Ön-Lander Dönüşüm Ölçütleri: Kırmanız Gereken CTR-İle-İndirim Sayıları

Tek bir "iyi" önlander dönüşüm oranı yoktur; bu, dikey, coğrafi seviye, cihaz ve teklifin nitelik kriterlerinin sıkılığına bağlıdır. Bir forum gönderisinde gördüğünüz bir sayıyı yakalamaktan daha önemli olan, üç ayrı oranı (reklam-ö nlander CTR, önlander-tek teklif CTR ve genel funnel CVR) doğru ölçmek ve kendi trafiğinizden bir temel oluşturmaktır; ardından başka birinin sayılarıyla karşılaştırabilirsiniz.

İnsanların karıştırdığı üç oran#

"Önlander dönüşüm oranı" gevşek bir şekilde üç farklı şeyi ifade etmek için kullanılır ve bunları karıştırmak, bağlam olmadan birçok ölçüt iddiasının dolaşmasının nedenidir.

• Reklam-ö nlander CTR: reklam gösterimlerinin önlanderınıza tıklama oranı. Bu, ağ tarafında gerçekleşir ve yaratıcı ve başlığınızın bir fonksiyonudur, önlanderinizle doğrudan bir ilgisi yoktur.
• Önlander-tek teklif CTR: önlander ziyaretçilerinin gerçek teklif sayfasına tıklama oranı. İnsanların genellikle "önlander dönüşüm oranı" dediğinde kastettiği şey budur.
• Tam-funnel CVR: reklam gösterimleri (veya tıklamaları) sonucunda teklif sayfasında tamamlanmış bir dönüşüm gerçekleşme oranı. Bu, teklif sayfasının kendi performansını içerir; önlander bunu kontrol etmez.

Bir Slack grubundan veya bir kurstan bir sayı alıyorsanız, bu üçünden hangisini tanımladığını sorun. Çoğu alıntılanan sayı, "önlander oranı" olarak adlandırılan tam-funnel CVR'dir ve önlanderinizin sorunu olup olmadığını izole etmek için işe yaramaz.

Yayınlanan ölçütlerin neden çoğu zaman sizin durumunuz için yanlı olduğu#

Önlander performansı, tek bir sayının bağlamlar arasında geçerli olmasını zorlaştıran çok fazla değişkene bağlıdır:

• Dikey: bir sağlık önlanderının takviye teklifi için niteliklendirilmesi, bir finans önlanderının kredi karşılaştırması için niteliklendirilmesinden tamamen farklı davranır.
• Coğrafi seviye: Tier-1 trafiği, aynı coğrafi seviye üzerindeki Tier-2/3 trafiğinden farklı bir dönüşüm oranına sahiptir; bu, ağ doygunluğu ve cihaz karışımından kaynaklanır.
• Cihaz: yerel yerleşimlerdeki mobil kullanıcılar daha hızlı geri döner ve ekstra bir dokunuşa masaüstü kullanıcılarından çok daha az tolerans gösterir.
• Teklif sürtünmesi: bir tıkla "teklifi gör" önlander, kullanıcıları birkaç nitelik sorusundan geçirerek CTA'yı ortaya çıkarmadan önce çok farklı bir dönüşüm oranına sahiptir.

Bu dört değişken belirtilmeden alıntılanan herhangi bir sayıyı en iyi yönlü bir tahmin olarak değerlendirin ve peşinden koşmayın.

Kendi ölçütünüzü oluşturmak#

Bu, sonuçları gerçekten hareket ettiren bölümdür. Pratik bir sıralama:

1. Temiz bir temel dönemi çalıştırın. İki ila dört hafta, tek bir önlander varyantı, istikrarlı yaratıcı, orta süreç düzenlemeleri olmadan; böylece daha sonra karşılaştırmak için dürüst bir sayıya sahip olursunuz.
2. Ortalama almadan önce segmentleyin. Önlander-tek teklif CTR'sini coğrafi, cihaz ve ağ bazında ayırın. Üç farklı coğrafyada çılgınca farklı davranış gösteren bir karışık ortalama size neredeyse hiçbir eyleme dönüştürülebilir bilgi vermez.
3. Nitelikli tıklamaları izleyin, ham tıklamaları değil. Teklifinizin bir minimum sayfa süresi veya kaydırma derinliği gereksinimi varsa, bu barı gerçekten karşılayan tıklamaları sayın. Ham tıklama hacmi, okuyup bir şey öğrenmeden insanları öfkeyle tıklamaya bırakan bir önlander için aşırı yüksek bir oran verir.
4. Kendi geçmişinizle karşılaştırın, sektöre değil. İki ya da üç temel dönemi tamamladığınızda, kendi trend çizginiz dış bir sayıdan daha faydalıdır; çünkü zaten trafik karışımınızı, coğrafi dağılımınızı ve teklifinizi hesaba katar.

Önlander CTR'sinin düşük performans göstermesinin yaygın nedenleri#

Önlanderi öldürmek vs. yinelemek ne zaman?#

Birkaç tıklama üzerinden karar vermeyin. Çoğu yerel kampanyada işe yarayan kaba bir kural: birkaç yüzde puanlık bir dalgalanmanın sonucunuzu tersine çevirmeyecek kadar yeterli hacim bekleyin ve bir varyantı en az bir tam gün döngüsü boyunca çalıştırmadan yargılamayın; çünkü hafta içi ve hafta sonu davranışları yerel yerleşimlerde anlamlı farklılıklar gösterebilir.

