OpenAdLibraryOpenAdLibrary
تعريف

اختبار A/B (الإعلانات)

اختبار A/B في الإعلانات يعني تشغيل نسختين مختلفتين، سواءً كان إعلانًا أو عنوانًا رئيسيًا أو صفحة هبوط، ضد بعضهما البعض لقياس أيهما يؤدي بشكل أفضل وفقًا لمقياس محدد.

رسم توضيحي تحريري: اختبار A/B (الإعلانات)

اختبار A/B في الإعلانات يعني تشغيل نسختين مختلفتين، سواءً كان إبداعًا إعلانيًا أو عنوانًا رئيسيًا أو صفحة هبوط، ضد بعضهما البعض تحت نفس الظروف لقياس أيهما يؤدي بشكل أفضل وفقًا لمقياس محدد. يأتي الاسم من تسمية النسختين A و B؛ بينما يبقى كل شيء آخر، مثل استهداف الجمهور والميزانية والتوقيت، ثابتًا حتى يمكن نسب الفرق في النتائج إلى العنصر الوحيد الذي تغير.

المتطلب الأساسي: متغير واحد في كل مرة#

يغير اختبار A/B النظيف عنصرًا واحدًا بالضبط بين النسختين. اختبار عنوان رئيسي جديد وصورة جديدة وزاوية إبداعية جديدة في وقت واحد يخبرك بأن التركيبة نجحت أم لا، لكنه لا يخبرك بالتغيير المحدد الذي قاد النتيجة. غالبًا ما يكون اختبار الإعلانات الأصلية في العالم الحقيقي أكثر فوضوية من النسخة النظرية لأن المعلنين يريدون التحرك بسرعة، لكن الإشارة الأوضح لا تزال تأتي من عزل متغير واحد.

ما المقياس الذي يحدد الفائز#

يعتمد المقياس المهم على الهدف. يمكن لاختبار يُحسّن معدل النقر وحده أن يختار فائزًا يحصل على نقرات دون تحويل، لذلك يعطي معظم المعلنين ذوي الخبرة وزنًا أكبر لمعدل التحويل أو تكلفة الاكتساب مقارنة بحجم النقرات الخام. يندرج اختبار A/B تحت الممارسة الأوسع المتمثلة في اختبار الإبداعات؛ حيث أن اختبار A/B هو الطريقة المحددة لمقارنة نسختين بالضبط في كل مرة، مقابل تشغيل العديد من النسخ في وقت واحد في اختبار متعدد المتغيرات.

تجنب الفائزين الزائفين#

الخطأ الأكثر شيوعًا هو الإعلان عن فائز قبل أن يكون حجم العينة كبيرًا بما يكفي ليكون موثوقًا إحصائيًا، مما يعني أن الفجوة الملحوظة يمكن أن تكون بسهولة مجرد ضوضاء عشوائية وليس فرقًا حقيقيًا. يمكن للنسخة التي "تفوز" بعد أربعين نقرة أن تنعكس بسهولة بعد أربعمائة نقرة. الانتظار حتى يكون الحجم كافيًا، ومن الناحية المثالية تشغيل الاختبار لأكثر من يوم واحد لتخفيف تأثيرات أيام الأسبوع، يحمي من تخصيص ميزانية أكبر بناءً على صدفة.

في الإعلانات الأصلية على وجه التحديد#

عادةً ما تُجري شبكات الإعلانات الأصلية مثل Taboola و Outbrain و MGID اختبار A/B على مستوى الإبداع داخل الحملة الواحدة، مما يسمح لخوارزمية المنصة نفسها بتخصيص المزيد من مرات الظهور للأداء الأعلى تلقائيًا بمجرد تراكم حجم عينة كافٍ. سيواجه المعلنون الذين يبحثون عن كيفية عمل إعلانات Taboola أو كيفية الإعلان على Taboola هذه الطبقة المدمجة من الاختبار مباشرة داخل منصة الإعلان، بالإضافة إلى أي اختبارات يدوية يقومون بها بأنفسهم.

رؤية الإبداعات المختلفة التي يُشغّلها منافس جنبًا إلى جنب هي واحدة من أبرز الإشارات المباشرة على أن اختبار A/B قيد التنفيذ. تظهر منصة استخبارات الإعلانات من OpenAdLibrary كل نسخة نشطة للعلامة التجارية حتى تتمكن من مراقبة أيها يبقى.

فحص سريع للسلامة قبل البدء#

قبل إطلاق أي اختبار A/B، تأكد من أن حسابات حجم العينة منطقية تقريبًا لميزانيتك اليومية ومعدل تحويل العرض. الاختبار الذي سيستغرق ستة أسابيع للوصول إلى عينة موثوقة بمستويات الإنفاق الحالية يحتاج على الأرجح إلى تخصيص ميزانية أكبر أو تخطيط نافذة اختبار أطول مسبقًا، وليس اتخاذ قرار في منتصف الاختبار بدافع الصبر.

الأسئلة المتكررة

كيف يختلف اختبار A/B عن اختبار الإبداعات بشكل عام؟
يُقارن اختبار A/B على وجه التحديد بين نسختين فقط في كل مرة تحت ظروف مضبوطة. بينما يشمل مصطلح اختبار الإبداعات المظلة الأوسع التي تتضمن أيضًا الاختبارات متعددة المتغيرات التي تُشغل عدة تركيبات في وقت واحد، بالإضافة إلى الدورة المستمرة لتحديث الإعلانات الفائزة مع مرور الوقت.
هل يمكنني اختبار أكثر من نسختين في اختبار A/B؟
تقنيًا، يصبح ذلك اختبار A/B/n أو اختبارًا متعدد المتغيرات بدلاً من كونه اختبار A/B صارمًا، لكن المنطق الأساسي يبقى نفسه: عزل المتغيرات، والحفاظ على ثبات كل شيء آخر، والانتظار حتى يكون حجم العينة موثوقًا قبل اختيار الفائز.
هل تُجري منصات الإعلانات الأصلية اختبار A/B الخاص بها تلقائيًا؟
نعم، معظم شبكات الإعلانات الأصلية الكبرى تحول توزيع الحملة تلقائيًا نحو الإبداعات التي تؤدي بشكل أفضل بمجرد تراكم بيانات كافية، بالإضافة إلى أي اختبارات يدوية يُنشئها المعلن بشكل منفصل.
ما هو الخطأ الأكثر شيوعًا في اختبار A/B للإعلانات؟
إنهاء الاختبار والإعلان عن فائز مبكرًا جدًا، قبل تراكم عدد كافٍ من التحويلات لاستبعاد التباين العشوائي. غالبًا ما ينعكس التقدم المبكر الصغير بمجرد مرور المزيد من الزيارات على كلا النسختين.
فريق OpenAdLibrary
كتب بواسطةفريق OpenAdLibrary
استخبارات الإعلانات وأبحاث الإعلانات الأصلية

نحن نبني OpenAdLibrary، المنصة المفتوحة للشفافية الإعلانية. كل يوم، تلتقط أنظمتنا إعلانات أصلية حية عبر Taboola وOutbrain وMGID وRevcontent وTeads وYahoo وMSN، وتحدد المعلن الحقيقي وراء كل إعلان، وتتبع النقرة إلى صفحة الهبوط الخاصة به. تقدم هذه الأدلة خلاصة ما نراه في تلك البيانات حتى تتمكن من البحث في السوق بشكل أسرع.