Útmutató a vizuális szalaghirdetések A/B teszteléséhez

Vizuális szalaghirdetések A/B tesztelése

A mai rohanó digitális hirdetési világban, ahol minden kattintás számít, az A/B tesztelés fontos lépés a vizuális szalaghirdetések optimalizálása terén, és akár 30%-kal növelheti a ROI-t! Jól hallottad! Az A/B tesztelés más néven split tesztelés. Ez egy hatékony módszer a marketingszakemberek számára, amelyek segítségével összehasonlítva meghatározzák a hirdetés legjobb verzióját. A vállalkozások sok mindent megtudhatnak arról, hogy mi működik a legjobban közönségükkel, ha különböző elemekkel kísérleteznek. Ezek az elemek képek, címsorok, cselekvésre ösztönzők (CTA-k) és közönségcélzás. A vizuális szalaghirdetések A/B-tesztelése játékot jelent azoknak a vállalkozásoknak, amelyek növelni kívánják a hirdetések elköteleződését, pénzt takarítanak meg a hirdetéseken, és optimalizálják stratégiáikat. Ez a megközelítés segít növelni a CTR-t és a konverziókat anélkül, hogy még csak sejteni is kellene. Ez a blog egy teljes útmutató az A/B teszteléshez, hogyan működik, és miért fontos a szalaghirdetések tesztelése. Kezdjük is!

Mi az A / B tesztelés?

A / B tesztelés összehasonlít két hirdetést hogy melyik működik jobban. Képzelje el, hogy két szalaghirdetést készít egy új termékhez. Az A verzió piros, a B verzió pedig kék háttérrel rendelkezik. Ezeket a hirdetéseket különböző célkategóriáknak jelenítheti meg, hogy megtudja, melyik design kap több kattintást.

Itt van egy példa: Tegyük fel, hogy nyári akciót hirdet. A szalaghirdetés A verziója egy strandot ábrázol a „Spóroljon sokat a nyári kiárusításon” felirattal, míg a B verzió egy termékközpontú képet jelenít meg „Exkluzív nyári ajánlatok várnak!” felirattal. Ha megmutatja ezeket a terveket, ellenőrizheti, hogy melyik dizájn van jobban rezonálva közönsége számára két különböző csoport. Az A verzió nagyobb érdeklődést mutathat az aspirációs képei miatt, míg a B verzió jobban konvertálhat, ha közvetlenül kiemeli a terméket. Az AB-tesztelés eredményei a kampányok stratégiájának kialakításához vezethetnek.

átalakít Vizuális hirdetései ⚡️

Fokozza fel a magasabb ROI-t az AI-optimalizált vizuális hirdetésekkel

PRÓBÁLJA KI MOST mert FREE

Hogyan működik az A/B tesztelés?

A folyamat magában foglalja:

  • Cél kitűzése: Döntse el, mit szeretne tenni. Javíthatja a CTR-t vagy a konverziókat és így tovább.
  • Változatok létrehozása: Hozzon létre két vagy több változatot banner hirdetések megjelenítése, csak egy elemet módosít (például címsor, CTA, színséma stb.)
  • Split tesztelés: Ossza fel közönségét egyenlő csoportokra, hogy megtekinthesse a hirdetés egyik verzióját, illetve a kettő összehasonlításához egy másikat.
  • Kövesse az adatgyűjtést: Végezze el a tesztet megfelelő ideig, hogy elegendő adatot gyűjtsön mindkét hirdetésváltozatra vonatkozóan.
  • Használjon statisztikai elemzést: Annak meghatározásához, hogy melyik változat nyert, elemeznie kell a statisztikákat. Az adatok segítenek egy jobb kampánystratégia kialakításában.

