Creare esperimenti A/B per le campagne Demand Gen

Gli esperimenti ti consentono di proporre e testare le modifiche da apportare alle campagne Demand Gen. Puoi misurare i risultati e valutare l'impatto delle modifiche prima di applicarle a una campagna.

Questo articolo spiega come funzionano gli esperimenti per le campagne Demand Gen. Quando è tutto pronto, configura una campagna Demand Gen.

• Prima di iniziare
• Funzionalità esclusive per gli esperimenti A/B per le campagne Demand Gen
• Configurare un esperimento
• Valutare i risultati dell'esperimento
• Terminare l'esperimento
• Best practice

Prima di iniziare

• Puoi avviare un esperimento con un minimo di due campagne Demand Gen. Entrambe le campagne devono essere pronte, ma non attualmente pubblicate.
• Scegliere campagne che si differenziano solo per una variabile ti aiuterà a comprendere meglio i risultati degli esperimenti e a trarre le dovute conclusioni.
• Tutte le modifiche alla configurazione della campagna devono essere apportate prima di salvare l'esperimento.

Funzionalità esclusive per gli esperimenti A/B per le campagne Demand Gen

• Gli esperimenti per le campagne Demand Gen verranno eseguiti su tutti gli inventari e su Discover, Gmail e YouTube.
• Consentiranno agli inserzionisti di testare tutte le varianti delle campagne immagine e video.
• Gli esperimenti consentono di eseguire test con creatività, segmenti di pubblico e feed dei prodotti. Al momento, consigliamo di non testare altre variabili come offerta e budget.
• Per eseguire l'esperimento, consigliamo agli inserzionisti di creare nuove campagne con la stessa data di inizio. Gli esperimenti possono utilizzare solo campagne Demand Gen.

Istruzioni

Configurare un esperimento

1. Nell'account Google Ads, fai clic sull'icona Campagne .
2. Fai clic sul menu a discesa Campagne nel menu sezione.
3. Fai clic su Esperimenti.
4. Fai clic sul pulsante Più nella parte superiore della tabella "Tutti gli esperimenti".
   • Puoi anche andare alla scheda "Esperimenti Demand Gen" e fare clic sul pulsante Più .
5. Seleziona Esperimento Demand Gen e fai clic su Continua.
   • (Facoltativo) Inserisci il nome dell'esperimento e la descrizione. Il nome dell'esperimento non può essere uguale a quello delle campagne e di altri esperimenti esistenti.
6. Per impostazione predefinita sono disponibili due gruppi sperimentali e puoi aggiungerne fino a dieci, se necessario.
   • Applica un'etichetta ai gruppi sperimentali.
   • In "Suddivisione del traffico", inserisci la percentuale in base alla quale suddividere l'esperimento. Consigliamo di impostare una percentuale pari al 50% per confrontare al meglio le campagne originali e quelle sperimentali.
7. Assegna le campagne a ogni gruppo sperimentale. Una campagna non può essere presente in più gruppi sperimentali contemporaneamente, ma un gruppo sperimentale può includere più campagne, se necessario.
8. Seleziona la metrica principale più efficace per misurare il risultato dell'esperimento.
   • Le metriche includono: Percentuale di clic (CTR), Tasso di conversione, Costo per conversione e Costo per clic (CPC).
9. Per terminare la creazione degli esperimenti, fai clic su Salva. L'esperimento è ora pronto per essere eseguito.

Valutare i risultati dell'esperimento

Mentre l'esperimento è in esecuzione, puoi valutare e confrontarne il rendimento con la campagna originale. Se vuoi, puoi terminare l'esperimento in anticipo. Il report sull'esperimento contiene tre componenti:

• Menu a discesa Livello di confidenza: seleziona il livello di confidenza in base al quale vuoi visualizzare i risultati. Questo menu a discesa influisce sia sulla scheda In alto sia sulla tabella report. Un valore più basso consente di ottenere risultati più rapidi, mentre un valore più alto determina risultati più lenti, ma con un maggiore livello di certezza:
  • 70% (impostazione predefinita): risultati direzionali, in linea con il livello di confidenza più basso della misurazione dell'impatto.
  • 80%: risultati direzionali, con un equilibrio tra velocità e certezza.
  • 95%: risultati definitivi per gli utenti che devono garantire un'elevata certezza per decisioni importanti.
• Scheda In alto: visualizza il risultato dell'esperimento per la metrica più efficace scelta. Lo stato della scheda fornirà informazioni utili come:
  • Raccolta di dati: l'esperimento ha bisogno di più dati per iniziare a calcolare i risultati. Per le metriche relative alle conversioni, devi raccogliere almeno 100 punti dati per iniziare a vedere i risultati.
  • Rendimento simile: non esistono differenze significative tra i diversi gruppi al livello di confidenza scelto. Puoi attendere più a lungo per vedere se la differenza diventa significativa con una maggiore quantità di punti dati.
  • Un gruppo è migliore: esiste una differenza significativa tra i diversi gruppi al livello di confidenza scelto.
• Tabella report: trova risultati più completi per la metrica più efficace e per tutte le altre metriche disponibili. Le colonne conterranno informazioni che spiegano che cos'è il gruppo di controllo, che cos'è il gruppo sperimentale, lo stato relativo al rendimento del gruppo e le metriche sul rendimento generale.

Terminare l'esperimento

Prima di intraprendere azioni relative alla campagna originale, assicurati di terminare l'esperimento dopo aver ottenuto i risultati. Per terminare l'esperimento, vai alla pagina Esperimenti, passa il mouse sopra l'esperimento e fai clic su Termina esperimento.

Best practice

• Quando usi le strategie di offerta basate sulle conversioni, gli esperimenti per le campagne Demand Gen richiedono un minimo di 50 conversioni per gruppo per visualizzare i risultati. Per raggiungere questo obiettivo, ti consigliamo di utilizzare le offerte basate su CPA target o Massimizza le conversioni e di eseguire l'ottimizzazione per le conversioni meno redditizie come Aggiungi al carrello o Visualizzazione di pagina.
• Crea esperimenti con campagne che si differenziano solo per una variabile.
• Ad esempio, esegui un esperimento con diversi tipi di creatività che però abbiano lo stesso formato e lo stesso pubblico di destinazione. In questo modo, la variabile della creatività sarà diversa, ma quelle del formato e del pubblico saranno le stesse.
• Intervieni sui risultati: se noti risultati statisticamente significativi in un gruppo sperimentale, puoi massimizzare l'impatto mettendo in pausa altri gruppi sperimentali e spostando l'intero budget nel gruppo con i risultati più significativi.
• Impara dalle conoscenze acquisite: se, ad esempio, noti che gli asset video personalizzati per segmenti di pubblico diversi hanno un rendimento migliore rispetto allo stesso asset generico mostrato a tutti i segmenti di pubblico, utilizza queste informazioni per sviluppare asset video futuri.
• I risultati non risolutivi possono anche essere approfonditi: un esperimento che non restituisce un vincitore potrebbe indicare che la variante della creatività che stai testando non è sostanziale. Puoi eseguire un test su altri tipi di asset o varianti più significative nel tuo prossimo esperimento.

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