Как тестировать гипотезы в контекстной рекламе

Что такое A/B-тестирование и как его настроить

A/B-тест представляет собой метод проверки гипотез, при котором трафик определенного объявления делится на равные части. Каждый сегмент аудитории видит свою версию рекламной кампании: с разным заголовком, посадочной страницей и стратегией ставок или корректировкой. Специалисты сравнивают результаты каждого варианта и на основе этих данных делают вывод об их эффективности. A/B-тестирование позволяет улучшать рекламу постепенно: без резких решений и без потери накопленной статистики.

Тестирование гипотез позволяет исключить субъективную оценку показателей. С помощью инструмента можно измерить, как реально изменились ключевые метрики: кликабельность (CTR), конверсия, стоимость заявки, глубина просмотра и так далее. Для проведения тестов в “Директ” встроен инструмент “Эксперименты” в “Яндекс Аудиториях”. Он позволяет делить пользователей по заданным долям (например, 50/50), привязывать их к нужным кампаниям и отслеживать поведение каждой группы.

Такой метод особенно важен в условиях ограниченного рекламного бюджета, когда необходимо четко понимать, на что уходят ресурсы и какой результат это дает. Кстати, узнать, как правильно рассчитывать бюджет для контекстной рекламы, вы можете из другой нашей статьи.

Как правильно формулировать гипотезы для рекламы

В основе любого A/B-теста лежит понимание, какое изменение улучшит конкретный показатель. Это помогает фокусироваться на результате, а не на процессе, и исключает случайные решения. Кроме этого, важно, чтобы гипотеза была проверяемой, измеримой и обоснованной.

Где брать идеи

Необязательно каждый раз придумывать новые комбинации факторов, поскольку хорошие гипотезы часто рождаются из анализа уже накопленных данных. Например, можно ориентироваться на:

• Опыт прошлых запусков. История рекламных кампаний — отличный фильтр: можно сразу исключить идеи, которые ранее не сработали, и не тратить на них бюджет повторно. Чтобы лучше понимать, из чего складываются расходы и какие факторы влияют на стоимость клика и заявки, рекомендуем изучить нашу статью о стоимости контекста.
• Анализ конкурентов. Многие ниши уже испытали десятки гипотез. Изучая тексты, объявления и лендинги других компаний получится собрать решения, которые сработали, и адаптировать их под свою задачу. Особенно удобно, когда речь идет о публичных кейсах или анализе выдачи в Директе.
• Личный опыт рекламных специалистов. У перформанс-маркетолога, работавшего с похожим продуктом, чаще всего уже есть набор проверенных связок. Например, если он запускал рекламу для одного банка, реклама аналогичного проекта у другого банка будет более точной и быстрее покажет результаты.

Структура рабочей гипотезы

Существует классическая схема, по которой строятся гипотезы. Формулировка звучит так: “Если мы изменим [элемент], то [метрика] улучшится, потому что [обоснование]”.  Такое предложение позволяет ответить на три вопроса:

• что изменится;
• почему это повлияет на результат;
• как будет оцениваться эффект.

Например: Если изменить заголовок объявления с “Бесплатная доставка” на “Бесплатная доставка в любой район”, то CTR вырастет, потому что второй вариант более подробный и лучше отражает выгоду. 

Также существует метод SMART — способ оценки качества гипотезы. Его критерии заложены в аббревиатуре, которая расшифровывается так:

• S (Specific) — конкретная: не “улучшим эффективность”, а “снизим CPL по РСЯ”;
• M (Measurable) — измеримая: определена целевая метрика;
• A (Achievable) — достижимая: основывается на реальных данных;
• R (Relevant) — релевантная: влияет на ключевую цель рекламной кампании;
• T (Time-bound) — ограничена по времени: есть срок сбора статистики.

При этом важно понимать, что каждое утверждение нужно проверять отдельно. Если в рамках одного теста менять несколько элементов, например заголовок, описание и визуал, будет сложнее понять, что повлияло на метрики. Поэтому для большей достоверности результата тест должен включать только одну переменную.

Признаки слабой гипотезы

Во-первых, в формулировке отсутствует четкая метрика. Например, вместо конкретной цели вроде “снизить стоимость лида на 15%” звучит абстрактная фраза “улучшить эффективность”. 

Во-вторых, слабые утверждения не имеют логического обоснования: идея возникает исключительно “на ощущениях” и без опоры на аналитику или наблюдения. 

