Зачем нужны A/B-эксперименты и какие гипотезы можно проверить в рекламе
Эксперименты в Яндекс Директе: как они работают
Как провести эксперимент
Шаг 1. Сформулируйте гипотезу и создайте тестируемые кампании
Шаг 2. Настройте и запустите эксперимент
Шаг 3. Проанализируйте результаты и выберите подходящий вариант
Инструкция: как настроить A/B-эксперимент в Директ Про
Если кампания не запущена, эксперимент запустит её.
Какие данные есть в отчёте A/B-эксперимента и что с ним делать
Как пользоваться отчётом
Управление A/B-экспериментами в разделе Библиотека
Заключение
Тестирование для самоповерки
Содержание
Зачем нужны A/B-эксперименты и какие гипотезы можно проверить в рекламе
Эксперименты в Яндекс Директе: как они работают
Как провести эксперимент
Шаг 1. Сформулируйте гипотезу и создайте тестируемые кампании
Шаг 2. Настройте и запустите эксперимент
Шаг 3. Проанализируйте результаты и выберите подходящий вариант
Инструкция: как настроить A/B-эксперимент в Директ Про
Если кампания не запущена, эксперимент запустит её.
Какие данные есть в отчёте A/B-эксперимента и что с ним делать
Как пользоваться отчётом
Управление A/B-экспериментами в разделе Библиотека
Заключение
Тестирование для самоповерки
Содержание
Этот материал посвящён A/B-экспериментам в Яндекс Директе — инструменту, который помогает рекламодателям тестировать гипотезы и оптимизировать рекламные кампании.
Вы узнаете:
Представьте, что рекламная кампания в Яндекс Директе работает хорошо, но есть возможность сделать её ещё более эффективной. В таком случае важно понять:
Один из подходов — просто изменить параметры кампании и посмотреть, что произойдёт. Однако у этой стратегии есть недостатки:
1. Риски для бизнеса. Если необоснованно вносить изменения в кампанию, это может привести к ухудшению её эффективности, что, в свою очередь, затронет все бизнес-показатели.
2. Неточные выводы. Когда параметры кампании меняются без эксперимента, сложно определить, что именно повлияло на результат. Без этих знаний невозможно прогнозировать эффект от изменений и строить новые гипотезы.Важно также учитывать, что результаты могут измениться из-за сезонных факторов.
Для проверки гипотез и поиска лучших решений используются A/B-эксперименты:
A/B-эксперименты можно проводить прямо в интерфейсе Директ Про, чтобы легко проверять гипотезы и получать точные результаты.
Покажем, как правильно провести эксперимент и принять решение на основе результатов.
Прежде чем запускать эксперимент, важно чётко сформулировать гипотезу: какое изменение в кампании предполагается протестировать и какой результат ожидается от этого изменения.
Представим, что рекламодатель использует две разные посадочные страницы: на одной подробно расписаны преимущества продукта, а на другой информация подана кратко и лаконично. Возникает вопрос, какая страница эффективнее приведёт к конверсии.
На основе этой ситуации можно сформулировать гипотезу: «Использование страницы с кратким описанием даст больше конверсий, чем детализированная страница».
Чтобы проверить гипотезу, создайте две идентичные рекламные кампании, каждая из которых будет вести пользователей на разные посадочные страницы.
После того как гипотеза сформулирована:
Когда эксперимент завершится, важно решить, что делать дальше.В зависимости от результатов возможны следующие варианты действий:
Перед тем как запустить A/B-эксперимент, важно правильно настроить все параметры, чтобы получить точные результаты.
1. Создать новый эксперимент и указать его название.
2. Выбрать основную метрику на основе сформулированной ранее гипотезы.
3. Задать продолжительность эксперимента.
Укажите, через сколько дней система напомнит вам принять решение по эксперименту – вы можете выбрать любой срок. По окончании этого периода эксперимент не завершится автоматически, а получит статус «Ожидает решения».
4. Выбрать один или несколько счётчиков.
Они помогут корректно отслеживать статистику. Кроме того, по счётчикам будут выбраны цели из следующего пункта.
5. Выбрать цели для конверсий.
Чтобы отслеживать конверсии, нужно выбрать одну или несколько целей — например, покупку, отправку формы или клик по заявке.
6. Добавить контрольный вариант.
Выберите необходимые рекламные кампании в контрольном и тестируемых вариантах. В каждый вариант можно добавить одну или несколько кампаний.
7. Запустить эксперимент или добавить его в черновик.
После запуска эксперимента система распределит аудиторию между кампаниями в зависимости от настроек эксперимента.
Данные начнут собираться после успешного запуска эксперимента. Сначала можно следить за ходом эксперимента. Когда накопится достаточное количество данных, их можно будет проанализировать.Рекомендуем проводить эксперимент не менее недели — а лучше две, чтобы получить надёжные результаты.
После запуска A/B-эксперимента в Яндекс Директе создаётся отчёт, который помогает принять решение на основе полученных данных.
Результаты выводятся в удобном формате: они домножены до 100%. Это позволяет показать, как бы выглядел результат для 100% пользователей.
В отчёте используется цветовая шкала для отображения значимости результатов. Чем ярче прокрас, тем результаты более статистически значимы, а чем бледнее — тем эти изменения менее значимы.
Если ячейка закрашена, это значит, что результат отличается от контрольного варианта.
В отчёте по эксперименту можно увидеть:
Таймлайн эксперимента. В верхней части отчёта представлена временная шкала, которая включает:
Результаты и метрики по вариантам. В отчёте по итогам эксперимента можно увидеть все протестированные варианты, кампании и метрики по ним. Это помогает понять, какой вариант или кампания показали лучшие результаты.
Прямо из отчёта можно завершить эксперимент и применить его результаты. При выборе определённого варианта эксперимента кампании в нём будут запущены на всю аудиторию, а рекламные кампании в других вариантах будут остановлены.
Для экспериментов с корректировками сначала остановите эксперимент, затем в настройках кампании вручную добавьте нужную корректировку.
Также можно выбрать отдельные кампании эксперимента и запустить их на всю аудиторию, а ещё выбрать для запуска все кампании.
После запуска эксперимента лучше подождать две недели, чтобы получить результаты, но в некоторых случаях процесс может занять больше времени, если данных недостаточно. Далее вы можете перейти к анализу и просматривать отчёты. В интерфейсе будут отображены результаты подсчёта статистической значимости. Эти данные помогут принять решение по оптимизации кампаний.
В этом разделе можно добавлять новые эксперименты, а также перейти в отчёт для принятия обоснованных решений по оптимизации рекламных кампаний.
Здесь отображаются запущенные и остановленные эксперименты, а также их статус. Есть поиск, где можно найти нужный эксперимент по названию.
A/B-эксперименты в Яндекс Директе — это возможность без риска проверять новые идеи для рекламных кампаний. Вы можете тестировать изменения на небольшой аудитории, понять, как они влияют на результаты, и не бояться, что это повлияет на весь бизнес.
Интерфейс Директ Про позволяет легко управлять экспериментами, анализировать результаты в реальном времени и принимать обоснованные решения.
Максим Белоусов
Продуктовый менеджер отдела экспериментов Яндекс Рекламы