Az A/B tesztelés gyakorlati alkalmazásai a reklámozásban

  1. Címsorok tesztelése: A főcímek az elsők, amelyeket a közönség lát. Ezért annak tesztelése, hogy az egyik címsort a másikkal variálják, segít eldönteni, melyik megfogalmazás vonz több kattintást. Például az „exkluzív ajánlatok ma” valószínûleg nagyobb figyelmet vonzanak, mint a „fedezze fel új termékkínálatunkat”.
  2. Vizuális elemek: Ennek az az oka, hogy a látványelemek elengedhetetlenek ahhoz, hogy több embert vonzzon webhelyére. Az A és B közötti különböző képek, háttérszínek vagy grafikák tesztelése megmutatja, hogy melyik kép teljesíti ezt a célt. Előfordulhat például, hogy egy élénk színű szalaghirdetés több kattintást vonz, mint egy tompa hangú szalaghirdetés.
  3. CTA: A CTA az, ami cselekvésre készteti közönségét. Előfordulhat, hogy nem mindig az az emelő, amelyre szüksége van a konvertáláshoz, de a „Vásároljon most” és a „Kezdje el” összehasonlítása, vagy a gombok színeinek és még az elhelyezésüknek a tesztelése segíthet megtudni, mi készteti közönségét cselekvésre.
  4. Hirdetés elhelyezése: Az elhelyezések mindent megváltoztathatnak. Tesztelheti hirdetése elhelyezését különböző webhelyeken, alkalmazásokban és egy weboldal különböző területein, hogy megtudja, melyik éri el a legjobban az elköteleződést. Például, ha egy hirdetést a hajtás felett helyeznek el, általában nagyobb figyelmet kap, mintha az oldal alatt lenne.

Miért fontos az A/B tesztelés a vizuális szalaghirdetéseknél?

A potenciális ügyfelek először látják márkáját vizuális szalaghirdetések formájában. Az A/B tesztelés alapvető stratégia annak biztosítására, hogy jó benyomást keltsen erről az interakcióról. Íme, miért:

  1. Feltételezések minimalizálása: A marketingszakemberek kénytelenek megalapozott találgatásokat tenni, vagy az iparági trendeket követni A/B tesztelés nélkül, hogy igazolják döntéseiket, még akkor is, ha ezek a trendek esetleg nem megfelelőek a közönségük számára. Az A/B tesztelés a felhasználói viselkedésen alapuló, gyakorlatias betekintést nyújt a találgatások alól az UX tervezési folyamatából.
  2. maximalizálása ROI: Ha megérti, hogy a vizuális hirdetések mely darabjai teljesítenek a legjobban, legyenek azok látványelemek, másolatok vagy CTA-k, sokkal gazdaságosabb felhasználást tesz lehetővé költségkerete, és minden elköltött dollár a lehető legnagyobb hatást éri el.
  3. A felhasználói élmény javítása: A releváns hirdetések érdekes és gördülékeny áramlást biztosítanak a közönség számára. Például, ha olyan nyelvet vagy képeket használ, amelyek rezonálnak a megcélzott demográfiai adatokkal, drámai módon növelheti az átkattintási és konverziós arányt.
  4. Legyen naprakész az algoritmus változásaival: A keresőmotor és a hirdetési platform algoritmusai folyamatosan változnak. Az A/B tesztelés a gyakori tartalommódosításokkal és optimalizálásokkal – a hirdetések új szokásoshoz való igazításával – folyamatosan nyomon tudja tartani ezeket a változásokat.
  5. Ismerkedés a közönséggel: A különböző közönségek eltérően reagálnak a hirdetésekre. Az A/B tesztelés értékes betekintést tár fel a különböző területekre demográfiai szegmensek, amely személyre szabottabb és hatásosabb marketing megközelítéseket tesz lehetővé.
  6. Hitelesség és bizalom kialakítása: Mivel a jól optimalizált hirdetések kevésbé tűnnek tolakodónak vagy irrelevánsnak, jó hírűvé és professzionálisabbá teszik a márkáját a végfelhasználó számára. 
Lenyűgöző bannerek létrehozása könnyed használat Predis.aiAI Banner Maker – növelje hirdetései teljesítményét és konverzióit.

