Guide pour tester vos bannières publicitaires A/B

Dans le monde de la publicité numérique d'aujourd'hui, où chaque clic compte, les tests A/B constituent une étape importante dans l'optimisation de vos bannières publicitaires display, avec le potentiel d'augmenter le retour sur investissement jusqu'à 30 % ! Vous avez bien entendu ! Les tests A/B sont également connus sous le nom de Test fractionnéIl s'agit d'une méthode efficace pour les spécialistes du marketing qui leur permet de déterminer la meilleure version d'une annonce en les comparant. Les entreprises peuvent en apprendre beaucoup sur ce qui fonctionne le mieux avec leur public en expérimentant différents éléments. Ces éléments comprennent des images, des titres, des appels à l'action (CTA) et le ciblage du public. Les tests A/B des bannières publicitaires display changent la donne pour les entreprises qui cherchent à augmenter l'engagement publicitaire, à économiser de l'argent sur les publicités et à optimiser leurs stratégies. Cette approche vous aide à améliorer votre CTR et vos conversions sans même deviner. Ce blog est un guide complet sur les tests A/B, leur fonctionnement et pourquoi il est important de tester vos bannières publicitaires. Commençons !

Qu'est-ce que le test A / B?

Le test A / B compare deux annonces pour voir ce qui fonctionne le mieux. Imaginez que vous créez deux bannières publicitaires pour un nouveau produit. La version A a un fond rouge et la version B un fond bleu. Vous pouvez montrer ces publicités à différentes catégories cibles pour découvrir quelle conception obtient le plus de clics.

Voici un (ici): Supposons que vous fassiez la promotion d'une vente d'été. La version A de la bannière montre une plage avec les mots « Faites de grosses économies sur les soldes d'été », tandis que la version B montre une image axée sur le produit avec « Des offres d'été exclusives vous attendent ! ». Vous pouvez vérifier quel design résonne le plus auprès de votre public en montrant ces designs à deux groupes différentsLa version A peut susciter davantage d'engagement grâce à ses images ambitieuses, tandis que la version B peut mieux convertir en mettant directement en avant le produit. Les résultats des tests A/B peuvent vous aider à élaborer une stratégie pour vos campagnes.

Comment fonctionnent les tests A/B ?

Le processus implique:

• Fixer un objectif : Décidez ce que vous voulez faire. Vous pouvez soit améliorer le CTR, soit les conversions, etc.
• Créer des variantes:Créez deux ou plusieurs variantes de votre afficher des bannières publicitaires, en changeant un seul élément (comme le titre, le CTA, la palette de couleurs, etc.)
• Test partagé:Divisez votre public en groupes égaux pour visualiser une version de l'annonce par rapport à une autre afin de comparer les deux.
• Suivre la collecte de données:Réalisez le test pendant une durée adéquate pour collecter suffisamment de données pour les deux variantes d’annonces.
• Utiliser l'analyse statistique:Pour déterminer laquelle des variantes a gagné, vous devez analyser les statistiques. Les données vous aideront à créer une meilleure stratégie de campagne.

Applications pratiques des tests A/B dans la publicité

1. Titres de test:Les titres sont les premiers éléments que le public voit. Par conséquent, tester la variation d'un titre avec un autre permet de déterminer quelle formulation attire le plus de clics. Par exemple, « offres exclusives aujourd'hui » est susceptible d'attirer plus d'attention que « découvrez notre nouvelle gamme de produits ».
2. Éléments visuels:Cela est dû au fait que les visuels sont essentiels pour attirer plus de visiteurs sur votre site Web. En testant différentes images, couleurs d'arrière-plan ou graphiques entre A et B, vous saurez quelle image répond à cet objectif. Par exemple, une bannière aux couleurs vives peut attirer plus de clics qu'une bannière aux tons neutres.
3. CTA:Votre CTA est ce qui incite votre public à agir. Il ne s'agit pas toujours du levier dont vous avez besoin pour convertir, mais tester un « Acheter maintenant » par rapport à un « Commencer », ou les couleurs de vos boutons, et même leur emplacement, peut vous aider à comprendre ce qui pousse votre public à agir.
4. Placement d'annonces: Les emplacements peuvent faire toute la différence. Vous pouvez tester les emplacements de votre annonce sur différents sites Web, applications et différents espaces d'une page Web pour savoir lesquels génèrent le plus d'engagement. Par exemple, si une annonce est placée au-dessus de la ligne de flottaison, elle attire généralement plus d'attention que si elle se trouvait en dessous de la page.

