A/B-тестирование (реклама)

A/B-тестирование в рекламе означает запуск двух вариантов — креатива объявления, заголовка или целевой страницы — друг против друга в одинаковых условиях, чтобы измерить, какой из них показывает лучшие результаты по определённой метрике. Название происходит от обозначения двух версий как A и B; всё остальное — таргетинг, бюджет, время — остаётся постоянным, чтобы разница в результатах могла быть отнесена на счёт единственного изменения.

Основное требование: одна переменная за раз#

Чистое A/B-тестирование изменяет ровно один элемент между вариантами. Тестирование нового заголовка, нового изображения и нового креативного подхода одновременно покажет, сработала ли комбинация или нет, но не определит, какое конкретное изменение дало результат. На практике тестирование нативной рекламы часто бывает менее аккуратным, чем в учебниках, потому что рекламодатели хотят двигаться быстро, но самый чистый сигнал по-прежнему исходит от изолирования одной переменной.

Какая метрика определяет победителя#

Какая метрика важна — зависит от цели. Тест, оптимизированный только на CTR, может выбрать победителя, который получает клики, но не конверсии, поэтому большинство опытных рекламодателей придают больший вес конверсии или CPA, чем чистому объёму кликов. Креативное тестирование — это более широкая практика, в которую это вписывается; A/B-тестирование — это конкретный метод сравнения ровно двух вариантов за раз, в отличие от запуска множества вариантов одновременно в многовариантном тесте.

Как избежать ложных победителей#

Самая распространённая ошибка — объявить победителя до того, как размер выборки станет достаточным для статистической надёжности, то есть наблюдаемый разрыв может быть легко случайным шумом, а не реальной разницей. Вариант, который «выигрывает» после сорока кликов, может легко поменяться местами после четырёхсот. Ожидание достаточного объёма и, в идеале, проведение теста более одного дня, чтобы сгладить эффекты дня недели, защищает от выделения бюджета на случайный результат.

Конкретно в нативной рекламе#

Нативные сети, такие как Taboola, Outbrain и MGID, обычно проводят A/B-тестирование на уровне креативов в рамках одной кампании, позволяя собственному алгоритму платформы автоматически выделять больше показов лучшему варианту после формирования достаточной выборки. Рекламодатели, изучающие работу рекламы Taboola или способы рекламирования на Taboola, столкнутся с этим встроенным слоем тестирования непосредственно внутри рекламной платформы, поверх любых ручных тестов, которые они проводят сами.

Наблюдение за тем, какие креативные варианты конкурент запускает одновременно, является одним из самых очевидных живых сигналов о проводимом A/B-тесте. Платформа для анализа рекламы OpenAdLibrary отображает каждый активный вариант для бренда, чтобы вы могли наблюдать, какой из них останется.

Быстрая проверка здравым смыслом перед стартом#

Перед запуском любого A/B-теста убедитесь, что расчёты размера выборки примерно соответствуют вашему дневному бюджету и конверсионности предложения. Тест, который займёт шесть недель для достижения надёжной выборки при текущем уровне расходов, вероятно, требует большего выделения бюджета или более длительного тестового окна, запланированного заранее, а не принятия решения посреди теста из-за нетерпения.