Eines meiner Ziele in diesem Beitrag ist es, dass möglichst viele Leute aus meinem Publikum ihn durchlesen und - noch besser - dass einige ihn sogar nützlich finden!
Aber als ich diesen Beitrag schreiben wollte, konnte ich mich nicht entscheiden, welche Überschrift am besten funktionieren würde, Splittest oder A/B-Test. A/B-Tests werden in der Marketingwelt häufiger verwendet und sprechen daher mehr Leser an. Split-Test ist jedoch der eindeutige Name für die Testfunktion von Facebook, was dazu führen könnte, dass Leser, die an dieser Funktion interessiert sind, sie in Skai einsetzen.
Wenn ich ein Tool hätte, das mir sagt, welche Überschrift meine Zielgruppe mehr anspricht - ein Tool, auf das ich mich verlassen kann und dessen Ergebnissen ich vertrauen kann - würde mir die Entscheidung leichter fallen (und mir mehr Zeit beim Schreiben dieses Beitrags sparen).
Warum sprechen wir über A/B-Tests von Anzeigen?
Werbetreibende stehen bei jeder Kampagne, die sie durchführen, vor dem gleichen Dilemma. Sie führen A/B-Tests von zwei oder mehr Anzeigen mit unterschiedlichen Elementen in der Gestaltung durch, um eine Entscheidung zu treffen. Aber sind diese Tests zuverlässig? Während die Anzeigen getestet werden, um herauszufinden, welche für die Zielgruppe am besten funktioniert, wird ein entscheidendes Element übersehen: die Überschneidung der Zielgruppen.
Was ist die Herausforderung beim A/B-Testing von Anzeigen?
Eine Kampagne zur Bewerbung von Hotels hat zwei Gruppen von Bildern, eine mit Preis-Overlay und die andere ohne. Wenn du dir nicht sicher bist, welches Bild besser funktioniert, würde ein Marketer wahrscheinlich einen A/B-Test durchführen, um die Leistung der beiden Bilder zu vergleichen.
Diese beiden Kampagnen zielen wahrscheinlich auf dieselbe Zielgruppe ab, denn sonst wäre der Vergleich schwach, und genau das ist das Problem!
Dabei konkurrieren diese beiden Kampagnen um dieselbe Zielgruppe. Was ist, wenn eine Person auf eine Anzeige ohne Preis klickt, ihr aber vorher eine Anzeige mit Preis angezeigt wurde? Welches Bild ist besser? Und was ist, wenn eine Person auf die erste Anzeige klickt und nicht auf die zweite? Liegt das auch am Preis oder an der Reihenfolge der Auslieferung?
Wie helfen Split-Tests?
Split-Tests lösen genau dieses Problem: Sie teilen das sich überschneidende Publikum zwischen Facebook-Kampagnen oder Anzeigengruppen auf. Wenn du diese Möglichkeit für A/B-Tests nutzt, gibt es keine Person in der Zielgruppe, die konkurrierende Anzeigen zu sehen bekommt, sodass der Vergleich der Kampagnenleistung relevant ist und einen deutlichen Hinweis darauf gibt, welche Kampagne für diese Zielgruppe besser ist.
Split-Tests sind jetzt in Skai verfügbar und ermöglichen das zuverlässige Testen von Anzeigenattributen (z. B. den Vergleich zwischen den vielen Permutationen, die bei der Anzeigenerstellung erstellt werden, oder zwischen verschiedenen Gebotsarten).
Bleib dran für meinen nächsten Beitrag über Best Practices für A/B-Tests!