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如何对响应式搜索广告进行 A/B 测试

响应式搜索广告 (RSA) 是一种令人惊叹的广告格式,它在最相关的广告投放中提供了广泛的自动化。 它确实很有效,谷歌非常鼓励广告商使用它。 然而,当我们用传统方法对其进行测试时,它似乎对其他广告格式无效。 

让我们了解广告 A/B 测试以及应如何对 RSA 进行 A/B 测试。

什么是 A/B 广告测试?

简而言之,A/B 广告测试就是测试各种广告文案并找出最好的广告文案。 如今,大多数 PPC 在一个广告组中添加多个广告,并将广告轮播设置为“优化:优先选择效果最好的广告”。 这样,Google 就会自行展示效果最好的广告。 

大多数情况下,人们关注点击率或 转化率 在测试他们的广告活动时。 然而,较高的点击率并不意味着转化,并且最大转化广告的点击次数可能会较少。 因此,建议考虑 CPI(每次展示转化次数),以找到最能有效实现您目标的广告。 

然而,当传统的测试方法用于 RSA 与其他广告格式(如 ETA(扩展测试广告))时,RSA 的性能看起来很差。 在大多数情况下,RSA 的点击率很高,但转化率较低,这使得 RSA 看起来效率低下。 

当有关此主题的更多信息出现时,人们发现,使用传统的测试方法,响应式搜索广告的真正优势仍然被隐藏。 

让我们来了解一下这一点。 

RSA 传统 A/B 测试的无效性

RSA 更有资格参与搜索广告拍​​卖,而 ETA 以前由于 RSA 自动化和更大字符数的性质而没有资格参与搜索广告拍​​卖。 因此,将 RSA 与 ETA 进行比较是不公平的。 在极少数情况下,RSA 会出现在与 ETA 完全无关的查询中。 不要将 RSA 效果与 ETA 进行比较,而是开始评估广告组级别的增量提升,以充分理解 RSA 对效果的影响。

如何对您的自适应搜索广告进行 A/B 测试

这是一个案例研究 度量理论:

他们根据展示次数和点击量的公平分配将广告组分为两个部分。 此后,他们继续在对照组的每个广告组中运行三个预计到达时间。 之后,除了三个 ETA 之外,我们的测试组中的每个广告组中还添加了一个 RSA。

将 RSA 广告组与非 RSA 广告组进行比较时,发现 RSA 广告组的 CTR 和 CVR 呈现明确的积极趋势。 

当我们查看不同时期的分析时,他们发现使用 RSA 的广告组的点击次数和展示量有更大的增长:

