专栏作家安德烈亚斯・瑞芬（Andreas Reiffen）将他在2017年伦敦SMX会议上的讲话改编成了一个方便的“操作方法”，供希望通过测试提高广告效果的搜索营销人员使用。
PPC（每次点击付费）是许多在线营销活动的关键组成部分。虽然它可以带来可观的收入，但它也是广告系列中最昂贵的持续成本之一。因此，定期测试广告是关键，确保您不会让任何转换漏掉。测试和优化是我们作为数字营销人员工作的重要部分。我不只是在谈论完善你的广告文案。今年早些时候在SMX伦敦，我就如何在Crealytics设计和实施文本和购物广告的测试进行了讨论。接下来，这篇文章将涵盖三个您可以用于成功测试的方法，两种类型的测试，以帮助您将性能提升到一个新的水平，以及测试人员经常遇到的五个常见陷阱。我还将通过我们自己的内部测试工作中的示例说明这些要点。确定使用哪种方法设计一个好的实验实际上是获得可操作结果的最重要步骤。您使用哪种测试方法取决于您可用的数据以及您要测试的变量。一般来说，有三种基本类型的测试方法：草稿和实验安排的A / B测试在测试之前/之后这些方法中的每一种都带有优缺点。工具和实验工具和实验是最多样化的测试工具。这种双管齐下的测试方法可让您建议并测试对搜索广告系列的更改。使用“幻灯片”可以创建广告系列的镜像，然后更改要测试的元素。这使您可以使用可以更改的设置，而不会弄乱当前的广告系列。创建草稿后，您可以将其转换为实验。实验可帮助您衡量结果，以便在将更改应用于广告系列之前了解更改的影响。完成草稿设置后，您可以将其转换为实验并选择一个百分比的流量来运行测试，以及时间范围。通过此方法，您可以测试广告系列中的几乎所有内容。您可以测试广告系列的结构元素，例如广告，着陆页或匹配类型。您还可以测试出价金额，修改程序（设备，计划，地理位置定位）和策略（eCPC，目标每次转化费用）等出价变量的影响。最后，此方法可让您测试广告系列中功能的变化，例如广告附加信息或受众列表。遗憾的是，草稿和实验目前仅适用于文字广告。示例：A / B测试着陆页，其中包含草稿和转化率实验在此示例中，我们想知道两个着陆页中的哪一个获得了大多数转化。要进行设置，请创建广告系列草稿，更改着陆页网址并将其设置为实验。要进行分析，请使用实验活动中显示的自动记分卡跟踪最佳性能。在这种情况下，我们的新登陆页面的效果不如旧的。一旦实验完成，请务必深入了解数据，以排除任何违规行为。手动安排的A / B测试仍然是一些可以使用手动调度的A / B测试的场景，其中测试交替运行而不是同时运行。这些特别适用于草稿和实验不起作用的情况，因为它会阻止您的广告系列可能相互蚕食。这种测试最适合搜索条件，其中查询组成很重要，即匹配类型更改和负面变化。它还允许您测试您的Google购物广告系列的结构，出价和功能。建议：使用此计划可以避免蚕食，同时仍然独立于季节性使用手动A / B测试，创建广告系列的副本，更改元素和使用广告系列设置在两者之间恰好分享小时数。例如：广告系列转换后质量得分的提升速度有多快？要进行设置，复制广告系列并设置计划以针对原始广告系列投放广告系列。为了便于分析，请比较流量和质量得分水平。在这个例子中，我们可以看到质量得分在几天内就会上升。测试之前/之后测试之前/之后是通常用于饲料组分的通用类型的测试。在这种类型的测试中，重要的是你有一个好的控制组; 通过这种方式，您将了解性能提升的大部分是由于季节性或预算变化以及实验所导致的多少。在测试之前/之后最好是对于难以或需要很长时间更改的事情，例如产品标题，图像和价格。在这些测试中，您将测量测试组和控制组之间的关系变化。这通常是在Google Shopping中测试变量的唯一方法。例如：Google是否会通过更多展示来奖励更便宜的产品价格？我们想知道Google是否更有可能在Google购物中展示价格较低的产品。