“不精确 | 无市场” Facebook A/B test到底怎样做才精准?

By 八月 19, 2019 未分类
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在Facebook上进行广告营销活动时,必须要确保广告能发挥最大成效。这时,A/B测试就能派上用场。无论您是要测试不同的广告受众,了解哪一个受众族群可以创造更高广告价值;或测试投放优化,确认哪一种投放方式可获得最佳成果,都可以借助A/B测试(也叫分组测试)在营销活动期间为您作出最明智的决策。
在当下电商市场,如果不打广告,自然流量基本与企业绝缘。美国广告市场调查显示:36%的广告浪费是因为广告主对市场的认识和想法是错误的,31%是因为广告代理公司的创意失败了,83%的原因在于广告媒介的选择可能是错误的。虽然以上数据不全部适用于电商,但也反映了三个问题:

  1. 广告谁都能投。
  2. 对市场的理解和专业程度确定广告效果。
  3. 买单的还是企业。

就算在第三方电商平台的广告打得再好,当企业尝试接触社交媒体时,会发现一入侯门深似海,道理相同,但玩法却千差万别。

广告投放上图放映了企业对社交媒体广告的重视程度,专业的打手更是一将难求。广告效果是决定产品能否打入市场的一环,还和项目成本直接相关。企业虽然明白广告的重要性,却面临无人可用的问题。

对平台或独立站而言,社交媒体都是一个有效的引流渠道。无论是企业想开拓市场,或是员工想升职加薪,我们都有充分的理由去了解其操作方式。

AB testA/B test是平台卖家最常用的广告优化方式。但在Facebook广告上却不能如法炮制。

试想一下,Facebook是现代人不可或缺的社交平台,自然也是庞大的广告流量入口。单单广告设置就多达13个objective,所以我们在初期运用A/B test测试广告时就会遇到以下问题:

  1. 测试变量太多:A/B test每增加一个自变量,其测试数量是以次方相乘。初期运用A/B test的精力和费用要比平台高出百倍以上。
  2. 周期性:A/B test的目的在于测试,注重效率和成本,所以我们测试广告会遵循短期和量少的原则。当广告停了,则需要重新跑。
  3. 测试结果未必有效:接上一条,测试结果并不说明广告效果,广告效果存在许多不确定因素,重新跑的广告不一定能达到预期效果。

既然常用的方法不奏效,对于想发展社交媒体广告的卖家,有什么实操建议呢?

一、广告的效度
效度是指假设与结果的有效程度。在广告设置初期,我们没有可测量标准的时候,我们首要的任务是找到一个可测量的有效范围,而定量的测试方法就能体现它的优势。这个阶段我们不妨放胆的撒网,进行大范围测试。当有广告出单之后,我们再深入分析出单广告的共性和关键因素。

同时,我们上广告的时候,需要遵循上双不上单的原则,每条广告需要存在一条以上的变量。所以前期我们可以根据产品属性上数条多变量的广告,找到广告有效的关键因素。如果你对产品的定位没有概念,可以根据以下变量进行测试:地区>内容>兴趣词>人群

二、广告的信度
当我们总结出单广告的关键因素后,开始测试信度,既效度和测试结果是否长期一致。现阶段我们可以减少测试的广告数量,以测试关键因素的有效程度为主,但仍然保持两条以上的原则,有助于我们确定是哪个变量在起关键作用。

如果测试结果能持续有效的出单,那么恭喜你,已经开辟出一条有效渠道。如果结果相驳,我们就重新测试,直至找到有效的关键因素为止。

广告的效果会随着时间变化,保持分析和总结的习惯让我们有效调整广告策略。

三、用户画像与广告定位
广告定位无论你的广告以何种方式出单,后台数据都能让你得到用户基本信息。对这些数据的挖掘和收集能帮助你了解用户的需求和消费能力。在这些基础上,我们能寻找潜在的目标客户群,并利用这些画像信息定位市场和开发产品。

四、精细化营销
当我们得出用户画像之后,我们的广告就能有极强的针对性。广告策略将从定量到定性转变,开始为市场量身打造高转化的广告内容。这一举措将让企业在交易中位置的产生变化,从“我卖什么,你买什么”变成“你需要什么,我卖什么”,这同时也是企业品牌化转型的核心。

这里讲到的仅仅是A/B测试的皮毛,实际上A/B测试还可以用在产品设计、电商销售以及价格策略的规划等等。A/B测试的美好在于,你的顾客正一直为你提供关于他们的最好信息,为何不尽情地将这些信息为自己所用呢?这是A/B测试所带来的好心态。
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