การทดสอบแชมเปี้ยน / แชลเลนเจอร์

การทดสอบแชมเปี้ยน/แชลเลนเจอร์ เป็นวิธีการใช้การเข้าชมจริงเพื่อตัดสินใจว่าโฆษณา หัวข้อ หรือการตั้งค่าการประมูลใหม่ ("แชลเลนเจอร์") จะเอาชนะตัวที่ทำงานได้ดีที่สุดในปัจจุบันของคุณ ("แชมเปี้ยน") จริงหรือไม่ ก่อนที่คุณจะแทนที่มัน แทนที่จะทดสอบแบบสุ่มสี่สุ่มห้า คุณให้ผู้ชนะที่พิสูจน์แล้วของคุณทำงานต่อไป และแบ่งการเข้าชมส่วนหนึ่งให้แชลเลนเจอร์ จากนั้นเปรียบเทียบผลลัพธ์ภายใต้เงื่อนไขตลาดเดียวกัน

ที่มาของชื่อ#

คำนี้เก่ากว่าการโฆษณาดิจิทัล นักการตลาดจดหมายตรง และต่อมาบริษัทธนาคารและประกันภัย ใช้คำว่าแชมเปี้ยน/แชลเลนเจอร์ เพื่ออธิบายว่าข้อเสนอควบคุม (แชมเปี้ยน) ปกป้องตำแหน่งของมันอย่างไรจากแชลเลนเจอร์ใหม่ๆ และจะสละตำแหน่งก็ต่อเมื่อแชลเลนเจอร์พิสูจน์ตัวเองด้วยข้อมูลการตอบสนองจริง แพลตฟอร์มโฆษณาเนทีฟและโซเชียลยืมตรรกะเดียวกันมาใช้ เพราะมันแก้ปัญหาจริงได้: การทดสอบ A/B แบบบริสุทธิ์ถือว่าโฆษณาทุกชิ้นยังไม่พิสูจน์ผล แต่ในทางปฏิบัติ คุณเกือบจะมี ครีเอทีฟโฆษณา ที่มีอยู่แล้วซึ่งกำลังทำการแปลงอยู่เสมอ

วิธีการทำงานในแคมเปญเนทีฟ#

สมมติว่าคุณมีหัวข้อที่ทำงานได้ผลกำไรบน Taboola มาแล้วสามสัปดาห์ แทนที่จะหยุดมันเพื่อทดสอบฮุคใหม่ห้าแบบเท่าๆ กัน คุณให้แชมเปี้ยนได้รับงบประมาณส่วนใหญ่ และกำหนดเส้นทางการเข้าชมส่วนแบ่งที่น้อยกว่าและคงที่ให้กับแชลเลนเจอร์หนึ่งหรือสองตัว คุณเฝ้าดูต้นทุนต่อการได้ลูกค้าและอัตราการแปลงจากตัวอย่างที่ใหญ่พอที่จะเชื่อถือตัวเลข ไม่ใช่แค่หนึ่งหรือสองวัน หากแชลเลนเจอร์เอาชนะแชมเปี้ยนได้ด้วยระยะห่างที่มีความหมาย มันจะกลายเป็นแชมเปี้ยนใหม่และวงจรก็จะซ้ำอีกครั้ง หากไม่ คุณก็ยกเลิกมันและลองแนวคิดต่อไป และตัวเดิมก็ยังคงสร้างรายได้ให้ตลอดเวลา

สิ่งนี้สำคัญมากขึ้นบนเครือข่ายที่อัลกอริทึม การประมูลอัจฉริยะ ต้องการปริมาณและเวลาเพื่อปรับให้เหมาะสม การเปลี่ยนโฆษณาที่ทำผลงานดีที่สุดของคุณตลอดเวลาจะรีเซ็ตการปรับให้เหมาะสมนั้น และยังอาจกระตุ้นให้อัลกอริทึมเข้าสู่ช่วงการเรียนรู้ใหม่อีกด้วย ดังนั้นการปกป้องแชมเปี้ยนไม่ใช่แค่การอนุรักษ์นิยม แต่ยังมักเป็นเส้นทางที่เร็วกว่าเพื่อประสิทธิภาพโดยรวมของบัญชี ซึ่งเป็นพลวัตที่ครอบคลุมในรายละเอียดมากขึ้นใน วิธีทำงานของโฆษณา Taboola