Vizsgálandó szalaghirdetés-elemek megjelenítése

Az alábbiakban felsoroljuk a vizuális szalaghirdetések legfontosabb elemeit, amelyeket A/B tesztelni kell:

  1. Headlines: A címsorok készítésekor érdemes megfontolni, hogy a különböző változatokhoz eltérő szövegezést, hosszúságot és hangszínt használjon.
  2. képek: Különféle vizuális elemeket használhat, például fényképeket, illusztrációkat vagy ikonokat, hogy kapcsolatba lépjen a felhasználóval.
  3. Színek: Játssz sokat a színekkel, mivel a különböző színsémák valószínűleg sokféleképpen befolyásolják a felhasználó érzelmeit és cselekedeteit.
  4. A CTA-k: CTA-k készítése során több szöveget, betűtípust, elhelyezést, méretet és színt kell kipróbálnia.
  5. Hirdetés másolata: Különböző stílusokat és hosszúságokat tesztelhet, hogy megtalálja a legmegfelelőbbet hirdetési példány.
  6. Elrendezés és kialakítás: Kísérletezhet az elemek különféle elrendezésével, hogy a leghatékonyabb elrendezést és dizájnt hozza létre vizuális szalaghirdetése számára.
  7. Célközönség szegmensek: Összehasonlíthatja hirdetése teljesítményét a különböző demográfiai csoportok, helyek vagy eszközök között, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a megfelelő közönséget célozza meg.

AZ AB TESZT FONTOS ELEMEI A KIJELZŐ SZÁLASZLAGKÖRHIRDETÉSEKBEN

Hogyan végezzünk hatékony A/B tesztet a vizuális szalaghirdetésekhez?

Állítson be egyértelmű célokat 

A meghatározott célok a teszthez, például hogy a cél a fejlesztés CTR valamint a konverziós vagy elköteleződési arány. A világos célok biztosítják, hogy Ön ne térjen el marketingcéljától, és hogy a teszt könnyen mérhető eredményeket adjon.

Hipotézisek létrehozása

Konkrét feltételezések megfogalmazása amelyek tesztelhetők, és amelyek a reklám teljesítményének növelését szolgálják. Például: „A konverziók 10%-os növekedését várjuk, ha a CTA gomb színe zöldről pirosra változik.” Az erős hipotézis irányt és fókuszt biztosít a teszthez.

Építési változatok

Teremt több verzió hirdetése egyik fő különbsége. Ez lehet a címsor, a kép vagy a CTA gomb. Egy-egy változó módosítása lehetővé teszi, hogy pontosan meghatározza azt az időpontot, amikor egy adott változat teljesítményét növelték.

Válassza a Metrics lehetőséget

Meghatározza a kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI-k) értékelni kell. Ezek kiterjedhetnek az elsődleges KPI-kre, például a CTR-re, a konverzióra, valamint a másodlagos KPI-kre, például a céloldalon eltöltött időre és a visszafordulási arányra.

Példa az AB tesztelésére szalaghirdetésre

Futtassa a tesztet

Alkalmazzon egy hirdetéskezelő eszköz mint például Google hirdetések or Meta Ads Manager annak biztosítása érdekében, hogy a közönség egyenlően oszlajon el közöttük, és különböző változatokat lásson. A véletlenszerű kiosztás csökkenti a torzítást, és lehetővé teszi az igazságos összehasonlítást.

Monitor időtartama

Ne szabjon határt az időnek a teszt elvégzése során. A teszt túl korai befejezése pontatlan következtetésekhez vezethet. A forgalom mennyisége és a megbízhatósági szint egyaránt meghatározza a kívánt működési időszakot.

Eredmények elemzése

Felhasználás adatelemző eszközök mint például hőtérképeket, vagy a Google Analytics, vagy bármilyen A/B tesztelő szoftver az eredmények elemzéséhez. Vizsgálja meg a változatok közötti teljesítménymutatókat a győztes trend azonosítása érdekében.

Változások végrehajtása

A nyertes változat, miután elismerték, használható normál hirdetési kampányokban. Használja ezt a hirdetésekre vonatkozó jövőbeni tesztek továbbfejlesztésére.

