Exemplos e dicas para trabalhar com experimentos

Veja alguns exemplos de como trabalhar com experimentos e aprenda algumas práticas recomendadas.

O objetivo dos experimentos é fazer alterações de teste A/B em campanhas em um ambiente controlado. Você faz um ajuste na campanha experimental e depois vê como seu desempenho subsequente se compara com o da campanha original. Assim, você pode entender o impacto da alteração em seus negócios antes de se comprometer com ele. Saiba mais sobre como criar, avaliar e aplicar experimentos.

Exemplo de uso de experimentos

Aqui estão apenas algumas das maneiras de realizar experimentos:

  • Experimentar uma estratégia de lances: Compare seus lances manuais existentes (ou os lances de seu fornecedor de ferramenta) com uma estratégia de lances automatizada, como Maximizar Cliques ou CPA Alvo.
  • Buscar uma nova audiência: Tente segmentar uma audiência diferente e veja como seu desempenho se compara. Quais são minhas opções para audiências?
  • Sindicalização de teste: Se a distribuição de anúncios de sua campanha (onde na Internet você deseja exibir anúncios) estiver definida como Pesquisa do Bing, AOL e Yahoo (de propriedade e operado por) apenas, execute um conjunto de experimento definido como Todas as redes de pesquisa para incluir nossos parceiros de pesquisa sindicalizados.
  • Experimentar a cópia do anúncio: Experimente um tom mais engraçado ou mais arrojado! Torne o texto mais descritivo ou, inversamente, mais conciso. Experimente parâmetros de texto dinâmicos ou personalizadores de anúncios.
  • Experimentar outro novo recurso: Você está familiarizado com todas as suas opções de extensão de anúncio, por exemplo?

Dicas

Para obter os resultados mais úteis com seus experimentos, lembre-se do seguinte:

  • Recomendamos que você defina a divisão do experimento como 50/50 para garantir que ele receba tráfego suficiente para fazer uma comparação justa.
  • Após criar um experimento, verifique se ele foi criado com êxito sem erros, marcando a coluna Status do experimento da página Experimentos. Se algum problema for encontrado, você verá o link Erros de download na coluna Ação. Clique nesse link, corrija os erros e tente criar o experimento novamente.
  • Na maioria dos casos, recomendamos uma abordagem de experimento como esta:
    1. Nas duas primeiras semanas do experimento, mantenha as campanhas original e de experimento idênticas.
    2. Nesse ponto, faça a alteração desejada no experimento para iniciar o teste A/B.
    3. Deixe o experimento ser executado no modo A/B por pelo menos duas semanas (pelo menos quatro semanas no total).
  • Não é possível criar um experimento em uma campanha que usa a estratégia de lances Maximizar Conversões ou CPA Alvo, pois essas estratégias exigem pelo menos 15 conversões no início para funcionar. Para experimentar essas estratégias de lances, recomendamos:
    1. Criar um experimento em uma campanha que não usa uma dessas estratégias de lances.
    2. Executar o experimento no modo A/B por pelo menos quatro semanas, em vez de apenas duas semanas. Isso dá a nossos algoritmos de lances automáticos tempo para aprender e ajuda a garantir que você tenha conversões suficientes para comparar.
  • Você pode ter até 10 experimentos por campanha, mas só pode executar um experimento em uma campanha por vez. Se você deseja executar vários experimentos em uma única campanha, agende-os para que sejam executados um após o outro.

Prós e contras da pesquisa com base em cookie

Ao criar um experimento, você pode especificar como o tráfego de anúncios da campanha é dividido.

Baseado em pesquisa Baseado em cookie
Como funciona Sempre que os clientes pesquisam, são apresentados aleatoriamente anúncios de seu experimento ou anúncios de sua campanha original. Isso significa que os clientes individuais poderão ver anúncios de ambas as fontes se pesquisarem várias vezes. Quando clientes individuais pesquisam, exibimos anúncios de seu experimento ou de sua campanha original e usamos um cookie para garantir que, no futuro, eles vejam apenas anúncios dessa fonte.
Prós Potencialmente mais rápido para obter dados de comparação estatisticamente significativos. Dados potencialmente mais precisos para alguns experimentos.
Contras Dados potencialmente menos precisos para alguns experimentos. Potencialmente mais lento para obter dados de comparação estatisticamente significativos.
Dica Experimentos com recursos como lances automatizados funcionam bem com uma divisão com base em pesquisa, pois a comparação é feita com os lances de cada leilão de pesquisa individual. Experimentos com testes de imagens e cópia de anúncios funcionam de maneira mais otimizada com uma divisão baseada em cookies, pois você garante que um cliente individual esteja respondendo apenas a uma fonte ou a outra.

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