A/B-тестирование в рекламе: почему это не равно двум разным картинкам

A/B-тестирование в рекламе — это практичный способ понять, что работает на самом деле. По результатам всегда видно, что триггерит аудиторию. В статье расскажем, что такое A/B-тестирование и как его использовать.

Что это — A/B-тестирование?

A/B-тесты — это метод проверки гипотез. Сравнивают версии одного и того же элемента, чтобы понять, какая работает лучше. 

В классическом варианте создаются две версии: A — исходный вариант и B — вариация. Пользователи распределяются между ними случайным образом, и их поведение фиксируется: клики, взаимодействия, покупки, заявки, время на странице. Когда одна из версий стабильно лидирует по показателям — ура, победитель определен.

Главная ценность A/B-теста — он убирает догадки и субъективность. Решения основаны уже не на вкусовщине, а на результатах. К тому же получается отследить эффект даже от небольших изменений — текста кнопки, цвета фона, пунктов в форме.

Где используют A/B-тестирование:

• Лендинги. Проверяют заголовки, оформление страницы, тексты кнопок, варианты форм, падение по воронке.

• Продукт. Перед тем как внедрить глобальное изменение, его запускают как вариацию B и смотрят на показатели.

• Коммуникация. Тестируют цепочки писем, пуши, текст в мессенджерах, тарифы и схемы удержания.

• Медиа и контент. Редакция меняет заголовок, лид или структуру статьи — проверяют, что вовлекает больше.

• Реклама. Чтобы понять, какое объявление лучше привлекает целевой трафик.

Разберем-ка последний пункт подробнее.

AB-тесты в рекламе

В рекламе проверка гипотез помогает найти самые эффективные связки объявлений, креативов и посадочных страниц. По сути, A/B-тестирование в рекламе строится вокруг трех пунктов:
— элемент, который вы хотите проверить,
— конкретная метрика успеха,
— равномерное и объективное распределение трафика между вариантами.

Практически каждый элемент объявления или воронки способен повлиять на результат. Главное — проверять их по одному за раз. Так результат будет понятнее. 

Тестировать можно все что угодно. В тексте и посыле: заголовки, офер, выгоду, слова-триггеры, длину объявления.

Может, «Скачать бесплатно» за счет конкретики сработает лучше, чем «Попробовать бесплатно»?

Дизайн тоже можно сравнивать — это все-таки самая заметная часть рекламы. Меняй фон и цветовую гамму, используй не фото, а графику, замени стоки авторскими снимками, поменяй композицию и — тут можно — поиграйся со шрифтами.

Иногда слишком красивая картинка проигрывает простой, но понятной.

Таргетологу вообще есть где разгуляться: в PPC можно менять ключевые слова и минус-слова, выбирать разную аудиторию.

Конечно, если реклама ведет на посадочную страницу, нужно проверять и ее. Как насчет другого текста и структуры? Может, предложить другой офер? Или сократить форму заявки с пяти пунктов до двух?

A/B-тест в рекламе редко ограничивается только картинкой.

Как проводить A/B-тесты

Есть универсальная схема, которую используют маркетологи и продуктовые команды.

Шаг 1. Собери данные

Перед тем как что-то тестировать, важно понять, где именно проблема или что можно улучшить.

Для этого используют:
— аналитику сайта или приложения (чаще всего — «Яндекс Метрику»);
— карты кликов и тепловые карты, чтобы отследить поведение пользователей;
— отчеты по рекламным кампаниям (CTR, CPC, CPM, конверсии);
— страницы или связки, где больше всего трафика или самые высокие отказы.

Цель шага — выбрать участок воронки, на котором тестирование даст максимальную пользу.

Шаг 2. Определи цель и метрику успеха

Нужно выбрать главный показатель. Обычно это CTR, CPC и CPM, конверсия в заявку/покупку, стоимость лида/покупки, средний чек или ROI.

Главный принцип: один тест — одна главная метрика. Все остальное будет вспомогательными данными.

Шаг 3. Сформулируй гипотезу

Гипотеза отвечает на два вопроса: Что вы меняете? Какой эффект ожидаете и почему?

Например: «Если на картинке показать человека, использующего продукт, CTR вырастет — потому что визуал станет более понятным и живым».

«Если сократить заголовок до одного короткого сообщения, конверсия увеличится, потому что пользователь быстрее считает смысл».

«Если на лендинге стоимость поставить в блок повыше, снизится количество закрытий».

Шаг 4. Определи, что именно тестируешь

Составь список элементов, которые потенциально влияют на результат.

Это могут быть:
— заголовки и текст объявления,
— изображения и стиль визуала,
— призыв к действию (CTA),
— форматы креативов (карусель, баннер, видео),
— ключевые слова,
— сегменты аудитории
— или посадочные страницы.

Шаг 5. Создай вариации

Пора создавать тот самый вариант B. Чтобы результат проверки был точным, нужно проследить за исходными условиями: корректной UTM-меткой и одинаковыми условиями показа.

Например, запускаем рекламу ВКонтакте. Данные такие: объявление A — запись без кнопки, объявление B — запись с кнопкой, аудитория одинаковая, показы распределены равномерно.

Если нужно протестировать сразу несколько факторов, планируй серию последовательных запусков.

Шаг 6. Запускай

Обязательно определи минимальную длительность и накопление статистической значимости. Тогда результаты будут достовернее, а выборка — не слишком маленькой. Как правило, продолжительность должна быть минимум 5–7 дней, а статистическая значимость — 95%.

Шаг 7. Проанализируй результаты

Для начала проверь, получилось достичь статистической значимости? Если да, можно переходить дальше: смотреть на главную метрику, странные всплески в отдельных сегментах, ухудшение вторичных показателей. Может, CTR вырос, но конверсия в заявку упала.

На этом шаге помогает калькулятор AB-теста — в интернете можно найти несколько специализированных платформ. Калькулятор сам сравнивает несколько рекламных стратегий, нужно только указать данные сегментов.

Каждый вывод фиксируй по одной схеме:
— гипотеза,
— результат,
— интерпретация,
— решение: внедрять или нет,
— план: что тестировать дальше.

Как запустить A/В-тест на рекламных платформах

ВКонтакте и «Яндекс Директ» поощряют проверку гипотез и дают специальные инструменты. Сейчас расскажем.

A/B-тестирование ВКонтакте

ВКонтакте можно тестировать формат рекламной записи, креативы, тексты и настройки аудитории.

Просто создаете два объявления с одинаковой аудиторией и меняете только одну переменную. Потом дожидаетесь одинакового количества показов и  сравниваете CTR, клики, конверсии и оценку рекламной записи (0,1–10).

A/B-эксперименты в «Яндекс Директе»

«Директ» использует инструмент «Эксперименты»: он делит трафик между несколькими кампаниями и показывает, как каждый вариант себя ведет. 

Нужно создать копию кампании и менять в ней только один элемент — например, посадочную страницу, креатив, стратегию ставок или корректировки аудитории. Потом — подключить обе версии к эксперименту. Система распределит пользователей между кампаниями и соберет статистику.

Когда системно проверяешь гипотезы — от заголовков и картинок до настроек кампаний и посадочных — бюджеты расходуются рациональнее. В этом и сила A/B-теста: он позволяет найти не очевидные, а работающие решения.