แชมเปี้ยน/แชลเลนเจอร์ เทียบกับ A/B testing แบบตรงไปตรงมา#

A/B testing มักหมายถึงสองสิ่งที่ไม่รู้จักแข่งขันกันตั้งแต่เริ่มต้นด้วยการแบ่งเท่าๆ กัน แชมเปี้ยน/แชลเลนเจอร์ สันนิษฐานว่าฝั่งหนึ่งมีประวัติการทำงานอยู่แล้ว ดังนั้นการแบ่งส่วนจึงมักไม่เท่ากัน (เช่น 80/20 หรือ 90/10) และเกณฑ์ที่แชลเลนเจอร์จะชนะก็สูงกว่า เนื่องจากคุณไม่ได้แค่มองหา "ดีกว่า" แต่คุณกำลังมองหา "ดีกว่าสิ่งที่พิสูจน์แล้ว" ผู้ซื้อที่วิจัย วิธีหาโฆษณาที่ชนะ ในอุตสาหกรรมหนึ่งๆ จะจดจำสัญชาตญาณเดียวกันได้: ครีเอทีฟที่ทำงานมายาวนานของคู่แข่งน่าจะเป็นแชมเปี้ยนปัจจุบันของผู้โฆษณารายนั้น และความแปรผันใหม่ที่คุณเห็นพวกเขาทดสอบอาจเป็นแชลเลนเจอร์ที่พวกเขากำลังลองแข่งกับมัน

การใช้ข้อมูลคู่แข่งเพื่อสร้างแชลเลนเจอร์#

การใช้งานเชิงปฏิบัติอย่างหนึ่งของแชมเปี้ยน/แชลเลนเจอร์ นอกเหนือจากบัญชีของคุณเอง คือการขุดค้นว่าอะไรที่ยังคงอยู่ที่อื่น หากมีผู้สังเกตเห็นว่าโฆษณาของคู่แข่งทำงานมาหลายสัปดาห์บน Outbrain หรือ MGID มันก็น่าจะรอดจากรอบแชลเลนเจอร์ภายในของตัวเองมาแล้ว การศึกษาส่วน ฮุค และมุมของมันทำให้คุณมีแชลเลนเจอร์เริ่มต้นที่แข็งแกร่งกว่าการเดาแบบสุ่ม ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเหตุผลที่ เครื่องมือข่าวกรองโฆษณาของ OpenAdLibrary มีอยู่: พวกมันแสดงให้เห็นว่าครีเอทีฟในตลาดถูกสังเกตเห็นว่ากำลังทำงานมานานเท่าใด ซึ่งเป็นสัญญาณคร่าวๆ ว่าตัวไหนรักษาตำแหน่งของตัวเองไว้ได้ ก่อนที่คุณจะใช้งบประมาณเพื่อค้นหาด้วยตัวเอง

ข้อผิดพลาดทั่วไป#

สองรูปแบบความล้มเหลวคือการประกาศผู้ชนะเร็วเกินไป ก่อนที่ขนาดตัวอย่างจะสนับสนุนมันได้ และไม่เคยปลดแชมเปี้ยนออกจริงๆ แม้หลังจากที่แชลเลนเจอร์ทำได้ดีกว่าอย่างชัดเจนแล้ว ด้วยเหตุผลทางความรู้สึกหรือความขี้เกียจ ทั้งสองอย่างทำให้งบประมาณเสียเปล่า กฎที่เป็นลายลักษณ์อักษร (เช่น กำหนดขั้นต่ำของค่าใช้จ่ายหรือจำนวนการแปลงก่อนเปรียบเทียบผลลัพธ์ และการสลับโดยอัตโนมัติเมื่อเกินเกณฑ์นั้น) จะขจัดการคาดเดาและความอยากตัดสินจากตัวเลขในช่วงแรกที่มีเสียงรบกวนสูง