A/B-тестирование изображений в Google Ads [Дополнительные практики]
Опубликовано: 2023-05-19Что такое A/B-тестирование в Google Ads
Давайте начнем с основ A/B-тестирования Google Ads для поиска в Google. По сути, это метод тестирования двух разных версий объявления или кампании, чтобы определить, какая из них работает лучше всего. Google Ads предоставляет несколько вариантов A/B-тестирования, а обилие данных упрощает анализ результатов и принятие решений на основе ваших данных.
Одним из действительно важных аспектов A/B-тестирования поиска является предоставление тесту достаточного времени для сбора достаточного количества данных для точных выводов. Не существует установленного правила, как долго проводить A/B-тестирование. Необходимое время может зависеть от таких факторов, как бюджет и размер целевой аудитории.
При большем бюджете вы, как правило, быстрее собираете данные и быстрее делаете выводы. В то время как при меньшем бюджете вам может потребоваться проводить тест в течение более длительного периода, чтобы получить надежные результаты.
3 способа A/B-тестирования в Google Ads
Существует три способа A/B-тестирования в Google Ads, каждый из которых эффективен по разным причинам, и все они могут быть применены к изображениям в Google. Обычно при управлении аккаунтом Google Ads используется сочетание всех трех.
1. Вкладка "Эксперименты" Google Реклама
Раздел «Эксперименты» в Google Рекламе – отличный способ провести контролируемые эксперименты в кампаниях. В этом разделе вы можете выбрать готовые эксперименты Google Рекламы, такие как тестирование варианта объявления или тестирования разных видео. Или вы можете провести собственный эксперимент и протестировать множество вещей, таких как стратегия назначения ставок и корректировка ставок, типы соответствия ключевых слов, расписание показа объявлений, таргетинг на аудиторию и целевые страницы. 
Эксперименты Google Реклама | Google Реклама
При настройке эксперимента Google Реклама вы сначала выбираете свою базовую кампанию, которая представляет собой букву «А». Это создаст дубликат кампании, и этот дубликат версии будет "B".
Затем вы должны внести изменения в кампанию «B», например, если вы хотите поэкспериментировать с целевыми страницами, внедрите тестовую целевую страницу в кампанию «B». Затем укажите даты начала и окончания, а также объем трафика, который вы хотите направить как на «А», так и на «Б». 
Выбор целей для эксперимента Google Реклама | Google Реклама
Затем Google будет показывать экспериментальные кампании людям из вашей целевой аудитории и со временем предоставлять вам результаты.
Что хорошо в проведении экспериментов Google, так это то, что вам будет предложено, когда результат будет статистически значимым, а это означает, что вы можете быть уверены в результатах. Если собрано недостаточно данных для того, чтобы результат был статистически значимым, результат будет показан как неубедительный. Если это произойдет, вы все равно можете добиться хороших показателей производительности.
Это был безрезультатный эксперимент, однако KPI улучшились, и это все еще был проницательный эксперимент: 
Частично неубедительный, но этот эксперимент все же позволил понять, как альтернативная стратегия назначения ставок повлияла на эффективность:
После эксперимента Google Реклама, если вы «Примените эксперимент», базовая кампания обновит изменения, внесенные в ходе эксперимента. Или вы можете «завершить» или «удалить» эксперимент, если не хотите применять изменения.
2. Ручное A/B-тестирование Google Ads и анализ данных
Процесс ручного тестирования Google Ads включает анализ данных на различных уровнях, таких как ключевое слово, группа объявлений, актив, объявление, аудитория и целевая страница, среди прочих. Хотя это не так формально, как использование вкладки «Эксперименты», это все же эффективный способ постоянного A/B-тестирования в Google и оптимизации эффективности кампании.
Например, вы можете анализировать расширения объявлений (которые теперь называются активами), просматривая эффективность каждого актива, чтобы определить, какие из них работают лучше всего, а какие менее. Оптимизируйте их, удалив неэффективные, и продолжайте развивать самые эффективные активы на основе того, что находит отклик у вашей аудитории.
3. Сторонние инструменты для A/B-тестирования
Эксперименты Google Рекламы в основном ориентированы на поисковые и контекстно-медийные кампании Google, за исключением использования целевой рентабельности инвестиций в рекламу в один клик, что позволяет вам экспериментировать с использованием целевой рентабельности инвестиций в торговые кампании.
