Google Ads 中正確拆分測試的分步指南
已發表: 2021-01-27Google Ads 中正確拆分測試的分步指南
拆分測試是完善任何廣告活動的重要組成部分。 無論您跟踪的指標是什麼——無論是點擊次數、點擊率、潛在客戶、購買量等——足夠的測試將幫助您找到正確的因素組合，從而有效地花費每一美元。
很多人認為在 Google 廣告或任何平台上進行測試只需製作一個單獨的廣告系列、廣告組或帶有他們想要測試的更改的廣告。 沒那麼簡單。
您必須使用 Google 正確提供的拆分測試選項，以確保系統對雙方進行平等且相互獨立的測試。
什麼是拆分測試？
在我們了解對 Google Ads 進行拆分測試的正確方法之前，了解拆分測試的真正含義很重要。
拆分測試（也稱為 A/B 測試）是在線廣告商和網站專家用來優化其廣告和頁面以獲得更好指標的一種方法。 整個想法是獨立測試廣告/網頁的不同方面，看看您是否可以朝正確的方向移動指針。
您可以測試任何內容，從標題到描述到著陸頁到 CTA 再到出價限制等等。 沒有什麼是禁區，幾乎任何事情都可以有所作為。
在測試中，重要的是拋開你的先入之見，讓數據告訴你什麼是有效的。
正確測試的重要性
在 Google Ads 中進行測試時，您要確保使用 Google 提供的適當工具，而不是簡單地複制廣告系列並進行更改。
簡單地複制廣告並進行更改以進行測試存在大量問題。
- 預算
除非您計劃將測試預算翻倍，否則您將需要削減測試活動的預算。 數十萬甚至數百萬的 Google 廣告商的支出不足以做到這一點，這不僅導致了測試活動的無效結果，而且原始活動也是如此。
例如，假設廣告客戶每天在 Google Ads 上花費 32 美元（大約每月 0 美元）。 此廣告客戶想要對一個新位置進行為期 2 週的測試，看看它的效果如何。 他們複製了原來的廣告系列，只更改了位置，並在兩個廣告系列之間分配了 32 美元/天（每個 16 美元/天）。
有了 16 美元/天的新預算，Google 將這些廣告系列設為“合格（由於預算有限）”，現在這兩個廣告系列都沒有獲得足夠的展示次數來產生有效的結果。
通過這樣做，廣告商不僅未能通過拆分測試，而且還對原本已經產生結果的廣告系列產生了負面影響。
- 學習模式
廣告客戶需要從拆分測試中看到可靠結果的最短時間約為兩週。 兩週的時間不足以讓一個全新的廣告系列——即使它被重複——擺脫谷歌的“學習”模式並進行適當的優化。
在製作新廣告系列時，Google 通常不會查看另一個廣告系列的效果數據，因為它認為新廣告系列是針對完全不同的受眾或包含完全不同的優惠。
當您運行適當的拆分測試時，Google 知道廣告系列的核心部分是相同的，但存在一些差異，因此系統會使用系統從原始廣告系列中學到的所有知識來運行拆分測試。
這可以為您節省數月的 Google 機器學習階段時間，並立即獲得更可靠的測試結果。
- 谷歌針對有效的東西進行優化
Google 的目標是讓任何廣告系列都採用為該廣告系列選擇的出價策略。
對於最大點擊次數，目標是在該廣告系列中獲得最大的廣告點擊量。 對於目標 CPA，目標是每次都以給定的成本獲得收購（潛在客戶、購買）。 你明白了。
只要 Google 實現了這些目標，它就不會更改它顯示的廣告或關鍵字，即使您為它提供了更多選項。 新廣告客戶常犯的一個錯誤是認為 Google 會均勻地輪換廣告和廣告組。
假設您想在廣告組中測試加大型文字廣告。 即使你激活它，谷歌也會慢慢地將它帶入輪換，因為另一個廣告更可靠並且有結果可以展示。 Google 可能會將大部分資金用於原始廣告。
這使得測試變得困難，因為它沒有給您想要測試的廣告或關鍵字平均分配展示次數。 您想在測試結束時評估的任何數據（例如轉化次數、CPL、CTR、CPC 等）或多或少都是不可靠的。
通過適當的 Google Ads 拆分測試，您可以通過分配 50% 的預算拆分來確保測試廣告或關鍵字的展示時間為 50%。
入門
在 Google Ads 中進行拆分測試的第一步實際上是了解您要測試的內容。 這是超級重要的。 您要測試的內容會告訴您需要去哪裡。
是廣告文案還是登陸頁面？ 還是出價、關鍵字、人口統計或位置？
如果您的測試與廣告本身有關（例如標題、描述、網址），那麼您需要進行 Google 所謂的“廣告變體”測試。
您可以在下面的部分中了解如何進行適當的“廣告變體”測試。
如果您的測試圍繞廣告系列及其設置（出價策略、廣告組、關鍵字、受眾、人口統計、位置等）進行，那麼您需要進行廣告系列實驗。
本文標題為“廣告系列草稿和實驗”的部分中提供了有關如何執行此操作的分步說明。
廣告變體
當對廣告本身的部分（如標題、描述、URL 等）進行 a/b 測試時，您需要進行廣告變體測試。
您可以通過 2 種方式對帶有廣告變體的廣告進行 a/b 測試。 您可以瀏覽廣告頁面本身，也可以瀏覽 Google Ads 左側邊欄上的“草稿和實驗”標籤。
