如何测试（和完善）PPC中的几乎所有内容

PPC（每次点击付费）是许多在线营销活动的关键组成部分。 尽管它可以带来可观的收入，但它也是广告系列中最昂贵的持续成本之一。 因此，定期测试广告很关键，以确保您不会让任何转化失败。

测试和优化是我们作为数字营销人员工作的重要组成部分。 我不仅在谈论完善广告文案。

在今年早些时候的伦敦SMX上，我发表了关于如何在Crealytics设计和实施针对文字广告和购物广告的测试的演讲。

在此基础上，本文将继续介绍成功测试所用的三种方法，两种可帮助您将性能提升到新水平的测试以及测试人员经常遇到的五个常见陷阱。 我还将通过我们自己的内部测试工作中的示例来说明这些观点。

确定使用哪种方法

设计一个好的实验实际上是获得可行结果的最重要步骤。 您使用哪种测试方法取决于您拥有哪些可用数据以及您要测试的变量。 通常，有三种基本类型的测试方法：

• 草稿和实验
• 预定的A / B测试
• 测试之前/之后

这些方法中的每一个都带有优点和缺点。

草稿和实验

草稿和实验是最多样化的测试工具。 通过这种两方面的测试方法，您可以建议和测试对搜索广告系列的更改。

草稿使您可以创建广告系列的镜像，然后更改要测试的元素。 这样一来，您就可以尝试更改哪些设置，而不会弄乱当前的广告系列。 创建草稿后，您可以将其变成实验。

实验可帮助您衡量结果，以了解更改的影响，然后再将其应用于广告系列。 完成草稿设置后，您可以将其转换为实验，并选择要运行测试的流量百分比以及时间范围。

通过这种方法，您可以测试广告系列中的几乎所有内容。 您可以测试广告系列的结构元素，例如广告，目标网页或匹配类型。 您还可以测试出价变量，出价金额，修饰符（设备，时间表，地理位置定位）和策略（eCPC，目标每次转化费用）的影响。 最后，该方法使您可以测试广告系列中功能的更改，例如广告附加信息或受众群体列表。

不幸的是，草稿和实验目前仅在文字广告中可用。

示例：A / B测试目标网页，其中包含草稿和实验的转化率

在此示例中，我们想知道两个目标网页中的哪一个获得最多的转化。

要进行设置，请创建广告系列的草稿，更改目标网页的网址并将其设置为实验。 为了进行分析，请使用实验广告系列中显示的自动记分卡来跟踪最佳业绩。

在这种情况下，我们的新目标网页的效果不如旧目标网页。

实验进行完毕后，请确保深入研究数据以排除任何不合规定之处。

手动安排的A / B测试

在某些情况下，您可以使用手动安排的A / B测试，其中测试是交替运行而不是同时运行。 在无法进行草稿和实验的情况下，这些功能特别有用，因为它会阻止您的广告系列相互蚕食。

这种测试最适合诸如搜索词等查询组成很重要的事情，即匹配类型更改和否定更改。 它还可以让您测试Google购物广告系列的结构，出价和功能。

建议：使用此调度以避免食人症，同时仍不受季节影响

要使用手动A / B测试，请创建广告系列的副本，更改元素，然后使用广告系列设置在两者之间公平地分配时间。

示例：广告系列转换后，质量得分的获取速度有多快？

要进行设置，请**广告系列并设置时间表以针对原始广告系列进行投放。 为了进行分析，比较流量和质量得分水平。 在此示例中，我们可以看到质量得分在几天之内上升。

测试之前/之后

之前/之后的测试是一种通用类型的测试，通常用于进料组件。 在这种类型的测试中，拥有一个良好的对照组很重要。 这样一来，您将了解多少性能提升是由于季节或预算的变化，以及多少是由于您的实验所导致的。

