To annoncer kører side om side. Samme målgruppe, samme budget, samme landingsside. Den ene overskrift nævner pris. Den anden nævner fart. Efter fem dage skar vinklen om fart prisen pr. klik med tredive procent. Det er en test, du kan bygge videre på. Hvis du ændrer fire ting på én gang, ved du kun, at noget ændrede sig, ikke hvad.
A/B-test af annoncer på sociale medier er praksis med at sammenligne to versioner for at se, hvilken der vinder bedre resultater mod et defineret mål. Når det gøres godt, gør test annoncering fra gætteri til en løkke af feedback. Når det gøres dårligt, brænder det budget af og giver falsk selvsikkerhed. Her er, hvordan du kører tests, der faktisk lærer dig noget.
Hvad er A/B-test til annoncer på sociale medier?
En A/B-test viser version A og version B til lignende segmenter af målgruppen og måler, hvilken der klarer sig bedre på én måling. Den måling kan være rate for klik, pris pr. lead eller rate for køb, afhængigt af målet for kampagnen.
Gyldige tests ændrer én variabel ad gangen. Overskrift, billede, opfordring til handling, tilbud eller målgruppe kan hver især være en akse for test. Hvis du ændrer to på én gang, blander du deres effekter og gør vindere umulige at fortolke.
Tests har brug for nok volumen til at være meningsfulde. Et dusin klik er ikke en dom. Definér mindste størrelse på stikprøven, før du starter, ud fra din typiske rate for konvertering og acceptable pris pr. resultat.
Hvad bør du teste først?
Test det element, der har størst effekt på opmærksomhed, først. For kolde målgrupper er det som regel hooken: åbningsbilledet i en video, overskriften eller det primære billede. Små justeringer af tekst flytter sjældent tal, hvis det visuelle ikke kan stoppe scrollingen.
Når udgangspunktet for kreativt indhold er sat, så test rammen om tilbuddet. Gratis konsultation i forhold til en samtale om strategi. Rabat i procent i forhold til et beløb i dollars. Samme produkt, forskellig vinkel. Tests af tilbud slår ofte kosmetiske justeringer.
Tests af målgrupper hører til i separate kampagner og ikke blandet ind i tests af kreativt indhold i det samme sæt af annoncer. Hold strukturen ren, så systemet til annoncer kan optimere leveringen fair.
Hvordan læser du resultater af tests uden at snyde dig selv?
Kør tests længe nok til at mindske tilfældige udsving fra dag til dag. Hvis du afslutter en test efter én god dag, kårer du ofte held og ikke dygtighed. Sæt en fast varighed eller et mindste antal konverteringer, før du vælger en vinder.
Se på pris pr. resultat og ikke kun rate for klik. Billige klik, der aldrig konverterer, er værre end færre dyre klik, der bliver til kunder. Knyt tests tilbage til mål fra at sætte mål og KPI'er for sociale medier.
Dokumentér vindere, og byg den næste test ud fra dem. Test er en cyklus og ikke en opgave én gang. Når en variant vinder konsekvent, så skalér den med vejledning i at skalere succesfulde kampagner. Stærke input til kreativt indhold kommer fra strategi for kreativt indhold til annoncer på sociale medier.
Ofte stillede spørgsmål
Hvor mange klik har du brug for, før du vælger en vindende annonce?
Tallet afhænger af din rate for konvertering. Kampagner med højere volumen kan beslutte med halvtreds til hundrede klik. Tilbud med lav konvertering kan have brug for mere tid eller en måling som erstatning, som rate for klik, først. Sæt reglen, før testen starter.
Bør du teste annoncer i ét sæt af annoncer eller i separate kampagner?
Hold varianter i ét sæt af annoncer, når du tester kreativt indhold med den samme målgruppe, så levering deles jævnt. Brug separate kampagner, når du tester grundlæggende forskellige mål eller kolde i forhold til varme målgrupper. WEMASY's hjemmesidebygger holder landingssider stabile, så tests af kreativt indhold isolerer ændringen i annoncen.
Kan automatisk optimering erstatte manuel A/B-test?
Automatisk optimering hjælper, når du giver nok varianter af kreativt indhold, men den har stadig brug for klare input og budget. Manuelle strukturerede tests lærer dig, hvorfor noget virker, hvilket automatiske systemer ikke forklarer.
Hvad er den mest almindelige fejl i A/B-test?
At ændre flere variabler på samme tid er den mest almindelige fejl. Det føles hurtigere, men giver data, der ikke kan bruges. Tålmodighed med tests af én variabel sparer penge over tid.
Hvor ofte bør du køre nye tests af annoncer?
Aktive konti har gavn af løbende test. Lancer nye varianter, før gamle bliver helt trætte. En månedlig cyklus for at opfriske kreativt indhold virker for mange små teams.
Bør tabende varianter af annoncer slettes med det samme?
Arkivér dem, der tabte, som reference, men stop forbruget på dem, når en vinder er klar. Mønstre i varianter, der tabte, lærer dig, hvad din målgruppe afviser, hvilket informerer næste runde.