Однако существуют сторонние инструменты, которые могут помочь с A/B-тестированием ваших кампаний в Google Покупках, например DataFeedWatch. В частности, DataFeedWatch позволяет вам запускать A/B-тесты для заголовков и изображений Google Shopping, а также является инструментом, который позволяет вам создавать идеально оптимизированные каналы продуктов для ваших рекламных кампаний.
Если вы используете Google Покупки, рекомендуется использовать сторонние инструменты для экспериментов с различными элементами вашей торговой кампании.
Где использовать изображения в Google Ads
В современном цифровом ландшафте визуальный контент стал важнее, чем когда-либо. Изображения теперь являются центральной частью пользовательского опыта, и потребители ожидают от брендов высококачественных визуальных эффектов во всех точках взаимодействия. Эта тенденция распространилась и на рекламу.В Google Ads изображения можно использовать различными способами для улучшения ваших объявлений и кампаний.
- Медийные объявления содержат изображения, будь то адаптивные объявления или загруженные баннеры, и эти объявления показываются в контекстно-медийной сети Google (GDN).
- Кампании Performance Max используют графические ресурсы почти так же, как медийные объявления, а при использовании фида продуктов они такие же, как товарные объявления, но известны как группы списков.
- Графические ресурсы Google Покупок используются для создания привлекательных визуальных объявлений, демонстрирующих продукты.
- Расширения изображений (или графические ресурсы) позволяют рекламодателям демонстрировать дополнительные визуальные эффекты вместе с их поисковыми объявлениями.
Как проводить A/B-тестирование изображений в Google Ads
Давайте углубимся в некоторые из лучших практик по A/B-тестированию изображений в Google Ads, рассмотрев Display, Performance Max, Google Shopping и графические ресурсы, которые являются частью поисковых кампаний. Метод A/B-тестирования немного отличается для каждого типа кампании, но само тестирование изображений имеет одинаковое значение.
A/B-тестирование изображений в медийных кампаниях Google
Результаты эксперимента Google Реклама | Google Реклама
Когда дело доходит до A/B-тестирования изображений в кампаниях в контекстно-медийной сети, это похоже на тестирование для поисковой кампании, но есть отличия. Функция вариантов объявлений на вкладке «Эксперименты Google Рекламы» ограничена только поисковыми объявлениями, поэтому основной способ протестировать медийные объявления Google — вручную создать два отдельных объявления в одной группе объявлений.
- В своей кампании создайте два отдельных объявления в одной группе объявлений. В объявлении 1 должно быть одно изображение, а в объявлении 2 — другое изображение, которое вы хотите протестировать.
- Используйте те же заголовки, описания и текст призыва к действию, но с разными изображениями. Это гарантирует, что единственной тестируемой переменной является изображение, и ничто другое не повлияет на результаты.
- В настройках кампании убедитесь, что для кампании установлено значение «Не оптимизировать: бесконечная ротация объявлений», что говорит Google одинаково показывать объявления и давать им равные шансы на тестирование.
- После запуска объявлений оставьте их работать и соберите как можно больше данных. Важно отметить, что производительность может колебаться изо дня в день, поэтому лучше проводить тест как можно дольше.
- Когда вы будете готовы проанализировать результаты, сосредоточьтесь на ключевых показателях эффективности, таких как CTR, коэффициент конверсии, цена за конверсию и «рентабельность расходов на рекламу», чтобы определить, какое изображение принесло наилучшие результаты. CTR особенно важен для тестирования изображений, поскольку изображения визуальны и их цель — побудить и побудить пользователей щелкнуть.
A/B-тестирование изображений для кампаний Performance Max
Настройка сигналов аудитории | Google Реклама; Источник: Магазины
В кампаниях Performance Max используются изображения так же, как и в адаптивных медийных объявлениях. В кампаниях PMax объявления называются группами активов. Группа объектов – это набор объявлений, посвященных определенной теме или целевой аудитории. Поскольку группы ресурсов можно разделить на темы, вы можете проводить A/B-тестирование ресурсов изображений Google, добавляя их в отдельные группы ресурсов.
Предположим, веб-сайт, посвященный отдыху, хочет провести A/B-тестирование изображений образа жизни, которые включают людей в одной версии и демонстрируют жилье в другой версии. Они могли построить две группы активов, одну с людьми на изображении и одну без людей.
