הכוח של ה-A/B Testing

בנוף הדיגיטלי התחרותי ביותר של ימינו, עסקים מחפשים כל הזמן אסטרטגיות יעילות כדי להגביר את הנוכחות המקוונת שלהם ולמקסם את ההמרות. כלי רב עוצמה אחד שחולל מהפכה בעולם השיווק הדיגיטלי הוא A/B Testing. על ידי שימוש בטכניקה מונעת נתונים זו, עסקים יכולים לבצע אופטימיזציה של הקריאייטיב, דפי הנחיתה והקמפיינים השיווקיים שלהם כדי לספק תוצאות יוצאות דופן. בפוסט זה, נתעמק בעולם של A/B Testing, נחקור את ההגדרה, היתרונות, השיטות המומלצות שלו וכיצד זה יכול להשפיע באופן משמעותי על הצלחתך המקוונת.

אז מה זה בכלל A/B Testing ומה הקשר שלו לקמפיינים?

ה-A/B Testing בהקשר של קמפיינים, הוא מצב שבו אנחנו מריצים שתי מודעות (או יותר) כמעט זהות, עם שוני אחד ביניהן. כלומר ניקח פרמטר אחד במודעה ונשנה אותו. השוני יכול להיות בקופי (תוכן) של המודעה, בקריאייטיב (תמונה) שלה, או בקהל המטרה. נעשה זאת על מנת לקבוע איזו אסטרטגיה מניבה את הביצועים הטובים ביותר וכך נוכל למטב קמפיינים עתידיים שלנו בשביל שנצליח להוציא כמה שפחות אבל להכניס כמה שיותר.

 

בדרך זו אנו יכולים לבחון את האסטרטגיה שלנו יותר לעומק ולראות למה הלקוחות הפוטנציאלים שלנו יותר מתחברים. באמצעות ה-A/B Testing נבחן משתנה אחד בכל פעם על מנת שנוכל לקבל נתונים כמה שיותר מדוייקים. לדוגמה, אנחנו עשויים להעריך שיצירת קהל מותאם אישית יעבוד יותר טוב מקהל מבוסס עניין עבור הקמפיין הספציפי הזה, אז במקרה כזה ניצור שתי קבוצות מודעות – לאחת עם קהל מותאם אישית נקרא A, ולשנייה עם קהל שיצרנו מתוך תחומי עניין נקרא B. ברגע שנבצע את מבחן הפיצול (Split Test) נוכל להשוות יחסית במהירות בין שתי קבוצות המודעות על מנת להבין איזו מהאסטרטגיות מביאה לנו ביצועים טובים יותר. 

חשוב מאוד להחליט על אסטרטגיית הפיצול לפני עליית הקמפיין לאוויר, בשביל שגם ל-A וגם ל-B יהיה את אותו סיכוי. למה בעצם? כי אם באמצע קמפיין שרץ כבר כמה ימים, או כמה שבועות, נחליט לפצל אותו, ל-B לא יהיה את אותו הסיכוי ולכן הנתונים שנוציא מהקמפיין לא יהיו אמיתיים. אם A רץ כבר שבועיים וצבר 4K חשיפות, ופתאום אנחנו מוסיפים את B, ונחליט שאנחנו נותנים להם שבועיים לרוץ יחד ואז בודקים מה עבד יותר טוב, נקודת ההתחלה שלהם לא זהה. הראשון צבר כבר זמן למידה לפני שהשני נכנס לתמונה, ולכן גם אם הנתונים הם במובהק לטובת השני, אולי הם היו שונים אם היינו מריצים אותם במקביל מנקודת ההתחלה.

ישנן שתי אפשרויות לביצוע A/B Testing בקמפיין פייסבוק

1. השיטה האוטומטית שבה אתם משתמשים באוטומציה של פייסבוק – אתם מסמנים את הקמפיין/קבוצת המודעות/המודעה אותם אתם רוצים לפצל ולוחצים על כפתור ה-A/B Test שנראה ככה:

לאחר שבחרתם נפתח לכם מסך שבו תצטרכו להחליט אם אתם רוצים להישאר עם הבחירה הקיימת או לשנות אותה. לאחר שבחרתם את המקור, תצטרכו לבחור באחת משלוש אפשרויות פיצול: קריאייטיב (כלומר תמונה שונה), קהל או מיקומים. הבחירה תשכפל לכם את המודעה, ותיתן לכם להחליט מה מבחינתכם יחשב כהצלחה. היא אפילו תעשה לכם חישוב בעצמה של סיכויי ההצלחה שלכם לפי היעד שבחרתם.

