En veiledning til A/B-testing av bannerannonsene dine

I dagens hektiske digitale annonseringsverden, hvor hvert klikk er viktig, er A/B-testing et viktig skritt for å optimalisere bannerannonsene dine, med potensial til å øke avkastningen med opptil 30 %! Du hørte det riktig! A/B-testing er også kjent som splitt testing. Det er en effektiv metode for markedsførere der de finner den beste versjonen av en annonse ved å sammenligne dem. Bedrifter kan lære mye om hva som fungerer best med publikum ved å eksperimentere med forskjellige elementer. Disse elementene inkluderer bilder, overskrifter, oppfordringer til handling (CTA) og målgruppemålretting. A/B-testing av bannerannonser er en endring for bedrifter som ønsker å øke annonseengasjementet, spare penger på annonser og optimalisere strategiene sine. Denne tilnærmingen hjelper deg med å forbedre CTR og konverteringer uten engang å gjette. Denne bloggen er en komplett guide til A/B-testing, hvordan det fungerer og hvorfor det er viktig å teste bannerannonsene dine. La oss komme i gang!

Hva er A / B-testing?

A / B-testing sammenligner to annonser for å se hvilken som fungerer best. Tenk deg å lage to bannerreklame for et nytt produkt. Versjon A har rød bakgrunn og versjon B har blå bakgrunn. Du kan vise disse annonsene til forskjellige målkategorier for å finne ut hvilket design som får flere klikk.

Her er et eksempel: La oss si at du promoterer et sommersalg. Versjon A av banneret viser en strand med ordene «Save Big on Summer Sale», mens versjon B viser et produktfokusert bilde med «Exclusive Summer Deals Await!» Du kan sjekke hvilket design som resonerer mest med publikummet ditt ved å vise disse designene til to forskjellige grupper. Versjon A kan engasjere seg mer på grunn av sine ambisjonsbilder, mens versjon B kan konvertere bedre ved å fremheve produktet direkte. Resultatene av AB-testing kan lede deg til å legge strategier for kampanjene dine.

Hvordan fungerer A/B-testing?

Prosessen innebærer:

• Sette et mål: Bestem deg for hva du vil gjøre. Du kan enten forbedre CTR eller konverteringer og så videre.
• Opprette varianter: Lag to eller flere varianter av din vise bannerannonser, endrer bare ett element (som overskrift, CTA, fargevalg osv.)
• Split Testing: Del publikum inn i like grupper for å se én versjon av annonsen kontra en annen for å sammenligne de to.
• Følg datainnsamlingen: Gjennomfør testen i tilstrekkelig lang tid for å samle inn nok data for begge annonsevariantene.
• Bruk statistisk analyse: For å finne ut hvilken av variantene som vant, må du analysere statistikken. Dataene vil bidra til å lage en bedre kampanjestrategi.

Praktiske anvendelser av A/B-testing i reklame

1. Tester overskrifter: Overskrifter er de første som publikum ser. Å teste at det å variere en overskrift med en annen hjelper en å avgjøre hvilken formulering som tiltrekker seg flere klikk. For eksempel vil "eksklusive tilbud i dag" sannsynligvis tiltrekke seg mer oppmerksomhet sammenlignet med "utforsk vårt nye produktspekter".
2. Visuelle elementer: Dette er fordi det visuelle er avgjørende for å tiltrekke flere folk til nettstedet ditt. Testing av forskjellige bilder, bakgrunnsfarger eller grafikk mellom A og B viser deg hvilket bilde som oppfyller dette målet. For eksempel kan et fargerikt banner trekke flere klikk enn et med dempet toner.
3. CTA: Din CTA er det som får publikum til å handle. Det er kanskje ikke alltid spaken du trenger for å konvertere, men å teste en "Kjøp nå" versus "Kom i gang", eller fargene på knappene dine, og til og med plasseringene deres kan hjelpe deg med å finne ut hva som får publikum til å handle.
4. Annonseplassering: Plasseringer kan utgjøre hele forskjellen. Du kan teste annonseplasseringene på forskjellige nettsteder, apper og på forskjellige områder på en nettside for å finne ut hvilke som får best engasjement. For eksempel, hvis en annonse plasseres på den synlige delen av nettsiden, får den vanligvis mer oppmerksomhet enn om den var under siden.

Hvorfor er A/B-testing viktig for bannerannonser?