К сожалению, существуют ограничения на степень детализации отчетов по данным для кампаний PMax, и невозможно увидеть ключевые показатели эффективности, такие как CTR, коэффициент конверсии и рентабельность инвестиций, для каждой группы активов так же, как для поисковых и медийных объявлений.
Чтобы получить представление об эффективности двух типов изображений, сначала оцените рекламную эффективность обеих групп объектов и стремитесь к рекламной эффективности «хорошо» или «отлично». Затем щелкните группу активов, нажав «просмотреть сведения об активах». Здесь вы получите представление о том, как работает каждый элемент объявления PMax. Обратите внимание на столбец производительности и уберите активы с низким показателем производительности, чтобы сосредоточиться на наиболее эффективных активах. 
Проверка производительности Максимальная производительность активов | Google Реклама
Вернемся к примеру с праздничным веб-сайтом. Проанализируйте показатель эффективности каждого типа ресурсов (с людьми и без них), чтобы определить, какие графические ресурсы обеспечивают наилучшую производительность.
5 лучших практик группы активов
- Проверьте индикатор эффективности рекламы, чтобы убедиться, что в вашей группе ресурсов достаточно ресурсов для эффективной работы.
- Включите все различные типы ресурсов, такие как текст, изображения и видео, в каждую группу, чтобы обеспечить максимальный охват.
- Убедитесь, что все объекты соответствуют рекомендациям по качеству, установленным Google.
- Поэкспериментируйте с различными вариантами ресурсов, чтобы определить самый эффективный креатив, как обсуждалось выше в отношении графических ресурсов.
A/B-тестирование изображений для Google Покупок
Пример объявлений Google Покупок | Google Реклама
Для кампаний Google Покупок, в том числе кампаний PMax, в которых используется фид продуктов, который затем формирует группы списков PMax, A/B-тестирование изображений продуктов является основным способом повышения эффективности кампании. Хотя в Google Ads нет возможностей тестирования изображений напрямую, которые позволяют рекламодателям делать это, вы можете A / B тестировать изображения Google с помощью стороннего инструмента DataFeedWatch.
Вы можете проверить, какие изображения работают лучше всего, будь то стиль жизни, продукт, простой фон или снимки действия, распределив свои продукты на две (или более) группы. В DataFeedWatch вы можете создать собственную метку, чтобы разделить ее на две части; Продукты А и Продукты Б.
Создание пользовательских этикеток | DataFeedWatch
Затем, используя простое правило, мы можем сопоставить эти группы с определенными изображениями. Например, если в списке есть продукт с идентификатором 2345, он принадлежит к продуктам A. Вы сопоставляете первую группу продуктов с image_url_2, а вторую группу — с image_url_4. Таким образом, первая группа изображений, которые вы хотите протестировать, находится под image_link_2, а вторая группа — под image_link_4.
Сопоставление image_link | DataFeedWatch
На основе созданных вами пользовательских меток вы можете отслеживать результаты рекламы в GA4 с определенными изображениями и определять, какая реклама более успешна.
Нужна помощь с изображениями в Google Покупках? Вот 7 правил, которые нужно соблюдать при работе с изображениями для покупок в Google.
A/B-тестирование графических ресурсов (формально расширения объявлений)
Пример расширений объявлений | Google Реклама
A/B-тестирование расширений графических объявлений поисковой кампании (которые теперь называются активами) выполняется вручную и включает анализ данных на уровне объектов. Выберите активы «Изображение», а затем проанализируйте свои ключевые показатели эффективности, чтобы определить наиболее эффективные графические активы (это тот же процесс для анализа всех типов активов).
A/B-тестирование расширений изображений | Google Реклама
Важно учитывать как показатели кликов, так и показатели конверсий, если ваша цель основана на конверсиях. На снимке экрана ниже я выделил изображения, которые следует удалить из кампании из-за того, что у них CTR ниже среднего и CPA выше среднего.
Можно провести дальнейший анализ изображений, например, попытаться выяснить, почему два вышеперечисленных изображения неэффективны и почему другие изображения работают лучше. За этим может последовать добавление большего количества изображений и дальнейшее тестирование, улучшают ли они производительность.
Важно отметить, что расширения графических объявлений не обязательно будут отображаться при каждом показе объявления. Таким образом, сбор достаточного количества данных может занять больше времени, но со временем вы сможете определить, какое расширение работает лучше.