Temiz bir test dönemi sonrasında bir önlander kendi temelinizin altında kalıyorsa, bir değişkeni izole edin: sadece başlığı değiştirin, sadece kahraman görseli, sadece CTA metni; üçünü aynı anda değiştirmeyin. Gerçek örneklerden inşa edilen bir ön-lander gerçek örnekleri incelemek, şablondan oluşturulmuş, referans noktası olmayan bir önlanderden daha kolay yineleme sağlar; bu da gerçek ön-lander örneklerini incelemenin, yayına almadan önce değer kazanmasını sağlar.

Elektronik tablo takıntısı olmadan istatistiksel anlamlılık#

Sonuçların ne anlama geldiğini söylemeden önce bir test sonucunu duyurmak en yaygın hatadır. Uygulanabilir bir kural: bir sonraki birkaç dönüşüm sonucunu tersine çevirmek tüm sonucunuzu değiştiriyorsa, henüz bir sonuç yoktur, sadece gürültüdür. Küçük günlük dalgalanmalar herhangi bir funnel'da normaldir; soru, bir günün harika ya da berbat görünmesinden ziyade, bu modelin birkaç gün boyunca tutarlı olup olmadığıdır.

Ayrıca "bu varyant şu anda daha kötü" ile "bu varyant daha kötü" arasını ayırmak yardımcı olur. Bir önlander bir gün içinde kötü bir coğrafi karışım, ağ teslim hatası veya geçici bir reklam kalitesi düşüşü nedeniyle düşük performans gösterebilir; bunların hiçbiri önlanderle doğrudan ilgili değildir. Bir varyantı öldürmeden önce, düşük performansın beklediğiniz segmentlerde (birçok coğrafi, birden fazla gün) tutarlı olup olmadığını, yoksa tek bir anormal trafik diliminde mi yoğunlaştığını kontrol edin.

Reklam ağınızın seçimi ölçütünüzü dolaylı olarak nasıl şekillendirir#

Ağ, aynı önlander olsa bile beklemeniz gereken temeli değiştirir. Farklı ağlar, izleyici kalitesi, yerleşim bağlamı (akış içi widget'lar makale içi yerleşimlerden farklı okunur) ve tipik CPC aralıkları bakımından farklılık gösterir; bu konu, native ad CPC ölçütleri içinde Taboola, Teads, MGID ve Revcontent üzerinden daha derinlemesine ele alınmıştır. Aynı önlanderı birden fazla ağda çalıştırıyorsanız, performans verilerini baştan ağ bazında segmentleyin; güçlü bir ağ, ortalama bir önlanderi gizleyebilir, zayıf bir ağ ise gerçekten iyi bir önlanderin düşük performans gibi görünmesine neden olabilir.

OpenAdLibrary burada nasıl yardımcı olur#

Bir rakibin iç dönüşüm verilerini göremezsiniz, ancak güçlü bir göstergeye sahipsiniz: yaratıcılarının ne kadar uzun süre çalıştığı. Ağda haftalarca kalan reklamlar, genellikle funnel'ın (önlander dahil) yeterince iyi dönüşüm sağladığını gösterir ve bu da reklamverenin trafiğe ödeme yapmasını sürdürür. OpenAdLibrary'nin native ad spy tool tam olarak bu uzun ömür sinyalini, izlenen açılış sayfasıyla birlikte sunar; böylece bir ölçüt sayısını tahmin etmek yerine, dikeyinizde kanıtlanmış bir funnel yapısının nasıl göründüğünü inceleyebilirsiniz.

Ölçütünüz olduğunda ne yapmalısınız#

Kendi oluşturduğunuz ölçüt, sadece ona göre hareket ettiğinizde işe yarar. Önceden basit bir iç eşik belirleyin; örneğin, kendi temelinizin karşısında anlamlı bir düşüşün bir tam hafta boyunca sürdüğü durumlar. Bir kampanya bu eşiği aştığında, nedenleri maliyet açısından en ucuzdan başlayarak kontrol edin: önce reklam tarafındaki yaratıcı yorgunluğu (en hızlı kontrol), ardından reklam ve önlander arasındaki başlık eşleşmesi, ardından teklif sayfası, ve sadece ardından önlanderın yapısal yeniden inşası. Çoğu düşük performans, ilk iki nedenden birine dayanır ve en ucuz kontrollerle başlamak, sorunun aslında önlander olmadığını fark etmenizi sağlar.

Ayrıca ölçütleri trafik kaynağına göre ayrı tutmak da değerlidir. Taboola trafiği ile beslenen bir önlander ve MGID trafiği ile beslenen aynı önlander, izleyici ve yerleşim farklılıklarından dolayı muhtemelen farklı oranlar gösterecektir; bu sayıları tek bir ölçütte birleştirmek, ölçütü faydalı kılan segmentasyonu gizler.

Sonuç#

Tek bir evrensel önlander dönüşüm sayısı aramayı bırakın. Ölçtüğünüz üç oranı tanımlayın, ortalama almadan önce segmentleyin ve kendi temiz trafiğinizden bir temel oluşturun. Dış ölçütler bağlam için okunabilir, ancak hedef olarak asla kovalanmamalıdır.