OpenAdLibraryOpenAdLibrary
تعريف

اختبار الزيادة: التعريف وكيفية عمله

يعزل اختبار الزيادة مقدار التحويل المبلغ عنه الذي تسببت فيه قناة إعلانية فعليًا، باستخدام مجموعة احتياطية كخط أساس للمقارنة.

رسم توضيحي تحريري: اختبار الزيادة: التعريف وكيفية عمله

اختبار الزيادة هو تجربة محكمة تقيس مقدار التحويلات المبلغ عنها التي تسببها قناة إعلانية فعليًا، بدلاً من عدد التحويلات التي تزعم منصة البكسل ببساطة أنها مسؤولة عنها. تحجب مجموعة من المستخدمين أو المناطق الجغرافية عن رؤية إعلانات قناة محددة، ثم تقارن النتيجة بمجموعة رأتها. أي فجوة تبقى بين المجموعتين هي المساهمة الحقيقية والزيادية للقناة. كل شيء آخر هو تحويلات كانت ستحدث على أي حال.

لماذا تبالغ الأرقام المبلغ عنها من المنصة في النتائج#

كل شبكة إعلانية تريد الحصول على الفضل في عملية بيع. إذا كان شخص ما سيشتري بالفعل عبر البحث العضوي أو نقرة بحث باسم العلامة التجارية، وصادف أيضًا رؤية إعلان إعادة استهداف على طول الطريق، فإن تتبع التحويل القياسي يمكنه مع ذلك منح هذا الفضل للإعلان داخل نافذة الإسناد الخاصة به. حتى الفضل الأقل وضوحًا، حيث تحسب المنصة تحويلًا بعد أن رأى شخص ما مجرد إعلان، يضيف إلى المشكلة؛ تُسمى هذه الآلية الإسناد من خلال المشاهدة. يزيل اختبار الزيادة هذا الضوضاء من خلال طرح سؤال أكثر مباشرة: إذا أنفقت هذه القناة صفر دولار هذا الشهر، هل كان التحويل سيحدث على أي حال؟

هذا سؤال مختلف عما تجيب عليه بكسل التتبع بمفرده، ولهذا السبب تقوم الفرق التي تدير ميزانيات شهرية بمئات الآلاف من الدولارات للإعلانات الأصلية أو على وسائل التواصل الاجتماعي في النهاية ببناء برنامج اختبار زيادة إلى جانب لوحات تحكم المنصات الخاصة بها، وليس بدلاً منها.

كيف تطبقه الفرق عمليًا#

يغطي تصميمان معظم الحالات الواقعية. يوقف اختبار على المستوى الجغرافي قناة بالكامل في مجموعة من المناطق المتطابقة ويقارن معدل التحويل مع المناطق التي استمر الإنفاق فيها. يستخدم اختبار على مستوى المستخدم أدوات رفع التحويل المدمجة في منصة الإعلان، المقدمة أصلاً من عدة منصات جانب الطلب، لحجب الإعلانات عن شريحة عشوائية من الجمهور.

في كلتا الحالتين، الرياضيات هي نفسها: الرفع الزيادي يساوي معدل تحويل مجموعة الاختبار مطروحًا منه معدل تحويل مجموعة الاحتياط. قد تظهر قناة تُظهر عائد على الإنفاق الإعلاني ذاتي الإبلاغ قويًا داخل المنصة رفعًا زياديًا يقترب من الصفر بمجرد أن يزيل احتياط نظيف المستخدمين الذين كانوا سيتحولون على أي حال.

ما يُستخدم من أجله#

يدير مشترو الوسائط اختبارات الزيادة لتحديد تخصيص الميزانية عبر الشبكات، وليس فقط لمراجعة قناة واحدة بمعزل عن غيرها. نمط نراه عبر الفهرس: غالبًا ما تفترض العلامات التجارية التي تشغل نفس الزاوية الإبداعية في وقت واحد عبر عدة شبكات أن جميعها تساهم، بينما يظهر اختبار رفع أن قناة واحدة تستعيد في الغالب طلبًا أنشأته قناة أخرى بالفعل.

قبل إجراء اختبار رسمي، تبدأ معظم الفرق بمشاهدة ما يوسعه المنافسون فعليًا في مجالهم، حيث أن القناة المزدحمة بعمر إعلاني طويل هي وكيل لائق للمكان الذي تميل فيه الميزانية الزيادية إلى العمل. تتيح لك أدوات استخبارات الإعلانات في OpenAdLibrary التحقق من التداخل الإبداعي ومدة التشغيل عبر الشبكات قبل أن تلتزم بإنفاق إعلاني للاختبار على مجموعة احتياط.

الأخطاء الشائعة#

تحتاج مجموعة الاحتياط إلى أن تكون كبيرة وعشوائية بما يكفي للكشف عن إشارة حقيقية، وليس مجرد ضوضاء. عادةً ما لا يستطيع اختبار لمدة أسبوع على قناة منخفضة الحجم الوصول إلى دلالة إحصائية. كما تقوم الفرق بشكل متكرر بتشغيل الاختبار خلال موسم ذروة أو عرض ترويجي على مستوى الموقع بأكمله، مما يلوث كلا المجموعتين بالتساوي ويجعل رقم الرفع بلا معنى. قم بتشغيل الاختبار خلال فترة تمثيلية، وحدد حجم مجموعة الاحتياط بحساب قوة مناسب، ولا تتوقف مبكرًا لمجرد أن الرقم المؤقت يبدو جيدًا أو سيئًا.

الأسئلة المتكررة

كم يجب أن يستمر اختبار الزيادة؟
تحتاج معظم مجموعات الاحتياط الجغرافية إلى أسبوعين إلى 4 أسابيع على الأقل للوصول إلى دلالة إحصائية، على الرغم من أن هذا يعتمد على حجم التحويل الأساسي والحجم المتوقع للتأثير. غالبًا ما تحتوي الحسابات منخفضة الحركة إلى فترات أطول، أحيانًا من 6 إلى 8 أسابيع، لفصل الرفع الحقيقي عن التباين الطبيعي من أسبوع لآخر.
ما الفرق بين اختبار الزيادة واختبار A/B؟
يقارن اختبار A/B عادةً بين متغيرين إبداعيين أو صفحتي هبوط داخل نفس القناة. بينما يقارن اختبار الزيادة بين قناة مُشغّلة بالكامل وأخرى مُوقّفة بالكامل، مجيبًا عما إذا كانت القناة نفسها تضيف قيمة، وليس عن أي نسخة من الإعلان تؤدي بشكل أفضل.
هل يمكن لاختبار الزيادة أن يحل محل إسناد المنصة؟
ليس تمامًا. لا يزال إسناد المنصة مفيدًا لقرارات التحسين اليومية مثل إيقاف مجموعات الإعلانات ذات الأداء الضعيف. بينما يناسب اختبار الزيادة الأسئلة الأكبر والدورية مثل تخصيص ميزانية القناة، ويُجرى كل ربع أو نصف سنة بدلاً من الاستمرارية.
هل يعمل اختبار الزيادة للميزانيات الصغيرة؟
الأمر أصعب. غالبًا ما تفتقر الحسابات الصغيرة إلى حجم التحويل الكافي للكشف عن رفع ذي دلالة إحصائية ضمن نافذة زمنية معقولة. يمكن أحيانًا لاختبارات المستوى الجغرافي التعامل مع هذا عن طريق تجميع التحويلات عبر منطقة كاملة، ولكن قد تحتاج الحسابات ذات الإنفاق المنخفض جدًا إلى إشارات توجيهية بدلاً من ذلك.
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.