クリエイティブテストの予算：判断前にいくら使うべきか

テストを勝ち、負け、または不確定と判断する前に、クリエイティブバリアントごとに平均コンバージョン単価の約3〜5倍を計画してください。その支出以下では、通常はノイズを読んでいることになります：4コンバージョンで「勝つ」バリアントは、単に運が良かっただけのバリアントである可能性があり、最初の1時間でゼロコンバージョンの「負ける」バリアントは、アルゴリズムがそのオーディエンスを見つける前に、より多くのインプレッションが必要なだけかもしれません。

固定ドル額が広告主間で機能しない理由#

メディアバイヤーは「クリエイティブをテストするのにいくら使うべきか」と尋ねますが、正直な答えは普遍的な数字ではなく、自身の数字に比例します。$8 CPAでコンバージョンする広告主は、同じネットワークで同じ垂直市場で実行している$80 CPAの広告主とはまったく異なるテスト予算を必要とします。重要なドル額は支出ではなく、コンバージョンです：比較を信頼するために、バリアントごとに十分なコンバージョンが必要です。

これが「新しい広告に$500をテストする」というアドバイスが単独では悪い理由です。$12 CPLでコンバージョンするリードジェネレーションオファーでは、$500で約40コンバージョンを購入でき、2つのバリアントをある程度の信頼性で比較するのに十分です。$60 CPAでコンバージョンするeコマースオファーでは、同じ$500で約8コンバージョンしか購入できず、どちらの結果も信頼するにはまったく不十分です。テスト予算をまずコンバージョンで枠組みし、次に独自のCPAまたはCPLを使用してドルに換算してください。

実際に重要なコンバージョン数のフロア#

作業フロアとして、ほとんどのメディアバイヤーは結論を出す前にバリアントごとに少なくとも20〜30コンバージョンを求め、2つのバリアントが明らかな大差ではなくパフォーマンスが近い場合は、さらに多く（50以上）を求めます。バリアントAがバリアントBよりも10コンバージョン後に2倍の率でコンバージョンする場合、その差はおそらく実際のものであり、行動するためにさらにデータを待つ必要はありません。バリアントAがバリアントBよりも10コンバージョン後に1.2倍の率でコンバージョンする場合、その差はさらに20コンバージョンで簡単に逆転する可能性があり、今すぐバリアントBを停止することは、決定として装った推測です。

個々のテストだけでなく、クリエイティブボリュームのための予算化#

テスト予算は一時的なコストではなく、継続的な支出の割合です。ネイティブで成功裏にスケールするアカウント全体で見られるパターンは、総予算の15％から30％をアクティブなテストに割り当て、残りを実績のある勝者に割り当てることです。この比率を低くしすぎると、アカウントは最終的にクリエイティブ疲労に陥る古いクリエイティブセットで停滞します。高くしすぎると、勝者が実際に自身のテストコストを回収するのに十分な長さ実行されることを妨げます。

これをうまく処理する広告主は、テスト予算を現在持っているアクティブな勝者の数の関数として扱う傾向があり、固定の月次項目ではありません。生きている勝者が少なくアカウントが停滞している場合は、より多くのテスト支出が必要です。すでにボリュームを運んでいるいくつかの強力なパフォーマーがある場合は、マージンを保護しているため、より少なくて済みます。

「早く判断すること」が実際にコストになる理由#

高くつく間違いは、テストにあまりにも多くを費やすことではなく、テストが十分なデータを持つ前に判断し、長期的な勝者になるはずのクリエイティブを停止することです。広告の長寿性は、クリエイティブが実際に利益を生んでいる最も明確な公開シグナルの一つであるため（広告主は敗者に支払い続けない）、自身の直感を外部市場に対して健全性チェックできます：あなたが今停止したものと非常に類似した角度が、あなたの垂直市場の他の場所で20日以上実行され続けている場合、それはサンプルサイズが問題であり、角度ではないというシグナルです。

クリエイティブを早期に停止することは、浪費されたメディアを超えて複合的なコストを持ちます：使用できたデータポイントを削除し、既存のバリアントに対する忍耐が実際の修正であったときに、より高価な生産コストのクリエイティブ多様性を追いかける方向に押しやることができます。これは、単純な見出しの交換よりも生産に時間がかかるUGCスタイルおよびネイティブフォーマット広告でより大きな問題です。それらの置き換えの生産コストが高いため、判断の閾値をさらに保守的にする必要があります。

