Com os experimentos, é possível propor e testar mudanças nas suas campanhas Geração de demanda. Você pode medir os resultados e entender o impacto das alterações antes de aplicá-las a uma campanha.
Neste artigo, explicamos como os experimentos de geração de demanda funcionam. Quando estiver tudo pronto, configure uma campanha Geração de demanda.
- Antes de começar
- Recursos exclusivos para experimentos A/B de geração de demanda
- Criar um experimento
- Avaliar os resultados do experimento
- Finalizar o experimento
- Práticas recomendadas
Antes de começar
- Você pode iniciar um experimento com pelo menos duas campanhas Geração de demanda. As duas campanhas devem estar prontas, mas não estar em veiculação no momento.
- Escolha campanhas com apenas uma variável diferente para ajudar você a entender melhor e tirar conclusões dos resultados do experimento.
- Todas as mudanças na configuração da campanha precisam ser feitas antes de salvar o experimento.
Recursos exclusivos para experimentos A/B de Geração de demanda
- Os experimentos de Geração de demanda serão executados em todos os inventários: Discover, Gmail e YouTube.
- Com os experimentos de geração de demanda, os anunciantes podem testar todas as variações de imagens e campanhas de vídeo.
- Os experimentos permitem fazer testes com criativos, público-alvo e feeds de produtos. Não recomendamos testar outras variáveis, como lances e orçamento, no momento.
- Recomendamos que os anunciantes criem campanhas com a mesma data de início para realizar a experiência. Os experimentos só podem usar campanhas Geração de demanda.
Instruções
Configurar um experimento personalizado
- Acesse Experimentos no menu "Campanha"
.
- Selecione o botão de adição
na parte de cima da tabela "Todos os experimentos" e selecione Experimento de geração de demanda.
- Se você estiver realizando testes A/B em criativos com uma única variável, selecione "Faça testes A/B dos recursos" e prossiga para Configurar um experimento de aumento de recursos.
- Se você estiver testando públicos-alvo, estratégias de lances, formatos ou criativos com mais de dois grupos experimentais, selecione "Experimentos personalizados".
- Rotule os grupos experimentais. Por padrão, há 2 grupos experimentais, mas é possível adicionar até 10, se necessário.
- Em "Divisão de tráfego", insira a porcentagem a ser usada para dividir o experimento. Recomendamos usar 50% para ter a melhor comparação entre as campanhas original e experimental.
- Atribua campanhas a cada grupo experimental. Uma campanha não pode estar em mais de um grupo experimental ao mesmo tempo, mas um grupo experimental pode ter várias campanhas, se necessário.
- Selecione a métrica de sucesso principal para medir o resultado do experimento.
- As métricas incluem: taxa de cliques (CTR), taxa de conversão, custo por conversão e custo por clique (CPC).
- Insira o nome e a descrição do experimento. O experimento não pode ter o mesmo nome que suas campanhas ou outros experimentos.
- Clique em Salvar para finalizar a criação do experimento. Seu experimento está pronto para ser veiculado.
.Configurar um experimento A/B de recursos
- Acesse Experimentos no menu "Campanha"
- Selecione o botão de adição
- Se você estiver realizando testes A/B em criativos com uma única variável, selecione "Recursos de teste A/B".
- Se você estiver testando públicos-alvo, estratégias de lances, formatos ou criativos com mais de dois grupos experimentais, selecione "Experimentos personalizados" e prossiga para Configurar um experimento personalizado.
- Clique no menu suspenso da métrica e escolha uma métrica de sucesso:
- Custo médio por clique (CPC médio)
- Custo por conversão (custo/conv.)
- Taxa de conversão (taxa conv.)
- Taxa de cliques (CTR)
- Clique em Selecionar campanha de controle e escolha uma opção na lista.
- A campanha de controle pode ser uma campanha ativa ou nova.
- Clique em Criar campanha de tratamento.
- Sua campanha de controle será duplicada. O orçamento diário da campanha será o mesmo da campanha de controle.
