5 maneiras engenhosas de dividir o teste de seus anúncios do Google Shopping

Uma das melhores maneiras de aumentar sua lucratividade? Teste de divisão A/B. O Google Ads tem um recurso chamado Experimentos, onde você pode criar experimentos personalizados para suas campanhas e comparar o desempenho de seu grupo de teste com suas campanhas originais (grupo de controle) ao longo do tempo.

O único problema é que isso só está disponível para campanhas de pesquisa e exibição. Não para compras. Felizmente, descobri 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 feed 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, eu uso principalmente os dois métodos a seguir:

1. O método de análise de cluster

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.

2. 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 produto, 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 estejam muito próximas.

Depois de fazer a divisão, faça as alterações nas IDs do produto em seu grupo de teste. Certifique-se de poder 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 fazer testes A/B nas configurações da campanha

Se você quiser dividir as configurações de teste da campanha, como ROAS , segmentação ou diferentes tipos de campanha, precisará fazer divisões com base em algo diferente de IDs de produto. O ideal é 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.

3. O método de divisão da Segmentação por lista de clientes

Com a Segmentação por lista de clientes, você pode segmentar públicos – alvo primários no Google Ads. Ele funciona carregando uma lista de endereços de e-mail de seu banco de dados existente que você deseja segmentar, e o Google corresponderá esses endereços de e-mail às contas do Google.

Como fazer isso

Se você estiver usando o Customer Match, 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 deseja testar em sua campanha de teste e mantenha tudo o mais igual em sua campanha de controle. E é isso.

Observação: se você estiver usando a Segmentação por lista de clientes, certifique-se de ter 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.

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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 reprodutíveis.

Contras

• Difícil de implementar: nem todo anunciante tem os recursos para implementar o Customer Match ou fazer a divisão aleatória em seu CRM.
• Não está 100% concluído: esta experiência aplica-se apenas a clientes existentes em seu banco de dados. Isso significa que os resultados não são válidos para novos clientes em potencial.

4. O método de teste de divisão geográfica

As divisões geográficas costumam ser usadas para encontrar aumentos incrementais em campanhas. Isso pode responder a perguntas como: Existe valor incremental na publicidade em 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 em Google Ads pode configurar isso.
• Confiável: como dividimos as mesmas campanhas, a sazonalidade não pode influenciar.

Contras

• O comportamento pode variar amplamente de acordo com a localização geográfica. É essencial ter dois grupos altamente correlacionados. Além disso, a sazonalidade pode variar de acordo com a localização geográfica. 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 localizações geográficas menores.

5. 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 melhores práticas atuais servirão. Se você rotular e acompanhar os diferentes grupos de campanhas, poderá saber algo sobre as diferenças de desempenho.

Orçamento e estratégia de lances são duas configurações que você pode testar.

Prós

• Muito fácil de configurar: você só precisa alterar as configurações na 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 lance prioritário ?).
• A preparação pode ser difícil: a análise de cluster em grupos de campanha pode ser difícil ao lidar com conjuntos menores de campanhas e dados.

Pensamentos finais

É isso! Cinco maneiras diferentes de executar testes A/B para seus anúncios do Google Shopping:

1. Teste os atributos do feed de produtos, criando grupos com uma análise de cluster.
2. Teste os atributos do feed de produtos, criando grupos com uma divisão aleatória.
3. Teste as configurações da campanha com grupos de Segmentação por lista de clientes.
4. Teste as configurações da campanha com geos.
5. Teste as configurações da campanha com grupos de campanha

A qualidade do resultado depende da qualidade de sua análise e configuração preliminares (cluster). O que você ganha é o que você coloca. Espero que isso ajude você com a otimização de suas campanhas do Google Shopping. Se você tentar algum desses métodos, compartilhe os resultados nos comentários! Por enquanto, tenha um ótimo dia e continue otimizando!