Példa az AB tesztelésére szalaghirdetésre

Esettanulmányok a sikeres A/B tesztelésről

1. esettanulmány: Bannersnack: Megnövelt regisztrációk A/B teszteléssel

A Bannersnack, amely a hirdetések tervezésére szolgáló online eszközeiről ismert, javítani akart hirdetési oldala általános élményén, és növelni kívánta a feliratkozási arányt. Az első lépés eldöntése azonban meglehetősen bonyolultnak bizonyult. A probléma megoldása érdekében a szakértők a Bannersnack használta a Hotjar kattintson a hőtérkép eszközre amely segít a felhasználói minták és viselkedések felmérésében. Ezek a hőtérképek kiemelték azokat a helyeket, amelyekre a legnagyobb figyelmet fordították a felhasználók, ugyanakkor felfedték azokat a területeket is, amelyeket a látogatók teljesen figyelmen kívül hagytak. Ez az információ segített Bannersnack-nek megalapozott találgatásban: a nagy és erősen kontrasztos CTA gombok hozzáadása nagyban növelné a konverziós arányt.

  • Ennek a megalapozott találgatásnak a részeként kialakítottak egy házon belüli módszert.
  • Az egyik alkalmazáscsapat például A/B-tesztet hajtott végre az eredeti és a módosított CTA-gombot tartalmazó tervvel szemben.
  • Az eredmények változása szembetűnő volt: az újratervezett elrendezés CTR-t eredményezett 25%-kal nagyobb, mint az előző kivitelnél.

Minden módosítás után a Bannersnack nyomkövető eszközei tovább javítanák a tervezést azáltal, hogy megvizsgálják a hőtérképeket, hogy megnézzék, mely elemeken kell még változtatni. Az a képességük, hogy elérjék a transzformációs jelzőket, ahogy elképzelték, bebizonyította a stratégiai tervezés szerepét a progresszív változás elérésében.

Ezek a legfontosabb betekintések:

  • Közreműködők: Nézze meg, miért akarnak a felhasználók az oldalára jönni.
  • Akadályok: Mely tényezők akadályozzák meg az embereket a webhely kipróbálásában vagy a konverzióban.
  • láncok: Indokolja meg a felhasználókat, hogy miért tehetnek meg bizonyos műveleteket.

2. esettanulmány: Turum-Burum: Optimalizált fizetési folyamat

Digitális UX dizájn agency, a Turum-Burum együttműködött az ukrán e-kereskedelmi cipőkereskedővel, az Intertoppal a fizetési konverziók javítása érdekében. Azt találták A felhasználók 48.6%-a elhagyta a pénztárat folyamatot, mert nem tudták kitölteni az űrlapot kilépési szándék felmérések UX elemzésük során. A leleteid miatt alkottak a feltételezések és ennek megfelelően alakították ki A/B tesztelési stratégiájukat.

  • Olyan fontos optimalizálásokat tartalmazott, mint például az űrlapmezők minimalizálása, az oldal különálló szakaszokba rendezése, valamint az automatikus kitöltési funkció bevezetése a fizetési folyamat felgyorsítása érdekében.
  • Használták munkamenet-visszajátszási eszközök és hőtérképek a felhasználói interakciók és a feltárt problémák, például a düh (ismétlődő) kattintások és a zavaros navigációs útvonalak nyomon követésére.

A módosítások utáni eredmények az alábbiak:

  • A konverziós arány 54.68%-kal nőtt
  • Az egy felhasználóra jutó átlagos bevétel (ARPU) szintén 11.46%-kal nőtt
  • A fizetés visszafordulási aránya 13.35%-kal csökkent

