اختبار التقسيم
يمكنك اختبار إستراتيجيات إعلانية مختلفة على جماهير يستبعد أحدهم الآخر للتعرف على الإستراتيجية التي تعمل بفعالية. وتعمل واجهة API على أتمتة قسم الجمهور لضمان عدم التداخل بين المجموعات ومساعدتك في اختبار متغيرات مختلفة. ويمكنك اختبار تأثير متغيرات مختلفة من أنواع الجماهير وآليات تحسين العرض ومواضع الإعلانات وتصميمات الإعلانات والميزانيات وغيرها. ويمكنك أنت أو شريكك في التسويق إنشاء نتائج الاختبار وتهيئتها وعرضها في مكان واحد. كما يمكنك الرجوع إلى مرجع دراسة الإعلانات.
الإرشادات
- حدد مؤشرات الأداء الأساسي مع شريكك التسويقي أو فريق العمل الداخلي عند إنشاء اختبار.
- مستوى الثقة يجب تحديد ذلك قبل إنشاء اختبار. ويؤدي استخدام معدل وصول أكبر أو جداول زمنية أطول أو ميزانيات أكبر في الاختبارات إلى تحقيق نتائج أفضل من حيث الدلالة الإحصائية.
- حدد متغيرًا واحدًا لكل اختبار. وسيساعدك ذلك على تحديد السبب الأكثر احتمالًا للاختلاف في الأداء.
- استخدم أحجام يمكن مقارنتها في الاختبار عند إجراء اختبار لأدوات قياس الأحجام مثل عدد التحويلات، يجب توسيع نطاق أحجام الجماهير والنتائج حتى يمكن مقارنة الحجمين اللذين يتم اختبارهما.
القيود المفروضة على الاختبار
- الحد الأقصى للدراسات المتزامنة لكل مُعلن: 100
- الحد الأقصى للخلايا لكل دراسة: 150
- الحد الأقصى للكيانات الإعلانية لكل خلية: 100
اختبار المتغيرات
على الرغم من أنه يمكنك اختبار العديد من أنواع المتغيرات المختلفة، إلا أننا نوصيك باختبار متغير واحد فقط في كل مرة. وهذا من شأنه المحافظة على النزاهة العلمية لاختبارك، ومساعدتك في التعرف على الاختلاف الدقيق الذي يؤدي إلى تحقيق أداء أفضل.
فعلى سبيل المثال، لنفترض أنك تجري اختبار تقسيم يتضمن المجموعة الإعلانية "أ" والمجموعة الإعلانية "ب". وإذا كانت المجموعة الإعلانية "أ" تستخدم التحويلات كطريقة لتحسين العرض والمواضع التلقائية، بينما تستخدم المجموعة الإعلانية "B" النقرات على الرابط كطريقة لتحسين العرض والمواضع المخصصة، فلا يمكنك تحديد أحد أساليب تحسين العرض أو المواضع المختلفة التي حققت يحقق أداء أفضل.
ففي هذا المثال، في حالة قيام المجموعتين الإعلانيتين باستخدام التحويلات في تحسين العرض ولكن تستخدم كل منها مواضع مختلفة، يمكن حينها معرفة أن إستراتيجية المواضع هي المسؤولة عن تحديد الاختلافات في الأداء.
لإعداد هذا الاختبار على مستوى المجموعة الإعلانية:
curl \
-F 'name="new study"' \
-F 'description="test creative"' \
-F 'start_time=1478387569' \
-F 'end_time=1479597169' \
-F 'type=SPLIT_TEST' \
-F 'cells=[{name:"Group A",treatment_percentage:50,adsets:[<AD_SET_ID>]},{name:"Group B",treatment_percentage:50,adsets:[<AD_SET_ID>]}]' \
-F 'access_token=<ACCESS_TOKEN>' \ https://graph.facebook.com/<API_VERSION>/<BUSINESS_ID>/ad_studiesإستراتيجيات الاختبار
يمكنك اختبار إستراتيجيتين أو أكثر مقابل بعضها البعض. فعلى سبيل المثال، هل تؤثر الإعلانات بهدف التحويلات بشكل أكبر في التسويق بالاستجابة المباشرة مقارنة بالإعلانات بهدف زيارات موقع الويب؟ لإعداد هذا الاختبار على مستوى الحملة الإعلانية:
curl \
-F 'name="new study"' \
-F 'description="test creative"' \
-F 'start_time=1478387569' \
-F 'end_time=1479597169' \
-F 'type=SPLIT_TEST' \
-F 'cells=[{name:"Group A",treatment_percentage:50,campaigns:[<CAMPAIGN_ID>]},{name:"Group B",treatment_percentage:50,campaigns:[<CAMPAIGN_ID>]}]' \
-F 'access_token=<ACCESS_TOKEN>' \ https://graph.facebook.com/<API_VERSION>/<BUSINESS_ID>/ad_studiesتقييم الاختبارات
لتحديد الاختبار الأفضل أداءً، اختر إستراتيجية أو متغيرًا يمكنه توفير أفضل أداة قياس للكفاءة استنادًا إلى هدف حملتك الإعلانية. فعلى سبيل المثال، لاختبار هدف التحويلات، تكون المجموعة الإعلانية التي تحقق أقل تكلفة لكل إجراء (CPA) هي الأفضل أداءً.
تجنب تقييم الاختبارات التي تتضمن أحجام مجموعات اختبارية غير متساوية أو أحجام جماهير متباينة بشكل كبير. وفي هذه الحالة، يجب زيادة الحجم والنتائج الخاصة بتقسيم واحد بحيث يمكن مقارنته بالاختبارات الأخرى. وإذا لم تكن ميزانيتك متناسبة مع حجم المجموعة الاختبارية، فيجب مراعاة حجم النتائج بالإضافة إلى الكفاءة.
يجب أيضًا استخدام نموذج إسناد يناسب نشاطك التجاري، والموافقة عليه قبل بدء اختبار التقسيم. وإذا كان نموذج الإسناد الحالي يحتاج إلى إعادة تقييم، فتواصل مع ممثل Facebook لإجراء دراسة تحسين التحويل. ويمكن أن توضح هذه الدراسة التأثير السببي الفعلي لجهود تسويق العلامة التجارية والتحويلات.
تعيين الميزانية
يمكنك استخدام ميزانيات مخصصة في اختبارات التقسيم، واختيار اختبار ميزانيات مختلفة مقابل بعضها البعض. ومع ذلك، تؤثر الميزانية بشكل مباشر في وصول المجموعات الاختبارية. وإذا نتج عن مجموعاتك الاختبارية فروق كبيرة في حجم الجمهور أو الوصول، يمكنك زيادة الميزانية لتحسين نتائجك وجعل الاختبار قابلًا للمقارنة.