5 modi furbi per dividere Testare i tuoi annunci di Google Shopping

Uno dei modi migliori per aumentare la tua redditività? Test divisi A/B. Google Ads ha una funzione chiamata Esperimenti in cui puoi creare esperimenti personalizzati per le tue campagne e confrontare il rendimento del tuo gruppo di test rispetto alle tue campagne originali (gruppo di controllo) nel tempo.

L'unico problema è che questo è disponibile solo per le campagne sulla rete di ricerca e display. Non per la spesa. Fortunatamente, ho escogitato cinque modi per testare più varianti delle tue campagne Shopping, che è ciò in cui ci addentreremo in questo post.

Come eseguire il test A/B delle informazioni sul prodotto

Le informazioni sui prodotti dei test A/B come titoli, immagini o estensioni possono essere utili per ottimizzare il feed dei prodotti

Questa operazione può essere eseguita durante la configurazione del feed, tramite uno strumento di gestione del feed o manualmente in Google Merchant Center. Una volta che hai deciso cosa vuoi testare, dovrai creare gruppi uguali di prodotti. Questo può essere fatto in diversi modi, io uso principalmente i seguenti due metodi:

1. Il metodo dell'analisi dei cluster

Con un'analisi del cluster dividerai in base al rendimento storico (ad es. dividendo i tuoi prodotti in gruppi uguali in base a metriche come clic, entrate, costi e valore di conversione). Puoi farlo tramite foglio di calcolo per set di dati più piccoli o in R (o altri linguaggi di programmazione) per set di dati più grandi.

2. Il metodo della divisione casuale

È possibile eseguire una divisione casuale in base all'ID del prodotto. Ad esempio, se utilizzi valori numerici come ID prodotto, puoi assegnare il gruppo A a tutti i numeri pari e B a tutti i numeri dispari.

La cosa più importante durante la suddivisione dei prodotti è assicurarsi che tutti i gruppi dell'esperimento abbiano un numero uguale di prodotti e che anche le metriche chiave siano molto vicine.

Dopo aver effettuato la divisione, apporta le modifiche agli ID prodotto nel tuo gruppo di test. Assicurati di poter generare rapporti su tutti gli ID prodotto e sui gruppi corrispondenti. In questo modo puoi analizzarli e trovare i vincitori. Di seguito puoi trovare un esempio di come apparirebbe nel tuo feed.

Come testare A/B le impostazioni della campagna

Se desideri suddividere le impostazioni della campagna di prova come il ritorno sulla spesa pubblicitaria, il targeting o diversi tipi di campagna, dovrai dividere in base a qualcosa di diverso dagli ID prodotto. Idealmente, ti consigliamo di offrire gli stessi prodotti sia nel tuo gruppo di controllo che in quello di test perché le prestazioni possono variare in base al prodotto. Ci sono tre diverse suddivisioni che puoi effettuare per testare le tue impostazioni. Proprio come l'impostazione del test sul contenuto del prodotto, la creazione di gruppi uguali è fondamentale. Con tutti i metodi, devi eseguire tu stesso l'analisi del cluster di dati. Crea due o più gruppi uguali e analizza in base alle differenze.

3. Il metodo di divisione Customer Match

Con Customer Match puoi scegliere come target segmenti di pubblico proprietari in Google Ads. Funziona caricando un elenco di indirizzi e-mail dal database esistente che desideri scegliere come target e Google abbinerà quegli indirizzi e-mail agli account Google.

Come farlo

Se stai utilizzando Customer Match, dovresti essere in grado di creare una suddivisione dei cookie nel tuo software CRM. Quindi puoi creare due diverse campagne utilizzando due diversi segmenti di pubblico di Google Customer Match. Modifica l'impostazione che desideri testare nella tua campagna di prova e mantieni tutto il resto uguale nella tua campagna di controllo. E questo è tutto.

Nota: se stai utilizzando Customer Match, assicurati di avere una terza campagna in esecuzione per tutti i potenziali clienti che non sono all'interno del tuo database. In questo modo non perdi alcuna potenziale conversione.

Fonte immagine

Professionisti

• Divisione casuale: dividendo i cookie si ha effettivamente una divisione casuale che viene spesso utilizzata in altri test A/B.
• Dati affidabili: grazie alla suddivisione casuale, i risultati sono affidabili e riproducibili.

contro

• Difficile da implementare: non tutti gli inserzionisti hanno le risorse per implementare Customer Match o effettuare la suddivisione casuale nel proprio CRM.
• Non completo al 100%: questo esperimento si applica solo ai clienti esistenti nel tuo database. Ciò significa che i risultati non sono validi per nuovi potenziali clienti.

4. Il metodo di prova della suddivisione geografica

Le suddivisioni geografiche vengono spesso utilizzate per trovare aumenti incrementali nelle campagne. Questo potrebbe rispondere a domande come: c'è un valore incrementale nella pubblicità sulle parole chiave di marca?

Come farlo

In un test geografico, un mercato è diviso in regioni geografiche più piccole chiamate geos. A ogni area geografica viene assegnato un gruppo di controllo o di test. Gli utenti nelle aree geografiche di test sono esposti alle campagne modificate mentre agli utenti nelle aree geografiche di controllo vengono servite le campagne di controllo. La suddivisione può essere effettuata per paese o regione, a condizione che entrambi i gruppi regionali siano altamente correlati. Dovrai utilizzare l'analisi del cluster per determinare i tuoi gruppi.

Professionisti

• Facile da configurare: chiunque abbia un po' di esperienza con Google Ads può configurarlo.
• Affidabile: poiché dividiamo le stesse campagne, la stagionalità non può influire.

contro

• Il comportamento può variare ampiamente in base all'area geografica. È essenziale avere due gruppi altamente correlati. Inoltre, la stagionalità può variare in base alla geolocalizzazione. Non è l'ideale confrontare l'Alaska con il Texas se vendi attrezzatura da esterno.
• Un po' difficile da preparare: l'analisi dei cluster sul targeting per località può essere complicata quando si tratta di geolocalizzazioni più piccole.

5. Il metodo di suddivisione della campagna

In una suddivisione della campagna, dividi semplicemente le tue campagne o account in due gruppi altamente correlati. Entrambi i gruppi devono avere un numero uguale di metriche chiave come clic, conversioni e costi.

Come farlo

In un gruppo di campagne (gruppo di test), apporti le modifiche mentre nel gruppo di controllo verranno pubblicate le tue attuali best practice. Se etichetti e monitori i diversi gruppi di campagne, puoi dire qualcosa sulle differenze di rendimento.

Budget e strategia di offerta sono due impostazioni che puoi testare.

Professionisti

• Molto facile da configurare: devi solo modificare le impostazioni in metà delle tue campagne e il gioco è fatto.

contro

• Meno affidabile: la stagionalità può svolgere un ruolo in diverse campagne, soprattutto se le tue campagne sono divise per categoria di prodotto (hai provato la struttura della campagna con offerta prioritaria?).
• La preparazione può essere difficile: l'analisi dei cluster sui gruppi di campagne può essere difficile quando si tratta di insiemi di campagne e dati più piccoli.

Pensieri finali

Questo è tutto! Cinque modi diversi per eseguire test A/B per i tuoi annunci Google Shopping:

1. Testare gli attributi del feed di prodotto, creando gruppi con un'analisi del cluster.
2. Testare gli attributi del feed prodotto, creando gruppi con una suddivisione casuale.
3. Testa le impostazioni della campagna con i gruppi Customer Match.
4. Testa le impostazioni della campagna con i geos.
5. Testa le impostazioni della campagna con i gruppi di campagne

La qualità del risultato dipende dalla qualità dell'analisi e della configurazione preliminari (cluster). Quello che ottieni è quello che metti dentro. Speriamo che questo ti aiuti con l'ottimizzazione delle tue campagne di Google Shopping. Se provi uno di questi metodi, condividi i risultati nei commenti! Per ora, buona giornata e continua a ottimizzare!