Første gang potensielle kunder ser merkevaren din kan ofte være i form av bannerannonser. A/B-testing er en grunnleggende strategi for å sikre at du får et godt inntrykk av denne interaksjonen. Her er hvorfor:

1. Minimere forutsetninger: Markedsførere blir tvunget til å foreta utdannede gjetninger eller følge bransjetrender uten A/B-testing for å validere valgene deres, selv om disse trendene kanskje ikke passer for publikum. A/B-testing tar gjettingen ut av UX-designprosessen med praktisk innsikt basert på brukeratferd.
2. maksimere ROI: Å forstå hvilke deler som gir best resultater i visningsannonsene dine, enten de er visuelle, kopierings- eller handlingsfremmende oppfordringer, gir deg en mye mer økonomisk bruk av budsjettet ditt, og hver krone du bruker, gir størst mulig effekt.
3. Forbedring av brukeropplevelse: Relevante annonser gir en interessant og jevn flyt for publikum. For eksempel, ved å bruke språk eller bilder som resonerer med måldemografien, kan du dramatisk forbedre klikk- og konverteringsfrekvensen.
4. Hold deg oppdatert med algoritmendringer: Søkemotor- og annonseplattformalgoritmer er i konstant endring. A/B-testing holder deg på toppen av disse endringene med hyppige innholdsendringer og optimaliseringer ─ tilpasse annonser til den nye normalen.
5. Kjennskap til publikum: Ulike målgrupper reagerer forskjellig på annonser. A/B-testing avslører verdifull innsikt om forskjellige demografiske segmenter, som gir mulighet for mer skreddersydde og virkningsfulle markedsføringstilnærminger.
6. Bygge troverdighet og tillit: Ettersom det er mindre sannsynlig at godt optimaliserte annonser høres påtrengende eller irrelevante ut, vil de få merkevaren din til å se mer anerkjent og profesjonell ut for sluttforbrukeren. 

Lag fantastiske bannere uanstrengt å bruke Predis.ai's AI Banner Maker - øk annonseresultatene og konverteringene dine.

Visningsbannerannonseelementer som skal testes

Nedenfor er nøkkelelementene i bannerannonser som bør A/B-testes:

1. Overskrifter: Når du lager overskrifter, bør du vurdere å bruke forskjellig ordlyd, lengde og tone for forskjellige versjoner.
2. Bilder: Du kan bruke ulike typer bilder, for eksempel bilder, illustrasjoner eller ikoner for å engasjere brukeren.
3. Farger: Lek mye med farger, da ulike fargevalg sannsynligvis vil påvirke brukerens følelser og handlinger på mange forskjellige måter.
4. CTAer: Mens du lager CTAer, bør du prøve ut flere tekster, fonter, plassering, størrelser og farger.
5. Annonsetekst: Du kan teste forskjellige stiler og lengder for å finne hva som fungerer best for en annonsekopi.
6. Oppsett og design: Du kan eksperimentere med ulike arrangementer av elementer for å lage den mest effektive layouten og designet for bannerannonsen din.
7. Målgruppesegmenter: Du kan sammenligne ytelsen til annonsen din på tvers av ulike demografiske grupper, steder eller enheter for å sikre at du målretter mot riktig type målgruppe.

Hvordan gjennomføre en effektiv A/B-test for bannerannonser?

Sett klare mål 

Sette mål for testen, for eksempel om målet er å forbedre seg CTR samt konverterings- eller engasjementsfrekvens. Klare mål sikrer at du ikke avviker fra markedsføringsmålet ditt og at testen gir resultater som er enkle å måle.

Lag hypoteser

Formuler konkrete forutsetninger som er i stand til å bli testet og som vil tjene til å øke ytelsen til annonsen. For eksempel, "Vi forventer å se en 10 % økning i konverteringer hvis fargen på CTA-knappen endres fra grønn til rød." En sterk hypotese gir en følelse av retning og fokus til testen din.

Bygg varianter

Opprett flere versjoner av annonsen din med én hovedforskjell i hver. Dette kan være overskriften, bildet eller en CTA-knapp. Ved å endre én variabel om gangen kan du finne tidspunktet da ytelsen ble økt til en spesifikk variant.

Velg Beregninger

Bestem nøkkelytelsesindikatorer (KPIer) skal vurderes. Disse kan dekke primære KPIer som CTR, Conversion, samt sekundære KPIer som Tidsbruk på landingssiden og Fluktfrekvens.

Kjør testen

Ansette en annonseadministrasjonsverktøy slik som Google Ads or Meta Ads Manager for å sikre at publikum spres likt blant dem og kan se ulike varianter. Tilfeldig tildeling reduserer skjevhet og muliggjør rettferdig sammenligning.

Overvåk varighet

Ikke sett en tidsbegrensning mens du gjennomfører en test. Å avslutte en test for tidlig kan føre til unøyaktige konklusjoner. Både trafikkvolumet og konfidensnivået bestemmer ønsket funksjonsperiode.

Analyser resultater

Bruk dataanalyseverktøy slik som heatmaps, eller Google Analytics, eller annen A/B-testprogramvare for å analysere resultater. Undersøk ytelsesberegningene mellom varianter for å identifisere vinnertrenden.

Implementere endringer

Vinnervarianten, når den er bekreftet, kan brukes i standard annonsekampanjer. Bruk dette til å forbedre fremtidige tester som er relevante for annonsene.