测试之前/之后最适合难以更改或需要较长时间更改的事物，例如产品标题，图像和价格。 在这些测试中，您正在测量测试组和对照组之间的关系变化。 这通常是在Google购物中测试变量的唯一方法。

示例：Google是否会通过增加展示次数来奖励更便宜的产品价格？

在这里，我们想知道Google是否更有可能在Google购物中展示低价商品。 要进行设置，请选择一种产品并将其价格从竞争对手中的最低价格提高到最高价格。 要分析结果，请以对照组为基准比较更改前后的流量。

在这种情况下，价格仅上涨5％，会对点击次数产生巨大的负面影响。 您可以在此处阅读有关Google低价偏向理论的更多信息。

Google Merchant Center实验

目前，测试之前/之后是测试产品信息（标题，图像，描述）如何影响Google购物效果的唯一方法。 但是，Google开始测试是否可以直接在Merchant Center界面中进行Feed优化。 与基线相比，这些测试包括阶段1和阶段2。

但是，这个想法仍处于测试阶段，有关它是否可行的证据还很少。 我们用这种方法注意到的最大问题是Google随机化了可以同时包含在测试组和对照组中的产品，这意味着建议并非基于帐户的真正提升潜力。

有关过去如何测试Feed标题的更多信息，请查看此搜索引擎土地文章。

A / B测试工具

计算测试结果是否具有统计显著性可能很棘手。 幸运的是，有许多在线A / B工具可以提供帮助。 您上传数据，然后对成功指标进行统计测试，其中包括点击次数，转化次数或展示次数。

优化经常账户和绩效

您可能在PPC广告系列中进行测试有两个原因。 首先是优化谷歌沙盒中的参数，以获得更好的谷歌的KPI。 在这种情况下，您正在测试广告以直接优化效果。 这是确保您的帐户表现最佳的必要步骤。

第二个是帮助您了解黑匣子的功能。 在这种情况下，您正在测试对Google工作方式的理解。 了解Google如何做自己的工作（甚至确切地是正在做的事情）可以帮助您制定和改进策略，并可以在竞争中尽早获得优势。

优化示例：购物广告系列细分

几年前，我们认为将购物查询分为一般和设计师广告系列可以节省广告费用，同时又能保持收入。 利用广告系列的优先级和否定因素，我们设计了一个AdWords结构，该结构将迫使Google根据购物者的查询将流量分为一般或设计广告系列，然后我们可以为其设置不同的出价。 我们想测试这种广告系列结构是否比常规的AdWords结构更有效。

为了测试我们的新广告系列结构，我们使用了轮换A / B测试。 我们将产品**到测试活动中，应用了新结构，并为设计师活动设置了更高的出价。 然后我们通过调度进行轮换。

原来我们是对的。 具有较高转化率的查询会获得更多曝光，从而过度补偿了较高的CPC。

我们学到了什么

• 可以进行A / B测试活动设置。
• 为了使结果可比，请保持成本或收入稳定。
• 不要衡量测试活动本身的提升，而只是衡量与对照组之间的整体变化，以消除外部影响，例如季节性。

黑匣子示例：产品竞标就像“广泛匹配”

当我们开始使用Google购物时，我们遇到的另一个大问题是有关Google出价算法的工作方式。 Google谈到幕后情况时口口相传，但是从我们的粗略观察来看，似乎高出价导致了较低转化流量的更大份额。

为了检验我们的假设，我们将品牌广告系列的出价提高了200％。 正如我们预期的那样，我们的印象猛增，而我们的转化保持稳定。

我们的结果表明，经过一定数量的出价后，您的流量质量会变差，就像广泛匹配一样。 从本质上讲，您只需要为相同的流量支付更多费用，这会使“购物”中的竞价成为一个真正的问题。

我们学到了什么

• 纯的前后测试需要多个同级测试来验证结果; 我们测试了几个具有相同结果的品牌。
• 在假设之外寻找更多的见解-在较高的每次点击费用时获得相同的点击量令人惊讶。
• 始终将查询，设备，热门与其他，搜索合作伙伴以及受众与非受众进行细分。

有关我们如何得出有关Google出价算法的结论以及如何组织广告系列的更多信息，请阅读本文。

常见的陷阱

有很多事情会使测试结果产生偏差，使它们无法使用。 这是我们遇到的五个陷阱以及如何克服它们。

1.统计意义

仅当您有足够的信息使其具有统计意义时，才应结束测试。 如果您只进行了两个星期的测试，您可能会认为某事没有任何效果，而实际上只是需要一段时间才能发挥作用。

与Google合作时尤其如此。 他们的算法需要时间来学习和适应您所做的更改。 使用我们之前讨论的工具来帮助您评估数据是否相关。

2.不要汇总

不要只分析任何一个指标的总数。 相反，您想衡量实际更改的元素上的更改。 在此示例中，如果查看汇总的总数据，则似乎更改标题实际上会损害展示次数。

但是，当我们单独查看所有数据时，我们可以看到，在每种情况下，除一个数据外，印象数平均增加了116％。 在这种情况下，一个非常大的离群值完全扭曲了我们的汇总数据。

3.跳出框框思考

无论您要运行什么测试来寻找，您都不必将观察结果限制为原始的已更改变量。 您可以从广告系列的其他更改中获得更多的见解。 例如，当我们测试智能点击付费（eCPC）时，我们注意到它将转化次数提高了5％。 然后，经过进一步分析，我们发现eCPC有助于降低平板电脑上广告的CPO。

4.了解你的周围环境

对于任何实验，重要的是要考虑其他因素可能影响您的结果。 单靠数据并不能总说明问题。

例如，当我们第一次查看测试图像时，有时更改会产生更好的结果，而有时却没有。 仅基于这些数据，我们就不得不对结果做出不确定的结论。

但是，为了更加确定，我们仔细研究了测试环境。 我们发现，在更改图像使其与所有其他图像脱颖而出的情况下，我们看到了隆起。 但是，如果页面上已经有多种图像类型，则更改产品图像无效。

5.小心食人族

这是进行测试时了解周围环境的另一种形式。 有时，产品性能的提高意味着它将流量从其他一些产品上转移开来。

例如，当我们提高一种客户产品的出价时，我们看到了印象数的显着增加。 但是，事实证明，当我们查看总帐户效果时，出价提高的产品通过消除通常看到的印象蚕食了其他产品。

根据这些信息，我们可以得出结论，实际的增量改进远低于最初观察到的改进。

外卖

测试是任何好的PPC策略的重要组成部分，因为它可以让您获得显着的优势，并可以使您对广告系列进行一些重大改进。

但是，您不能随便涉足并开始随意地改变事物。 准确的测试需要一种面向细节的方法和大量计划。

在进行任何重大测试之前，应该具备以下四点：

• PPC经验。 为了得出明智的假设并提出考虑外部因素的明智测试方法，大量的PPC经验是无价的。 经验还有助于分析数据以获取见解，因为您会从可能影响结果的额外见解和变量方面很好地了解要寻找的内容。
• 数据加载。 具有数据科学或至少数据仓库方面的经验肯定会有所帮助。 在开始任何测试之前，请确保您具有存储，清理和分析所收集数据的方法。
• 数字技巧。 喜欢数据，数字和分析将使您更轻松地浏览您收集的所有数据。
• 大局。 数据挖掘者和科学家并不是全部。 您需要确保测试团队中的某人理解大局。 这种高层次的思维过程，您可以给拉了回来，并问为什么不是有什么事情发生，这往往甚至比观察，这是发生更为重要。

本文改编自我在SMX伦敦发表的主题演讲。 您可以在此处查看该演示文稿中的幻灯片。

本文中表达的观点是来宾作者的观点，不一定是Search Engine Land。 工作人员作者在此处列出。