Проведение тестирования объявлений является мощным инструментом при работе с контекстной рекламой. Какими хорошими ни были бы показатели, всегда есть, что улучшить. Единственный эффективный способ найти те самые слова, продающие картинки и другие элементы — это проверка на практике — А/Б тестирование.
Его суть заключается в том, чтобы при прочих равных условиях показывать аудитории несколько вариантов какого-то элемента рекламы или сайта. Например, текста объявления. Измерив для них статистику, можно выяснить, какой из вариантов больше нравится целевым пользователям.
Результатом А/Б тестирования является нахождение варианта с наивысшей конверсией и наименьшей стоимостью заказа.
Кампании в контекстной рекламе выстраиваются из групп, в которых можно создавать несколько объявлений. Сначала все объявления в группе будут равномерно показываться в ротации. Как только по ним накопится достаточная статистика, система начнет чаще показывать вариант с самым высоким CTR.
Будет ошибкой ориентироваться только на показатель CTR, поэтому автоматическое распределение не всегда может быть оптимальным, иногда дело нужно брать в свои руки и проводить А/Б тестирование самостоятельно. При одинаковых условиях показываются разные вариации какого-то рекламного элемента. Затем результаты сравниваются по значимому показателю, удачный элемент остается, а неудачный отключается и заменяется каким-то иным.
Элементы для проведения А/Б тестирований в Яндекс.Директ
Давайте разберемся, что мы можем тестировать.
Для рекламы на Поиске сравнивают эффективность следующих элементов:
— заголовок
— второй заголовок
— УТП в тексте
— наличие/отсутствие цены, ценовые индикаторы
— быстрые ссылки: формулировки, порядок, описания
— призыв к действию
— уточнения
В РСЯ тестируют:
— изображения: содержание картинки, цветовое решение
— заголовки
— тексты: содержание предложения, выгоды, мотивацию к клику
— форматы: текстово-графические, графические и все в разных размерах
Лучше во время тестирования проверять только один элемент объявления, т. к., если мы будем тестировать сразу все или несколько элементов, мы не поймем, что в итоге повлияло на конечный результат.
Чтобы тестируемые объявления оказались в равных условиях, нужно два раза создать дубли объявлений, приостановить старые, в первом варианте изменить что-то, а во втором оставить все как было.
Как отслеживать результаты А/Б тестирования?
Для отслеживания результатов необходимо добавить разметку (utm-метки) в каждое объявление.
Utm-метка должна содержать информацию об элементе, который мы тестируем, чтобы потом легко ориентироваться в разных вариантах объявлений.
Например:
Объявление на Поиске с указанием цены:
https://yandex.by/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=poisk&utm_content=test-with-price&utm_term={keyword}
Объявление на Поиске без указания цены:
https://yandex.by/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=poisk&utm_content=test-without-price&utm_term={keyword}
Чтобы получить наиболее правильный и точный результат, опираясь на который вы примите решение о наиболее эффективном варианте, необходима минимум 1 неделя на показ тестовых объявлений.
Собрав статистику, переходим к интерпретации данных. Прежде всего, нужно правильно выбрать показатель эффективности, который зависит от цели тестирования: повысить CTR, увеличить число обращений, снизить показатель отказа и т. д.
Как определить статистическую значимость результатов А/Б тестирования в Яндекс.Директ
Статистическая значимость — это показатель, который позволяет с заданной уверенностью понять, что разница в результатах между двумя вариантами объявления не случайна, а обусловлена изменённым элементом рекламы. Это ключевой этап для принятия обоснованных решений в А/Б тестировании, чтобы не отключить потенциально эффективный вариант из-за случайных колебаний данных.
Для оценки статистической значимости в Яндекс.Директ и других системах контекстной рекламы чаще всего применяют следующие методы:
- Тест пропорций: сравнивает CTR или конверсию двух вариантов, проверяя гипотезу о равенстве долей кликов или заказов с помощью z-теста.
