V oblasti marketingu je A/B testovanie nekomplikovaná a zároveň univerzálna metóda testovania. Zakladá sa na súčasnom spustení dvoch variantov totožnej kampane a následnej analýze výsledkov. Prečítajte si o možnostiach A/B testovania Facebook a Google Ads kampaní.

Čo je A/B testovanie kampaní?

Základom je stanoviť si to, čo chceme v rámci A/B testovania kampaní porovnávať. Môže ísť o jednoduchú zmenu v nadpisoch, kľúčových slovách, v publikách, vstupných stránkach alebo v komplexnejších a zložitejších nastaveniach, ako sú rôzne analytické ukazovatele, či už rôzne udalosti, konverzie alebo stratégie ponúk v jednotlivých kampaniach. 

V jednoduchosti, A/B testovanie identifikuje, ktorý dizajn, obsah alebo funkcia oslovuje vašich návštevníkov najlepšie. Umožňuje testovať a zhodnotiť rôzne varianty stránky alebo konkrétnej reklamy, ktoré môžu ovplyvniť správanie zákazníkov a zvýšiť tak konverziu.

Čo je A/B testovanie kampaní?

Proces A/B testovania

Získavanie údajov cez analytický nástroj (napríklad Google Analytics 4) vám často poskytuje prehľad o miestach a načrtne priestor, kde môžete začať s optimalizáciou.

Uľahčuje začať v oblastiach s vysokou návštevnosťou vašej webovej stránky alebo aplikácie, aby ste mohli rýchlejšie zbierať údaje. Pri optimalizácii konverzného pomeru sa uistite, že hľadáte stránky s vysokou mierou odchodov, ktoré je možné zlepšiť.

Taktiež je dobré sledovať ďalšie zdroje, ako sú teplotné mapy, sociálne médiá, prieskumy a pod. Ak chceme porovnávať efektívnosť publík, vieme si pomocou analytického nástroja definovať, ktoré publiká sú pre nás prínosné a prinášajú nám želané konverzie a, naopak, aj práve tie neefektívne.

Proces A/B testovania sa skladá z nasledujúcich krokov:

  • Stanovenie cieľov – ciele konverzie predstavujú metriky, ktoré využívate na posúdenie, či bude alternatíva zaradená do A/B testovania úspešnejšia než pôvodná verzia. Ciele môžu zahŕňať rôzne aspekty, napríklad od kliknutia na konkrétne tlačidlo až po nákup produktu. Pri publikách môže ísť o cieľ zvýšiť návštevnosť a konverzný pomer relevantnými používateľmi.
  • Vytvorenie testovacej hypotézy – po stanovení cieľa môžete začať vytvárať nápady na A/B testovanie a testovať hypotézy, prečo si myslíte, že budú lepšie ako súčasná verzia. Keď máte zoznam nápadov, dávajte prednosť tým, ktoré majú očakávaný pozitívny vplyv a zároveň sú ľahko implementovateľné.
  • Vytvorte rôzne varianty tento krok je zameraný na vytvorenie konkrétnych variácií, ktoré chceme testovať. Z technického hľadiska môže ísť o potrebné úpravy na vašom webe alebo v mobilnej aplikácii. Môže to zahŕňať zmenu farby tlačidla, presunutie prvkov na šablóne stránky, skrytie navigačných prvkov alebo vlastné modifikácie. V rámci kampaní v Google Ads alebo na Facebooku môže ísť o už vyššie spomenutú modifikáciu textov, ako sú nadpisy, opisy alebo popisy. Taktiež môže ísť o úpravu publík, rôzne variácie bannerov alebo zmenu stratégie ponúk. Väčšina reklamných platforiem disponuje vizuálnym editorom, ktorý uľahčuje tieto úpravy v rámci vykonávania A/B testovania. 
  • Spustenie experimentu – spustite experiment a očakávajte zapojenie návštevníkov. V tejto fáze budú návštevníci vášho webu alebo aplikácie náhodne priradení buď ku kontrolnej skupine, a teda pôvodnej verzii vašej stránky či reklamy, alebo k variácii vášho experimentu, teda upravenej verzii. Ich interakcie s každou aktivitou sa zaznamenávajú, počítajú a porovnávajú s referenčnými hodnotami, aby sa určilo, ako každá skúsenosť funguje, a ktorá je efektívnejšia.
  • Čakanie na výsledky testu – v závislosti od veľkosti vašej vzorky môže trvať nejakú dobu, kým dosiahnete uspokojivé výsledky. Kvalitné výsledky experimentu vám poskytnú informácie o tom, kedy sú výsledky štatisticky významné a dôveryhodné. Inak by bolo ťažké určiť, či vaša zmena skutočne ovplyvnila sledovaný jav.
  • Analýza výsledkov – po ukončení experimentu je čas na vyhodnotenie výsledkov. Váš software, a teda napríklad platforma Google Ads alebo Facebook, v ktorej ste vykonávali A/B testovanie, vám poskytne dáta z experimentu a zobrazí rozdiel medzi výkonnosťou dvoch verzií vašej stránky alebo reklamy a to, či existuje štatisticky významný rozdiel. Je dôležité dosiahnuť štatisticky významné výsledky, aby ste mohli s istotou vyhodnotiť výsledky testu.

A/B testovanie v Google Ads

V reklamnej platforme Google Ads existujú 3 možné spôsoby, ako takéto A/B testovanie spustiť a následne analyzovať, vyhodnotiť úspešnosť testovania a interpretovať konkrétne výsledky. Pre dosiahnutie efektívnych výsledkov je vhodné použiť všetky tri spôsoby. Samozrejme, nie naraz, ale postupne. Poďme si ich teda predstaviť. 

Karta „Experimenty“ služby Google Ads

Sekcia Experimenty v službe Google Ads je efektívnym spôsobom, ako uskutočňovať riadené experimenty s kampaňami. V tejto časti si môžete zvoliť z preddefinovaných experimentov Google Ads, napríklad testovanie rôznych reklamných variantov, kde pracujeme s optimalizáciou textov a upravíme nadpisy alebo popisy, experiment s kampaňou Performance Max alebo napríklad vyskúšanie rôznych typov videí. Alternatívne si môžeme vybrať možnosť vytvorenia vlastného experimentu a testovania rôznych faktorov, ako sú stratégia ponúk a upravenie cenových ponúk, typy zhody kľúčových slov, plánovanie reklám, cielenie na rozličné publiká alebo rozdielne vstupné stránky, tzn. „landing pages“.

Karta „Experimenty“ služby Google Ads

Manuálne A/B testovanie a analýza údajov v službe Google Ads

Proces manuálneho testovania služby Google Ads zahŕňa detailnú analýzu údajov na rôznych úrovniach, ako sú napríklad kľúčové slová, reklamné skupiny, reklamy, cieľové skupiny/publikum alebo vstupné stránky. Aj keď tento prístup nie je taký formálny a plne automatizovaný ako využívanie vyššie spomenutej funkcie Experimenty, stále ide o efektívny spôsob A/B testovania na platforme Google.
V rámci manuálneho A/B testovania môžeme analyzovať taktiež výkonnosť jednotlivých rozšírení, po novom podkladov reklám. Je vhodné pozrieť sa na výkonnosť a zanalyzovať výsledky, aké nám daný podklad priniesol, a na základe dát si ich rozkategorizovať na tie menej výkonné a, naopak, tie viac výkonné. V rámci optimalizácie môžeme tie so slabším výkonom pozastaviť alebo natrvalo odstrániť a ďalej rozvíjať a podporiť práve tie najvýkonnejšie, ktoré sa javia ako tie najviac žiadané vašim publikom.

Nástroje tretích strán na A/B testovanie

Expertimenty v nástroji Google Ads sa sústreďujú hlavne na kampane vo vyhľadávacej sieti Google a bannerové kampane, a teda kampane v obsahovej sieti. Avšak, existujú nástroje tretích strán, prostredníctvom ktorých je možné testovať nákupné kampane. Taktiež je možné využitím takýchto nástrojov vytvárať optimalizované produktové feedy pre nákupné kampane.