自身のテスト予算を設定するためのシンプルなフレームワーク#

1. 過去30〜60日間の支出から、ブレンドされたCPAまたはCPLを引き出します。
2. それを20〜30倍して、バリアントごとの最小コンバージョンフロアを取得します。
3. コンバージョンフロアにCPA/CPLを乗じて、バリアントごとの最小テスト支出をドルで取得します。
4. 平均を下回り、同じコンバージョンフロアに達するためにさらに支出が必要なバリアントのために、上に25％から50％のバッファを追加します。
5. ハードストップロス（フロアをはるかに超える支出上限で、通常フロアの2〜3倍、コンバージョンに関わらずバリアントを停止する）を設定し、本当に死んだクリエイティブが決して来ないコンバージョンを待っている間、無期限に予算を浪費するのを防ぎます。

実例：フレームワークを実際の数字に変換する#

例えば、あなたのアカウントが過去2か月間でブレンドされた$35 CPAでコンバージョンするナトラオファーを実行しているとします。上記のフレームワークを使用すると：25コンバージョン（20〜30フロアの中点）に$35を乗じて、バリアントごとの最小テスト支出は$875です。パフォーマンスが低いバリアントのために35％のバッファを追加すると、真剣にテストするクリエイティブごとに約$1,180を予算化します。既存のコントロール画像に対して4つの見出しバリアントをテストしている場合、そのラウンドの総テスト支出は約$4,700に近く、これはアカウントの日次予算を考慮して4つが一度に実行するには多すぎるか、またはすべてを同時に起動するのではなく、2〜3週間にわたってバリアントを段階的に実行する必要があるかを即座に示すはずです。

これもストップロスが重要です。例えば、フロアの2.5倍（この例では$2,190）に設定すると、統計的に来ないコンバージョンを待っている間、本当に死んだクリエイティブがテスト予算の不均衡なシェアを消費するのから身を守ります。$35 CPAターゲットに対して4コンバージョンで$2,190を燃やしたバリアントは、より多くの忍耐が必要なバリアントではなく、停止して置き換える必要があるバリアントです。

計算を変えるネットワークの違い#

コンバージョンフロアの論理はネットワーク全体で成り立ちますが、それに達する速さは異なります。ティア1地域で広範なリーチを実行するTaboolaまたはMGIDキャンペーンは、$10 CPLオファーのコンバージョンフロアを1〜2日で消費できます。同じテストを、より小規模またはニッチなプレースメント、またはボリュームが薄いティア2/3地域で実行すると、同じ日次支出でも同じフロアに達するのにまる1週間かかるかもしれません。これは、提供可能な適格インプレッションが少ないためです。クリエイティブが「失敗した」と仮定する前に、コンバージョンフロアに実際に十分な配信を得たかどうかを確認してください。飢えたテストと本当に弱いクリエイティブは、合格/不合格の列だけをちらっと見れば、ダッシュボード上で同じに見えるからです。

また、完全に新しい角度と実証済みの角度のバリエーションに対して異なる予算化も価値があります。実行したことのないまったく新しい角度はリスクが高いため、判断前に完全なコンバージョンフロアに値します。すでに確認された勝者であるコントロールの軽微なバリエーション（同じ画像の新しい見出しなど）は、ゼロから何かを評価するのではなく、すでに信頼しているベースラインに対して1つの変数をテストしているため、わずかに小さいサンプルで判断できることがよくあります。

OpenAdLibraryがテストループにどのように適合するか#

スクラッチから新しい角度をテストするために1ドルも費やす前に、その角度またはそれに近いものがすでに市場で実行され生き残っているかどうかを確認する価値があります。OpenAdLibraryの広告インテリジェンスツールを使用すると、垂直市場とネットワークごとにライブクリエイティブを引き出し、類似した角度がどれくらいの期間実行されているかを確認でき、角度がそもそもテスト支出に値するかどうかの大まかな外部ベンチマークを提供します。それは独自のコンバージョンデータを置き換えるものではありませんが、市場がすでに検証した角度を再発見するか、市場がすでに停止した角度を再テストするためにテスト予算全体を費やすのを防ぐことができます。

その外部チェックを、起動前にフック、角度、CTAをスコアリングするための広告クリエイティブ分析フレームワークと組み合わせると、テスト予算がさらに進みます。なぜなら、それに費やすバリアントのうち、最初から弱い候補であったものが少なくなるからです。