A/B-тестирование изображений — лучшие практики
Вот некоторые из ключевых рекомендаций по A/B-тестированию изображений Google Ads, которые следует учитывать при проведении A/B-тестирования в Google.
Продолжительность A/B-тестирования изображения
Когда дело доходит до продолжительности A/B-тестирования, рекомендация не зависит от времени. Вместо этого продолжительность вашего A/B-теста должна основываться на данных. Крайне важно, чтобы вы давали своим тестам достаточно времени для сбора достаточного количества данных, чтобы принять обоснованное решение, основанное на данных.
Допустим, ваши расходы на рекламу составляют 100 фунтов стерлингов в день, а тестируемые графические ресурсы получают только часть этих рекламных расходов, поскольку, скорее всего, в игре будет больше, чем два графических ресурса. Чтобы собрать достаточно данных для завершения эксперимента с Google Реклама, потребуется как минимум несколько недель, если не месяцев. Однако, если ваша кампания тратит более 1000 фунтов стерлингов в день, вы, вероятно, сможете завершить эксперимент в течение недели из-за большего объема данных.
Помните, что при проведении экспериментов Google Реклама на вкладке "Эксперименты" вы будете уведомлены, когда будет достаточно данных для того, чтобы тест был статистически значимым.
Переменные тестирования
Существует большое количество переменных, которые можно протестировать в ваших изображениях, и это действительно зависит от того, что имеет смысл для вас, исходя из ваших креативов и целей. Некоторые общие вещи, которые могут быть протестированы, включают:
- Использование разных цветов в изображениях
- Различные визуальные эффекты, чтобы определить, какие из них резонируют лучше всего, например, графика VS образ жизни или люди VS отсутствие людей.
- Различные типы наложения текста на изображения (где применимо)
- Влияние элементов брендинга на изображение по сравнению с их отсутствием
- Как различные места размещения кнопки призыва к действию влияют на CTR
Размер изображения и характеристики
Размер и характеристики изображения зависят от того, где используется изображение, поскольку они различаются в зависимости от типа кампании и места размещения. Если вы загружаете анимированные и неанимированные медийные объявления в качестве баннеров, все спецификации можно найти здесь.
Полные спецификации графических ресурсов в качестве расширений объявлений можно найти здесь. См. здесь требования и спецификации к адаптивным медийным объявлениям, а также требования к графическим ресурсам кампании с максимальной эффективностью. Во всех случаях рекомендуется использовать как квадратные изображения, так и альбомные изображения, чтобы максимизировать места размещения, на которые имеют право ваши изображения. В кампании PMax рекомендуется также включать портретные изображения.
Вот обзор спецификаций:
- Пейзаж (1,91:1): 1200 x 628 пикселей
- Минимальный размер изображения: 600 x 314 пикселей.
- Максимальный размер файла: 5120 КБ
- Квадрат (1:1): 1200 x 1200 пикселей
- Минимальный размер изображения: 300 x 300 пикселей.
- Максимальный размер файла: 5120 КБ
- Портрет (4:5): 960 x 1200 пикселей
- Минимальный размер изображения: 480 x 600
- Максимальный размер файла: 5120 КБ
Заключение
Имея множество способов включения изображений в свои кампании Google Ads, его жизненно важные рекламодатели стремятся к максимально возможной эффективности, внедряя стратегию A/B-тестирования поиска изображений. Лучше всего с самого первого дня применять подход к A/B-тестированию, чтобы добиться наилучшего возможного результата.
Вот несколько преимуществ использования изображений в ваших кампаниях Google Ads, чтобы завершить эту статью:
- Доказано, что изображения действительно повышают эффективность Google Рекламы. Имея это в виду, не экспериментировать с изображениями при каждой возможности было бы упущенной хитростью.
- Изображения в Google Ads позволяют рекламодателям передавать информацию визуально, что может быть сложно сделать с помощью простого текста. Это может помочь аудитории быстрее усвоить эту информацию, что хорошо с точки зрения короткой продолжительности концентрации внимания.
- Использование изображений разумно с точки зрения брендинга. Независимо от того, имеет ли ваш бренд уже высокую узнаваемость или вы хотите развивать свой бренд, изображения помогают создать бренд и последовательность.
- Изображения универсальны, а использование и тестирование изображений в поисковых объявлениях позволяет запускать ваши кампании на большем количестве платформ. Это связано с тем, что изображения могут показываться в поиске YouTube через сеть поисковых партнеров (AFS).