A/B testovanie na Facebooku

A/B testovanie na Facebooku je obľúbené, pretože poskytuje inzerentom prehľad, ktoré typy kampaní, reklamných skupín či reklám dosahujú najvyššie konverzné miery, a teda výsledky. Jednoducho povedané, spustením rozdeleného testu na Facebooku môžete identifikovať vzory vo vašich najúspešnejších reklamách a príspevkoch a na základe toho sa rozhodnúť, ktoré nastavenia v kampaniach budete používať, a ktoré nie. To vám umožňuje neustále vytvárať lepšie reklamy a zvyšovať návratnosť investícií.

Vytvorenie A/B testu na Facebooku môžete realizovať rôznymi spôsobmi. Výber spôsobu závisí od vášho preferovaného pracovného postupu, avšak výsledky sú prakticky rovnaké.

Prvým spôsobom, najjednoduchším z hľadiska nastavení, je vytvorenie A/B testu priamo v paneli nástrojov správcu reklám. Označíte si kampaň, pre ktorú chcete A/B test vykonať, a zvolíte toto tlačidlo:

A/B testovanie na Facebooku

Alternatívne môžete manuálne duplikovať kampaň alebo využiť nástroj Experimenty.

Druhým spôsobom je duplikovanie kampane na vytvorenie A/B testovania. Pri výbere tejto možnosti môžete ľahko vytvoriť test tým, že zmeníte jednu premennú v takmer identickej kampani alebo reklamnej súprave. Avšak majte na pamäti, že táto možnosť je vhodná pre reklamy alebo kampane, ktoré už boli predtým vytvorené. Keď sa dostanete do Správcu reklám, prejdite na kartu Kampane. Na tejto karte uvidíte prehľad aktuálne spustených kampaní. Označením konkrétnej kampane sa sprístupní možnosť tlačidla duplikácie:

Druhým spôsobom je duplikovanie kampane na vytvorenie A/B testovania.

Následne zvolíte vytvorenie nového A/B testu:

Následne zvolíte vytvorenie nového A/B testu:

Tretím spôsobom je využitie tlačidla Experimenty priamo v Správcovi reklámsekcii Analýza a hlásenie. Po kliknutí na tlačidlo vás Facebook prevedie nastaveniami experimentu.

Tretím spôsobom je využitie tlačidla Experimenty priamo v Správcovi reklám v sekcii Analýza a hlásenie.

 

Nástroj Experimenty vám umožňuje vytvárať alebo duplikovať reklamné kampane pre účely testovania. Rozdiel medzi používaním experimentov je minimálny a výsledky sú totožné. Túto možnosť využite len v prípade, ak sa vám zdá používateľsky prívetivejšia.

Prečo testovať? 

Na záver je dobré spomenúť, prečo je dobré takéto A/B testovanie robiť. Marketing nie je exaktnou vedou. Aj pri tých najlepších marketingových kampaniach stále vzniká priestor na zdokonalenie a úpravu, ktorá dokáže priniesť ešte optimálnejšie výsledky.

Kontrola rozpočtu je neodmysliteľnou súčasťou úspešného marketingu. Kľúčovým elementom pri kampaniach je návratnosť investícií. Na jednej strane je pozitívny výsledok, že kampaň nám dokáže priniesť napríklad vysokú návštevnosť na web, ak sa však na takúto kampaň minie viac, ako dokáže vygenerovať vo forme príjmov, mali by sme takúto kampaň považovať za neefektívnu. Takže A/B testovanie nám môže pomôcť predísť takémuto zlyhaniu.

A/B testovanie pomáha rozvoju umelej inteligencii vo vzdelávaní. A/B testovanie umožňuje umelej inteligencii analyzovať preferencie vášho publika. S každým ďalším testovaním kampane získate detailnejší analytický pohľad na rôzne segmenty publika a zároveň spoznáte, na ktorý typ vášho nastavenia kampaní reagujú používatelia najlepšie.

V rámci marketingovej optimalizácie je AI pomerne pokročilá, avšak stále nie je schopná fungovať sama bez poskytovania vstupov od inzerentov či používateľov. AI optimalizuje kampane podľa cieľov, ktoré vy ako inzerent pri danej kampani nastavíte. Pri správnom nastavení kampane toto strojové učenie dokáže optimalizovať kampane podľa toho, čo efektívne funguje a prináša tie najlepšie výsledky.