¿Una de las mejores maneras de aumentar su rentabilidad? Pruebas divididas A/B. Google Ads ofrece una función citación Pruebas en la que puede crear pruebas personalizadas para sus campañas y comparar el rendimiento de su congregación de prueba con el de sus campañas originales (congregación de control) a lo dilatado del tiempo.
El único problema es que esto solo está apto para campañas de búsqueda y visualización. No para ir de compras. Por fortuna, encontré cinco formas de probar múltiples variaciones de sus campañas de Shopping, las cuales analizaremos en este artículo.
Cómo hacer pruebas A/B de la información del producto
La información de productos de prueba A/B, como títulos, imágenes o extensiones, puede ser útil para optimizar su feed de productos.
Esto se puede hacer al configurar su feed, ya sea a través de una útil de establecimiento de feeds o manualmente en Google Merchant Center. Una vez que haya decidido lo que desea probar, deberá crear grupos iguales de productos. Esto se puede hacer de varias maneras, principalmente uso los siguientes dos métodos:
1. El método de estudio de conglomerados
Con un estudio de conglomerados, divide según el rendimiento histórico (por ejemplo, divide sus productos en grupos iguales según métricas como clics, ingresos, costo y valía de conversión). Puede hacerlo a través de una hoja de cálculo para conjuntos de datos pequeños o en R (u otros lenguajes de programación) para conjuntos de datos grandes.
2. El método de compartir al azar
La aleatorización se puede hacer en función de su ID de producto. Por ejemplo, si usa títulos numéricos como ID del producto, puede asignar el congregación A a todos los números pares y el B a todos los números impares.
Lo más importante al dividir sus productos es cerciorarse de que todos los grupos en su test tengan la misma cantidad de productos y que sus métricas esencia además sean muy similares.
Una vez que haya realizado la implementación, realice los cambios en los ID de producto en su congregación de prueba. Asegúrese de poder informar sobre todos sus ID de productos y grupos correspondientes. De esta guisa puedes analizarlos y encontrar ganadores. A continuación se muestra un ejemplo de cómo se vería esto en su feed.
Cómo realizar pruebas A/B de los parámetros de la campaña
Si desea dividir las métricas de la campaña de prueba, como el ROAS, la orientación o diferentes tipos de campaña, deberá dividir en función de poco que no sea la ID del producto. Idealmente, querrá ofrecer los mismos productos en sus grupos de control y de prueba, ya que el rendimiento puede variar de un producto a otro. Puede realizar tres divisiones diferentes para probar su configuración. Al igual que configurar pruebas de contenido de productos, la creación de grupos iguales es esencia. Con todos los métodos, debe realizar el estudio de conglomerados de datos usted mismo. Crea dos o más grupos iguales y analiza en pulvínulo a las diferencias.
3. El método de división de Customer Match
Con la segmentación por tira de clientes, puede dirigirse a audiencias propias en Google Ads. Funciona cargando una tira de direcciones de correo electrónico de su pulvínulo de datos existente a la que desea dirigirse, y Google asociará esas direcciones de correo electrónico con las cuentas de Google.
Como hacer
Si usa Customer Match, debería poder crear un desglose de cookies en su software de CRM. A continuación, puede crear dos campañas diferentes utilizando dos audiencias diferentes de Google Customer Match. Cambie la configuración que desea probar en su campaña de prueba y mantenga todo lo demás igual en su campaña de control. Y es todo.
Notar: Si usa la segmentación por tira de clientes, asegúrese de tener una tercera campaña activa para cualquier cliente potencial que no esté en su pulvínulo de datos. De esta guisa, no perderá ninguna conversión potencial.
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Ventajas
- Distribución aleatoria: Al dividir las cookies, obtienes una distribución aleatoria que se usa a menudo en otras pruebas A/B.
- Datos fiables: oportuno a la aleatorización, los resultados son fiables y reproducibles.
Los inconvenientes
- Difícil de implementar: no todos los anunciantes tienen los medios para implementar la coincidencia de clientes o realizar la aleatorización en su CRM.
- No completo al 100 %: esta prueba solo se aplica a los clientes existentes en su pulvínulo de datos. Esto significa que los resultados no son válidos para nuevos clientes potenciales.
4. El método de prueba geo-split
Los desgloses geográficos se utilizan a menudo para encontrar aumentos incrementales en las campañas. Esto podría objetar preguntas como: ¿tiene valía adicional la publicidad en palabras esencia de marca?
Como hacer
En una prueba geográfica, un mercado se divide en regiones geográficas más pequeñas llamadas geos. Cada ámbito geográfica se asigna a un congregación de control oa un congregación de prueba. Los usuarios de las geografías de prueba están expuestos a las campañas modificadas, mientras que los usuarios de las geografías de control reciben las campañas de control. El desglose puede hacerse por país o por región, siempre que los dos grupos regionales estén mucho correlacionados. Deberá utilizar el estudio de conglomerados para determinar sus grupos.
Ventajas
- Casquivana de configurar: cualquier persona con un poco de experiencia con Google Ads puede configurarlo.
- Confiable: entregado que dividimos las mismas campañas, la estacionalidad no puede influir.
Los inconvenientes
- El comportamiento puede variar mucho según la zona geográfica. Es fundamental tener dos grupos mucho correlacionados. Por otra parte, la estacionalidad puede posponer según la geolocalización. No es ideal comparar Alaska con Texas si vende equipo para actividades al tonada vacante.
- Un poco complicado de preparar: el estudio de conglomerados sobre orientación geográfica puede ser complicado cuando se alcahuetería de ubicaciones geográficas más pequeñas.
5. El método de división de campaña
En una división de campaña, simplemente divide tus campañas o cuentas en dos grupos mucho correlacionados. Uno y otro grupos deben tener la misma cantidad de métricas esencia, como clics, conversiones y costos.
Como hacer
En un congregación de campaña (congregación de prueba), usted realiza los cambios mientras que en el congregación de control, le servirán sus mejores prácticas actuales. Si epíteto y realiza un seguimiento de diferentes grupos de campañas, puede obtener más información sobre las diferencias de rendimiento.
El presupuesto y la organización de propuesta son dos configuraciones con las que puede constatar.
Ventajas
- Muy hacedero de configurar: solo necesitas cambiar la configuración en la porción de tus campañas y agudo.
Los inconvenientes
- Menos confiable: la estacionalidad puede desempeñar un papel en diferentes campañas, especialmente si sus campañas están divididas por categoría de producto (¿ha probado la estructura de campaña de propuesta prioritaria?).
- La preparación puede ser difícil: el estudio de conglomerados en grupos de campañas puede ser un desafío cuando se alcahuetería de pequeños conjuntos de campañas y datos.
Pensamientos finales
¡Eso es! Cinco formas diferentes de ejecutar pruebas A/B para sus anuncios de Google Shopping:
- Pruebe los atributos de nutriente de productos creando grupos con estudio de conglomerados.
- Pruebe los atributos del feed de productos creando grupos con distribución aleatoria.
- Pruebe la configuración de la campaña con grupos de orientación de la tira de clientes.
- Pruebe la configuración de la campaña con geos.
- Probar la configuración de la campaña con grupos de campañas
La calidad del resultado depende de la calidad de su estudio preliminar (clúster) y su configuración. Lo que obtienes es lo que pones en él. Espero que esto te ayude a optimizar tus campañas de Google Shopping. Si prueba alguno de estos métodos, ¡comparta los resultados en los comentarios! Por ahora, ¡que tengas un día maravilloso y sigue optimizando!