Chào mừng bạn đã đến với tuanclonefb.com chúc bạn có những lựa chọn và mua được theo đúng ý mình !
✨ A/B TESTING TRONG QUẢNG CÁO FACEBOOK - HIỂU & ÁP DỤNG ĐÚNG CHO NGƯỜI MỚI!
Lúc mới bắt đầu làm quảng cáo,
nghe tới A/B Testing là cái gì đó cao siêu.
Không hiểu là gì, nhưng khi làm nhiều rồi thì thật ra nó lại đơn giản
và đây cũng là nền tảng kiến thức giúp #Newbie
biết cách đo lường - phân tích - tối ưu hiệu quả của quảng cáo rất tốt.
* Hiểu nhanh định nghĩa:
Nội dung hôm nay mình chia sẻ A/B Testing ở nền tảng FB,
vì FB phổ biến và nhiều newbie bắt đầu làm Ads sẽ chọn.
Nếu bạn đang chạy những nền tảng khác
thì cách hiểu ở nội dung này về cơ bản vấn áp dụng được nhé!
A/B Testing trong Facebook Ads là một phương pháp để so sánh
giữa hai phiên bản của một chiến dịch,
nhóm quảng cáo hoặc quảng cáo,
bằng cách thay đổi một biến như tiêu đề, hình ảnh, văn bản, đối tượng, vị trí,...
để xem phiên bản nào mang lại hiệu quả cao hơn.
Mục đích của A/B Testing là để cải thiện
tỷ lệ chuyển đổi đổi,
tỷ lệ nhấp,
tỷ lệ thoát khỏi trang,
tỷ lệ bỏ giỏ hàng ,…
hoặc bất kỳ chỉ số mục tiêu nào.
* Cách áp dụng A/B Testing cho người mới:
Để áp dụng A/B Testing trong Facebook Ads một cách hiệu quả, tối ưu và tiết kiệm thời gian,
bạn có thể tham khảo một số cách mình đã áp dụng sau:
Lưu ý: A/B Testing sẽ tùy thuộc vào mục tiêu quảng cáo của bạn là gì, bạn muốn tối ưu khía cạnh nào, và vấn đề bạn đang gặp phải là gì.
- Chọn một biến để Testing mỗi lần và đảm bảo rằng
biến đó có ảnh hưởng đến mục tiêu của bạn.
- Biến là yếu tố bạn muốn thay đổi và so sánh giữa hai phiên bản quảng cáo.
Ví dụ: Tiêu đề, hình ảnh, văn bản, đối tượng, vị trí...
- Nếu bạn Testing nhiều biến cùng một lúc,
bạn sẽ khó xác định được biến nào gây ra sự khác biệt trong kết quả.
Ví dụ: Bạn muốn Testing xem với sản phẩm thời trang Nữ phân khúc 18-24 tuổi, giá sp từ 300K,
thì liệu ảnh để trống hay có thiết kế Text nổi gây chú ý sẽ mang lại chuyển đổi tốt hơn?
Ở đây,
A: Hình ảnh chỉ sản phẩm.
B: Hình ảnh có thiết kế Text nổi.
- Xác định giả thiết cho thử nghiệm và đặt ra câu hỏi rõ ràng về kết quả mong muốn.
Giả thiết là giả định của bạn về kết quả của thử nghiệm,
dựa †rên các dữ liệu hoặc kinh nghiệm trước đó.
Câu hỏi là mục tiêu cụ thể mà bạn muốn THU LẠI ĐƯỢC KHI TESTING A/B LÀ GÌ.
Việc xác định giả thiết và câu hỏi sẽ giúp bạn tậpt rung vào biến
quan trọng và đánh giá kết quả một cách rõ ràng, tránh mong lung hơn.
Lấy ví dụ ở mục trên: Bạn bán thời trang nữ, muốn testing xem hình ảnh nào gây được ấn tượng hơn với đối tượng nữ giới từ 18-24 tuổi.
Câu hỏi của bạn: Hình ảnh nào sẽ mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn?
- Chọn số lượng kết quả nhất định để đo lường và thời gian thực hiện Testing phù hợp với ngân sách.
Ví dụ: Bạn chạy chuyển đổi thì bao nhiêu chuyển đổi
bạn sẽ quyết định là giữ B hay giữ A.
- Thời gian thực hiện test là khoảng thời gian bạn để cho hai phiên bản quảng cáo chạy và thu thập dữ liệu.
Ví dụ: Như ví dụ ở trên,
bạn Testing thử là ảnh sản phẩm đơn điệu hay ảnh sản phẩm có thêm thiết kế nổi bật sẽ chạy Okie hơn
thì sau 3 ngày hoặc bạn đã thu được 5O chuyển đổi (40% chuyển đổi từ quảng cáo dạng ảnh sản phẩm đơn điệu,
6O% rơi vào ảnh sản phẩm có thiết kế nổi bật).
Bạn biết quyết định như thế nào chưa?
Phân tích kết quả và xác định phiên bản nào có hiệu quả cao hơn dựa trên các chỉ số mục tiêu.
Chỉ số mục tiêu là các số liệu mà bạn muốn cải thiện qua thử nghiệm,
Ví dụ như tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ nhấp, chi phí trên mỗi kết quả...
Việc phân tích kết quả sẽ giúp bạn kiểm tra giả thiết của bạn
và trả lời câu hỏi của bạn ở phần đầu.
Thêm một Ví dụ nữa:
Bạn muốn Testing xem loại quảng cáo nào phù hợp với mục tiêu của bạn: video, carousel, collection, hay instant experience.
Bạn có thể phân tích kết quả của các thử nghiệm A/B bằng cách
so sánh các chỉ số mục tiêu như số lượng lượt xem video, số lượng lượt tương tác, số lượng lượt chuyển hướng đến trang web…
để xem loại quảng cáo nào mang lại hiệu quả cao nhất.
Sau mỗi lần Testing A/B bạn sẽ nhận được 1 kết quả tốt hơn các kết quả còn lại.
Tuỳ vào đánh giá giữa bạn và khách hàng (đội sale chẳng hạn).
Bạn sẽ biết có nên scale up ngân sách vào biến số đó hay không.
Nếu okie thì vít thôi. ^^!
HÃY ÁP DỤNG THỜI XUYÊN A/B TESING TRONG QUẢNG CÁO FACEBOOK
Theo kinh nghiệm của mình là những lúc bình yên thì phải chuẩn bị những lúc bão tới.
Biến số mà bạn Testing đã Win, nhưng ko có gì đảm bảo là nó Win trong thời gian dài,
bạn hay chuẩn bị những biến số win khác để luôn có sự back up trong quảng cáo nhé!
Nói chung thì A/B testing chắc các bạn cũng nghe đến rồi.
Bất kỳ bài chia sẻ nào của mình thì mình đều nói đó là trải nghiệm cá nhân của mình.
Bạn phải áp dụng theo cách bạn hiểu (từ nhiều nguồn) để có cho mình trải nghiệm cá nhân.
Chúc bạn có kết quả tốt khi áp dụng!
