En guide till A/B-testning av dina visningsbannerannonser

I dagens snabba digitala reklamvärld, där varje klick spelar roll, är A/B-testning ett viktigt steg för att optimera dina displaybannerannonser, med potential att öka avkastningen på investeringen med upp till 30 %! Du hörde rätt! A/B-testning kallas också -test. Det är en effektiv metod för marknadsförare genom vilken de avgör den bästa versionen av en annons genom att jämföra dem. Företag kan lära sig mycket om vad som fungerar bäst med deras publik genom att experimentera med olika element. Dessa element inkluderar bilder, rubriker, uppmaningar (CTA) och målgruppsinriktning. A/B-tester av displaybannerannonser är en spelförändring för företag som vill öka annonsengagemang, spara pengar på annonser och optimera sina strategier. Detta tillvägagångssätt hjälper dig att förbättra din CTR och dina konverteringar utan att ens gissa. Den här bloggen är en komplett guide till A/B-testning, hur det fungerar och varför det är viktigt att testa dina bannerannonser. Låt oss komma igång!

Vad är A / B-testning?

A / B-testning jämför två annonser för att se vilken som fungerar bättre. Föreställ dig att göra två bannerreklam för en ny produkt. Versioner A har en röd bakgrund och version B har en blå bakgrund. Du kan visa dessa annonser för olika målkategorier för att ta reda på vilken design som får fler klick.

Här är ett exempel: Låt oss säga att du marknadsför en sommarrea. Version A av bannern visar en strand med orden "Spara stort på sommarrea", medan version B visar en produktfokuserad bild med "Exklusiva sommarerbjudanden väntar!" Du kan kontrollera vilken design som resonerar mest hos din publik genom att visa dessa designs för två olika grupper. Version A kan engagera sig mer på grund av dess ambitiösa bilder, medan version B kan konvertera bättre genom att markera produkten direkt. Resultaten av AB-tester kan leda dig till att lägga strategi på dina kampanjer.

Hur fungerar A/B-testning?

Processen innefattar:

• Att sätta ett mål: Bestäm vad du vill göra. Du kan antingen förbättra CTR eller omvandlingar och så vidare.
• Skapa varianter: Skapa två eller flera varianter av din visa bannerannonser, ändrar endast ett element (som rubrik, uppmaning, färgschema, etc.)
• split Testning: Dela upp din målgrupp i lika grupper för att se en version av annonsen mot en annan för att jämföra de två.
• Följ datainsamlingen: Genomför testet under en tillräcklig tid för att samla in tillräckligt med data för båda annonsvarianterna.
• Använd statistisk analys: För att avgöra vilken av varianterna som vann måste du analysera statistiken. Uppgifterna kommer att hjälpa till att skapa en bättre kampanjstrategi.

Praktiska tillämpningar av A/B-testning i reklam

1. Testar rubriker: Rubriker är de första som publiken ser. Att därför testa att variera en rubrik med en annan hjälper en att avgöra vilken formulering som lockar fler klick. Till exempel kommer "exklusiva erbjudanden idag" sannolikt att locka mer uppmärksamhet jämfört med "utforska vårt nya produktsortiment".
2. Visuella element: Detta beror på att det visuella är avgörande för att locka fler människor till din webbplats. Att testa olika bilder, bakgrundsfärger eller grafik mellan A och B visar vilken bild som uppfyller det målet. Till exempel kan en färgglad banner dra fler klick än en med dämpade toner.
3. CTA: Din CTA är det som får din publik att agera. Det kanske inte alltid är spaken du behöver för att konvertera, men att testa en "Handla nu" kontra "Kom igång", eller färgerna på dina knappar, och till och med deras placeringar kan hjälpa dig att lära dig vad som driver din publik att agera.
4. Annonsplacering: Placeringar kan göra stor skillnad. Du kan testa annonsens placeringar på olika webbplatser, appar och på olika utrymmen på en webbsida för att ta reda på vilka som får det bästa engagemanget. Till exempel, om en annons placeras ovanför mitten, får den vanligtvis mer uppmärksamhet än om den vore under sidan.

Varför A/B-testning är viktigt för visningsbannerannonser?

