Hur många kampanjer innan du blir lönsam? Realistiska träfffrekvenser

De flesta affiliates och mediabrytare som når lönsamhet rapporterar att de testar någonstans mellan 15 och 40 distinkta kampanjer (en specifik kombination av erbjudande, vinkel, kreativt material och geo) innan en klarar en hållbar marginal. Det spannet är brett eftersom det i hög grad beror på vertikal konkurrens, testbudget per kampanj och hur disciplinerad testaren är med att ändra en variabel i taget. Talet som är viktigare än något genomsnitt är dock din egen avslutningströskel: hur mycket du är villig att förlora för att ta reda på att en kombination inte fungerar, multiplicerat med hur många försök din budget faktiskt kan finansiera.

Varför det inte finns ett enda riktigt svar#

Den som ger dig ett exakt tal ("det tar exakt 12 kampanjer") generaliserar från sin egen erfarenhet i en vertikal, på en budgetnivå, på ett nätverk. Ett finansierbjudande på Taboola i en Tier-1-geo möter annan konkurrens och behöver en annan urvalsstorlek för att läsa en signal än en vinkel med lägre konkurrens i en Tier-2-geo på MGID. Det som gäller överallt: processen är närmare urvalsundersökning än sökning. Du letar inte efter det enda rätta svaret bland många felaktiga; du testar tillräckligt många kombinationer för att de med riktig signal skiljer sig från bruset.

Vad som faktiskt räknas som "en kampanj"#

Det här är viktigare än det låter. Om du ändrar det kreativa materialet, landningssidan och geon samtidigt och det misslyckas, vet du inte vilken variabel som dödade det, vilket innebär att du inte riktigt har lärt dig något du kan tillämpa på nästa försök. Ett rent definierat test ändrar en meningsfull variabel mot en känd baslinje: samma erbjudande och geo, ny vinkel; eller samma vinkel, ny geo. Att behandla ett löst definierat gäng ändringar som "ett test" är ett vanligt sätt för nybörjare att bränna igenom budget utan att bygga upp någon riktig mönsterkunskap.

Praktiskt sett, definiera en kampanj som en specifik kombination av erbjudande, vinkel, kreativt material och geo, som körs med en fast daglig utgift, med en förutbestämd avslutningströskel innan du lanserar den. Den definitionen är det som gör "hur många kampanjer" till ett räknebart, användbart tal istället för en vag känsla.

Urvalsstorlek: delen nybörjare hoppar över#

En kampanj som får tre klick och noll konverteringar har sagt dig nästan ingenting, inte att erbjudandet inte fungerar. Konverteringsfrekvenser för native-trafik är ofta tillräckligt låga för att du behöver riktig volym, ibland hundratals klick som minimum, innan ett nollkonverteringsresultat är meningsfullt bevis snarare än statistiskt brus. Att avsluta ett test efter ett pyttelitet urval och kalla det "testat" är en av de vanligaste anledningarna till att affiliates rapporterar att de testar dussintals kampanjer utan att hitta en vinnare: de testade faktiskt inte till en riktig urvalsstorlek, de testade till en budgetstorlek som råkade ta slut innan urvalet blev stort nog att betyda något.

Lösningen är att sätta din avslutningströskel i klick eller utgift i förhållande till erbjudandets utbetalning, inte i ett fast dollarbelopp som känns bekvämt. Om en lead betalar $10 och du testar med ett genomsnittligt CPC på $0.40, är en avslutningströskel på $20 i utgift utan konverteringar ett pyttelitet urval, kanske 50 klick, och säger dig väldigt lite. En tröskel närmare $60 till $100 i utgift utan konverteringar, flera hundra klick, säger dig mycket mer, förutsatt att din landningssida och erbjudandemålsättning var rimliga från början.

Formen på en realistisk testbåge#

De flesta affiliates som så småningom hittar en fungerande kombination beskriver en liknande båge, även om det exakta antalet varierar:

1. Första flera testerna (ungefär 5 till 10): handlar mest om kalibrering, att lära sig nätverkets granskningsprocess, din egen spårningsinställning och grova CPC- och konverteringsspann för vertikalen, mer än att hitta en vinnare direkt.
2. Mittsträckan (ungefär 10 till 20): där riktig signal börjar dyka upp, vinklar som får lite fäste mot de som helt klart inte gör det, även om ingenting är fullt lönsamt ännu.
3. Förfining (variabel): att ta en vinkel med delvis signal från mittsträckan och iterera på kreativt material, landningssida och geo tills den klarar en riktig marginal, istället för att börja om från början igen.

Mycket få hittar en helt lönsam kombination på sina första handfull försök, och att behandla det som ett personligt misslyckande snarare än den förväntade formen på processen är en av de vanligare anledningarna till att folk slutar med betald trafik innan de hade urvalsstorleken för att veta om det kunde fungera för dem.

Vad skiljer de som når dit från de som inte gör det#

Budgetdisciplin är viktigare än någon enskild taktik. Affiliates som lyckas dimensionerar vanligtvis individuella testförluster små nog att 20 eller 30 misslyckade försök inte hotar hela verksamheten, och kör sedan faktiskt så många försök istället för att stanna vid tre eller fyra för att tidiga resultat kändes nedslående. Att ärligt dimensionera den budgeten innan du börjar, baserat på utbetalning och förväntad konverteringsfrekvens snarare än vad som känns överkomligt, är det som skiljer ett riktigt test från en hoppfull gissning.

Den andra konsekventa faktorn: att behandla förlorande tester som data snarare än som misslyckanden att snabbt gå vidare från. En kampanj som fick riktig volym (flera hundra klick) och noll konverteringar säger dig något specifikt om den erbjudande-, vinkel- eller geokombinationen, värt att anteckna, inte bara glömma. Mediabrytare som för en enkel logg över vad de testade och vad som hände itererar snabbare än de som förlitar sig på minnet, eftersom mönster över tio eller femton tester är svåra att hålla korrekt i huvudet.

Var du ska börja istället för att gissa blint#

Ett sätt att minska antalet kampanjer du behöver innan du hittar en fungerande vinkel: börja från kreativt material och erbjudanden som redan visar riktig livslängd någon annanstans, snarare än att testa helt otestade vinklar från grunden. En annons som har körts i veckor över flera placeringar har redan överlevt marknadens eget test, vilket är ett riktigt försprång framför en kall idé. OpenAdLibrary visar observerad körtid över nätverk, vilket låter dig göra en kortlista över vinklar värda att anpassa innan du spenderar din egen testbudget på att bevisa att de kan fungera alls. Vår guide om hur man hittar vinnande native-annonsvinklar täcker hur man studerar dessa vinklar snarare än kopierar dem direkt.

Ett praktiskt testramverk#

Att gå igenom detta i ordning, snarare än att ändra allt på en gång, är det som gör "hur många kampanjer" från ett gissningsspel till en process du faktiskt kan förbättra varje runda.

Misstag som tyst ökar antalet#

Några vanor driver det verkliga antalet kampanjer som behövs långt förbi vad det borde vara, även för någon som annars gör testprocessen korrekt. Att testa på ett enda nätverk bara, när samma vinkel kan prestera väldigt annorlunda på ett konkurrerande nätverks målgrupp och placeringsstil, innebär att du drar slutsatser från en skiva av tillgänglig trafik och kallar det hela bilden. Att ändra kreativt material och landningssida samtidigt "för att spara tid" innebär att ett misslyckat test inte lär dig något användbart för nästa försök. Och att jaga en något bättre vinkel i all oändlighet istället för att skala en bara-bra som redan klarar marginal innebär att riktig vinst sitter orörd medan sökandet efter en marginellt bättre version fortsätter förbi punkten för avtagande avkastning.

Inget av dessa misstag är exotiska eller svåra att fixa när du märker dem. De är bara lätta att falla in i när du rör dig snabbt och testbudgeten känns snäv, vilket är precis när disciplin om att isolera variabler är som viktigast, inte minst.

Den ärliga bottensatsen#

Om din budget inte kan finansiera minst 15 korrekt dimensionerade tester (tillräcklig volym per test för att läsa riktig signal, inte bara en handfull klick), är det värt att antingen sänka din per-test-utgift, välja en geo med lägre konkurrens att börja i, eller bygga mer kapital innan du börjar. Underfinansierad testning är en mycket vanligare anledning till att betald trafik "inte fungerar" för någon än att kanalen i sig är trasig.