En guide til A/B-testning af dine displaybannerannoncer

A/B-test til display bannerannoncer

I nutidens hurtige digitale reklameverden, hvor hvert klik betyder noget, er A/B-test et vigtigt skridt i optimering af dine displaybannerannoncer, med potentiale til at booste ROI med op til 30 %! Du hørte det rigtigt! A/B-test er også kendt som split test. Det er en effektiv metode for marketingfolk, hvorigennem de bestemmer den bedste version af en annonce ved at sammenligne dem. Virksomheder kan lære meget om, hvad der fungerer bedst med deres publikum, ved at eksperimentere med forskellige elementer. Disse elementer omfatter billeder, overskrifter, opfordringer til handling (CTA'er) og målgruppemålretning. A/B-test af displaybannerannoncer er en game changer for virksomheder, der ønsker at øge annonceengagementet, spare penge på annoncer og optimere deres strategier. Denne tilgang hjælper dig med at forbedre din CTR og dine konverteringer uden selv at gætte. Denne blog er en komplet guide til A/B-test, hvordan det virker, og hvorfor det er vigtigt at teste dine bannerannoncer. Lad os komme i gang!

Hvad er A / B-test?

A / B-test sammenligner to annoncer for at se, hvad der virker bedst. Forestil dig at lave to bannerreklamer for et nyt produkt. Versioner A har en rød baggrund og version B har en blå baggrund. Du kan vise disse annoncer til forskellige målkategorier for at finde ud af, hvilket design der får flere klik.

Her er en eksempel: Lad os sige, at du promoverer et sommerudsalg. Version A af banneret viser en strand med ordene "Save Big on Summer Sale", mens version B viser et produktfokuseret billede med "Exclusive Summer Deals Await!" Du kan tjekke, hvilket design der resonerer mest hos dit publikum ved at vise disse designs til to forskellige grupper. Version A kan engagere sig mere på grund af dens aspirationsbilleder, mens version B kan konvertere bedre ved at fremhæve produktet direkte. Resultaterne af AB-test kan føre dig til at strategisere dine kampagner.

Ombygningen Dine displayannoncer ⚡️

Lås op for højere investeringsafkast med AI-optimerede displayannoncer

PRØV NU forum FREE

Hvordan fungerer A/B-test?

Processen involverer:

  • Sæt et mål: Beslut dig for, hvad du vil gøre. Du kan enten forbedre CTR eller konverteringer og så videre.
  • Oprettelse af varianter: Opret to eller flere varianter af din vise bannerannoncer, ændring af kun ét element (såsom overskrift, CTA, farveskema osv.)
  • Split Testing: Opdel dit publikum i lige store grupper for at se én version af annoncen i forhold til en anden for at sammenligne de to af dem.
  • Følg dataindsamlingen: Udfør testen i et passende tidsrum til at indsamle tilstrækkelige data for begge annoncevarianter.
  • Brug statistisk analyse: For at afgøre, hvilken af ​​varianterne der vandt, skal du analysere statistikken. Dataene hjælper med at skabe en bedre kampagnestrategi.

Praktiske anvendelser af A/B-test i reklamer

  1. Test af overskrifter: Overskrifter er de første, publikum ser. At teste, at variere en overskrift med en anden hjælper en med at beslutte, hvilken formulering der tiltrækker flere klik. For eksempel vil "eksklusive tilbud i dag" sandsynligvis tiltrække mere opmærksomhed sammenlignet med "udforsk vores nye produktsortiment".
  2. Visuelle elementer: Dette skyldes, at det visuelle er afgørende for at tiltrække flere mennesker til dit websted. Test af forskellige billeder, baggrundsfarver eller grafik mellem A og B viser dig, hvilket billede der opfylder dette mål. For eksempel kan et farvestrålende banner trække flere klik end et med dæmpede toner.
  3. CTA: Din CTA er det, der får dit publikum til at handle. Det er måske ikke altid det håndtag, du skal bruge for at konvertere, men at teste en "Køb nu" versus "Kom godt i gang", eller farverne på dine knapper, og endda deres placeringer kan hjælpe dig med at lære, hvad der får dit publikum til at handle.
  4. Annonceplacering: Placeringer kan gøre hele forskellen. Du kan teste din annonces placeringer på forskellige websteder, apps og på forskellige steder på en webside for at finde ud af, hvilke der får det bedste engagement. For eksempel, hvis en annonce placeres over skillelinjen, får den normalt mere opmærksomhed, end hvis den var under siden.

