Slik bruker du Facebooks Split Testing for å optimalisere annonseytelsen

Åpne en hvilken som helst video, blogg eller veiledning for å forbedre ytelsen til annonsen din, og alle vil ha ett felles råd til deg – dette er A/B-testing, eller med andre ord, splittesting av annonsene dine. Nå, hvorfor er det så mange som sverger til denne teknikken? Er det gunstig? Ja, det er det virkelig, og vi vil dykke gjennom det i detalj for å finne ut hvordan!

Hva er Split-testing, og hvorfor er det viktig?

En annonse er en cocktail av mange forskjellige elementer, for eksempel fonter, bilder, CTA, målgruppekategori og så videre. Nå kan disse kombineres på ulike måter for å bli ulike versjoner av samme annonse. Og en av disse versjonene kan være den som yter best.

Å sjekke noen utvalgte versjoner og se hvilken av dem som har den vinnende kombinasjonen kalles Split-testing. Nå er det ingen måte å teste hver enkelt kombinasjon, så vi trenger en strategi for å lage en testplan som vil fungere.

Men hva er fordelene med å gå så langt? 

• Endringer i plattformalgoritmen: Social media channels are notorious for switching up their algorithms from time to time. And just when you are really adapting to the change, you are thrown a curveball out of nowhere. With A/B testing, you will know early on if your ads are failing and can rectify them before you incur huge losses.
• Færre budsjettkrav: Med en godt optimalisert annonse blir det å skaffe og beholde et publikum en piece of cake. Dermed, med en lavere kostnad per anskaffelse, kan du faktisk få en god ROI.
• Uoverensstemmelse med målgruppeattributt: Noen ganger kan det du tenker om publikum være veldig forskjellig fra hvem publikumet ditt er. Når du gjør delt testing, vil dette problemet skille seg ut. 

Gjør delt testing for å oppnå maksimal optimalisering

Som vi nevnte tidligere, er det ikke mulig å teste hver enkelt permutasjon og kombinasjon av en annonse. Så vi vil lære deg hvordan du planlegger delt testing for å få den beste annonsen. Ok, her kommer det:

• Det er så mange variabler som spiller inn på suksessen til en annonse. Men de viktigste du kan teste ut for å få de beste resultatene er som følger:
  • Design: Bilde, postkopi, annonseplassering, kopi og design av landingsside, overskrifter.
  • Annonsemålrettingsparametere: Land, kjønn, alder, interesser, tilpassede målgrupper, utdanning.
  • Budsjett: Budstrategi, annonsetype, sluttmål (klikk, engasjement eller konverteringer).
• Av alle parameterne ovenfor, skriv ned de du er ganske trygg på og ikke trenger å bekymre deg for å teste. Lag deretter en liste over parametere som kanskje ikke gjelder for annonsen din. Fokuser nå kun på parameterne som er utelatt som testmål.
• Velg 4 mål fra listen din som virker veldig avgjørende. Dette kommer til å være ditt emne for den innledende testfasen.
• Bruk brede kategorier for den første testen. Du kan for eksempel teste en annonse som har et bilde kontra en annonse som bare inneholder tekst. Se hvilke som presterer bedre og velg den vinnende kombinasjon.
• Når du har den kombinasjonen som gir flest resultater, bryte den ned i mindre komponenter med hver iterasjon og test effektiviteten deres. Som å endre fargen på CTA-knappen, CTA-tekst, plassering og så videre.

Ved å ta vinneren og bryte den ned lenger og lenger i de kommende testene, vil du ikke teste versjoner som er fullstendig mislykkede, og du kommer raskere til den ideelle kreativiteten din.

5 vanlige testvariabler du bør vurdere

La oss starte med å gi deg en heads-up. Test aldri mer enn 1 variabel i en test. For hvis du gjør det, kan det hende at resultatene dine ikke er pålitelige. Med det ute av veien, la oss gå videre til emnet. Hva er noen av variablene du kan teste Facebook-annonsene dine for? Her er noen alternativer for deg:

1. Annonsereklame

Dette er den vanligste variabelen som markedsførere tester ut i A/B-versjoner. En vellykket annonse inneholder så mange elementer, for eksempel CTA, fonter, bilder, merkevareelementer og så videre.

2. Publikum

Den andre tingen du kanskje har hatt et problem med er målgruppevalg. Test den tilpassede målgruppen du har opprettet basert på preferansene til kundene dine. Noen målgrupper kan du velge blant folk som har interagert med konkurrentens annonser. Noen publikummere kan også være et lookalike-publikum som kan ha interesse for produktet ditt. Sammenlign resultatene av det samme for å finne ditt ideelle sett med publikum.

3. Kampanjemål

Noen ganger kan det å bruke et annet mål også gi deg de resultatene du ønsker. For eksempel når du begynner å lage annonser på Facebook Annonsebehandler, er det første du må nevne annonsemålet ditt. Nå går vi alle med det åpenbare - Hvis vi vil at folk skal besøke nettstedet ditt, velger vi Trafikk. Men noen ganger kan det å ha et annet mål også gi bedre og kostnadseffektive resultater.

La oss utdype. La oss si at bedriften din ønsker å generere leads med Facebook-annonser, og du velger Lead Generation-alternativet. Nå får du en god del potensielle kunder fra Facebook, kostnadene er lave. Men kvaliteten på kundeemner og muligheten til å konvertere dem er ikke så bra.

