第二類電子商取引丨実用情報！製品発売テストのやり方を教えます!

前回は、コピーライティングや資料、ランディングページ制作における皆様の悩みを解決するために、配信資料の制作についてお話しました。材料が揃ったので、次のステップは広告を掲載することです。今日は配信テストに何が必要かを分析します。さっそく始めましょう。

多くの広告主は、関連するランディングページを準備したらすぐに広告を開始しますが、予定した効果が良くない場合は、すぐにオーディエンスパッケージ、資料、表示方法などを変更します。しかし、問題の根本原因がどうしても見つかりません。製品や材料がどれだけ優れていても、期待通りの結果は得られません。重要なステップ、つまりテストのアイデアの立ち上げが欠けているからです。

ローンチテストは「試行錯誤」や「落とし穴」ではなく、計画に抜け穴があった場合にできるだけ早くエラーが見つかるように、強い目的を持って変数テストを行うものです。

発売の初期段階ではテストが不可欠です。しかし、やみくもにテストすることはできません。計画とアイデアを持ってテストする必要があります。最先端の強みを生かさなければ、役に立たなくなります。正しいローンチの方法は、一般的に3つのステップに分かれています。

Ⅰ. 模倣と創造を通じて2つ以上の新しいA/Bプランを作成する

Ⅱ. 変数を制御してテストと最適化を行う

III. 最後に、自分に最も適していて、最も見込みのある法案をテストし、大量に発行します。

では、A/B テストとは何でしょうか?

A/B テストは制御された実験です。つまり、同じコンバージョン目標 (たとえば、どのランディング ページがフォームの送信に効果的かを確認したい) に対して、2 つ以上のプラン (ランディング ページまたはメイン画像) を作成します。他の変数を変更しないという前提で、同じ構成と特性を持つ訪問者グループに、これらのランディング ページ バージョンをランダムに訪問させます。各グループからのユーザー データのフィードバックに基づき、統計ツールと方法を組み合わせて、効果要件をよりよく満たすバージョンを選別できます。

したがって、効果的な A/B テストを実行するための重要なポイントは次のとおりです。

• N 個のソリューションが並行してテストされます。
• N 個のソリューションには 1 つの変数のみが存在するため、他の要因の干渉は排除されます。
• 特定の基準を使用して結果を判断し、最適なソリューションを選択します。

異なる期間でテストを行うということは、訪問者自身の訪問サイクル、メディアのコンテンツ環境の変化、同業他社の広告の影響など、他の関連変数が不一致になることを意味します。これらの要因は、テスト結果の信頼性に影響します。

テストで変数を制御する必要があるのはなぜですか?

すべてはテストの有効性にかかっています。コンバージョンに影響を与える要因が多すぎることは誰もが知っています。競争、トラフィック自体の質、消費者の購買サイクルなどの要因がコンバージョンに影響を与える可能性があります。特に情報フロー広告の文脈では、消費者が広告を見る前に目にする情報コンテンツが消費者にどのような心理的覚醒をもたらすかは予測できません（プラットフォームが積極的に開始するトラフィックシェーピングとも解釈できます）。これらは広告のコンバージョン効果に影響を与えます。

テストデータが出たら、そのデータに基づいて最適化し、計画を可能な限り完璧なものにすることができます。

データ分析では、コンバージョン評価の古典的な 4 象限ルールを参照できます。

この 4 象限ルールでは、横軸は広告費を表し、縦軸は広告によって生成されたコンバージョン量を表します。1 つずつ見ていきましょう。

最初の象限:高変換、高消費、高コストという 3 つの属性ラベルがあります。このタイプのデータの場合、入札、クリックスルー率/コンバージョン率、コピーライティングの創造性の正確さに重点を置いて、最適化する必要のある要素が多数あります。コンバージョン率が高く、クリック数が多く、消費量が多く、コストが高い場合は、コストを削減して入札を調整することができます。

第 2 象限: この部分には、コンバージョン率が高く、コストが低い、最高の広告データが含まれています。継続的に監視できます。もちろん、予算が大きい顧客も、適切にボリュームを拡大できます。

第 3 象限: この部分は明らかに広告の配信に失敗し、露出レベルが小さすぎることを意味するため、最適化する際には表示量を優先する必要があります。コンバージョン率が低く、消費量が少なく、コストが低く、クリック数が少なく、露出度が低い場合は、まず入札額を上げてクリエイティブを最適化し、露出度を高めてみることができます。

第 4 象限: データの最後の部分では、コンバージョン数が少なく、コンバージョン コストが高すぎます。配信プラン (クリエイティブ/ランディング ページ/ターゲティングなどを含む) とトラフィックの精度を最適化することを優先します。コンバージョン率が低い、クリック数が少ない、消費量が多い、コストが高い場合は、クリエイティブとターゲティングの最適化を試みることができます。

次に、事例を通して簡単に説明します。

プランA

プランB

この場合、A と B という 2 つのプランが考えられます。

プランAとプランBの資料内の文字とテキストは変更されず、定数です。

マテリアルの背景画像は、灰色の背景のものと、変数であるグラデーションの背景のものがあります。

プラン A では 1020 回の露出ごとに 11 回のクリックがありますが、プラン B では 5005 回の露出ごとに 45 回のクリックがあります。プラン A のクリック率はプラン B よりも大幅に高くなっています。

そして、結論として、この暖かい服の画像素材は、グレーの背景またはシンプルな背景色の方が、グラデーションカラー効果よりも優れています。

要約する

製品をテストするには、予算、コスト、価格、人口統計ターゲティング パッケージ、プラットフォーム、プログラム自体などを考慮する必要があります。製品ごとにテスト結果が異なるため、正確な数値をお伝えすることはできませんので、方法とアイデアのみをお伝えします。まだ道のりは長いですが、これが皆様のお役に立てれば幸いです。

著者: 二流電子商取引運営

出典：二流電子商取引事業