Hvorfor A/B-test er vigtigt for displaybannerannoncer?

Den første gang, potentielle kunder nogensinde ser dit brand, kan ofte være i form af displaybannerannoncer. A/B-test er en grundlæggende strategi for at sikre, at du får et godt indtryk af denne interaktion. Her er hvorfor:

  1. Minimering af antagelser: Markedsførere er tvunget til at foretage veluddannede gæt eller følge branchetendenser uden A/B-test for at validere deres valg, selvom disse tendenser måske ikke passer til deres publikum. A/B-test fjerner gætværket af UX-designprocessen med handlingsorienteret indsigt baseret på brugeradfærd.
  2. Maksimering ROI: Forståelse af, hvilke stykker der klarer sig bedst i dine displayannoncer, uanset om de er visuelle, kopi- eller CTA'er, giver mulighed for en meget mere økonomisk udnyttelse af dit budget, hvor hver eneste krone, du bruger, har størst mulig effekt.
  3. Forbedring af brugeroplevelse: Relevante annoncer sørger for et interessant og jævnt flow for publikum. For eksempel kan ved at bruge sprog eller billeder, der resonerer med din måldemografi, forbedre dine klik- og konverteringsrater dramatisk.
  4. Hold dig opdateret med algoritmeændringer: Søgemaskine og annonceplatforms algoritmer ændrer sig konstant. A/B-test holder dig på toppen af ​​disse ændringer med hyppige indholdsændringer og optimeringer ─ tilpasse annoncer til den nye normal.
  5. Kendskab til publikum: Forskellige målgrupper reagerer forskelligt på annoncer. A/B-test afslører værdifuld indsigt om forskellige demografiske segmenter, hvilket giver mulighed for mere skræddersyede og virkningsfulde markedsføringstilgange.
  6. Opbygning af troværdighed og tillid: Da veloptimerede annoncer er mindre tilbøjelige til at lyde påtrængende eller irrelevante, vil de få dit brand til at se mere velrenommeret og professionelt ud for slutforbrugeren. 
Lav fantastiske bannere ubesværet at bruge Predis.ai's AI Banner Maker - boost din annonceydelse og konverteringer.

Displaybannerannonceelementer til test

Nedenfor er de vigtigste elementer i displaybannerannoncer, der bør A/B-testes:

  1. Overskrifter: Når du laver overskrifter, bør du overveje at bruge forskellige ordlyd, længde og tone til forskellige versioner.
  2. Billeder: Du kan bruge forskellige typer visuals, såsom fotos, illustrationer eller ikoner, til at interagere med brugeren.
  3. Farver: Leg meget med farver, da forskellige farvesammensætninger sandsynligvis vil påvirke brugerens følelser og handlinger på mange forskellige måder.
  4. CTA: Mens du laver CTA'er, bør du prøve flere tekster, skrifttyper, placering, størrelser og farver.
  5. Annoncetekst: Du kan teste forskellige stilarter og længder for at finde, hvad der fungerer bedst til en annoncekopi.
  6. Layout og design: Du kan eksperimentere med forskellige arrangementer af elementer for at skabe det mest effektive layout og design til din displaybannerannonce.
  7. Målgruppesegmenter: Du kan sammenligne effektiviteten af ​​din annonce på tværs af forskellige demografiske områder, placeringer eller enheder for at sikre, at du målretter mod den rigtige type målgruppe.

NØGLELEMENT TIL AB-TEST I DISPLAY-BANNERANKONSER

Hvordan udfører man en effektiv A/B-test for displaybannerannoncer?

Sæt klare mål 

Sætte mål til testen, såsom om målet er at forbedre CTR samt konverterings- eller engagementsrate. Klare mål sikrer, at du ikke afviger fra dit markedsføringsmål, og at testen giver resultater, der er nemme at måle.

Lav hypoteser

Formuler konkrete forudsætninger som er i stand til at blive testet, og som vil tjene til at øge annoncens ydeevne. For eksempel, "Vi forventer at se en stigning på 10 % i konverteringer, hvis farven på CTA-knappen ændres fra grøn til rød." En stærk hypotese giver en følelse af retning og fokus til din test.

Byg varianter

Opret flere versioner af din annonce med én hovedforskel i hver. Dette kan være overskriften, billedet eller en CTA-knap. Ændring af én variabel ad gangen giver dig mulighed for at lokalisere det tidspunkt, hvor ydeevnen blev boostet til en specifik variation.