Så du bytter til et trafikkgenereringsmål og parer det deretter med en landingsside som er fokusert på å konvertere besøkende til en potensiell kunde. Nå gir denne tilnærmingen deg et mindre antall potensielle salg, men høyt kvalifiserte som enkelt kan konverteres.

4. Annonseplassering

Akkurat som i Google Display-annonser lar Meta deg også velge hvor du vil plassere annonsene dine. Du kan eksperimentere med to typer annonser, for eksempel feedannonser eller annonser i høyre kolonne, for å finne ut hvor du får mest engasjement og konverteringer.

5. Ytelsesberegning

For hvert mål er det en ytelsesberegning å analysere. For eksempel, hvis du er fokusert på konverteringer, vil du mest sannsynlig se på CTR og kostnad per konverteringsfrekvens.

Til syvende og sist koker det ned til sluttmålet ditt, så velg en beregning som direkte korrelerer med å indikere suksessen eller fiaskoen til sluttmålet ditt. Spor ytelsen til metrikken i 2 forskjellige versjoner for å se den som har det beste resultatet.

Hvor mye testing er for mye testing?

Vi vet alle at det alltid er rom for forbedringer, men med delt testing må du trekke grensen et sted fordi å fortsette å teste kan forårsake mer skade enn nytte. Hvorfor sier vi det? La oss finne det ut!

1. Budsjettet kan bli blåst ut av vannet

Hovedårsaken bak omfattende testing er å sikre at du når og konverterer det maksimale publikummet innenfor et begrenset budsjett. 

Men testing tar også mye ut av budsjettet ditt siden du kjører varianter av den samme annonsen. Resultatene disse annonsene gir er mer verdifulle i det lange løp, og det er grunnen til at markedsførere ikke har noe imot de ekstra få pengene.

Så kjør annonser etter behov, og når du får de resultatene du ønsker, slutt å teste og la annonsen gjøre sitt.

2. Sjansene dine for viralitet vil gå ned

Å ha en viral annonse er drømmen til mange bedrifter. Men når du deler opp annonsene dine i flere versjoner og tester dem, reduseres sjansene dine for å bli viral.

La oss for eksempel anta at den virale annonsen din har 1000 likes. Når en potensiell bruker snubler over annonsen din og ser dette tallet, er det mer sannsynlig at de vil interagere med annonsen.

Men hvis du deler den samme annonsen og sender ut 10 forskjellige versjoner til verden, hva skjer? De 1000 likes som ditt virale innlegg ville ha fått vil deles mellom 10 innlegg, og får dermed 100 likes hver. Dette tallet kan få noen til å engasjere seg, det vil ikke få de samme resultatene som det virale.

Og det er en ekstra ulempe at en av disse 10 versjonene kanskje ikke fungerer godt og kanskje ikke tiltrekker seg publikum.

Gjør du delt testing feil?

Hvis du ser ut til å gjøre alt riktig med testene dine, men optimaliseringsstrategiene dine ser ikke ut til å fungere. Da kan det være en feil du overser. Og her er noen av de vanlige feilene folk gjør gang på gang.

1. Ikke justere mål med beregninger: Du vil kanskje forbedre engasjementet av annonsen deres, men du kunne ha testet konverteringsfrekvensen til annonsen. Disse to er ikke i sammenheng. Dette er grunnen til at det er ideelt å tenke lenge og grundig over sluttmålene dine og velge riktig beregning å spore.
2. Gi opp for tidlig: Noen virksomheter skjærer hjørner og avslutter testsyklusen med én test. Dette kan spare deg for litt penger foreløpig, men du må betale for det på lang sikt. Så prøv å gjøre minst 3 eller 4 sykluser med testing per annonsesett for å finne ut målgruppens hensikt.
3. Sette opp feil parametere: Hypersegmentering av publikum er også et problem de fleste møter. Selv om dette kan virke som en god idé, kun rettet mot de relevante personene, kan dette også begrense deg fra å nå andre interesserte parter. Å ha et lite budsjett med et stort publikum er også en feil. For uten riktig budsjett vil du ikke kunne nå dem i det hele tatt.

Delt testing er ferdig, hva neste?

Splitt testing er utført, og nå må du implementere funnene dine. Hva må du gjøre for å gå videre? Her er 3 måter du kan ta neste steg på:

• Fjern underpresterende: Nå som du har kjørt testene, vet du hvilke som presterte minst. Din første handling må være å trekke dem ut av sirkulasjonen slik at du kan slutte å tape penger på dem.
• Omfordele ressurser: Hvis du er skeptisk til å brått stoppe annonser, kan du omfordele budsjettet. Du kan allokere mer budsjett til de som gir bedre resultater og mindre til resten. På denne måten kan du fortsette å samle inn data på et budsjett.

Den siste takeaway

Sosiale medieplattformer og publikumspreferanser endrer seg fra tid til annen. Hvis du ikke endrer deg med de skiftende tidene og holder annonsestrategien din fleksibel, kan konkurrentene dine knuse deg.

En av de enkleste måtene du kan holde tritt med disse endrede preferansene på, er ved å teste annonsevarianter og implementere funn. Og for å være ærlig er det en tidkrevende prosess.

Men opprette en annonse at konverterer ikke trenger å være en vanskelig oppgave, enten du er en som har designerfaring eller ikke. Fordi Predis AI har AI-funksjoner hvis du vil generere annonsen din eller et malbibliotek hvis du vil opprette et manuelt.

Den kreative designprosessen blir en lek ved å bruke Predis AI. Men ikke stol på oss, påmelding her for din free konto i dag og se selv!