במידה והיעד שבחרתם למדוד הושג לפני תאריך הסיום הרצוי, תוכלו לבקש מפייסבוק שיסיים את הבדיקה לפני הזמן, ככה גם תדעו שהאינסטינקט שלכם לא אכזב, וגם תחסכו כסף על המשך הקמפיין.

2. האפשרות הידנית בה תהיה לכם שליטה טובה יותר על הקמפיין, היעדים והתוצאות שמתקבלות ממנו. גם פה תוכלו לבחור מה לבחון, ורצוי שזה יהיה פרמטר אחד בלבד. אמנם פה בשונה מהאוטומציה של פייסבוק, אתם יכולים לבחור שבקבוצה אחת אתם בוחנים 4 מודעות עם מלל זהה אך תמונה שונה. כמעט בכל קמפיין שאני מעלה, זו האופציה העדיפה עליי לביצוע A/B Testing. בדרך הזו אני עוקבת מדי יום אחר המודעות שמגיבות יותר טוב ויודעת לסנן את אלו שעבדו פחות. בנוסף או לחלופין תוכלו גם ליצור 2 קבוצות מודעות עם תמונות ומלל זהה, אך לבחור קהל אחד מטורגט והשני רשימת תפוצה או קהל שכבר ביקר אצלכם באתר (רימרקטינג) בתקופת זמן ספציפית אותה תוכלו לבחור בעת יצירת הקהל. העדפה שלי היא בין 30 ל-45 יום, ככה הקהל עדיין חם מספיק וקל יותר למכור לו.

לסיכום, בפייסבוק יש לכם יותר מאופציה אחת ותוכלו לנסות את שתיהן ולהחליט מה מהשתיים מדבר אליכם יותר.

A/B Testing בקמפיין גוגל

היופי בקמפיין גוגל, מכל סוג שתבחרו, הוא שמראש הוא נותן לכם ליצור מודעה דינמית עם מספר כותרות ומספר תיאורים משתנה, אותם הוא מראה באקראי לאנשים שונים. כך יכול לקרות מצב שאותו אדם ראה 3 וריאציות שונות של אותה מודעה. המאמץ בגוגל הוא רק למצוא כותרות ותיאורים ייחודיים מספיק שלא יחזרו על עצמם. 

בנוסף, אם בחרתם בקמפיין באנרים אז יש לכם אפשרות לבחון עיצובים דומים עם שינויים קלים ביניהם, עם מסר שמותאם אישית לקהל אליו אתם מפרסמים.

A/B Testing בדף נחיתה

A/B Testing של דף נחיתה נועד לייעל את האפקטיביות שלו ולשפר את מעורבות המשתמשים. זה כולל יצירת שתי גרסאות או יותר של דף נחיתה והפניית תנועה נכנסת אקראית לכל גרסה. על ידי ניתוח התנהגות משתמשים, כגון שיעורי קליקים, שיעורי המרות וזמן שהייה בדף, ניתן לקבוע איזו גרסה מניבה ביצועים טובים יותר. גישה מונעת נתונים זו מאפשרת קבלת החלטות מושכלת לגבי פריסה, אלמנטים עיצוביים, מיקום קריאה לפעולה ותוכן. בסופו של דבר, A/B Testing של דף נחיתה מאפשרת לעסקים למקסם את שיעורי ההמרה שלהם, לשפר את חווית המשתמש ולהשיג את היעדים הרצויים שלהם בקמפיינים שיווקיים מקוונים.

לסיכום

A/B Testing היא Game Changer בעולם השיווק הדיגיטלי. על ידי אימוץ גישה מונעת נתונים זו, עסקים יכולים לבצע אופטימיזציה של אתרי האינטרנט, דפי הנחיתה והקמפיינים השיווקיים שלהם כדי לספק חוויות משתמש טובות יותר ולשפר את שיעורי ההמרה. ככל שהטכנולוגיה מתפתחת, בדיקות A/B ממשיכות למלא תפקיד חיוני בחידוד אסטרטגיות מקוונות ובהשגת הצלחה מקוונת. שלבו A/B Testing במאמצי השיווק הדיגיטלי שלכם וגלו את מלוא הפוטנציאל של הנוכחות המקוונת שלך.

חשוב לזכור שההצלחה טמונה בניסויים מתמשכים, בניתוח תוצאות ויישום שינויים המהדהדים עם הקהל שלכם. אז, התחילו A/B Testing עוד היום והעלו את אסטרטגיית השיווק הדיגיטלי שלכם לגבהים חדשים!

הרשמה לעדכונים

כאן נרשמים בשביל לקבל עדכונים על תוכן חדש ושווה שעולה בתחום הקידום הממומן ועיצוב האתרים.