Vælg Metrics

Bestem Key Performance Indicators (KPI'er) skal vurderes. Disse kan dække primære KPI'er såsom CTR, Konvertering samt sekundære KPI'er såsom tidsforbrug på landingssiden og Bounce Rate.

AB Test af bannerannonceeksempel

Kør testen

Ansæt en annoncestyringsværktøj såsom Google Ads or Meta Ads Manager for at sikre, at publikum spredes ligeligt blandt dem og kan se forskellige varianter. Tilfældig fordeling reducerer skævhed og muliggør retfærdig sammenligning.

Overvåg varighed

Sæt ikke en tidsbegrænsning, mens du udfører en test. At afslutte en test for tidligt kan føre til unøjagtige konklusioner. Både trafikmængden og konfidensniveauet bestemmer den ønskede funktionsperiode.

Analyser resultater

Brug dataanalyseværktøjer såsom heatmaps, eller Google Analytics eller enhver A/B-testsoftware til at analysere resultater. Undersøg præstationsmålingerne mellem varianter for at identificere den vindende tendens.

Implementer ændringer

Vindervarianten kan, når den er anerkendt, bruges i standardannoncekampagner. Brug dette til at forbedre fremtidige tests, der er relevante for annoncerne.

AB Test af bannerannonceeksempel

Casestudier af vellykkede A/B-tests

Casestudie 1: Bannersnack: Øget tilmelding med A/B-test

Bannersnack, som er kendt for sine onlineværktøjer til at designe annoncer, ønskede at forbedre den overordnede oplevelse på deres annonceringsside og øge tilmeldingsraterne. Beslutningen om det første skridt viste sig dog at være ret kompliceret. For at løse dette problem har eksperterne på Bannersnack brugte Hotjar klik på varmekortværktøjet som hjælper med at vurdere brugermønstre og adfærd. Disse heatmaps fremhævede de steder med den største mængde af brugerens opmærksomhed, mens de også afslørede de områder, der blev fuldstændig ignoreret af besøgende. Disse oplysninger hjalp Bannersnack med at lave et kvalificeret gæt: tilføjelsen af ​​store og meget kontrasterende CTA-knapper ville i høj grad øge konverteringsraten.

  • Som en del af dette veluddannede gæt designede de en intern vedtaget metode.
  • Et af app-teamene foretog f.eks. en A/B-test mod det originale design og det, der inkluderer den modificerede CTA-knap.
  • Ændringen i resultater var tydelig: Det nydesignede layout resulterede i en CTR 25 % større end det tidligere design.

Efter hver modifikation ville Bannersnacks sporingsværktøjer forbedre designet yderligere ved at undersøge varmekortene for at se, hvilke elementer der stadig krævede ændringer. Deres evne til at nå de forudsete transformationsmarkører beviste strategisk designs rolle i at opnå progressiv forandring.

Disse er nøgleindsigterne:

  • Bidragydere: Se på, hvorfor brugere ønsker at komme til din side.
  • Forhindringer: Hvad er de faktorer, der forhindrer folk i at prøve dit websted eller konvertere.
  • kæder: Giv brugerne begrundelser for, hvorfor de kan foretage bestemte handlinger.

Casestudie 2: Turum-Burum: Optimeret betalingsflow

Et digitalt UX-design agency, havde Turum-Burum samarbejdet med den ukrainske e-handelsskoforhandler Intertop for at forbedre deres betalingskonverteringer. Det fandt de ud af 48.6% af brugerne forlod kassen proces, fordi de ikke var i stand til at udfylde formularen, da de gennemførte exit-hensigtsundersøgelser under deres UX-analyse. På grund af dine fund dannede de en antagelser og dannede deres A/B-teststrategi i overensstemmelse hermed.

  • Det omfattede vigtige optimeringer, såsom at minimere formularfelterne, organisere siden i adskilte sektioner og implementere en autofyld-funktion for at fremskynde betalingsprocessen.
  • De brugte session replay værktøjer og heatmaps til at overvåge deres brugerinteraktioner og afdækkede problemer såsom raseri (gentagne) klik og forvirrende navigationsstier.