Första gången potentiella kunder någonsin ser ditt varumärke kan ofta vara i form av bannerannonser. A/B-testning är en grundläggande strategi för att säkerställa att du får ett gott intryck av denna interaktion. Här är varför:

1. Minimera antaganden: Marknadsförare tvingas göra välgrundade gissningar eller följa branschtrender utan A/B-testning för att validera sina val, även om dessa trender kanske inte passar deras publik. A/B-testning tar bort gissningarna från UX-designprocessen med handlingsbara insikter baserade på användarbeteende.
2. maximera ROI: Att förstå vilka delar som presterar bäst i dina visningsannonser, oavsett om de är visuella, kopior eller uppmaningar, möjliggör en mycket mer ekonomisk användning av din budget, där varje krona som spenderas får största möjliga effekt.
3. Förbättring av användarupplevelsen: Relevanta annonser ger ett intressant och smidigt flöde för publiken. Genom att till exempel använda språk eller bilder som resonerar med din måldemografi kan du dramatiskt förbättra din klick- och omvandlingsfrekvens.
4. Håll dig uppdaterad med algoritmändringar: Sökmotorns och annonsplattformens algoritmer förändras ständigt. A/B-testning håller dig uppdaterad med dessa förändringar med frekventa innehållsändringar och optimeringar – anpassa annonser till det nya normala.
5. Förtrogenhet med publiken: Olika målgrupper reagerar olika på annonser. A/B-testning avslöjar värdefulla insikter om olika demografiska segment, vilket möjliggör mer skräddarsydda och effektiva marknadsföringsmetoder.
6. Bygga trovärdighet och förtroende: Eftersom väloptimerade annonser är mindre benägna att låta påträngande eller irrelevanta, kommer de att få ditt varumärke att se mer välrenommerat och professionellt ut för slutkonsumenten. 

Skapa fantastiska banners utan ansträngning att använda Predis.ais AI Banner Maker - öka din annonsprestanda och dina omvandlingar.

Visa bannerannonser Element att testa

Nedan är de viktigaste delarna av displaybannerannonser som bör A/B-testas:

1. Rubriker: När du skapar rubriker bör du överväga att använda olika formuleringar, längder och toner för olika versioner.
2. Bilder: Du kan använda olika typer av bilder, som foton, illustrationer eller ikoner för att engagera sig med användaren.
3. Färg: Lek mycket med färger, eftersom olika färgscheman förmodligen kommer att påverka användarens känslor och handlingar på många olika sätt.
4. CTA: När du gör CTAs bör du prova flera texter, typsnitt, placeringar, storlekar och färger.
5. Annonskopia: Du kan testa olika stilar och längder för att hitta vad som fungerar bäst för en annonskopia.
6. Layout och design: Du kan experimentera med olika arrangemang av element för att skapa den mest effektiva layouten och designen för din visningsbannerannons.
7. Målgruppssegment: Du kan jämföra resultatet för din annons mellan olika demografier, platser eller enheter för att säkerställa att du riktar in dig på rätt typ av målgrupp.

Hur gör man ett effektivt A/B-test för visningsbannerannonser?

Sätt tydliga mål 

Uppsatta mål för testet som om målet är att förbättra CTR samt konverterings- eller engagemang. Tydliga mål ser till att du inte avviker från ditt marknadsföringsmål och att testet ger resultat som är lätta att mäta.

Skapa hypoteser

Formulera konkreta antaganden som kan testas och som kommer att bidra till att öka annonsens prestanda. Till exempel, "Vi förväntar oss att se en 10% ökning av konverteringar om färgen på CTA-knappen ändras från grönt till rött." En stark hypotes ger en känsla av riktning och fokus till ditt test.

Bygg varianter

Skapa flera versioner av din annons med en huvudskillnad i varje. Detta kan vara rubriken, bilden eller en CTA-knapp. Genom att ändra en variabel i taget kan du fastställa den tidpunkt då prestandan höjdes till en specifik variant.

Välj Metrics

Bestäm viktiga resultatindikatorer (KPI) ska bedömas. Dessa kan täcka primära nyckeltal som CTR, omvandling, såväl som sekundära nyckeltal som tidsåtgång på målsidan och avvisningsfrekvens.

Kör testet

Anställ en annonshanteringsverktyg såsom Google-annonser or Meta Ads Manager för att säkerställa att publiken sprids lika bland dem och kan se olika varianter. Slumpmässig tilldelning minskar bias och möjliggör rättvis jämförelse.

Övervaka varaktighet

Sätt inte en tidsbegränsning när du genomför ett test. Att avsluta ett test för tidigt kan leda till felaktiga slutsatser. Både trafikvolymen och konfidensnivån bestämmer den önskade funktionsperioden.

Analysera resultat

Använda dataanalysverktyg såsom värmekartor, eller Google Analytics, eller någon A/B-testningsprogramvara för att analysera resultat. Undersök prestandamåtten mellan varianter för att identifiera den vinnande trenden.

Implementera ändringar

Den vinnande varianten kan, när den väl har bekräftats, användas i vanliga annonskampanjer. Använd detta för att ytterligare förbättra framtida tester som är relevanta för annonserna.