Pourquoi les tests A/B sont-ils importants pour les bannières publicitaires display ?

La première fois que des clients potentiels voient votre marque, c'est souvent sous la forme de bannières publicitaires. Les tests A/B sont une stratégie fondamentale pour vous assurer d'obtenir une bonne impression de cette interaction. Voici pourquoi :

1. Minimiser les hypothèses:Les spécialistes du marketing sont obligés de faire des suppositions éclairées ou de suivre les tendances du secteur sans effectuer de tests A/B pour valider leurs choix, même si ces tendances ne conviennent pas forcément à leur public. Les tests A/B éliminent les incertitudes du processus de conception UX grâce à des informations exploitables basées sur le comportement des utilisateurs.
2. Maximiser ROI:Comprendre quels éléments sont les plus performants dans vos annonces display, qu'il s'agisse de visuels, de textes ou d'appels à l'action, permet une utilisation beaucoup plus économique de votre budget, chaque dollar dépensé ayant le plus d'impact possible.
3. Amélioration de l'expérience utilisateur: Des annonces pertinentes créent un flux intéressant et fluide pour le public. Par exemple, en utilisant un langage ou des images qui résonnent avec votre groupe démographique cible, vous pouvez améliorer considérablement vos taux de clics et de conversion.
4. Rester à jour avec les changements d'algorithme:Les algorithmes des moteurs de recherche et des plateformes publicitaires évoluent constamment. Les tests A/B vous permettent de rester au fait de ces changements grâce à des modifications et des optimisations de contenu fréquentes, adaptant ainsi les publicités à la nouvelle normalité.
5. Familiarité avec le public:Différents publics réagissent différemment aux publicités. Les tests A/B révèlent des informations précieuses sur différents segments démographiques, permettant des approches marketing plus personnalisées et plus impactantes.
6. Renforcer la crédibilité et la confiance:Comme les publicités bien optimisées sont moins susceptibles de paraître intrusives ou non pertinentes, elles donneront à votre marque une apparence plus réputée et professionnelle aux yeux du consommateur final. 

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Éléments des bannières publicitaires à tester

Vous trouverez ci-dessous les éléments clés des bannières publicitaires display qui doivent être testés A/B :

1. Titres:Lorsque vous rédigez des titres, vous devez envisager d’utiliser une formulation, une longueur et un ton différents pour différentes versions.
2. Images:Vous pouvez utiliser différents types d’éléments visuels, tels que des photos, des illustrations ou des icônes, pour interagir avec l’utilisateur.
3. Couleurs:Jouez beaucoup avec les couleurs, car différentes combinaisons de couleurs affecteront probablement les émotions et les actions de l'utilisateur de différentes manières.
4. CTAs:Lorsque vous créez des CTA, vous devez essayer plusieurs textes, polices, emplacements, tailles et couleurs.
5. Copie d'annonce:Vous pouvez tester différents styles et longueurs pour trouver ce qui fonctionne le mieux pour un copie d'annonce.
6. Disposition et conception:Vous pouvez expérimenter différentes dispositions d'éléments pour créer la mise en page et la conception les plus efficaces pour votre bannière publicitaire.
7. Segments de public cible : Vous pouvez comparer les performances de votre annonce sur différents groupes démographiques, emplacements ou appareils pour vous assurer que vous ciblez le bon type de public.