- 在 Google Ads 中，轉到您要進行更改的帳戶（如果您管理多個帳戶），然後點擊頂部的“所有廣告系列”
- 單擊將在其中運行測試的廣告系列。如果您正在測試多個廣告系列，您需要對其他廣告系列重複這些步驟
- 進入廣告系列後，點擊左側邊欄上的“廣告和附加信息”，然後點擊下方的“廣告”
- 在“廣告”頁面中，單擊 + 號製作新廣告，然後單擊列表底部的“廣告變體”
- 您將被帶到“廣告變體”頁面，您必須再次選擇廣告系列和廣告類型（響應式或文字），然後單擊“繼續”
- 在下一部分中選擇“查找和替換”，然後將舊標題、描述、URL 等放入“查找文本”部分
- 確保將文字與右側“In”下拉部分中的廣告部分匹配
- 在“替換為”部分中，粘貼您要測試的文本或 URL，然後單擊繼續
- 命名變體，設置日期（建議至少 2 週），並將“實驗拆分”保持在 50%
- 完成後單擊“創建變體”。 您將在同一頁面上看到廣告變體，您可以在其中重新查看以分析關鍵指標
- 在 Google Ads 中，轉到您要進行更改的帳戶（如果您管理多個帳戶），然後點擊頂部的“所有廣告系列”
- 在左側邊欄上，向下滾動到底部，然後單擊“+更多”
- 在同一個左側邊欄中，單擊“草稿和實驗”
- 在此之下，點擊“廣告變體”
- 您將被帶到廣告變體頁面。 點擊頂部的 + 按鈕或中間的“新廣告變體”按鈕
- 選擇您要更改的廣告系列和廣告類型（響應式或文字），然後點擊繼續
- 在下一部分中選擇“查找和替換”，然後將舊標題、描述、URL 等放入“查找文本”部分
- 確保將文字與右側“In”下拉部分中的廣告部分匹配
- 在“替換為”部分中，粘貼您要測試的文本或 URL，然後單擊繼續
- 命名變體，設置日期（建議至少 2 週），並將“實驗拆分”保持在 50%
- 完成後單擊“創建變體”。 您將在同一頁面上看到廣告變體，您可以在其中重新查看以分析關鍵指標
廣告系列草稿和實驗
當 a/b 測試不涉及廣告本身的廣告系列部分（如關鍵字、出價、受眾、人口統計、位置等）時，您將需要進行廣告系列實驗。
創建廣告系列實驗有兩個過程。 首先，創建一個廣告系列草稿，然後將該草稿變成一個實驗。
- 在 Google Ads 中，轉到您要進行更改的帳戶（如果您管理多個帳戶），然後點擊頂部的“所有廣告系列”
- 在左側邊欄上，向下滾動到底部，然後單擊“+更多”
- 在同一個左側邊欄中，單擊“草稿和實驗”
- 在此下方，點擊“廣告系列草稿”
- 您將被帶到“廣告系列草稿”頁面。 單擊頂部的 + 按鈕或中間的“新建草稿”按鈕
- 按“選擇廣告系列”並選擇您要更改的廣告系列。 如果您要測試多個廣告系列，則需要對這些廣告系列重複這些步驟
- 用您正在測試的內容命名您的草稿，然後單擊“保存”
- 在“所有廣告系列”旁邊的頂部，您會看到您當前處於剛剛製作的廣告系列草稿中。
- 現在您可以進行您想要測試的更改（關鍵字、出價策略、定位選項等）並保存
- 再次轉到左側邊欄，然後單擊“草稿和實驗”
- 在此下方，點擊“廣告系列實驗”
- 單擊頂部的 + 按鈕或中間的“新實驗”按鈕
- 選擇您剛剛製作的草稿並命名實驗（通常與草稿相同）
- 設置開始和結束日期（嘗試測試至少 2 週）並將實驗拆分保持在 50%
- 點擊“保存”，您將返回“廣告系列實驗”頁面，您將在其中看到正在創建的實驗
- 創建實驗後，您可以轉到頂部的“所有廣告系列”，您會在廣告系列列表中看到帶有燒杯圖標的實驗
- 您可以在此處查看您的廣告系列已收集的 KPI
停止實驗時（如果沒有結束日期），您只需點擊活動頁面上的燒杯圖標，然後點擊暫停圖標。 如果您想完全刪除該實驗，請轉到“廣告系列實驗”頁面，選擇該實驗，然後單擊“刪除”。
評估結果
在評估結果時，您應該記住幾件事，這將幫助您從您正在執行的拆分測試中獲得最多的信息。
在做出對結果採取行動的決定之前，進行至少 2 週（最好是 3 週）的任何測試。 這確保了測試有足夠的時間來建立印象份額和點擊量來衡量有價值的結果。 任何低於此值都可能導致數據傾斜。
測試完成後，您需要分析 KPI 以確定測試是否會帶來更好的整體結果。 這一切都取決於您對這些廣告系列的目標。
如果您的目標是獲得更多潛在客戶或銷售，您應該查看總體轉化次數、每次轉化費用、轉化率和轉化價值。 如果您的目標是為您的網站帶來流量，您應該查看總點擊次數、點擊率和每次點擊費用。
拆分測試的每個結果都應與原始廣告系列進行比較。 一旦您確定了測試結果與原始結果的比較，您就可以決定接下來要採取的步驟。
如果測試結果優於原始廣告系列，您應該使用測試中的更改更新原始廣告系列。 如果結果沒有優於原始廣告系列或效果不如原始廣告系列，請不要對原始廣告系列進行任何更改。
從這裡您可以繼續測試您的廣告系列的更多部分以繼續優化。 確保您一次只更改一個變量。