آزمایش PPC در مقابل آزمایش PPC: یک شکست عملی

کارشناسان PPC دوست دارند در مورد آزمایش و آزمایش صحبت کنند، و دلیل خوبی هم دارد: آنها هر دو ابزار مهمی در جعبه ابزار یک بازاریاب هستند.

با این حال، آنها اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند، علیرغم اینکه اساسا متفاوت هستند.

آزمایش در مورد بهینه‌سازی است – اصلاح آنچه در حال حاضر در جریان است – در حالی که آزمایش در مورد کشف است، به شما کمک می‌کند ایده‌های جسورانه را کشف کنید و تغییرات استراتژیک را تأیید کنید.

آزمایش PPC در مقابل آزمایش PPC: تفاوت آنها چگونه است؟

درک تمایز بین آزمایش و آزمایش برای استفاده مؤثر از آنها در استراتژی PPC شما کلیدی است.

نحوه برخورد شما با هر کدام باید منعکس کننده اهداف و نتایج متمایز آنها باشد.

آزمایش

آزمایش یک روش علمی است که برای تأیید فرضیه ها یا کشف دانش جدید استفاده می شود.

اکتشافی است و بر یادگیری چیزی اساساً جدید تمرکز دارد.

به عنوان مثال، ممکن است یک کمپین در TikTok اجرا کنید تا ببینید چگونه با مخاطبان جوان‌تر طنین‌انداز می‌شود.

تست کردن

تست یک روش ساختاری است که برای ارزیابی کیفیت یا عملکرد یک متغیر خاص طراحی شده است.

این در مورد بهینه سازی است، نه کشف.

به عنوان مثال می توان یک متغیر واحد را در یک آگهی تبلیغاتی تغییر داد، مانند عنوان، تا ببینید آیا CTR بهبود می یابد یا خیر.

این تمایز بسیار مهم است زیرا نحوه تنظیم ابتکارات و تفسیر نتایج را به شما دیکته می کند.

• آزمایش ها اغلب به تنظیمات قوی تری نیاز دارند. آنها برای بررسی سوالات گسترده تر طراحی شده اند.
• آزمایش‌ها بر روی تغییرات کوچک‌تر و تاکتیکی برای بهینه‌سازی عملکرد در کمپین‌های موجود تمرکز دارند.

در بیش از دو دهه فعالیتم در بازاریابی، دیده‌ام که موفق‌ترین تیم‌ها تعادل مناسبی را بین آزمایش برای پیروزی‌های سریع و آزمایش برای ایجاد اعتماد و کشف فرصت‌های جدید پیدا می‌کنند.

بیایید ابزارهای آزمایش درون پلتفرمی، روش‌های آزمایش دستی و حتی تکنیک‌های تحلیلی پیشرفته مانند مدل‌سازی ترکیب رسانه‌ای را که فراتر از آزمایش و آزمایش هستند، بررسی کنیم.

عمیق تر حفاری کنید: چگونه استراتژی های تست PPC را توسعه دهیم

آزمایشات درون پلتفرمی

یکی از مزیت های تبلیغات در پلتفرم های بالغ مانند گوگل و متا این است که تست های درون پلتفرمی خودکار را ارائه می دهند. اینها به قدری شماره گیری شده اند که می توان با خیال راحت آنها را آزمایش نامید.

این مدل‌ها فراتر از ارائه روش‌شناسی مستحکم، سریع و نسبتاً آسان تنظیم می‌شوند – بسیار بیشتر از آزمایش‌های خانگی. آنها عبارتند از:

آزمایشات گوگل ادز

آیا می خواهید استراتژی های مناقصه، صفحات فرود جدید یا نسخه تبلیغاتی کمی متفاوت را آزمایش کنید؟

Google به شما امکان می‌دهد آزمایش‌ها را بدون مزاحمت با کمپین اصلی خود راه‌اندازی کنید.

یک هشدار کلیدی: آزمایش‌های Google Ads برای مؤثر بودن به حجم بالایی از داده نیاز دارند. این به این دلیل است که مخاطبان باید به گروه‌های آزمایشی و کنترلی تقسیم شوند، که به داده‌های بیشتری نسبت به نیاز کمپین‌های کلی شما نیاز دارد.

اگر بیش از 100 تبدیل در ماه به ارمغان می آورید، از این آزمایش ها استفاده کنید. اگر کمتر از آن باشد، نتایج شما چندان قابل اعتماد نخواهد بود.