Comment réaliser un test A/B efficace pour les bannières publicitaires display ?

Définir des objectifs clairs 

Fixer des objectifs pour le test, par exemple si l'objectif est d'améliorer CTR ainsi que le taux de conversion ou d'engagement. Des objectifs clairs garantissent que vous ne vous écartez pas de votre objectif marketing et que le test fournit des résultats faciles à mesurer.

Créer des hypothèses

Formuler des hypothèses concrètes qui peuvent être testées et qui serviront à améliorer les performances de la publicité. Par exemple, « Nous prévoyons une augmentation de 10 % des conversions si la couleur du bouton CTA passe du vert au rouge. » Une hypothèse forte donne une direction et un objectif à votre test.

Construire des variantes

Créez plusieurs versions de votre annonce avec une différence principale dans chaque cas. Il peut s'agir du titre, de l'image ou d'un bouton d'appel à l'action. Le fait de modifier une variable à la fois vous permet d'identifier le moment où les performances ont été améliorées pour une variante spécifique.

Sélectionnez les métriques

Détermine le indicateurs clés de performance (KPI) à évaluer. Ceux-ci peuvent couvrir des KPI primaires tels que le CTR, la conversion, ainsi que des KPI secondaires tels que le temps passé sur la page de destination et le taux de rebond.

Exécutez le test

Employer un outil de gestion des annonces tel que Google Ads or Gestionnaire de méta-annonces pour garantir que le public soit réparti équitablement entre eux et puisse voir différentes variantes. La répartition aléatoire réduit les biais et permet une comparaison équitable.

Durée du moniteur

Ne fixez pas de limite de temps lors de la réalisation d'un test. Terminer un test trop tôt peut conduire à des conclusions erronées. Le volume de trafic et le niveau de confiance déterminent tous deux la période fonctionnelle souhaitée.

Analyser les résultats

Utilisez outils d'analyse de données tel que cartes thermiques, ou Google Analytics, ou tout autre logiciel de test A/B pour analyser les résultats. Examinez les indicateurs de performance entre les variantes afin d'identifier la tendance gagnante.

Mettre en œuvre les changements

Une fois reconnue, la variante gagnante peut être utilisée dans des campagnes publicitaires standard. Utilisez-la pour améliorer encore les futurs tests relatifs aux publicités.

Études de cas de tests A/B réussis

Étude de cas 1 : Bannersnack : optimisation des inscriptions grâce aux tests A/B

Bannersnack, connu pour ses outils en ligne de conception de publicités, souhaitait améliorer l'expérience globale sur sa page publicitaire et augmenter les taux d'inscription. Cependant, décider de la première étape s'est avéré plutôt compliqué. Pour résoudre ce problème, les experts de Bannersnack a utilisé le Hotjar Cliquez sur l'outil de carte thermique Cela permet d'évaluer les habitudes et les comportements des utilisateurs. Ces cartes thermiques ont mis en évidence les endroits qui attiraient le plus l'attention des utilisateurs, tout en révélant les zones qui étaient complètement ignorées par les visiteurs. Ces informations ont aidé Bannersnack à faire une estimation éclairée : l'ajout de boutons CTA larges et très contrastés améliorerait considérablement le taux de conversion.

• Dans le cadre de cette hypothèse éclairée, ils ont conçu une méthode adoptée en interne.
• L’une des équipes de l’application a par exemple réalisé un test A/B entre la conception originale et celle incluant le bouton CTA modifié.
• Le changement dans les résultats était évident : la mise en page repensée a entraîné un CTR 25 % plus grand que la conception précédente.

Après chaque modification, les outils de suivi de Bannersnack ont ​​permis d'améliorer encore la conception en examinant les cartes thermiques pour voir quels éléments nécessitaient encore des modifications. Leur capacité à atteindre les marqueurs de transformation prévus a prouvé le rôle de la conception stratégique dans la réalisation d'un changement progressif.