Töltsd fel szalaghirdetéseidet🔥

Emelje szalaghirdetéseit a következő szintre az AI segítségével

PRÓBÁLJA KI MOST

Gyakori hibák, amelyeket el kell kerülni az A/B tesztelés során

  1. Ha egyszerre több változót tesztel, akkor nehéz lehet megállapítani, hogy mi okozta a teljesítmény változását. Az egyértelmű eredmények érdekében tesztenként egy változóhoz kell ragaszkodnia.
  2. Ha túl korán fejezi be a teszteket, az megbízhatatlan adatokhoz vezethet. Hagyja, hogy a tesztek elég hosszú ideig fussanak ahhoz, hogy a forgalom és a közönség mérete alapján jelentős információkat gyűjtsenek.
  3. A kicsi vagy nem reprezentatív minták befolyásolhatják az eredményeket. Győződjön meg arról, hogy elég nagy közönséget használ a pontos eredményekhez.
  4. A teszt közbeni módosítása szintén befolyásolja az adatok pontosságát. Kerülje a beállítást a folyamat során, és mindig teljesen állítsa be a tesztet, mielőtt elkezdi.
  5. A CTR hasznos, de nem árulja el a teljes történetet. Vegyen fel más mutatókat, például a konverziókat, a ROI-t és a visszafordulási arányokat, hogy teljes mértékben megértse, mi történik pontosan.
  6. A demográfiai, eszköz- vagy helyadatok figyelmen kívül hagyása számos fontos lehetőséget rejthet magában. Ezért mindig elemezze a szegmentált adatokat a jobb célzás érdekében.
  7. Mindig vezessen részletes nyilvántartást a megállapításokról és az átvételekről a jövőbeli kampánystratégiák és referenciák érdekében.
  8. Ha csak a nyertes változatra összpontosít, az értékes ismeretek hiányához vezethet. Tekintse át az összes adatot, hogy megértse, mi működött, és hogyan lehet tovább javítani.

Következtetés

Az A/B tesztelés elengedhetetlen eszköz azoknak a marketingszakembereknek, akik javítani szeretnék vizuális szalaghirdetéseiket és növelni reklámkampányaik hatását. Ez a tesztelési stratégia javítja a hirdetések teljesítményét, és biztosítja az erőforrások hatékonyabb elosztását. Mivel a tesztelés főként a valós idejű felhasználói adatokra összpontosít, és így adatokon alapuló döntéseket tesz lehetővé. Erősebb kapcsolatot épít ki a közönségével azáltal, hogy meghatározza a preferenciákat, és személyre szabja a marketinget a sajátos igényeiknek megfelelően. A gyakori hibák elkerülésével és eredményeik dokumentálásával a vállalkozások megőrizhetik versenyelőnyüket. Ez a megközelítés hosszú távú sikert biztosít a digitális marketing erőfeszítéseikben.

GYIK

1.Hogyan határozható meg az AB teszt időtartama?

Ez a közönség méretétől és a forgalom nagyságától függ. De futtathatja az A/B teszteket legalább 2 hét.

2. Hány változatot teszteljek egyszerre?

Kezdheti két változat (A és B) tesztelésével, hogy egyértelmű és használható eredményeket érjen el.

3. Használható-e az A/B tesztelés a remarketinghirdetésekhez?

Igen, az A/B tesztelés használható remarketingkampányhirdetésekhez.

4. Mely eszközök a legjobbak a vizuális szalaghirdetések A/B teszteléséhez?

Olyan eszközöket használhat, mint a Google Optimize, Optimizely, Adobe Target. Itt vannak más eszközöket amit te is használhatsz.

5.Hogyan biztosíthatom, hogy az A/B tesztem eredménye pontos legyen?

Biztosítson elég nagy mintaméretet, egyszerre egy változót teszteljen, és kerülje a tesztek idő előtti befejezését. Így biztosíthatja, hogy az A/B teszt eredményei pontosak legyenek.


Írta

Tanmay Ratnaparkhe

Tanmay, a társaság társalapítója Predis.ai, tapasztalt vállalkozó, bizonyított múlttal, két céget sikeresen felépített az alapoktól kezdve. Lelkében technológiai rajongó, elismert SaaS-szakértő, és sok éves gyakorlati tapasztalattal rendelkezik a technológia marketingsikerek előmozdítása terén. A Tanmay felbecsülhetetlen értékű betekintést nyújt abba, hogy a márkák hogyan növelhetik digitális jelenlétüket, javíthatják a termelékenységet és maximalizálhatják a megtérülést. Miért bízna bennünk? Predis.ai világszerte több mint egymillió felhasználó és cégtulajdonos bízik benne, köztük olyan iparági vezetők, akik AI teljesítményére és kreativitására támaszkodnak. Platformunk magas értékelést kapott az értékelési webhelyeken és az alkalmazásboltokban, ami a valós értékről tanúskodik. Folyamatosan frissítjük technológiánkat és tartalmainkat, hogy Ön a legpontosabb, legfrissebb és legmegbízhatóbb útmutatást kapja a közösségi média vállalkozása számára történő kihasználásához.


HASZNOSNAK TALÁLTA EZT? MEGOSZTÁS: