A/B Testing (โฆษณา)

A/B testing ในงานโฆษณาหมายถึงการนำสองรูปแบบมาแข่งกัน ซึ่งอาจเป็นรูปแบบโฆษณา หัวข้อ หรือ หน้า Landing Page ภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน เพื่อวัดว่ารูปแบบใดมีประสิทธิภาพดีกว่าตามตัวชี้วัดที่กำหนด ชื่อนี้มาจากการติดป้ายกำกับสองเวอร์ชันว่า A และ B โดยทุกอย่างอื่นๆ อย่างเช่นกลุ่มเป้าหมาย งบประมาณ และเวลา ยังคงที่ เพื่อให้ความแตกต่างในผลลัพธ์สามารถอธิบายได้จากสิ่งเดียวที่เปลี่ยนไป

ข้อกำหนดหลัก: เปลี่ยนแค่หนึ่งตัวแปรในแต่ละครั้ง#

การทดสอบ A/B ที่สะอาดคือการเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบหนึ่งอย่างพอดีระหว่างรูปแบบที่ทดสอบ การทดสอบหัวข้อใหม่ รูปภาพใหม่ และ มุมมองครีเอทีฟ พร้อมกันจะบอกคุณว่าชุดค่าผสมนั้นได้ผลหรือไม่ แต่จะไม่บอกว่าการเปลี่ยนแปลงเฉพาะใดที่เป็นแรงขับผลลัพธ์ ในโลกแห่งจริง การทดสอบโฆษณาเนทีฟมักจะซับซ้อนและรวดเร็วกว่าในตำรา เพราะผู้ซื้อต้องการความรวดเร็ว แต่สัญญาณที่ชัดเจนที่สุดยังคงมาจากการแยกตัวแปรเพียงตัวเดียว

ตัวชี้วัดอะไรตัดสินผู้ชนะ#

ตัวชี้วัดที่สำคัญขึ้นอยู่กับเป้าหมาย การทดสอบที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับ CTR เพียงอย่างเดียวสามารถเลือกผู้ชนะที่ได้คลิกโดยไม่มีการแปลง (conversion) ดังนั้น ผู้ซื้อที่มีประสบการณ์ส่วนใหญ่จึงให้น้ำหนัก อัตราการแปลง หรือ CPA มากกว่าปริมาณคลิกดิบ การทดสอบครีเอทีฟคือแนวปฏิบัติที่กว้างกว่า ซึ่ง A/B Testing เป็นวิธีการเฉพาะที่เปรียบเทียบสองรูปแบบต่อครั้งเทียบกับการทดสอบแบบหลายตัวแปร (multivariate test) ที่รันหลายรูปแบบพร้อมกัน

การหลีกเลี่ยงผู้ชนะเท็จ#

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือการประกาศผู้ชนะก่อนที่ขนาดตัวอย่างจะใหญ่พอที่จะเชื่อถือได้ทางสถิติ ซึ่งหมายถึงช่องว่างที่สังเกตเห็นอาจเป็นเพียงเสียงสุ่มมากกว่าความแตกต่างจริง รูปแบบที่ "ชนะ" หลังจากคลิกสี่สิบครั้งอาจพลิกแพลงได้ง่ายหลังจากคลิกสี่ร้อยครั้ง การรอให้ได้ปริมาณที่เพียงพอ และในอุดมคติคือการรันการทดสอบข้ามมากกว่าหนึ่งวันเพื่อปรับผลจากผลกระทบตามวันในสัปดาห์ จะช่วยป้องกันการนำงบประมาณไปขยายบนความบังเอิญ

ในโฆษณาเนทีฟโดยเฉพาะ#

เนทีเวิร์กอย่างเช่น Taboola, Outbrain และ MGID โดยทั่วไปจะทำ A/B testing ในระดับครีเอทีฟภายในแคมเปญเดียว โดยปล่อยให้อัลกอริทึมของแพลตฟอร์มเองจัดสรรการแสดงผลมากขึ้นให้กับรูปแบบที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าอย่างอัตโนมัติ เมื่อขนาดตัวอย่างสะสมเพียงพอ ผู้ซื้อที่กำลังค้นคว้าเกี่ยวกับการทำงานของโฆษณา Taboola หรือ วิธีการโฆษณาบน Taboola จะได้พบกับเลเยอร์การทดสอบในตัวนี้โดยตรงภายในแพลตฟอร์มโฆษณา นอกเหนือจากการทดสอบด้วยตนเองที่พวกเขาทำ

การได้เห็นว่าคู่แข่งกำลังรันรูปแบบครีเอทีฟใดคู่ขนานกันอยู่ เป็นสัญญาณสดที่ชัดเจนที่สุดอย่างหนึ่งว่ากำลังมีการทดสอบ A/B อยู่ OpenAdLibrary's แพลตฟอร์มข่าวกรองโฆษณา นำเสนอรูปแบบที่ใช้งานอยู่ทุกแบบสำหรับแบรนด์หนึ่งๆ เพื่อให้คุณสามารถดูได้ว่ารูปแบบใดจะอยู่รอด

การตรวจสอบคร่าวๆ ก่อนเริ่มต้น#

ก่อนเริ่มการทดสอบ A/B ใดๆ ให้ยืนยันว่าการคำนวณขนาดตัวอย่างนั้นสมเหตุสมผลอย่างคร่าวๆ สำหรับงบประมาณรายวันและอัตราการแปลงของข้อเสนอของคุณ การทดสอบที่จะต้องใช้เวลาหกสัปดาห์เพื่อให้ได้ตัวอย่างที่เชื่อถือได้ในระดับค่าใช้จ่ายปัจจุบันนั้น อาจต้องการการจัดสรรงบประมาณที่มากขึ้นหรือการวางแผนช่วงเวลาทดสอบที่ยาวนานไว้ล่วงหน้า ไม่ใช่การตัดสินใจกลางทางที่เกิดจากความใจร้อน