И, в-третьих, у тестирования нет конкретных сроков или критериев завершения, что делает гипотезу непригодной для тестирования. Без временных рамок корректно оценить результаты практически невозможно. Узнать, как правильно прогнозировать и оценивать эффективность изменений в рекламных кампаниях, вы можете из прошлого материала LZ.Media.

Как запустить A/B-тестирование в “Директе”

Чтобы начать A/B-тесты в “Яндекс Директе”, сначала нужно попасть в раздел экспериментов. Сделать это можно двумя способами:

• Через редактирование кампании, открыв блок “Дополнительные настройки” и нажав “Эксперименты”; 

• Через главное меню, перейдя в «Библиотека» и выбрав пункт “А/В-эксперименты”. 

После входа в интерфейс авторизуйтесь в меню экспериментов любым способом и нажмите “Добавить эксперимент” в левом верхнем углу.

После этого появится форма, которую нужно заполнить. Сначала выбираем основную метрику, которая будет отражать суть гипотезы. Например, конверсию. Также в отчете будут рассчитаны все доступные показатели.

Затем в форме необходимо указать длительность — число дней, через которое вы планируете анализировать первые результаты. Этот параметр ориентировочный, поскольку сам эксперимент будет продолжаться до момента, пока вы не остановите его вручную. Далее нужно выбрать счетчик “Яндекс Метрики” и указать цели, по которым будет собираться статистика. Можно оставить все цели по умолчанию или выбрать конкретные.

Далее добавляем контрольную кампанию. Это базовый вариант, с которым будут сравниваться все остальные.

Нажмите “добавить”, после чего появится список доступных кампаний — выберите одну или несколько нужных.

Аналогичным образом добавляется тестовая кампания — так называемый вариант 1. Если сравниваются только контрольная и одна тестовая кампания, то система автоматически распределяет трафик поровну — по 50% на каждую.

Если вы добавляете еще один вариант, например, второй, то распределение трафика нужно задать вручную. В этом случае доля контрольной кампании останется фиксированной — 50%, а оставшиеся 50% можно делить между вариантами по своему усмотрению, но не менее 1% на каждый.

После заполнения всех данных и распределения трафика можно запускать эксперимент. Он начнет работать сразу, если задействованные кампании уже активны. Посмотреть результаты можно через главное меню — снова перейдите в “Библиотеку” и выберите “А/В-эксперименты”.

Найдите нужный эксперимент и нажмите на три точки справа. В выпадающем меню выберите “Отчет”, чтобы открыть сравнительную статистику по каждому варианту.

Какие гипотезы можно тестировать в контексте: топ-10 идей

Добавить выгоду или ограничение по времени

Текст объявления можно дополнить элементом срочности. Например, фраза “Скидка до конца недели” увеличит конверсию благодаря усиленному мотиву к действию.

Протестировать автоматическую стратегию

Переключение кампании на автостратегию “Целевая цена конверсии” позволит снизить стоимость заявки, так как алгоритмы смогут эффективнее перераспределить ставки. О том, как работают автостратегии в “Директе”, мы рассказывали в прошлом материале.

Поменять призыв к действию

Если заменить “Узнать подробнее” на “Получить расчет за 1 минуту”, то увеличится количество кликов. Второй вариант звучит конкретнее и обещает пользователям понятный результат.

Протестировать разные посадочные страницы

При направлении трафика не на главную, а на целевую страницу с конкретным оффером может вырасти конверсия, поскольку пользователи сразу получат нужный контент.

Сделать корректировку ставок по геолокации

Если задать повышающую корректировку на регионы с лучшей конверсией, например, по данным прошлых запусков, приоритетный трафик будет выигрывать аукцион и увеличит объем заявок.

Изменить изображение

Заменив нейтральное фото на более эмоциональное, например, с участием человека, CTR увеличится за счет лучшего “визуального зацепа”.

Изменить заголовок объявления

Если поменять заголовок с нейтрального на более конкретный, например, “Кредит от 4,9%” вместо “Услуги кредитования”, то CTR увеличится, потому что новый вариант содержит цифру и четкое предложение.

Создать версии рекламы для разных устройств

Если разделить кампании на мобильную и десктопную и задать для них отдельные корректировки ставок, то стратегия станет более адаптированной к поведению пользователей и стоимость лида снизится.

Отключить показы в неэффективных временных интервалах

Можно убрать показы рекламы в ночные часы, когда уровень конверсии минимальный, чтобы уменьшить расход бюджета и повысить эффективность дневного трафика.

Разделить кампанию по типам аудиторий

Например, создание отдельной кампании для ретаргетинга повысит конверсию рекламы за счет точного попадания в интерес пользователя.