要进行设置，请选择一种产品，并在竞争对手中将其价格从最低到最高。要分析结果，请使用控制组作为基线，比较更改前后的流量。在这种情况下，价格小幅上涨5％，对点击次数产生了巨大的负面影响。您可以在此处详细了解我们关于Google低价偏见的理论.Google Merchant Center实验现在，在测试之前/之后是您测试产品信息（标题，图片，说明）如何影响Google购物效果的唯一方法。但是，Google开始测试是否允许直接在Merchant Center界面中进行Feed优化。这些测试包括与基线相比的第1阶段和第2阶段。然而，这个想法仍处于测试阶段，并且没有太多证据证明它是否有效。我们在这种方法中注意到的最大问题是谷歌随机化了可以包含在测试组和控制组中的产品，这意味着建议不是基于帐户的真正提升潜力。有关我们如何更多的信息过去曾测试过饲料标题，请查看此搜索引擎土地帖子.A / B测试工具计算您的测试结果是否具有统计显着性可能会非常棘手。幸运的是，有很多在线A / B工具可以提供帮助。您上传数据，然后对成功指标进行统计测试，其中可能包括点击次数，转化次数或展示次数。优化当前帐户和性能您可以在PPC广告系列中进行测试有两个原因。首先是优化Google沙箱中的参数，以获得更好的Google KPI。在这种情况下，您正在测试广告以直接优化效果。这是确保您的帐户以最佳水平执行的必要步骤。第二步是帮助您了解黑匣子的作用。在这种情况下，您正在测试您对Google工作原理的理解。了解Google如何做（或者甚至是它正在做什么）可以帮助您通知和改进您的策略，并可能让您在竞争中获得早期优势。优化示例：购物活动细分几年前，我们推测，将购物查询拆分为通用和设计广告系列可以节省广告费用，同时保持收入。使用广告系列优先级和底片，我们设计了一种AdWords结构，迫使Google根据购物者的查询将流量分成通用或设计广告系列，然后我们可以为其设置不同的出价。我们想测试此广告系列结构是否比常规AdWords结构更有效。为了测试我们的新广告系列结构，我们使用了旋转A / B测试。我们将产品复制到测试广告系列中，应用新结构并为设计师广告系列提供更高的出价。然后我们按计划轮换。事实证明我们是对的。具有较高转换概率的查询会获得更多曝光，过度补偿较高的CPC。我们学到的A / B测试活动设置是可能的。为了保持结果可比，要么保持成本或收入稳定。不要衡量测试活动本身的提升，只测量与对照组相关的整体变化，以消除外部影响就像季节性一样。黑盒子的例子：对产品的竞价就像‘广泛匹配‘我们开始使用Google购物时的另一个重要问题是Google的竞价算法是如何工作的。当谈到幕后发生的事情时，谷歌非常守口如瓶，但从我们粗略的观察来看，似乎更高的出价导致更低的转换流量份额。为了测试我们的假设，我们增加了出价。品牌广告系列达到200％。正如我们所料，我们的印象飙升，而我们的转换保持稳定。我们的结果显示，在一定金额后，随着您的出价增加，您的流量质量会变弱 – 就像在广泛的情况下一样。从本质上讲，你只是为相同的流量支付更多费用，这使得购物中的过度购买成为一个真正的问题。我们在测试之前/之后学会了Pure需要多个兄弟测试来验证结果; 我们测试了几个具有相同结果的品牌。超出您的假设以获得更多见解 – 更高CPC的相同流量令人惊讶。总是将查询，设备，顶级与其他，搜索合作伙伴以及受众与非受众分开。有关详情，请参阅我们如何就Google的出价算法以及如何构建您的广告系列得出结论，请阅读本文。常见的陷阱有许多因素会影响您的测试结果，使其无法使用。以下是我们遇到的五个陷阱以及如何克服这些陷阱。统计意义当您有足够的信息使其具有统计学意义时，您应该只结束测试。如果你只进行了两个星期的测试，你可能会认为某些事情没有任何效果，实际上只需要一段时间就可以启动效果。在与Google合作时尤其如此。他们的算法需要时间来学习和适应你所做的改变。使用我们之前讨论过的工具来帮助您评估您的数据是否具有相关性。不要聚合不要只分析任何一个指标的总数。相反，您希望测量实际更改元素的更改。在此示例中，如果您查看总聚合数据，看起来更改标题实际上会损害展示次数。但是，当我们单独查看所有数据时，我们可以看到，除了一个案例外，每个案例的平均展示次数增加了116％。在这种情况下，一个非常大的异常值完全扭曲了我们的聚合数据。3.在盒子外面思考无论你运行什么样的测试，你都不必将你的观察限制在原来的变化变量上。您可以从广告系列的其他更改中获得更多深刻见解。例如，当我们测试智能点击付费（eCPC）时，我们注意到它将转化次数增加了5％。然后，经过进一步分析，我们注意到eCPC有助于降低平板电脑广告的CPO。4.了解您的环境随着任何实验，重要的是要考虑其他因素可能会对您的结果产生什么影响。仅数据并不能总是讲述整个故事。例如，当我们第一次看到测试图像时，有时这种变化产生了更好的结果，有时则没有。仅根据这些数据，我们不得不将我们的结果排除在外。但是，为了更加确定，我们仔细研究了测试环境。我们发现，在改变图像使其从所有其他图像中脱颖而出的情况下，我们看到了提升。但是，如果页面上已有多种图像类型，则更改产品图像无效。寻找自相残杀这是另一种在运行测试时了解周围环境的方式。有时，产品的性能提升意味着它会将流量从您的某些其他产品中转移出去。例如，当我们提高某个客户产品的出价时，我们看到了展示次数的显着增加。然而，事实证明，当我们查看总账户业绩时，增加出价的产品会通过剥夺他们通常看到的印象来蚕食其他产品。基于这些信息，我们得出结论，实际的增量改善远低于最初观察.TakeawaysTesting是任何优秀的PPC策略的重要组成部分，因为它可以让你获得显着的优势，并可以引导你进行一些重大的运动改进。但是，你不能只是涉水并开始不知不觉地改变事物。准确的测试需要采用面向细节的方法和大量的计划。在尝试任何重要测试之前，您应该具备以下四个方面：PPC体验。为了得出智能假设并提出考虑外部因素的智能测试方法，大量的PPC经验是非常宝贵的。在分析数据以获得洞察时，经验也会有所帮助，因为您可以根据可能影响结果的额外见解和变量来了解要注意的内容。数据。数据科学或至少数据仓库的一些经验肯定是有益的。在开始任何测试之前，请确保您有办法存储，清理和分析您收集的数据。数字的诀窍。喜欢数据，数字和分析将使您收集的所有数据更加令人愉快。大局观。数据挖掘者和科学家并非一切。您需要确保测试团队中的某些人了解更大的图景。这个高级思维过程使您能够退回并询问为什么会发生某些事情，这通常比它正在发生的观察更重要。本文改编自我在伦敦SMX的主题演讲。您可以在此处查看该演示文稿中的幻灯片。本文中表达的内容是来宾作者的内容，而不一定是Search Engine Land。工作人员作者列于此处。
关于作者
Andreas
Reiffen Andreas Reiffen是数据驱动广告的思想领袖。他的公司Crealytics专门从事零售业，并提供搜索，购物和付费社交活动的整体方法。Andreas是全球行业活动的常规演讲者。流行故事使用此Google广告脚本自动化您的市场内观众竞价比较17个顶级SEO工具和平台再营销策略可以减轻节后浪费，这里是JavaScript如何覆盖nofollow元标记？相关主题频道：SEMGoogle：AdWords如何：PPCPaid搜索ColumnSearch AdsSearch广告：GeneralSearch
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