Чек-лист идей для А/B-тестов в сегменте «Недвижимость»
Автор: Дмитрий Подшивалов, руководитель направления «Недвижимость» в ArrowMedia
А/B-тестирования — это важная и незаменимая часть управления рекламными кампаниями. В таком сложном и высококонкурентном сегменте, как «Недвижимость», качественные А/B-тесты являются необходимым условием успешного решения задачи по поиску точек роста. Но откуда искать идеи для А/B-тестов? Сверьтесь с нашим чек-листом, и может быть он вдохновит вас на новые подходы.
Как правильно проводить А/B-тесты
Перед началом составьте список гипотез, которые необходимо проверить. Определите метрики, на которые могут повлиять вносимые изменения, и по которым будут измеряться результаты. Следующим шагом обозначьте, какой потребуется объем данных для того, чтобы А/B-тест мог считаться проверенным, и сколько времени потребуется на сбор этой статистики. Для оценки достоверности можно воспользоваться специальными калькуляторами.
В создании и проведении A/B-тестов вам могут помочь встроенные инструменты «эксперименты» в Google Ads и Яндекс.Директе, а также Google Optimize. Для чистоты эксперимента важно, чтобы все тестируемые кампании или объявления были созданы с нуля и отличались только одним «элементом» эксперимента.
А теперь к тестированию:
1. Тексты объявлений
Сейчас тестирование и отбор лучших вариантов текста происходит постоянно, поскольку уже давно стало стандартом использование нескольких объявлений в ротации. Но мы также рекомендуем сосредоточиться и на отдельных частях текстов объявлений, расширениях и УТП.
При тестировании элементов важно оценивать не только CTR, но и стоимость лидов. А если есть возможность собрать необходимый объем статистики, то можно оценить и воздействие на сделки.
Допустим, наша гипотеза такая: используемые призывы к действию могут влиять на CTR и конверсию в целевые действия. Тогда в рамках эксперимента тестируется несколько вариантов объявления, которые отличаются друг от друга только призывами к действию. Например, «Звоните!», «Бронируйте онлайн!», «Купите онлайн!», «Купите на старте продаж!» или «Узнайте подробности!». По окончании сравниваются CTR и стоимость целевого обращения.
2. Посадочные
Идея подготовки специальных лендингов для рекламы не очень распространена среди застройщиков. Тем не менее, для всех или части рекламных кампаний могут быть несколько потенциально эффективных посадочных страниц, и задача А/B-тестов определить самые конверсионные связки. Стандартный пример – разделить трафик между главной и страницей с выбором квартир. Он подойдет практически для любых кампаний. Еще один вариант: для общего трафика у единых сайтов зонтичных брендов можно провести сравнение главной и страницы со списком проектов. Наряду с этим, оправданными могут быть тесты amp-страниц, турбо-страниц Яндекса или квизов.
Другой пример гипотезы: определенные проблемы с мобильной версией сайта могут снижать конверсию. Но использование других посадочных может повысить эффективность.
Реализация: в ходе эксперимента мобильный трафик из Яндекса распределяется между тремя вариантами:
- ранее используемой посадочной;
- специально созданным лендингом, адаптированным для мобильных устройств;
- турбо-страницами.
По итогам эксперимента оцениваются коэффициент конверсий и стоимость целевого обращения.
3. Креативы
Не только рендеры могут хорошо отрабатывать в качестве графических материалов для ТГБ и баннеров. Так можно протестировать изображения МОПов, фотографии строящихся объектов и даже изображение области на карте с очертаниями строящегося комплекса.
Далеко не всегда возможно предугадать, какой креатив окажется самым привлекательным для целевой аудитории. Дополнительно, могут сравниваться, например, ТГБ и баннеры в Сети Яндекса.
Допустим, часть корпусов ЖК находится на завершающей стадии строительства. В рекламе используются баннеры, сделанные на основе рендеров.
Гипотеза: если сделать красивые фотографии фасадов корпусов, то, возможно, это выделит нас на фоне других объявлений и повысит привлекательность креативов для пользователей.
Реализация: в ходе эксперимента в ротацию добавляются баннеры на основе рендеров и с фотографиями. Но важно, чтобы тексты и дизайн баннеров не отличались.
По итогам оцениваются CTR и стоимость целевого обращения.
4. Стратегии управления ставками
Чаще всего выбор между ручным управлением ставками, подключением оптимизаторов, автоматизированных правил и встроенных оптимизаторов производится исходя из того, негативным или позитивным был личный опыт работы с каждым из вариантов. Но намного лучше сравнить эти подходы в режиме реального времени для текущего проекта и экспериментальным путем выбрать необходимый, что покажет самую высокую эффективность в конкретном случае. Для данного типа тестов рекомендуем одновременно сравнивать не более 2-х вариантов управления ставками.
Например, все управление в кампаниях осуществляется вручную, ставки пересчитываются с учетом новой статистики еженедельно. Мы хотим последовательно протестировать другие варианты (встроенные автостратегии с tCPA, управление внешним оптимизатором, управление с помощью автоматизированных правил).
Гипотеза: возможно, ручное управление ставками для нас не является оптимальным подходом. С помощью тестов мы можем определить решение, которое будет лучше всего работать именно на нашем проекте.
Реализация: с помощью экспериментов последовательно запускаем a/b-тест, в котором сравниваем кампанию, где продолжаем управлять ставками вручную, и кампанию с другими типами управления. После серии тестов подводим результаты и оцениваем стоимость целевого обращения и количество полученных конверсий. Дополнительный период тестирования может помочь нам убедиться в правильном выборе.
Это далеко не полный список того, что возможно тестировать в рекламе для улучшения эффективности. Очень важно аккумулировать результаты всех тестов, обращаться к этой информации при необходимости и помнить, что все может меняться, а значит выводы могут со временем терять свою актуальность.
