Uma das melhores maneiras de aumentar sua lucratividade é realizando teste A/B. O Google Ads tem um recurso chamado Experimentos, no qual você pode criar experimentos personalizados para suas campanhas e comparar o desempenho do seu grupo de teste em relação às suas campanhas originais (grupo de controle) ao longo do tempo.

O único problema é que isso só está disponível para campanhas da Rede de Pesquisa e Display. Não para compras. Felizmente, encontrei cinco maneiras de testar várias variações de suas campanhas do Shopping, que é o que abordaremos neste post.

Como fazer o teste A/B das informações do produto

As informações do produto de teste A/B, como títulos, imagens ou extensões, podem ser úteis para otimizar seu feed de produtos.

Isso pode ser feito na configuração do seu feed, por meio de uma ferramenta de gerenciamento de feeds ou manualmente no Google Merchant Center. Depois de decidir o que deseja testar, você precisará criar grupos iguais de produtos. Isso pode ser feito de várias maneiras, são usados por muitos os dois métodos a seguir:

• O método de análise de cluster

Para quem não sabe, a análise de cluster é uma técnica estatística usada para classificar elementos em grupos, de forma que elementos dentro de um mesmo cluster sejam muito parecidos, e os elementos em diferentes clusters sejam distintos entre si.

Com uma análise de cluster, você dividirá com base no desempenho histórico (por exemplo, dividindo seus produtos em grupos iguais com base em métricas como cliques, receita, custos e valor de conversão).

Você pode fazer isso via planilha para conjuntos de dados menores ou em R (ou outras linguagens de programação) para conjuntos de dados maiores.

• O método de divisão aleatória

Uma divisão aleatória pode ser feita com base no ID do seu produto. Por exemplo, se você usar valores numéricos como IDs de produtos, poderá atribuir o grupo A a todos os números pares e B a todos os números ímpares.

O mais importante ao dividir seus produtos é garantir que todos os grupos de sua experiência tenham um número igual de produtos e que suas principais métricas também sejam muito próximas.

Depois de fazer a divisão, faça as alterações nos IDs do produto em seu grupo onde serão realizados os testes A/B. Verifique se você pode gerar relatórios sobre todos os seus IDs de produtos e grupos correspondentes.

Dessa forma, você pode analisá-los e encontrar vencedores. Abaixo, você pode encontrar um exemplo de como isso ficaria em seu feed.

Como testar as configurações da campanha A/B

Se você quiser dividir as configurações da campanha de teste A/B, como ROAS, segmentação ou diferentes tipos de campanha, precisará fazer divisões com base em algo diferente dos IDs do produto.

Idealmente, você desejará oferecer os mesmos produtos nos grupos de controle e teste, pois o desempenho pode variar de acordo com o produto.

Existem três divisões diferentes que você pode fazer para testar suas configurações. Assim como a configuração de teste no conteúdo do produto, a criação de grupos iguais é fundamental.

Com todos os métodos, você mesmo precisa fazer a análise de cluster de dados. Crie dois ou mais grupos iguais e analise com base nas diferenças.

• O método de divisão da Segmentação por lista de clientes

Com a Segmentação por lista de clientes, você pode segmentar públicos-alvo próprios no Google Ads. Ele funciona fazendo o upload de uma lista de endereços de e-mail do banco de dados existente que você deseja segmentar, e o Google fará a correspondência desses endereços de e-mail com as contas do Google.

Se você estiver usando a Segmentação por lista de clientes, poderá criar uma divisão de cookies em seu software de CRM.

Em seguida, você pode criar duas campanhas diferentes usando dois públicos-alvo diferentes do Google Customer Match. Altere a configuração que você deseja testar em sua campanha de teste A/B e mantenha todo o resto igual em sua campanha de controle.

Observação: se você estiver usando a Segmentação por lista de clientes, verifique se há uma terceira campanha em execução para todos os clientes em potencial que não estão em seu banco de dados. Dessa forma, você não perde nenhuma conversão em potencial.

Prós

Divisão aleatória: Ao dividir os cookies, você realmente tem uma divisão aleatória que é frequentemente usada em outros testes A/B.

Dados confiáveis: Devido à divisão aleatória, os resultados são confiáveis ​​e reproduzíveis.

Contras

Difícil de implementar: nem todo anunciante tem recursos para implementar a Segmentação por lista de clientes ou fazer a divisão aleatória em seu CRM.

Este experimento se aplica apenas a clientes existentes em seu banco de dados. Isso significa que os resultados não são válidos para novos clientes em potencial.

• O método de teste de divisão geográfica

As divisões geográficas costumam ser usadas para encontrar melhorias incrementais nas campanhas. Isso pode responder a perguntas como: há valor incremental na publicidade de palavras-chave de marca?

Como fazer isso

Em um teste geográfico, um mercado é dividido em regiões geográficas menores chamadas geos. Cada área geográfica recebe um controle ou um grupo de teste.

Os usuários nas áreas geográficas de teste são expostos às campanhas alteradas, enquanto os usuários nas áreas geográficas de controle recebem as campanhas de controle.

A divisão pode ser feita por país ou região, desde que ambos os grupos regionais sejam altamente correlacionados. Você precisará usar a análise de cluster para determinar seus grupos.

Prós

Fácil de configurar: qualquer pessoa com um pouco de experiência no Google Ads pode configurar isso.

Confiável: como dividimos as mesmas campanhas, a sazonalidade não pode influenciar.

Contras

O comportamento pode variar muito de acordo com a área geográfica. É essencial ter dois grupos altamente correlacionados. Além disso, a sazonalidade pode diferir por geolocalização. Não é ideal comparar o Alasca com o Texas se você vende equipamentos para atividades ao ar livre.

Um pouco difícil de preparar: a análise de cluster na segmentação por local pode ser complicada ao lidar com geolocalizações menores.

• O método de divisão da campanha

Em uma divisão de campanha, você simplesmente divide suas campanhas ou contas em dois grupos altamente correlacionados. Ambos os grupos precisam ter um número igual de métricas-chave, como cliques, conversões e custos.

Como fazer isso

Em um grupo de campanhas (grupo de teste), você faz as alterações enquanto no grupo de controle suas práticas recomendadas atuais serão veiculadas. Se você rotular e acompanhar os diferentes grupos de campanhas, poderá dizer algo sobre as diferenças de desempenho.

Prós

Muito fácil de configurar: você só precisa alterar as configurações em metade de suas campanhas e pronto.

Contras

Menos confiável: a sazonalidade pode desempenhar um papel em diferentes campanhas, especialmente se suas campanhas forem divididas por categoria de produto (você já experimentou a estrutura de campanha de lances prioritários?).

A preparação pode ser difícil: a análise de cluster em grupos de campanhas pode ser difícil ao lidar com conjuntos menores de campanhas e dados.

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