Nedenfor var resultaterne efter ændringerne:

  • Konverteringsraten blev øget med 54.68 %
  • Den gennemsnitlige omsætning pr. bruger (ARPU) voksede også med 11.46 %
  • Checkout-afvisningsprocenten blev reduceret med 13.35 %

Supercharge dine bannerannoncer🔥

Tag dine bannerannoncer til det næste niveau med kunstig intelligens

PRØV NU

Almindelige fejl, der skal undgås i A/B-test

  1. Hvis du tester flere variabler på én gang, kan det gøre det svært at se, hvad der fik en præstation til at ændre sig. Du skal holde dig til én variabel pr. test for klare resultater.
  2. Hvis du afslutter tests for tidligt, kan det føre til upålidelige data. Lad testene køre længe nok til at indsamle meningsfuld indsigt baseret på din trafik og målgruppestørrelse.
  3. Små eller ikke-repræsentative prøver kan forstyrre resultaterne. Sørg for, at du bruger et stort nok publikum til præcise resultater.
  4. Ændring af en test midtvejs påvirker også nøjagtigheden af ​​dataene. Undgå justeringer under processen, og sæt altid testen helt op, før du starter.
  5. CTR er nyttigt, men fortæller ikke hele historien. Inkluder andre metrics som konverteringer, ROI og afvisningsprocenter for at få en fuldstændig forståelse af, hvad der præcist sker.
  6. Ignorering af demografiske, enheds- eller placeringsdata kan skjule mange vigtige muligheder. Analyser derfor altid segmenterede data for bedre målretning.
  7. Opbevar altid detaljerede registreringer af resultater og takeaways til fremtidige kampagnestrategier og referencer.
  8. Kun fokus på den vindende variant kan føre til at man går glip af den værdifulde indsigt. Gennemgå alle data for at forstå, hvad der virkede, og hvordan du kan forbedre yderligere.

Konklusion

A/B-test er et vigtigt værktøj for marketingfolk, der ønsker at forbedre deres displaybannerannoncer og øge virkningen af ​​deres reklamekampagner. Denne teststrategi forbedrer annoncernes ydeevne og sikrer også, at ressourcer allokeres mere effektivt. Da testen hovedsageligt fokuserer på brugerdata i realtid og dermed tillader beslutninger baseret på data. Det opbygger også et stærkere forhold til dit publikum ved at identificere præferencer og tilpasse markedsføring til deres specifikke krav. Ved at undgå almindelige fejl og dokumentere deres resultater kan virksomheder bevare en konkurrencefordel. Denne tilgang er med til at sikre langsigtet succes i deres digitale marketingindsats.

Ofte Stillede Spørgsmål

1.Hvordan bestemmer man varigheden af ​​en AB-test?

Det afhænger af din målgruppestørrelse og trafikmængde. Men du kan køre A/B-testene for mindst 2 uger.

2.Hvor mange varianter skal jeg teste på én gang?

Du kan starte med at teste to varianter (A og B) for at sikre klare og brugbare resultater.

3. Kan A/B-test bruges til remarketingannoncer?

Ja, A/B-test kan bruges til remarketingkampagneannoncer.

4. Hvilke værktøjer er bedst til A/B-testning af displaybannerannoncer?

Du kan bruge værktøjer som Google Optimize, Optimizely, Adobe Target. Her er andre værktøjer som du også kan bruge.

5.Hvordan sikrer jeg, at mine A/B-testresultater er nøjagtige?

Sørg for en stor nok stikprøvestørrelse, test én variabel ad gangen, og undgå at afslutte tests for tidligt. På denne måde kan du sikre dig, at A/B-testresultaterne er nøjagtige.

Relateret indhold,

Bedst Banner Ad Examples til inspiration


Skrevet Af

Tanmay Ratnaparkhe

Tanmay, medstifter af Predis.ai, er en erfaren iværksætter med en dokumenteret track record, der med succes har bygget to virksomheder op fra bunden. Tanmay er en teknologientusiast i hjertet, en anerkendt SaaS-ekspert og mange års praktisk erfaring med at udnytte teknologi til at skabe succes i markedsføringen, og tilbyder uvurderlig indsigt i, hvordan brands kan booste deres digitale tilstedeværelse, forbedre produktiviteten og maksimere ROI. Hvorfor stole på os? Predis.ai er betroet af over en million brugere og virksomhedsejere verden over, inklusive brancheledere, der stoler på vores AI's output og kreativitet. Vores platform er højt vurderet på tværs af anmeldelseswebsteder og appbutikker, et vidnesbyrd om den virkelige verdensværdi, den leverer. Vi opdaterer konsekvent vores teknologi og indhold for at sikre, at du modtager den mest nøjagtige, opdaterede og pålidelige vejledning om at udnytte sociale medier til din virksomhed.


FUNDET DETTE NYTTIGT? DEL MED