Зачем делать тесты в Яндекс.Экспериментах

Время чтения: 7 минут
logo

Единого верного алгоритма настройки объявлений не существует. Для выбора рабочей стратегии необходимы эксперименты. Специалисты Яндекса учли запрос рынка, и прошлой зимой компания представила новый сервис — Яндекс.Эксперименты. О том, как он работает, рассказываем в этом материале.


Принцип действия

Яндекс.Эксперименты позволяет проверять, как влияют те или иные действия на рекламную кампанию. С его помощью можно узнать, когда лучше запускать рекламу, какой товар (услуга) пользуется большим интересом, в какое время суток и откуда самая высокая активность пользователей и другие важные данные.

После запуска теста система самостоятельно делит целевую аудиторию на сегменты. При этом размер и количество определяется самостоятельно. Маневренность выборки позволяет фиксировать размер групп — от 1 до 99 %.


С чего начать проведение эксперимента?

Прежде чем приступить к экспериментам, нужно сформулировать задачу, подлежащую исследованию. Одна проверка — одна гипотеза.

Для достоверности результата необходимо, чтобы месячное количество реальных пользователей сайта было не менее 200, в противном случае статистика может быть некорректной.

Пример: есть микрофинансовая организация, которая проводит акцию для привлечения клиентов. У отдела маркетинга существует предположение, что конверсия в одно время суток выше, а в другое — ощутимо ниже. Чтобы убедиться в этой гипотезе, проводим анализ выбранных временных диапазонов: с 9:00 до 12:00 и с 14:00 до 19:00. Период с 19:00 до 9:00 можно исключить.

Раньше, чтобы настроить проверку по такому шаблону, нужно было проводить ручной анализ данных в Яндекс.Метрике, что отнимало много времени. Теперь достаточно просто создать эксперимент, внести данные и получить результат в отчете.

Этот пример служит демонстрацией возможностей сервиса Яндекс.Эксперименты.

Какие еще могут быть идеи для тестов?

  • Стандартные — тестируем позиции в выдаче, картинки, объявления.
  • Анализ конкурентов.
  • Анализ работы отдела продаж и сервиса.
  • Рекомендованные настройки — не всегда опции по умолчанию результативны.


Алгоритм запуска А/Б-тестов

Шаг № 1: подключение опции Яндекс.Эксперименты в аккаунте

Шаг № 1

Поскольку инструмент новый, то сначала его нужно подключить. Для этого заполните форму с указанием данных:

  1. Домен.
  2. Логин.
  3. План эксперимента.

В течение нескольких дней в Яндекс.Аудиториях отобразится новая вкладка — «Эксперименты».

Эксперименты

Шаг № 2: создание эксперимента

К примеру, вы решили проверить посещаемость в течение суток.

  1. Перейдите во вкладку «Яндекс.Эксперименты».
  2. Выберите опцию «Создать новый эксперимент».

В открывшейся вкладке заполните данные:

  1. Название — то, как будет называться этот тест.
  2. Счетчик — параметры проверки: диапазон времени, сроки или количество посещений.
  3. Сегменты — подразумеваются различные условия проверки: например, география посещений, в какое время наблюдается наименьшая/максимальная активность, анализ покупок.

Создать новый эксперимент

После того как данные внесены, запускаем эксперимент.

Шаг № 3: проверка результатов

Информацию можно увидеть в Яндекс.Директе, если активировать сервис Яндекс.Эксперименты в отчетах. Для этого необходимо выбрать Яндекс.Эксперименты в общем перечне отображаемых данных через Директ.

Также данные будут доступны в Яндекс.Метрике вместе с другими отчетами:

Отчет

Лучше всего для анализа информации использовать именно Яндекс.Метрику. Информация тут доступна в режиме сравнения, что повышает эффективность анализа.

Данные отражаются по ряду категорий:

  1. Общее число посещений.
  2. Визиты целевой аудитории.
  3. Достижение цели.
  4. Просмотры.
  5. Посетители.
  6. Конверсия.
  7. Отказы.

Различные категории отмечены разными цветами для удобства восприятия. Каждый цвет имеет свое значение:

  1. Зеленый — лучший результат в таблице сравнений.
  2. Красный — худший результат.
  3. Серый — данные идентичны.

Отчет

Некоторые данные не выделены цветом. Чаще всего это связано с тем, что информации для анализа недостаточно.


Кейс!

Специалисты по контекстной рекламе из агентства Jam уже давно используют сервис Яндекс.Эксперименты. Например, чтобы узнать, как медийная реклама влияет на результаты других кампаний и прибыль в целом.

Кирилл Комиссаров

Кирилл Комиссаров, teamlead of PPC в Jam Agency

Принято считать, что медийка не приносит прямых продаж, а лишь привлекает внимание и поддерживает имидж бренда. С помощью сервиса Яндекс.Эксперименты нам удалось доказать, что даже на минимальном бюджете медийная реклама способна увеличить прибыль интернет-магазина как напрямую, так и опосредованно — оказывая влияние на результаты других рекламных кампаний.


Ход эксперимента

Чтобы определить влияние медийной рекламы на результаты других рекламных кампаний, в сервисе Яндекс.Эксперименты мы разделили всех пользователей на две равные группы.

Сегментация пользователей

После всех настроек — как самой медийки, так и системы аналитики — мы запустили рекламную кампанию на две недели.


Что мы получили?

Наш эксперимент показал: медийная реклама не просто увеличивает узнаваемость бренда и опосредованно влияет на прибыль. С помощью сервиса Яндекс.Эксперименты у нас появились конкретные цифры. Мы увидели в деньгах, сколько прибыли приносит медийная реклама.

Сегменты Показы Клики CTR, % Конверсия, % Цена цели, с НДС Конверсия, шт Средний чек Бюджет, с НДС Доход
А. Контрольная группа 1 054 221 8 098 0,77 0,78 530 63 6 084 33 399 383 320
В. Видели медийку 1 075 865 8 340 0,78 0,92 443 77 6 989 57 731 538 190

Использование медийной рекламы улучшило показатели контекстной рекламы: у сегента «В. Видели медийную рекламу» конверсия в покупку выше на 18 %, средний чек — на 905 рублей, а доход больше на 154 870 рублей.




Яндекс.Эксперименты — отличный инструмент, позволяющий автоматизировать работу веб-мастера. Например, если раньше для того, чтобы узнать оптимальный диапазон или эффективность работы рекламной кампании, необходимо было в ручном режиме проводить тестирование, то сейчас все процессы автоматизированы и ускорены. Это позволяет проводить больше тестирований и находить новые методы повышения эффективности рекламы.




(1)
4/5
Оцените статью
Поделитесь с друзьями
Содержание: