使用A / B测试来提高AdSense收入

Servando @ Stream SEO：在过去3个月内收到Guest帖子时，我的要求更加严格。 我通常会从收到的每10个客人帖子建议中批准1个。主要是因为其中很多都是低质量的帖子，为了进行反向链接，它们的字数为500个。 这就是为什么您看到有几个星期我什至不接受任何邀请，但我什么都不发表的原因。

但是，我发现AdSense文章的A / B测试非常有趣，并且确实深入到了我最近所做的事情（我也有一篇特别的帖子围绕此进行）。 由于你们中许多人都是利基博客作者，而AdSense / Amazon是赚钱的关键分支机构，所以我很高兴发表Ankit的文章。

全球数百万的网站所有者都在使用Google AdSense。 找到网站的相关广告商曾经是一项繁琐的工作，但AdSense能够消除这些障碍，因此网站所有者可以将更多的精力放在其网站上，而不是寻找广告商。

许多AdSense发布商一直在寻找增加广告收入的方法，却从未使用过A / B测试。 实际上，通过使用A / B测试，可以产生更高的RPM（每千次展示收入），而网站所有者只需花费很少的精力即可。

A / B测试涉及对广告的测试，以确保始终达到最高的性能。

它可以帮助您在网站上找到转化率最高的广告单元。 通过A / B测试，网站所有者不仅可以确定访问者的行为，还可以确定他们点击的频率更高，以及哪些因素可以吸引读者更频繁地点击广告。

深入进行A / B测试

A / B测试将为网站所有者提供与广告单元提供的回报相关的统计信息。 在测试过程中，两个或多个布局（不同的广告尺寸/类型/位置）将在用户之间轮换。 一个用户可能会看到“ A”，下一个用户可能会看到“ B”。 收集到的统计数据将显示一个广告和展示位置相对于另一个广告和展示位置的效果。 也许用户更倾向于点击包含图片的广告，或者使用某种文本颜色吸引了更多点击。 这种变化可能会产生更高的点击率，而找到此类广告单元是任何测试活动的目标。

设计，色彩和混合

通过测试，每一次最终点击和收集的数据都将涉及一个核心因素-用户行为。 网站所有者只能控制太多变量，以确保其访问者倾向于点击广告。 在测试过程中，广告设计，色彩和混合的重要性至关重要。

文字广告带有特定主题。 使用AdSense，可以完全控制文字广告的设计。 您还可以控制显示的广告类型：图像或文字。 文字广告允许更改边框，字体和颜色以匹配网站的设计。 对这些因素的完全控制等同于不同的测试方案。 无论您是否相信，与文字广告主题相关的微小变化都会对提高整体广告单元的点击率产生重大影响。

A / B测试策略

A / B测试并不是一个新概念，这意味着可以立即采取多种策略来增加AdSense收入。 通过这些策略，将有可能了解哪个主题的点击次数最多，哪些位置的点击趋势更高，哪种广告尺寸的点击次数最多。

1.广告设计

如前所述，广告的设计在改善广告单元的点击率方面起着重要的作用。 不同的颜色将对收到的点击量产生非常不同的结果。 理想情况下，在A / B测试期间，将测试多种颜色。 正常测试将包括：

• 暖色
• 冷色调
• 混合色
• 对比色

图片广告和文字广告的测试也可以完成。 尽管Google团队建议同时包含两种广告，但许多用户发现一种广告类型比另一种广告成功。

2.位置

您可以将广告单元放置在不同的位置，以查看效果最佳的位置。 有三个主要部分，始终需要就位置进行评估：

• 高于首屏：将广告放置在网站的顶部600像素时，这将被视为高于首屏。 这样的想法是，无论是否向下滚动页面，每个网站访问者都将查看广告。 通常，首屏广告效果非常好。
• 在上下文中：当用户在阅读网站上的内容时，他们更有可能关注其所读内容旁边或之内放置的任何广告。 这可以通过将文本包裹在广告周围并直接融合到内容本身中来完成。
• 内容之后：多年来，Google一直倡导AdSense用户在其内容结尾放置广告。 这样的想法是，当访客阅读完一篇文章后，他们会希望有其他地方去。 如果将广告放置在此内容的底部，则通常会单击它作为新的位置，以了解更多信息并进一步找到用户搜索内容的答案。

3.尺寸

广告有许多不同的尺寸。 多年来，这些广告尺寸已经发生了巨大变化，以适应移动设备和大屏幕的使用。 较大的广告（例如160×600尺寸的摩天大楼广告）通常在网站的侧边栏上效果很好。

300×250的分辨率可能会更好。 通过广告尺寸的分割测试，网站将能够确定哪种方法最能增加其总体收入。

4.广告金额

Google AdSense允许发布商在每个页面上放置3个广告。 尽管有些人发现使用所有这些广告位是有益的，但另一些人则发现，仅使用一个或两个广告单元会获得更多利润。 页面上不同数量的广告单元也可以进行A / B测试，以查看其如何影响广告点击率和每次点击费用。

连续测试

A / B测试可以帮助您找到适合您网站的最佳广告单元版本。 但是，有一个永远不可忽视的因素–用户的行为将会改变。 一旦网站发现令人满意的点击率显着下降，就该重新开始测试了。 它一定会发生。 效果迟早的广告单元将不再相同，并且每千次展示收入将下降。

这就是为什么要进行连续测试和重新评估的原因。 该评估将确定是否：

• 其他广告尺寸效果更好
• 用户已停止点击广告，并且经常性用户已成为“盲目”用户
• 哪些广告位置效果不错，哪些位置在下降

总会有改进的空间。 我们AdPushup的工具增加了一倍，可自动执行A / B测试和持续优化过程。

A / B测试允许网站利用他们的当前用户，并确保他们获得尽可能多的收入。

一旦测试收到足够的数据，就可以更容易地区分哪些单元表现良好，哪些单元无法发挥其潜力。 颜色或展示位置的微小调整甚至可以使广告收入增加100％或更多。 当用户的行为发生变化时，由网站所有者决定是否适当调整其广告并继续进行测试。 这样可以确保始终可以接受点击率，并始终获得利润。

关于作者： Ankit是@AdPushup的共同创始人，在那里他为在线发布者构建了A / B测试和优化工具。 该工具将使发布者可以利用其现有流量来增加其网站上的广告收入。 Ankit是一名程序员，在线营销人员，网站管理员和成长黑客。 他喜欢旅行和学习新语言。