Fallstudier av framgångsrik A/B-testning

Fallstudie 1: Bannersnack: Ökade registreringar med A/B-testning

Bannersnack, som är känt för sina onlineverktyg för att designa annonser, ville förbättra den övergripande upplevelsen på sin annonssida och öka antalet anmälningar. Att bestämma sig för det första steget visade sig dock vara ganska komplicerat. För att lösa detta problem har experterna på Bannersnack använde Hotjar klicka på verktyget för värmekarta som hjälper till att bedöma användarmönster och beteenden. Dessa värmekartor framhävde platserna med den största användarens uppmärksamhet, samtidigt som de avslöjade de områden som helt ignorerades av besökarna. Denna information hjälpte Bannersnack att göra en välgrundad gissning: tillägget av stora och mycket kontrasterande CTA-knappar skulle avsevärt förbättra konverteringsfrekvensen.

• Som en del av denna utbildade gissning designade de en intern metod.
• Ett av appteamen genomförde till exempel ett A/B-test mot den ursprungliga designen och den med den modifierade CTA-knappen.
• Förändringen i resultat var uppenbar: den omdesignade layouten resulterade i en CTR 25 % större än den tidigare designen.

Efter varje modifiering skulle Bannersnacks spårningsverktyg förbättra designen ytterligare genom att undersöka värmekartorna för att se vilka element som fortfarande krävde ändringar. Deras förmåga att nå transformationsmarkörerna som föreställts bevisade rollen av strategisk design för att uppnå progressiv förändring.

Dessa är nyckelinsikterna:

• Medverkande: Titta på varför användare vill komma till din sida.
• Härdar: Vilka är faktorerna som hindrar människor från att prova din webbplats eller konvertera.
• kedjor: Ge användarna skäl till varför de kan vidta vissa åtgärder.

Fallstudie 2: Turum-Burum: Optimerat kassaflöde

En digital UX-design agency, hade Turum-Burum samarbetat med den ukrainska e-handelsskohandlaren Intertop för att förbättra deras kassakonverteringar. De hittade det 48.6 % av användarna övergav kassan process eftersom de inte kunde fylla i formuläret när de genomförde exit-avsiktsundersökningar under deras UX-analys. På grund av dina fynd bildade de en hypoteser och utformade sin A/B-teststrategi därefter.

• Det inkluderade viktiga optimeringar som att minimera formulärfälten, organisera sidan i distinkta sektioner och implementera en autofyll-funktion för att påskynda kassaprocessen.
• De brukade session replay verktyg och värmekartor för att övervaka deras användarinteraktioner och avslöjade problem som ilska (upprepade) klick och förvirrande navigeringsvägar.

Nedan var resultaten efter ändringarna:

• Konverteringsfrekvensen ökade med 54.68 %
• Genomsnittlig intäkt per användare (ARPU) ökade också med 11.46 %
• Checkout avvisningsfrekvens minskade med 13.35 %

Vanliga misstag att undvika vid A/B-testning

1. Om du testar flera variabler samtidigt kan det göra det svårt att se vad som fick en prestanda att förändras. Du måste hålla dig till en variabel per test för tydliga resultat.
2. Om du avslutar testerna för tidigt kan det leda till opålitliga data. Låt testerna pågå tillräckligt länge för att samla in meningsfulla insikter baserat på din trafik och publikstorlek.
3. Små eller icke-representativa prover kan störa resultaten. Se till att du använder en tillräckligt stor publik för korrekta resultat.
4. Att ändra ett test mitt i körningen påverkar också noggrannheten i data. Undvik justeringar under processen och ställ alltid in testet helt innan du startar.
5. Att dokumentera varje steg och resultat i en testhanteringsplattform säkerställer tydlighet, bevarar tillförlitliga testregister och stöder datadrivna beslut för framtida kampanjer.
6. CTR är användbart men berättar inte hela historien. Inkludera andra mätvärden som omvandlingar, ROI och avvisningsfrekvenser för en fullständig förståelse av exakt vad som händer.
7. Att ignorera demografiska, enhets- eller platsdata kan dölja många viktiga möjligheter. Analysera därför alltid segmenterad data för bättre inriktning.
8. Håll alltid detaljerade register över fynd och takeaways för framtida kampanjstrategier och referenser.
9. Att bara fokusera på den vinnande varianten kan leda till att man missar de värdefulla insikterna. Granska all data för att förstå vad som fungerade och hur du kan förbättra ytterligare.

Slutsats

A/B-testning är ett viktigt verktyg för marknadsförare som vill förbättra sina bannerannonser och öka effekten av sina reklamkampanjer. Denna teststrategi förbättrar annonsprestanda och säkerställer också att resurser allokeras mer effektivt. Eftersom testningen huvudsakligen fokuserar på användardata i realtid och därmed tillåter beslut baserade på data. Det bygger också en starkare relation med din publik genom att identifiera preferenser och anpassa marknadsföring till deras specifika krav. Genom att undvika vanliga misstag och dokumentera sina resultat kan företag behålla en konkurrensfördel. Detta tillvägagångssätt hjälper till att säkerställa långsiktig framgång i deras digitala marknadsföringsinsatser.

Vanliga frågor

Relaterat innehåll,

Bäst Exempel på bannerannonser för inspiration