.Директе примерно до прошлого года.

Суть метода:

1. Определяется гипотеза тестирования. Например, мы хотим проверить, что лучше в качестве посадочной для рекламы: лендинг или основной сайт.

2. Подбираются кампании для теста. Важно понимать: чем больше трафика и конверсий, тем быстрее пройдет тестирование.

3. Создаются две копии выбранной кампании для теста. В одной кампании мы ведем на короткий лендинг, а во второй — на основной сайт.

4. В настройках времени показа настраивается время работы кампаний: час показывается одна, час — другая.

Именно таким образом — по времени — можно разделить всю аудиторию на две части. Это ручной способ деления показов между кампаниями, в котором есть несколько сложностей:

• ограничение возможностей: протестировать достоверно более двух вариантов одновременно в этой схеме не получится;

• не всегда корректная статистика: если пользователь несколько раз осуществлял поиск в разное время, он мог увидеть два варианта рекламы.

Эксперименты — собственный продукт Яндекса для проведения тестирований, который позволяет делить аудиторию (на поисковых и тематических площадках). С марта 2020 года «Эксперименты» стали доступны всем без предварительных запросов в службу поддержки.

Теперь деление аудитории доверено автоматическим алгоритмам, и это избавило специалистов от части сложностей. Пользователь попадает только в одну группу эксперимента и даже при множественном поиске увидит только свой вариант.

Запуск с помощью «Экспериментов» происходит похожим образом:

1. Определяется суть теста, затем происходит выборка кампаний.

2. Создаются копии выбранных кампаний.

3. Создается «Эксперимент» в Яндекс Аудиториях.

4. В настройках каждой кампании необходимо привязать соответствующий сегмент «Эксперимента».

Результаты можно сводить на уровне кампаний или с использованием отчета по «Экспериментам» в Директе и Метрике.

А/Б-тестирование можно считать статистически корректным и значимым, если соблюдать специальные правила:

1. Копировать кампании нужно с уже накопленной статистикой. Это позволит начать тестирование с использованием статистики, которая уже есть. Кампании не будут разгоняться, набирать CTR заново и получать дорогие клики.

2. Новые кампании должны стартовать вместе с остановкой старой. Одновременная работа не допускается.

3. Вносить изменения во время тестирования нужно в обе кампании сразу.

4. Один тест — один элемент. Например, при тестировании заголовков другие элементы менять нельзя, чтобы оценить вклад только этого изменения.

5. Эксперимент считается завершенным, когда данных для принятия решения будет достаточно. Определить это можно с помощью калькуляторов А/Б-тестов, которых в сети достаточно много.

Как тестирование может улучшить результаты

Разберем несколько примеров из нашей практики, когда тестирование помогло оптимизировать продвижение.

Соцдем корректировки в рекламе крупного интернет-магазина мебели

Гипотеза от команды клиента: в наиболее результативных кампаниях с большим количеством трафика не нужны корректировки по полу и возрасту.

Чтобы проверить гипотезу, мы запустили тест. Кампания с корректировками по полу и возрасту принесли клиенту больше трафика и рост среднего чека, как следствие, увеличился доход с сокращением ДРР. Это произошло из-за перераспределения аудитории: реклама стала чаще показываться пользователям с большей покупательской платежеспособностью в сети.

Гипотеза оказалась ошибочной, а по итогам теста корректировки по полу и возрасту были внедрены во все кампании.

Товары-хиты в быстрых ссылках интернет-магазина электроники

Гипотеза: в быстрых ссылках поисковых объявлений эффективнее показывать хиты продаж.

Детали эксперимента:

• в первой кампании быстрые ссылки остались без изменений и вели на подкатегории;

• во второй кампании указаны наименования самых популярных в магазине товаров.

В результате первый тип кампании — на подкатегории — принес больше конверсий и дохода. Конверсия в покупку была выше, этот результат считаем статистически значимым.

Вероятно, так получилось потому, что:

• названия «популярных товаров» были непривлекательными;

• ссылки на товары не несли никакой ценности для клиента. Подкатегории же в быстрых ссылках давали возможность пользователю получить представление об ассортименте и сразу перейти в необходимый раздел на сайте.

По итогам теста товары-хиты в быстрых ссылках больше не использовались.

Турбо-страницы для медицинской клиники

Гипотеза: посадочные страницы сайта довольно сложные для восприятия и слишком долго грузятся на мобильных устройствах, что снижает конверсию в заявку.

Решение и тест: создать простые турбо-страницы для одного направления и сравнить, какая посадочная отработает лучше для мобильного трафика.

В результате конверсия в обращение с турбо-страниц оказалась почти в два раза выше, а СРА — в два раза ниже. При этом улучшения произошли именно из-за роста конверсии на мобильных устройствах.

После теста на одном направлении мы решили внедрить турбо-страницы на все остальные.

Будьте последовательны и цикличны для роста вашего проекта: анализируйте результаты, формируйте гипотезы, проводите А/Б-тесты, внедряйте положительный опыт и возвращайтесь на первый этап.