- Критерий хи-квадрат: используется для анализа распределений категориальных данных (например, число кликов/некликов).
- Доверительный интервал: позволяет оценить диапазон, в котором с высокой вероятностью находится истинное значение метрики.
- p-значение: ключевая метрика, показывающая вероятность случайного получения наблюдаемой разницы. Обычно пороговая граница — 0.05 (5%).
Для практического применения:
- Соберите данные по количеству показов, кликов и конверсий для каждого варианта.
- Используйте онлайн-калькуляторы статистических тестов или специализированные инструменты аналитики (например, Google Optimize, Яндекс.Метрика с расширенными настройками).
- Если p-значение меньше 0.05, можно с 95% уверенностью утверждать, что один вариант лучше другого.
- Обращайте внимание на объем выборки — слишком маленький размер может привести к ложным результатам.
По данным исследования Nielsen Norman Group (2025), применение статистической проверки увеличивает точность принятия маркетинговых решений на 30%, сокращая расходы на неэффективные кампании.
Частые ошибки при анализе результатов:
- Оценка только по CTR без учета конверсий и стоимости привлечения клиента.
- Недостаточное время тестирования и малая выборка.
- Одновременное тестирование нескольких элементов без разделения переменных.
Учитывая статистическую значимость, вы сможете:
- Избежать ошибок преждевременного отключения вариантов.
- Повысить ROI за счёт точного выбора наиболее эффективных объявлений.
- Построить системный подход к оптимизации рекламных кампаний.
Этот навык превращает А/Б тестирование из простого сравнения вариантов в мощный инструмент повышения эффективности рекламы.
После того, как определили цель, заходим в Яндекс.Метрику, в разделе «Директ-сводка» смотрим результативность по utm-меткам. Исходя из результатов, отключаем менее эффективное.
В случае необходимости можно повторить А/Б тестирование. Базовым объявлением уже будет объявление с ценой. Сравнивать его будем, например, с объявлением, к которому добавим призыв к действию.
Правила А/Б тестирования
Напомню главные правила А/Б тестирования.
- Тестируем по одному изменению за раз. Иначе мы не поймем, что именно повлияло на результат.
- Не добавляем больше 2-3 вариантов. При большом количестве вариантов есть вероятность, что часть объявлений вообще не получит показов и результаты теста будут сомнительными.
- Проводя новое тестирование, удаляем объявления и создаем вместо них новые: то, которое победило в предыдущем тесте, и его копию с новым изменением.
- Для определения результатов размечаем все объявления utm-метками.
Как правильно проводить А/Б тестирование
- Деление аудитории на сегменты:
Разделите вашу аудиторию на непересекающиеся группы для тестирования разных рекламных подходов. Установите долю аудитории для каждого сегмента от 1% до 99%. - Настройка экспериментов:
Тестируйте разные настройки кампаний, от автоматического управления ставками до ручного. Используйте новые инструменты в Директе для сравнения эффективности. - Мониторинг и анализ данных:
Используйте специальные отчёты в Директе и Метрике для анализа результатов экспериментов. Это поможет определить, какие настройки работают лучше. - Запуск экспериментов:
Создайте эксперименты, заведите пользовательские сегменты и привяжите их к тестируемым кампаниям. Настройте отображение кампаний для выбранных сегментов. - Процесс анализа результатов:
Используйте данные о затратах и конверсиях из Мастера отчётов и Метрики. Анализируйте эти данные, чтобы понять, какой вариант рекламы оказался более рентабельным. - Временные рамки для тестирования:
Проводите тесты не менее двух недель. Это время необходимо для накопления достаточной статистики и получения надёжных результатов.
В заключение хочу сказать, не существует единственно правильного способа писать объявления. Чтобы получить максимальную эффективность и снизить затраты на рекламу, нужно тестировать различные формулировки с некоторой периодичностью, предпочтения у целевой аудитории меняются и актуальность снижается.
A/B-тестирование объявлений в Google Ads
- 6 мин
- 985
- 56