اگر داده‌های کافی برای کار کردن دارید، می‌توانید انتظار نتایج سیاه و سفید مانند این را داشته باشید:

گوگل همچنین آزمایش های ویدئویی مخصوص تبلیغات YouTube را ارائه می دهد. این موارد به تبلیغ‌کنندگان امکان می‌دهد تا انواع مختلف تبلیغات ویدیویی را آزمایش و مقایسه کنند تا مؤثرترین آنها را بیابند.

Google ترافیک را بین تغییرات تبلیغات ویدیویی بر اساس پارامترهای تنظیم شده (خلاقیت، طول تبلیغ و قالب) تخصیص می دهد. اندازه گیری می کند:

• نرخ بازدید
• افزایش آگاهی از برند
• قصد خرید

اینها معیارهای مبهم‌تری نسبت به CPC یا CVR هستند، اما اگر رویکرد کامل‌تری را برای کمپین‌های خود در نظر می‌گیرید، باید بخشی از تکان شما باشند.

گزینه های آزمایش متا

متا چندین آزمایش طراحی شده برای کمک به تبلیغ‌کنندگان برای اندازه‌گیری و بهینه‌سازی تأثیر تبلیغات خود ارائه می‌کند. در اینجا به محبوب ترین گزینه ها نگاهی می اندازیم:

• تست A/B
  • همچنین به عنوان تست تقسیم شناخته می شود، این به تبلیغ کنندگان اجازه می دهد تا دو نسخه از یک تبلیغ را مقایسه کنند تا ببینند کدام یک عملکرد بهتری دارد.
• مطالعات ارتقای برند
  • نحوه تأثیر قرار گرفتن در معرض یک آگهی بر معیارهای کلیدی برند مانند آگاهی از برند، یادآوری آگهی، ارتباط پیام و قصد خرید را اندازه گیری کنید.
• مطالعات بالابر تبدیلی
  • با جداسازی افرادی که تبلیغات را دیده‌اند و ردیابی اقدامات آنها، تأثیر مستقیم تبلیغات متا بر تبدیل‌های آنلاین یا آفلاین را اندازه‌گیری کنید.
  • این نوع مورد علاقه من از آزمایش متا است زیرا به اندازه گیری افزایش واقعی تبلیغات پولی متا کمک می کند، که عامل بزرگی در تخصیص بودجه مشتریان آژانس ما است.

در زیر نمونه ای از نتایج حاصل از تست Lift Meta Conversion آورده شده است.

در این مورد، تبلیغات منجر به 60 تبدیل افزایشی شد – یعنی تبدیل هایی که بدون تبلیغات پولی اتفاق نمی افتاد.

این آزمایش همچنین داده هایی را در مورد میانگین هزینه هر افزایشی ارائه می دهد تبدیل، که همیشه بالاتر از میانگین هزینه تبدیل کلی کمپین های شما خواهد بود.

تبلیغات جستجوی واکنشگرا

تبلیغات جستجوی واکنش‌گرا (RSA) تبلیغاتی هستند که گوگل یک‌بار آزمایش می‌کند.

می‌توانید تا 15 عنوان و چهار توضیح به گوگل بدهید و آن‌ها را مانند دسته‌ای از کارت‌ها به هم می‌ریزد تا زمانی که ترکیبی را پیدا کند که کارآمد باشد.

RSA ها برای آزمایش عناصر کپی تبلیغات بهترین هستند تا ببینند کدامیک با مخاطبان بیشتر طنین انداز می شود و نرخ کلیک و تبدیل را بهبود می بخشد.

---

آزمایشات و آزمایشات دستی

اکنون، اگر شما یک متخصص PPC هستید – یا باید از منبع دیگری از حقیقت برای آزمایشات خود استفاده کنید – گزینه های دستی برای شما مناسب هستند.

در اینجا چند روش دستی وجود دارد که شما را در صندلی راننده نگه می دارد:

تست A/B (نسخه DIY)

شما دو نوع از یک آگهی یا صفحه فرود ایجاد می کنید و عملکرد آنها را مقایسه می کنید تا مشخص کنید کدام یک بهتر کار می کند.

سرراست است:

• مخاطبان خود را تقسیم کنید
• دو نسخه را اجرا کنید.
• اجرا را مانند شاهین تماشا کنید.

هنگامی که داده ها وارد می شوند، می توانید برنده را اعلام کنید.

تست متوالی

اگر مخاطبان کوچکی دارید یا بازار ویژه ای دارید، این ممکن است بهترین گزینه برای شما باشد.

