Facebook 营销基础 3.3 – AB split testing基础

面对效果差的Facebook广告,怎么办?
需要优化?
但你会如何优化Facebook广告呢?

我接触Facebook广告也有几年了,在投的这些广告里面有表现好的,也有很多表现不好的,但是一旦开始测试任何一个广告都会摆脱颓势,事实确实证明测试是卓有成效的。

但是A/B testing又极为特殊,它很简单,学过高中生物的人都懂,虽然我已经把所有概念全部还给老师了但原理还懂一点:两组实验对象,只有一个变量不同,观察他们结果上的区别,哪个表现会更好;同时它又会变得相当复杂,别急,你会知道复杂在哪里的,还有一点,操作不当会非常烧钱,所以在对Facebook广告A/B Split testing之前,了解Facebook广告结构,能让你走的更远。

Facebook广告结构:

Facebook广告结构包含3个层级,分别是Campaign, Ad Set, Ad, 红色区域描述了他们各自扮演的角色。

Campaign

Campaign定义了你的Facebook广告目标
举个栗子,如果你想让Facebook用户去你的网站,并且希望这些人能订阅你的内容或成为你的顾客,那么可以选择目标“Conversions”。

在以A/B测试为目的的广告中,我习惯将所有测试都限定在一个Campaign当中进行,一是没有必要把相关测试分开放到不同的Campaign,二是你还能清楚的比较那些数字么?本来放到一块就够让人头疼了啊(不信,请看下图!),确定还要分开看?

Ad Set

Ad Set定义了目标受众,同时预算,花钱节奏,竞价方式都是在这里设置的。
一个Campaign可以包含多个Ad Sets,每个Ad Set可以定位不同的目标受众,当然也可以定位相同的目标受众。大部分的Campaign会包含多个定位不同目标受众的Ad Sets。

Ad

Ad就是广告传递给目标受众之后,他们看到的东西了,一个Ad Set可以包含多个Ads,构成一个Ad的因素通常包括:图片或视频,标题,正文,和链接描述。

 

创建合理的测试流程

为了更好的优化广告,你需要测试不同的Ad Sets(广告组),和同一个Ad Set(广告组)下面的不同广告,  但是不合理的测试会让你陷入非常被动的境地,不要被它简单的名字“A/B测试”迷惑了。

为什么说Facebook广告测试可以非常复杂

如果你想把所有潜在的影响因素都拉出来,做一个测试,假设在Ad Set层面,你要测试5个不同的目标受众,在Ad层面,你有5张不同的广告图片,5个不同的标题,5个不同的广告文案,那么只针对一个目标受众,会被呈现5X5X5=125个广告,你需要管理5X125=625个广告,这还不够…

如果再对目标受众进行细分

  • Male and Female
  • Ages 18-25 and ages 26-35
  • Australian and Uk

那么,所有可能的组合会达到5000个(40个Ad sets X 125 Ads),这不是广告,而是天书啊!

如何避免这些复杂的情况发生?

老王我曾经搞过软件开发,有一种开发模式叫做敏捷开发,这种模式不在一开始就定下什么宏伟的蓝图,而是一边开发,一边完善,快速迭代。要避免这些复杂性,也是一个道理,在广告投放过程中不断迭代找出最优组合。

有意扩大受众范围,减少测试变量,从Facebook广告报告中读取数据,不断改进A/B测试的精准度,因为这些数据包含了详细的基于不同客户所处区域,年龄,性别,广告位置等等的广告效果分析,能让你对测试的发展方向提供参考,相比你一下子搞个100来个广告,是不是简单很多。

我们来看一下实际的应用是什么样子的?

有意扩大受众范围:

创建一个Ad Set(广告组),基于某一特定兴趣创建一个目标受众,我分析过自己的受众情况了,但这次我要有意扩大受众范围,性别设置成All, 年龄设置成18-65+。

然后呢, Facebook广告效果报告会告诉我,在这个Ad Set里面,哪个性别、哪个年龄段有最好的转化,通过分析这些数据,让我在下次测试中排除掉效果不好的变量。

减少测试变量:

Ad 层级的变量测试:

根据AdEspresso的调研结果,在测试最终呈现给受众的广告时,以下几个变量具有一定影响:

  • 广告图片
  • 主体文案
  • 广告位置
  • 标题

基于此,我们知道广告图片影响力最大, 我的建议是首先聚焦于可能会带来最大变化的变量,所以从3-6个广告图片开始测试,然后会测试其他变量。当然也不是说广告图片作为变量带来的影响最大,根据你实际情况和经验判断出对你来说影响最大的变量,并首先进行测试。