- No card "Anúncio", clique em +Adicionar vídeos para adicionar vídeos ao grupo de tratamento e selecione os vídeos desejados na "Biblioteca de recursos".
- Insira o nome e a descrição do experimento. O experimento não pode ter o mesmo nome que suas campanhas ou outros experimentos.
- Clique em Salvar.
Todas as mudanças feitas no controle são refletidas automaticamente no tratamento. Por exemplo, se você desativar as melhorias no controle ou ativar a segmentação otimizada na campanha de controle, isso vai ser refletido na campanha de tratamento. Ativar os aprimoramentos nem sempre cria novos vídeos. Saiba mais sobre as melhorias de vídeo.
Avaliar os resultados do experimento
Durante o experimento, é possível avaliar e comparar a performance dele com a da campanha original. Se você quiser, poderá encerrar o experimento mais cedo. O relatório do experimento apresenta três componentes:
- Menu suspenso do nível de confiança: selecione o nível de confiança com que você quer ver os resultados. Isso afeta o card superior e a tabela de relatórios. Um número menor permite resultados mais rápidos, enquanto o oposto é mais lento, mas gera resultados mais precisos:
- 70% (padrão): resultados direcionais, alinha-se ao nível de confiança mais baixo da medição de Lift.
- 80%: resultados direcionais, um equilíbrio entre velocidade e certeza.
- 95%: resultados conclusivos, para usuários que buscam alta certeza para grandes decisões.
- Card superior: confira os resultados do experimento para a métrica de sucesso escolhida. O status do card apresenta informações úteis, como:
- Coletando dados: o experimento precisa de mais dados para começar a calcular os resultados. Para métricas relacionadas a conversões, você precisa coletar pelo menos 100 pontos de dados para começar a ver resultados.
- Performance semelhante: não há diferença significativa entre os diferentes grupos com o nível de confiança escolhido. Aguarde mais tempo para ver se a diferença se torna significativa com mais pontos de dados.
- Um grupo é melhor: há uma diferença significativa entre os diferentes grupos com o nível de confiança escolhido.
- Tabela de relatórios: encontre resultados mais abrangentes para sua métrica de sucesso e todas as outras métricas disponíveis. As colunas contêm informações sobre o grupo de controle, o grupo experimental, o status de performance do grupo e as métricas gerais de performance.
Finalizar o experimento
Encerre o experimento depois que os resultados chegarem, antes de realizar ações relacionadas à campanha original. Para finalizar, acesse a página "Experimentos", passe o cursor sobre ele e clique em Finalizar experimento.
Se você não encerrar proativamente o experimento, as campanhas que não estiverem pausadas vão continuar sendo veiculadas em tráfego restrito, mesmo que as campanhas do outro grupo estejam pausadas.
Práticas recomendadas
- Ao usar estratégias de lances com base em conversões, os experimentos de Geração de demanda exigem pelo menos 50 conversões por grupo para gerar resultados. Para conseguir isso, é recomendável usar os lances de CPA desejado ou Max. conversões, otimizando para conversões superficiais, como "Adicionar ao carrinho" ou "Visualização de página".
- Crie experimentos com campanhas em que apenas uma variável é diferente.
- Por exemplo, faça um experimento com criativos diferentes, mas com o mesmo formato e que segmentam o mesmo público-alvo. Assim, a variável do criativo é diferente, mas as variáveis de formato e público-alvo permanecem as mesmas.
- Aja com base nos resultados: se houver resultados com significância estatística em um grupo experimental, você poderá maximizar o impacto pausando outros grupos e transferindo todo o orçamento para aquele com os resultados mais significativos.
- Crie conteúdo com base no que você aprendeu: por exemplo, se você descobrir que recursos de vídeo personalizados para segmentos de público-alvo diferentes têm desempenho melhor do que o mesmo recurso genérico para todos os públicos-alvo, use esses dados para desenvolver os próximos recursos de vídeo.
- Resultados inconclusivos também podem ser úteis: um experimento que não tem um vencedor pode significar que a variação do criativo que você está testando não é significativa. Você pode testar outros tipos de recurso ou uma variação mais significativa no próximo experimento.
