Kiểm tra A/B (Quảng cáo)

Kiểm tra A/B trong quảng cáo có nghĩa là chạy hai biến thể, một sáng tạo quảng cáo, tiêu đề, hoặc trang đích, đối đầu nhau trong cùng điều kiện để đo lường biến nào thực hiện tốt hơn trên một chỉ số đã định. Tên này xuất phát từ việc gán nhãn hai phiên bản là A và B; mọi thứ khác, mục tiêu, ngân sách, thời gian, đều giữ cố định để sự khác biệt trong kết quả có thể được quy cho yếu tố đã thay đổi.

Yêu cầu cốt lõi: một biến mỗi lần#

Một kiểm tra A/B sạch sẽ chỉ thay đổi đúng một yếu tố giữa các biến thể. Kiểm tra đồng thời tiêu đề mới, hình ảnh mới và góc sáng tạo mới sẽ cho bạn biết tổng hợp đã hoạt động hay không, nhưng không cho biết thay đổi cụ thể nào đã tạo ra kết quả. Kiểm tra quảng cáo native thực tế thường phức tạp hơn so với phiên bản sách giáo khoa vì người mua muốn di chuyển nhanh, nhưng tín hiệu sạch nhất vẫn đến từ việc cô lập một biến.

Chỉ số nào quyết định người thắng#

Chỉ số nào quan trọng phụ thuộc vào mục tiêu. Một kiểm tra tối ưu hoá chỉ CTR có thể chọn người thắng chỉ nhận được click mà không chuyển đổi, vì vậy hầu hết người mua có kinh nghiệm sẽ cân nhắc hơn tỷ lệ chuyển đổi hoặc CPA hơn là khối lượng click thô. Kiểm tra sáng tạo là thực tiễn rộng hơn mà nó nằm trong; kiểm tra A/B là phương pháp cụ thể so sánh đúng hai biến thể một lúc, so với việc chạy nhiều biến thể đồng thời trong một kiểm tra đa biến.

Tránh các người thắng giả#

Sai lầm phổ biến nhất là công bố người thắng trước khi kích thước mẫu đủ lớn để đáng tin cậy về mặt thống kê, nghĩa là khoảng cách quan sát có thể chỉ là nhiễu ngẫu nhiên chứ không phải sự khác biệt thực sự. Một biến "winning" sau bốn mươi click có thể dễ dàng đảo ngược sau bốn trăm. Chờ đủ khối lượng, và lý tưởng là chạy kiểm tra qua hơn một ngày để làm mịn hiệu ứng ngày trong tuần, sẽ bảo vệ ngân sách khỏi việc đầu tư vào một hiện tượng ngẫu nhiên.

Trong quảng cáo native cụ thể#

Các mạng native như Taboola, Outbrain và MGID thường thực hiện kiểm tra A/B ở mức sáng tạo trong một chiến dịch duy nhất, cho phép thuật toán của nền tảng tự động phân bổ nhiều hiển thị hơn cho biến có hiệu suất cao hơn một khi kích thước mẫu đủ. Người mua nghiên cứu cách hoạt động của quảng cáo Taboola hoặc cách quảng cáo trên Taboola sẽ gặp lớp kiểm tra tích hợp này trực tiếp trong nền tảng quảng cáo, bên cạnh bất kỳ kiểm tra thủ công nào họ thực hiện.

Nhìn thấy các biến sáng tạo mà đối thủ đang chạy song song là một trong những tín hiệu sống động nhất của một kiểm tra A/B đang diễn ra. Nền tảng trí tuệ quảng cáo của OpenAdLibrary hiển thị mọi biến hoạt động cho một thương hiệu để bạn có thể theo dõi biến nào tồn tại.

Kiểm tra nhanh trước khi bắt đầu#

Trước khi khởi chạy bất kỳ kiểm tra A/B nào, hãy xác nhận công thức kích thước mẫu tương đối hợp lý với ngân sách hàng ngày và tỷ lệ chuyển đổi đề nghị của bạn. Một kiểm tra cần sáu tuần để đạt mẫu đáng tin cậy ở mức chi tiêu hiện tại có thể cần ngân sách lớn hơn hoặc thời gian kiểm tra dài hơn được lên kế hoạch trước, không phải quyết định giữa chừng vì thiếu kiên nhẫn.