在此期间,对照广告组的展示次数和点击量基本保持稳定,因此可以假设 RSA 对增加这些广告组的总体展示次数和点击量具有有利的影响。

值得注意的是,在比较这种情况下的主要广告文案评估指标时,RSA 的表现优于 ETA。

如果仅根据 ETA 进行评估,任何人都会失去 RSA 在广告组内带来展示次数增量增长的必要信息。

这只是如何评估自适应搜索广告效果的示例之一。

响应式搜索广告 A/B 测试的最佳实践

1.不要过分关注广告的强度

当您创建新的 RSA 时,Google 会以广告强度指示器的形式提供快速反馈。

甚至在您的 RSA 投放之前,广告强度就是一个最佳实践分数,用于衡量响应式搜索广告内容的相关性、数量和多样性。

根据 Google 的演示,每个 3%改善 广告强度增加相当于点击次数增加 3%。

从“差”到“平均”应该会导致点击次数增加约 3%,从“平均”到“优秀”应该会再增加 3%。

广告强度计是一种最佳实践统计数据,仅应在启动新 RSA 时使用。 然而,值得注意的是,这是一个“最佳实践”分数,与实​​际性能无关。

可以想象,低质量得分的关键字可能会为您的帐户产生重要的转化,就像广告强度较低的广告可能会优于得分较高的广告一样。

尽量遵守 Google 的标准,这样您就有最大的机会赢得下一次考试。

但不要过于追求完美。 您的资产绩效分组标签将代表真实的绩效,所以让我们接下来看看这些。

2.根据性能标签进行优化

资产标签可让您深入了解哪些文本部分表现良好,以及一旦您的 RSA 在过去 5,000 天内在搜索页面顶部积累了大约 30 次展示,您就应该考虑调整哪些部分。

谷歌有一个方便的表格,解释了各种性能分组标签的含义。

最关键的是更换任何标有“低”标签的资产,以及任何两周以上没有收到任何展示次数的资产。

请记住,此资产报告中的数据基于真实结果。 优化时这比广告强度得分更相关。

3. 测试想法

制作许多 RSA,每个 RSA 都有一个独特的核心消息。 品牌名称,一个 独特的价值主张和号召性用语是每个广告(无论是 RSA 还是 ETA)的核心信息。

因为你的品牌就是你的品牌,而且大多数广告商没有太多的余地来发挥创意,所以价值主张和号召性用语是理想的选择。

在第一次试验中有效执行的消息在第二次试验中的不同位置进行了测试。

这可以通过将一组资产锚定到不同的位置(例如某个标题或描述)来实现。

Google 还允许您将多个资产固定到一个位置,因此,如果您的价值主张有四个资产,您可以将所有四个资产固定到所选区域。 当你进行你的 A / B测试,您会发现将价值主张固定在标题 2 位置效果很好。

但是,关于固定,您应该考虑一些事情。 

数据表明,当广告商让算法运行而不进行干预时,他们会获得最高的点击率。 在这种情况下,CPC 和 CPA 也同样较低。

当营销人员想要更多控制时,他们应该为计算机提供每个固定位置至少两个替代文本。

对点击率、每次点击费用和每次转化费用最显着的负面影响是将单段文本固定在一个位置。

多重资产固定似乎提供了控制和性能的合理结合。

4. 不同的标题

广告强度指标会考虑您提供的标题和广告描述版本的数量。 提出 15 个头条新闻可能很困难,但确实值得。 

研究发现,标题变体越多的广告可以带来更多的转化次数。 因此,当涉及到 RSA 的 A/B 测试时,头条新闻越多越好。

就是这样。 在自适应搜索广告 A/B 测试中遵循这些要求。 

创建响应式搜索广告的技巧

1.添加所需标题

2.避免冗余

3. 确保所有组合都有意义

4. 突出关键价值主张 

5. 巧妙地插入关键词

6. 固定您的 USP

7. 跟踪表现

不断发展的广告自动化

Google Ads 近年来,该公司取得了显着的发展,并且不断推出新的功能和广告格式,这些功能和广告格式在很大程度上依赖于机器学习和自动化来优化性能。 用户必须给予更多的权力才能从洞察和优化能力中获利,而响应式搜索广告就是最新的贡献。

我们当中总会有一些传统广告商只喜欢手动分析结果和微调广告。 毫无疑问,人性化的接触对于制作具有高度针对性、能引起某些受众共鸣的广告具有重要价值。

然而,如今大多数公司缺乏时间或资源来大规模手动定位和优化广告。 而且,随着更多的大数据洞察可以帮助实时广告定位,忽视这一资源是愚蠢的,并且有落后于竞争对手的风险。

现在有各种可用的出价管理解决方案和预测广告技术,可以轻松地综合并自动从消费者数据中获取见解,从而优化出价并减少广告支出浪费。 使用机器智能和自动化来出价并超越竞争对手的广告商已经获得了回报。

Google Ads 中的机器学习和自动化工具也不例外,对于大多数忙碌的广告客户来说,它们的出现恰逢其时。 响应式搜索广告 这些只是广告开发、优化和出价定位发展方向的一个例证。 选择接受并充分利用新技术的广告商将最先展示其优势。 从长远来看,自动化和机器学习将成为广告业的未来之路。

总结

尽管 A/B 测试长期以来一直是试验广告变体的流行方法,但响应式搜索广告的到来需要 A/B 测试的转变,因为向广告组提交多个广告的旧方法可能无法提供结果。

请记住,认知会受到关键词以外的因素的影响。 在对 RSA 广告进行 A/B 测试以找到增量最佳的广告时,您应该牢记这一概念。

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作者简介: 

Gajendra Singh Rathore 是一位数字营销专家,与 多伦多在线营销公司。 他总是渴望学习、实验和实施。 天文学是他逃离外部世界的途径。

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