ТОП-10 ошибок при A/B-тестах в контекстной рекламе

Отсутствие планирования

В первую очередь нужно зафиксировать гипотезу и объяснить, почему она возникла, какие действия будут предприняты и чего вы ожидаете на выходе. Например: “Нужно перераспределить трафик на Поволжье, потому что он дает заявки на 20% дешевле. Если для этого увеличить бюджет на 20%, то мы сможем получить +20% к выручке без потери маржи”. 

Такой подход помогает не только структурировать процесс, но и выставить корректные метрики для оценки результата — от стоимости заказа до маржинальности. Не все гипотезы гарантируют хороший результат, но грамотная формулировка позволяет прогнозировать вероятность исхода и масштабировать удачные варианты.

Тестирование нескольких гипотез одновременно

Часто можно встретить ситуацию, когда меняется несколько элементов: и текст объявления, и визуал, и расписание показов. Повторимся, что вне зависимости от результатов важно узнать, какие именно модификации рекламы на них повлияли. Чтобы A/B-тест дал достоверные данные, нужно менять только один элемент за раз. Иначе выводы становятся неточными, а тест теряет смысл.

Внесение изменений во время теста

Если тест уже запущен, не стоит вмешиваться в его ход. Даже если первые дни показывают хорошие результаты, не нужно тут же менять бюджет, корректировки или стратегии. Любое вмешательство искажает итоговую картину. Сначала нужно собрать данные, проанализировать их и только после этого можно проверить новую гипотезу.

Недостаточная выборка

Желание увидеть результат как можно быстрее приводит к тому, что тесты сворачиваются преждевременно. Особенно это популярно при продвижении крупных продуктов, где трудно заметить изменения из-за большой аудитории. Но без достаточного количества данных любые выводы будут ошибочными. Чтобы собрать статистику, нужно либо время, либо бюджет. Экспресс-оценки почти всегда приводят к неправильным решениям.

Игнорирование статистики и доверительных интервалов

Даже если один сегмент показывает более высокую конверсию, это не означает, что он действительно эффективнее. Без проверки статистической значимости, например, через доверительный интервал, выводы могут быть неправильными. Результаты необходимо подтверждать конкретными цифрами, а не “на глаз”.

Тестирование на маленьком трафике

Когда трафика мало, A/B-тесты практически не работают. Чтобы получить значимый результат, нужно либо запускать гипотезу, которая способна дать кратный прирост, либо использовать другие методы маркетингового исследования.

Анализ только одной метрики

Если тест фокусируется на одной метрике (например, росте выручки), можно не заметить негативные изменения в других показателях — марже, конверсии, глубине просмотра. Кроме основной метрики стоит заранее определить вспомогательные. Они помогут уловить нежелательные эффекты, а также использовать данные в случае, если основная метрика не покажет статистически значимого результата.

Тестирование в два этапа

Иногда маркетологи в середине эксперимента видят, что один из сегментов работает лучше и сразу перераспределяют на него бюджет. А спустя время становится понятно, что параллельно был запущен медиа-пул, который влиял на все каналы. В результате полученные данные использовать не получится, а тест придется запускать заново.

Преждевременное завершение теста

Даже если кажется, что результаты тестирования понятны, его стоит довести до конца. В большинстве случаев гипотезы дают умеренный эффект: это нормально. Главное — соблюдать последовательность. При системной работе с гипотезами результаты копятся, и через несколько циклов можно понять, какие решения дают прирост и что можно масштабировать.

Влияние внешних факторов

Иногда результат теста искажают события, не связанные с самой гипотезой. Например, параллельно с A/B-тестом запускают медийную рекламу, выходит PR-материал или изменяется ситуация на рынке. В итоге часть трафика может прийти с внешних каналов и рост конверсии будет обусловлен не изменениями в рекламе. Чтобы избежать такой ситуации, важно отслеживать параллельные активности и учитывать их при интерпретации результатов. Если есть риск помех, лучше перенести эксперимент или изолировать сегменты трафика максимально точно.

Тестирование гипотез — обязательный элемент работы с контекстом. Без этого даже перспективные идеи могут превратиться в догадки, а решения — в лотерею. Важно не бояться проверять простые формулировки, фиксировать каждую гипотезу и внимательно относиться к аналитике. Системная работа с гипотезами дает предсказуемость, которой не хватает в динамичных рекламных кампаниях. Если вы хотите внедрить такой подход в свои проекты — обращайтесь в  LZ.Media. Наши специалисты возьмут на себя все этапы тестирования гипотез в “Яндекс Директе”: от формулировки утверждений до оценки результатов.