Согласно Ipsos, более 75 процентов рекламного воздействия определяется качеством творчества.
И все же, творческий обмен сообщениями, похоже, является запоздалой мыслью рядом с размещением рекламы и таргетингом.
Я понимаю. Создание идеального творчества требует некоторого терпения. Но если у вас есть бюджет для этого, тестирование программных рекламных объявлений стоит вашего времени. Я говорю о последовательной оптимизации, о резком увеличении производительности и понимания, которые можно использовать в других каналах. Для достижения наилучших результатов вам необходимо тщательно протестировать программные рекламные объявления.
В Brainlabs (моя компания) мы хотим знать, какие объявления лучше всего подходят для определенных аудиторий, чтобы максимизировать производительность на самом индивидуальном уровне. Есть два подхода к тестированию. Каждый из них зависит от целей и продолжительности кампании.
Творческое тестирование
Первый метод - это тестирование множества объявлений одновременно с целью сбора информации. Обычно для коротких периодов кампании (два месяца или менее) с более крупными бюджетами. Это отлично подходит для быстрого понимания, но не дает 100-процентной уверенности в том, что хорошо работает и по какой причине.
Второй метод, который я рекомендую для более длительных кампаний (например, учетных записей всегда), является хорошим старым A / B-тестированием. Это позволяет вам действительно узнать, что работает, а что нет, даже с меньшими бюджетами; просто проведите тест, чтобы он соответствовал размеру бюджета!
Реальный трюк - это знать, как и когда сочетать эти два метода.
Оптимизация рекламы
Стандартный метод креативной оптимизации - это подход, основанный на одном уровне, который включает анализ производительности рекламы по всей учетной записи и оптимизацию, выбор наиболее эффективных объявлений и устранение других. Я рекомендую более гранулированную стратегию, в которой креативный анализ и оптимизация выполняются на уровне размещения и для каждого типа таргетинга.
Для одной клиентской учетной записи мы настроили тест из пяти объявлений (один общий, остальные с более целенаправленным обменом сообщениями) в пяти разных размерах.
Прекрасное разделение учетной записи DoubleClick Campaign Manager также дублирует эти объявления для шести разных типов таргетинга, а это значит, что мы тестировали 150 объявлений одновременно пятью партиями. Используя собственную собственную оптимизацию и отчетность объявлений, мы определили два наиболее эффективных объявления из каждого набора и исключили остальные.
Вот пример:
Эта система, основанная на данных, привела к 24-процентному увеличению ставок кликов (CTR) и 87-процентному снижению стоимости за действие (CPA) неделю в неделю.
Но тестирование на этом этапе не завершено (это когда-либо?). Когда вы остаетесь с двумя объявлениями, самое время провести тест A / B, чтобы выяснить, какие функции лучше всего подходят для разных аудиторий.
Что вы должны тестировать?
Хорошее место для начала - советы по лучшей практике Google, используя:
- Четкий дизайн и призыв к действию (CTA).
- Обновленные объявления, чтобы избежать творческой усталости.
- Острый и заметный бренд.
Две основные вещи, о которых нужно подумать, - это эстетика и обмен сообщениями.
Для эстетики вы можете искать анимированные или статические объявления, фон, цвета текста и размещение логотипов.
Для обмена сообщениями CTA является основной проблемой, на которую нужно сосредоточиться, так как она имеет огромное влияние. В центре внимания обмена сообщениями следует пройти энергичный процесс тестирования.
Например, работая с компанией в финансовом секторе, мы классифицировали рекламу по «льготам» или «стимулам» и выяснили, что реклама «выгод» работает лучше. Затем мы могли бы использовать результаты, чтобы проверить, должны ли выгоды быть количественными или качественными, и если бы они были количественными, мы могли бы затем увидеть, какие объявления с количественной выгодой могут быть эффективными.
Вот диаграмма Ганта, демонстрирующая, что я имею в виду:
Это позволяет использовать очень гибкую стратегию, получая много замечательных идей.
Еще один плюс заключается в том, что подготовка такой диаграммы позволяет всем знать, куда направляются объявления, и позволяет дизайнерам подготовиться ко всем случайностям. Это также помогает заранее планировать объявления, помогая связать активность отображения с общей стратегией контента.
Важно постоянно думать о том, что контент ценности добавляет клиентам на определенных этапах их путешествий и экспериментирует с ним, чтобы позволить дискуссиям принимать решения и оптимизировать данные.
Изображение: Forrester.com
Чтобы закрыть
Последнее, что нужно знать с помощью тестов A / B, - ложные плато.
Тест A / B поможет вам найти максимальную максимальную производительность, но, возможно, не самый высокий пик.
Важно иногда бросать случайное объявление и видеть, работает ли оно лучше, чем ваше текущее творческое творчество. Подумайте об этом как о тесте A / B / C, если хотите.
Если он превзошел ваши другие объявления, вы можете решить, что хорошо работает и оптимизировать для этого. У вас все еще будет полезная информация из оригинального теста A / B, касающегося сообщений и эстетических функций, которые могут быть использованы для разработки следующего теста.
Хотите узнать больше о Paid Search? Ознакомьтесь с нашим полным руководством PPC - Девять глав, охватывающих все: от настройки учетной записи до автоматизации и корректировки ставок!
Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат авторам гостевой книги, а не обязательно «Земля маркетинга». Здесь перечислены авторы работ.
Post A Comment:
0 comments so far,add yours