Voici les principales conclusions :

• Contributeurs: Regardez pourquoi les utilisateurs veulent venir sur votre page.
• Obstacles: Quels sont les facteurs qui empêchent les gens d’essayer votre site ou de se convertir ?
• chaînes: Fournissez aux utilisateurs des raisons pour lesquelles ils peuvent effectuer certaines actions.

Étude de cas 2 : Turum-Burum : flux de paiement optimisé

Une conception UX numérique agencyTurum-Burum a collaboré avec le détaillant ukrainien de chaussures en ligne Intertop pour améliorer leurs taux de conversion en caisse. Ils ont constaté que 48.6 % des utilisateurs ont abandonné le processus de paiement processus parce qu'ils n'ont pas pu remplir le formulaire, lorsqu'ils ont effectué enquêtes sur les intentions de sortie lors de leur analyse UX. En raison de ces résultats, ils ont formé une hypothèses et ont élaboré leur stratégie de test A/B en conséquence.

• Il comprenait des optimisations importantes telles que la minimisation des champs de formulaire, l'organisation de la page en sections distinctes et la mise en œuvre d'une fonction de remplissage automatique pour accélérer le processus de paiement.
• Ils ont utilisé outils de relecture de session et des cartes thermiques pour surveiller les interactions de leurs utilisateurs et détecter les problèmes tels que les clics de rage (répétés) et les chemins de navigation déroutants.

Voici les résultats après les modifications :

• Le taux de conversion a augmenté de 54.68 %
• Le revenu moyen par utilisateur (ARPU) a également augmenté de 11.46 %
• Le taux de rebond du paiement a été réduit de 13.35 %

Erreurs courantes à éviter dans les tests A/B

1. Si vous testez plusieurs variables à la fois, il peut être difficile de déterminer ce qui a provoqué un changement de performance. Vous devez vous en tenir à une variable par test pour obtenir des résultats clairs.
2. Si vous terminez les tests trop tôt, les données risquent d'être peu fiables. Laissez les tests s'exécuter suffisamment longtemps pour recueillir des informations utiles en fonction de votre trafic et de la taille de votre audience.
3. Des échantillons trop petits ou non représentatifs peuvent fausser les résultats. Assurez-vous d'utiliser un public suffisamment large pour obtenir des résultats précis.
4. La modification d'un test en cours d'exécution affecte également la précision des données. Évitez les ajustements en cours de processus et configurez toujours complètement le test avant de commencer.
5. Le CTR est utile, mais ne dit pas tout. Incluez d'autres indicateurs tels que les conversions, le retour sur investissement et les taux de rebond pour une compréhension complète de ce qui se passe exactement.
6. Ignorer les données démographiques, celles relatives aux appareils ou à la localisation peut cacher de nombreuses opportunités importantes. Par conséquent, analysez toujours les données segmentées pour un meilleur ciblage.
7. Conservez toujours des enregistrements détaillés des résultats et des conclusions à retenir pour les futures stratégies de campagne et références.
8. Se concentrer uniquement sur la variante gagnante peut conduire à passer à côté d'informations précieuses. Examinez toutes les données pour comprendre ce qui a fonctionné et comment les améliorer davantage.

Pour aller plus loin

Les tests A/B sont un outil essentiel pour les spécialistes du marketing qui cherchent à améliorer leurs bannières publicitaires et à augmenter l'impact de leurs campagnes publicitaires. Cette stratégie de test améliore les performances des publicités et garantit également une allocation plus efficace des ressources. Les tests se concentrent principalement sur les données utilisateur en temps réel et permettent donc de prendre des décisions basées sur les données. Ils permettent également de renforcer la relation avec votre public en identifiant les préférences et en personnalisant le marketing en fonction de ses besoins spécifiques. En évitant les erreurs courantes et en documentant leurs résultats, les entreprises peuvent conserver un avantage concurrentiel. Cette approche contribue à garantir le succès à long terme de leurs efforts de marketing numérique.

FAQs

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