4340
Привет! Мы — Penguin-team, агентство контекстной рекламы, а это — наш блог по бизнесу, маркетингу и РРС. Каждый месяц мы выпускаем гайды, статьи и инструкции о том, как работать с eCommerce, брендировать, настраивать Google Рекламу и другие каналы трафика.
Наш блог читают маркетологи, SEM-специалисты и предприниматели; его рекомендуют на SEMConf и других конференциях.
Еще больше уникальных материалов — в рассылке 👇 Подписывайтесь!
Получать еще больше уникальных материалов 👉🏻
Спасибо за подписку!
4340
Google Ads Experiments (ACE). Подробное руководство к применению
21.08.2018
12 минут
middle
За последний год компанией Penguin-team было сделано множество аудитов рекламных кампаний и было замечено, что всего в нескольких проводятся эксперименты, причем такая ситуация наблюдается не только в аккаунтах частных клиентов, но и в аккаунтах агентств Premier Google Partners.
Скорее всего ситуация связана с относительно недавним выходом данной функции из beta тестирования и не все специалисты успели оценить инструмент.
Рассмотрим несколько ситуаций, когда Google Ads Experiments могут быть незаменимым инструментом для ppc-специалиста:
- Новый клиент после ppc-аудита передает аккаунт в работу. В процессе аудита были выявлены «ошибки» в структуре рекламной кампании, есть предложение — дробить группы и сделать структуру по SKAg. Сплит тест таких кампаний поможет определить оптимальную структуру.
- В рекламной кампании все хорошо работает, достигаются конверсии при ручном биддинге. При этом конверсий достаточно, чтобы попробовать автоматическое назначение ставок. Чтобы не нарушить хорошо работающую кампанию, автоматический биддинг стоит поставить на 50%-ный тест для выяснения выигрышной стратегии.
- Нужно выяснить, какая страница лучше конвертирует трафик: карточка товара или категория? Google Experiments поможет ответить на этот вопрос.
В практическом смысле использование Google Ads Experiments поможет избежать ситуаций, когда оптимизация может ухудшить результаты и возврат к первичному виду кампании потребует времени и ресурсов.
Лист настроек, которые стоит проверять в Google Experiments:
- стратегии назначения ставок. Когда у кампании достаточно конверсий/кликов/показов для перехода на автоматический биддинг, стоит провести эксперимент (возможно увеличится количество конверсий на основе технологии smart bidding);
- структуру РК. SKAg или несколько слов в группе (позволит поднять QS кампании);
- посадочные страницы (увеличит коэффициент конверсии рекламной кампании);
- типы соответствия ключевых слов (понизит цену за клик и цену за конверсию);
- добавление ключевых слов (повысит охват и количество конверсий);
- удаление ключевых слов (уменьшит среднюю цену за конверсию).
Принципы проведения экспериментов для максимальной пользы
- Планируйте свои эксперименты в Google Ads поэтапно, не стоит сразу тестировать несколько гипотез. 1 переменная – 1 тест.
- Создавайте тесты в Google Experiments, которые быстро могут набрать значимую статистику. Для этого показы рекламной кампании стоит сплитовать 50% на 50%.
- Перед каждым тестом нужно выбрать 1 метрику, которая определит победителя. Подробнее о выборе метрики можно прочитать в статье про А/В тестирование.
- Избегайте внесения изменений в кампанию во время проведения эксперимента.
- Фокусируйтесь на изменениях, которые могут дать значительный результат.
Как настроить эксперимент в аккаунте Google Ads
Чтобы настроить эксперимент в Google Ads нужно следовать такому алгоритму:
- Сформировать гипотезу и выбрать метрику для определения кампании победителя.
- Создать черновик кампании, которую планируете сплитовать.
- Внести изменения в рекламную кампанию. Например, поставить стратегию автоматического назначения ставок.
- После внесения изменений нужно настроить и запустить тест в Google Experiments.
- дату окончания теста желательно не ставить, так как не всегда можно собрать репрезентативные данные за установленный период;
- разделение трафика желательно поставить 50% на 50%;
- «cookie-based» настройка будет разбивать трафик по пользователям и исключит возможность показа двух видов кампаний одному пользователю.
Важно! В эдиторе редактировать черновик нельзя, но если запустить эксперимент, в эдиторе будет доступна экспериментальная кампания. Поэтому можно создать эксперимент, поставить его на паузу, провести изменения в эдиторе и запустить его.
Оценка данных в Google Ads experiments
В интерфейсе Google Ads, кампания-эксперимент обозначается характерной иконкой:
По умолчанию в карточке статистики отображаются следующие данные:
Для отслеживания эффективности по целевым метрикам нужно настроить собственные столбцы:
Где:
- В первой строке, следующей за названием показателя, приводится его значение, полученное в ходе эксперимента.
- Во второй строке приводится оценочная разница эффективности между экспериментом и исходной кампанией.
- В третьем блоке отображаются настройки и дата проведения.
Разберем значения из второго блока:
- Первое значение — это разность между величиной показателя в эксперименте и в исходной кампании. Например, если в столбце «CTR» указано «+8%», то, согласно оценке, эксперимент получил на 8% большее значение CTR, чем в исходной кампании. Если данных об эксперименте или исходной кампании недостаточно, то здесь отображается символ «–».
- Второе значение — это диапазон возможных значений разности между эффективностью эксперимента и эффективностью исходной кампании.
- Интервал [-6%, +23%], означает, что впоследствии метрика в экспериментальной кампании может измениться в пределе от -6% до +23% к исходной кампании, при этом интервал может быть изменен по мере сбора данных, пока его p-значение не будет достигнуто < 5%;
- Статистически значимым результатом можно считать тот показатель, возле которого появляется «зведочка». Это значит, что даже при большем количестве данных интервал не будет меняться (если и будет, то очень незначительно).
Подтверждение статистически значимого эксперимента в Google Ads основано на теории р-значения (p-value), которая используется для тестирования статистических гипотез. Более подробно про p-value можно прочитать в статье об основах статистики на Хабре.
Также p-value можно интерпретировать по следующей таблице:
| Значение p-value (%) | Интерпретация |
| p ≤ 1% | очень значимо |
| p ≤ 5% (в Google Ads появляется звездочка) | значимо |
| p ≤ 10% | высокая вероятность значимости |
| p > 10% | незначимый |
Проведение экспериментов в Google Experiments позволяет более эффективно оптимизировать существующие рекламные кампании и минимизировать риск при изменениях, проводимых в них.
Надеемся, что теперь вам проще будет оценить инструмент Google Ads Experiments и использовать его в своих рекламных кампаниях.
А о том, как проводить тест объявлений, читайте в отдельном руководстве по A/B тестированию.
Loading...