注意:

  • 建议每个变量进行3-6个版本的测试
  • 每个版本要完全不同,不能只是微小的差别
  • 找出受众最喜欢的版本后,再进行更加精细的测试
  • 一个Ad Set下面Facebook最多允许有50个Ads

举例:

我们进行了3个图片版本的测试,这三个版本第一眼看上去是完全不同的,为了更容易找到用户心中的最优版本。
接下来,我们利用最优版本创建更多相似的版本,来进行更加精细的测试。

Ad 层级变量测试的问题

很多人是这样进行测试的,一个Ad Set下面有若干个Ad在测试,从Facebook广告结构中我们知道这是合情合理的。但是,存在一个问题,Facebook广告系统会过早的认定Ad赢家,然后会把展示机会更多的偏向于表现较好的Ad,其他Ad由于得不到展示,得不到足够的数据来验证其有效性,这样的测试会存在很大的偏差。

如何解决?

这也简单的,我的建议是:将Ad分开来测试,即在一个Ad Set里面只放置一个Ad广告,让广告在各自的Ad Set里跑,有些人可能会担心多个Ad Sets在Facebook竞价排名中会出现互相竞争的情况,这种情况对数据有效性的影响其实是微乎其微的,比如一个受众同时被展示了A广告和B广告,他还是会做出选择的。而且,这种情况也是暂时的,你在确定Ad赢家后,可以关掉表现不好的Ad Set,让表现好的Ad Set继续跑。

Ad Set层级的变量测试

Ad Set层面的测试变量有很多, 如下,那我就用英文描述了:

Audience details:

Location, Age, Gender, Language, Detailed targeting (包含Demographics, interests, behaviors, more categories), Connections.

Ad management:

Bidding strategies, Schedule ads

Ad placement:

Mobile vs. desktop, Platforms (包含Facebook, Instagram, Audience Network, Messenger), Newsfeed vs. sidebar.

Detailed targeting

在进行A/B测试时,我会首要关注Detailed targeting,因为它绝对会对广告成功与否产生较大的影响。但是,有一点你要注意的是,在一个Ad Set(广告组)里面,只选择一个兴趣/行为选项(除非你在使用“Exclude People” 或者 “Narrow Audience”选项)。

为什么?

当你选择多个兴趣/行为选项时,一个普通Facebook用户只需要满足其中一个选项,就会变成你的目标受众,然后,目前Facebook还没有兴趣/行为的详细分析报告,你我都不可能知道基于某一个兴趣/行为去定位目标受众的广告效果。

所以就会出现这样的情况,当你得到一个效果一般的广告时,你根本不知道哪个兴趣/行为选项在力挽狂澜,哪个在拖后腿,然后你把这条广告扔进了垃圾桶里,得到一个结论,Facebook广告效果也太一般了吧…….No! 要坚决避免这样的情况发生。

如何测试Detailed targeting呢?

为每一个兴趣/行为选项单独设置一个Ad Set进行测试,这样的会清楚的得到广告效果比较。

何时结束测试找到最佳选项? 

根据Facebook官方的说法,至少等广告跑24个小时再去评估它的效果,因为Facebook广告投放系统也需要时间去观察和优化这个广告的。

但是,这并不是说你所有广告在24小时之后可以结束测试了,24小时只是Facebook广告系统,也就是Facebook算法真正得到激活发挥作用的最少时间,我的建议是让你的广告跑至少48-72个小时。

此外你要让测试有足够的数据来保证你的测试结果是有效的,市面上有很多A/B测试计算器可以辅助你决定测试效果的好坏,推荐使用测试计算器,很多时候你以为得到了最佳测试效果,但其实从数据分析角度来看,还没有到最终决定的时候。

既然说到要有足够的数据来支撑有效的测试效果,一是投入较大的广告费用,二是延长测试的时间,三,测试受众样本的稳定(我在营销进阶中会详细讨论)。举个例子,如果你投入的预算不高,那就要延长比较高预算更多的广告时间。

 

总结

  • 有意扩大受众范围,让Facebook数据分析报表来说话
  • 简化你的测试流程,目的是让你能掌控这个流程
  • A/B测试先从最容易得到效果的变量开始
  • 在一个Ad Set中只定位一个兴趣/行为选项
  • 为得到更加精确的结果,在一个Ad Set里面只放置一个Ad广告
王海峰

希望能帮助你建立一套属于自己Online money making的英文网络营销系统,我在过去已经解决过的问题和相关知识点的整理,都会在这里和你分享...

发表评论

avatar
  Subscribe  
Notify of
error: 禁止转载 !
微信号:arvinwang1987