Kasusstudier av vellykket A/B-testing

Kasusstudie 1: Bannersnack: Økt registrering med A/B-testing

Bannersnack, som er kjent for sine nettbaserte verktøy for utforming av annonser, ønsket å forbedre den generelle opplevelsen på deres annonseringsside og øke registreringsfrekvensen. Det viste seg imidlertid å være ganske komplisert å bestemme seg for det første trinnet. For å løse dette problemet, ekspertene på Bannersnack brukte Hotjar klikk på varmekartverktøyet som hjelper med å vurdere brukermønstre og atferd. Disse varmekartene fremhevet stedene med høyest mengde brukers oppmerksomhet, samtidig som de avslørte områdene som ble fullstendig ignorert av besøkende. Denne informasjonen hjalp Bannersnack med å gjøre en utdannet gjetning: tillegg av store og svært kontrasterende CTA-knapper vil øke konverteringsfrekvensen betraktelig.

• Som en del av denne utdannede gjetningen, designet de en intern vedtatt metode.
• Et av appteamene utførte for eksempel en A/B-test mot det originale designet og det som inkluderte den modifiserte CTA-knappen.
• Endringen i resultatene var tydelig: den redesignede layouten resulterte i en CTR 25 % større enn forrige design.

Etter hver modifikasjon vil Bannersnacks sporingsverktøy forbedre designet ytterligere ved å undersøke varmekartene for å se hvilke elementer som fortsatt krever endringer. Deres evne til å nå transformasjonsmarkørene slik de ble sett for seg beviste rollen til strategisk design for å oppnå progressiv endring.

Dette er nøkkelinnsiktene:

• Bidragsytere: Se på hvorfor brukere ønsker å komme til siden din.
• Hekk: Hva er faktorene som hindrer folk i å prøve nettstedet ditt eller konvertere.
• kjeder: Gi brukerne begrunnelser for hvorfor de kan utføre visse handlinger.

Kasusstudie 2: Turum-Burum: Optimalisert utsjekkingsflyt

Et digitalt UX-design agency, Turum-Burum hadde samarbeidet med den ukrainske e-handelsskoforhandleren Intertop for å forbedre betalingskonverteringene deres. Det fant de 48.6 % av brukerne forlot kassen prosessen fordi de ikke klarte å fylle ut skjemaet da de gjennomførte exit-intensjonsundersøkelser under UX-analysen deres. På grunn av funnene dine dannet de en forutsetninger og utformet sin A/B-teststrategi deretter.

• Det inkluderte viktige optimaliseringer som å minimere skjemafeltene, organisere siden i distinkte seksjoner og implementere en autofyll-funksjon for å fremskynde utsjekkingsprosessen.
• De brukte verktøy for repetisjon av økter og varmekart for å overvåke brukerinteraksjonene deres og avdekket problemer som raseri (gjentatte) klikk og forvirrende navigasjonsstier.

Nedenfor var resultatene etter endringene:

• Konverteringsfrekvensen ble økt med 54.68 %
• Gjennomsnittlig inntekt per bruker (ARPU) økte også med 11.46 %
• Checkout fluktfrekvens ble redusert med 13.35 %

Vanlige feil å unngå i A/B-testing

1. Hvis du tester flere variabler samtidig, kan det gjøre det vanskelig å se hva som fikk en ytelse til å endre seg. Du må holde deg til én variabel per test for klare resultater.
2. Hvis du avslutter testene for tidlig, kan det føre til upålitelige data. La testene gå lenge nok til å samle meningsfull innsikt basert på trafikken og målgruppestørrelsen din.
3. Små eller ikke-representative prøver kan forstyrre resultatene. Sørg for at du bruker et stort nok publikum for nøyaktige resultater.
4. Endring av en test midtveis påvirker også nøyaktigheten til dataene. Unngå justeringer under prosessen og sett alltid opp testen fullstendig før du starter.
5. CTR er nyttig, men forteller ikke hele historien. Ta med andre beregninger som konverteringer, ROI og fluktfrekvenser for å få en fullstendig forståelse av hva som skjer.
6. Å ignorere demografiske, enhets- eller plasseringsdata kan skjule mange viktige muligheter. Analyser derfor alltid segmenterte data for bedre målretting.
7. Hold alltid detaljert oversikt over funn og takeaways for fremtidige kampanjestrategier og referanser.
8. Å kun fokusere på den vinnende varianten kan føre til at du går glipp av den verdifulle innsikten. Gjennomgå alle data for å forstå hva som fungerte og hvordan du kan forbedre ytterligere.

Konklusjon

A/B-testing er et viktig verktøy for markedsførere som ønsker å forbedre bannerannonsene sine og øke effekten av annonsekampanjene sine. Denne teststrategien forbedrer annonseytelsen og sikrer også at ressursene allokeres mer effektivt. Siden testingen hovedsakelig fokuserer på sanntids brukerdata og dermed tillater beslutninger basert på data. Det bygger også et sterkere forhold til publikum ved å identifisere preferanser og tilpasse markedsføring til deres spesifikke krav. Ved å unngå vanlige feil og dokumentere resultatene deres, kan bedrifter opprettholde et konkurransefortrinn. Denne tilnærmingen bidrar til å sikre langsiktig suksess i deres digitale markedsføringstiltak.

Spørsmål og svar

Relatert innhold,

Beste Eksempler på bannerannonser for inspirasjon