شما یک نسخه از تبلیغ خود را برای مدتی اجرا می کنید، سپس به نسخه جدید تغییر می دهید.

با این حال، نکات منفی وجود دارد:

• زمان می برد.
• فصلی بودن ممکن است نتایج را منحرف کند.

برای مواردی مانند بازسازی حساب، که در آن تشکیل گروه‌های کنترل و آزمایش دشوار است و تغییراتی در کل برنامه لازم است، به خوبی کار می‌کند.

تست تقسیم جغرافیایی

برای بازاریابان جزئیات گرا، می توانید دو کمپین مختلف را با هدف مناطق جغرافیایی مختلف اجرا کنید.

آیا می خواهید ببینید که آیا تبلیغات شما در شیکاگو بیشتر از سانفرانسیسکو طنین انداز می شود؟

آزمایش تقسیم جغرافیایی به شما داده های واضحی می دهد.

این یکی از طرح‌های آزمایشی مورد علاقه من است زیرا به ما امکان می‌دهد از هر داده پشتیبان (Salesforce، Shopify، گاهی اوقات Google Analytics) استفاده کنیم و به ایجاد علیت – نه فقط همبستگی – کمک می‌کند.

عمیق تر حفاری کنید: اشتباهات تست A/B که بازاریابان PPC مرتکب می شوند و نحوه رفع آنها

یکی از ابتکارات تحلیلی مورد علاقه من برای اجرا با مشتریانمان، مدل سازی ترکیبی رسانه (MMM) است.

این مدل داده‌های تاریخی را با استفاده از تکنیک‌های علم داده مانند روش‌های رگرسیون غیر خطی، که روندهای فصلی را در میان عوامل دیگر به حساب می‌آورند، تجزیه و تحلیل می‌کند.

از آنجایی که بر اساس داده های تاریخی است، نیازی به اجرای هیچ آزمایش یا آزمایش جدیدی ندارد. هدف آن استفاده از داده‌های گذشته است تا به تبلیغ‌کنندگان کمک کند تخصیص بودجه بین کانالی خود را برای دستیابی به نتایج بهتر اصلاح کنند.

MMM چیزهای زیادی برای آن دارد:

ابزارهای منبع باز قوی وجود دارد.

• برای سازگاری با حریم خصوصی به کوکی ها متکی نیست.
• این بینش در مقیاس به شما می دهد که می تواند منجر به رشد متحول کننده و دستاوردهای عملکرد شود.
• از هر روش تستی قدرتمندتر است اما در سطح بالایی نیز هست. این می تواند به سوالاتی مانند “آیا فیس بوک افزایشی است؟” پاسخ دهد. بدون اجرای آزمایش

گفته می‌شود، داشتن یک متخصص در هنگام ساخت و تفسیر تحلیل‌های MMM مهم است.

در برخی موارد، شماره گیری بالا یا پایین ابتکارات خاص ممکن است به بهبود دقت MMM شما کمک کند.

این امر به ویژه در صورتی صادق است که در طول تاریخ ابتکارات همیشه سبز زیادی را اجرا کرده باشید، که تفکیک تأثیر چندین طرح را در یک زمان دشوار می کند.

عمیق تر حفاری کنید: چگونه می توان استراتژی اندازه گیری PPC خود را برای آینده حریم خصوصی توسعه داد

تعادل تست، آزمایش و عملکرد در PPC

بنابراین، باید آزمایش کنید یا آزمایش کنید؟

پاسخ روشن است: هر دو ضروری هستند.

آزمایش‌ها و آزمایش‌های درون پلت‌فرم نتایج سریعی را ارائه می‌دهند و آن‌ها را برای کمپین‌های مقیاس بزرگ و بینش‌های استراتژیک ایده‌آل می‌کنند.

در همین حال، آزمایش دستی کنترل بیشتری را ارائه می‌کند و از داده‌های شخص اول شما برای بهینه‌سازی عمیق‌تر حساب استفاده می‌کند.

همانطور که قبلاً تأکید شد، موفق ترین تیم های بازاریابی منابع را برای هر دو رویکرد اختصاص می دهند.

اگر در حال برنامه‌ریزی برای سال 2025 هستید، به تشریح آزمایش‌ها و آزمایش‌های خاص، جزئیات یادگیری‌های مورد انتظار و نحوه استفاده از بینش‌ها برای رسیدن به موفقیت فکر کنید.