В 9 из 10 кампаний РСЯ, в которых мы делаем аудиты, есть А/Б тест двух и более картинок. Запуск теста сейчас — это уже стандарт.

Вот только проблема в том, что на этапе заливки объявлений в нескольких вариантах работа с тестом заканчивается. Мы практически не видели, чтобы специалисты правильно интерпретировали полученные данные и отключали неэффективные объявления.


Для начала теория

Давайте разберемся как же работает А/Б тест объявлений в Яндекс Директ. Для старта вам достаточно лишь отправить в каждую группу по несколько объявлений, которые отличаются картинками. Почему в РСЯ лучше всего тестировать сначала картинки, а не тексты? Успех объявления, по нашим данным, на 60% зависит от картинки, на 30% от первого заголовка, на 20% от текста объявления и всего остального. В данный момент Яндекс часто тестирует форматы, где вовсе нет ни текстов, ни быстрых ссылок. Только картинка и заголовок. Вот пример из сервиса Яндекс.Картинки.

Итак, представим, что мы залили с вами несколько одинаковых объявлений с разными картинками и ждем результат. В самом начале Яндекс будет стараться показывать их равномерно, а затем, основываясь на эффективности объявления, повышать показы победителя и снижать показы проигравшего. А что для Яндекса является эффективностью? Верно. То, что принесет Яндексу больше денег В нашем случае это объявление, на которое чаще других кликают. Еще раз: выигрывает то объявление, у которого выше CTR!

Ниже скриншот из справки Яндекс.Директ:

Устраивает ли вас то, что Яндекс выбирает более кликабельное объявление? В одной из наших статей мы показали на примере теста в Контекстно-медийной сети Google Ads, чтобы более кликабельное объявление приносило почти в 2 раза более дорогие конверсии.

Мы все прекрасно знаем, что если написать в объявлении «Внимание! Акция! Только 2 дня! Успейте заказать!», то кликабельность будет высокая, однако в основном будут кликать любители скидок и халявы.


Чаще всего у среднестатистического рекламодателя нет преимущества по цене, поэтому в объявлении указываются другие преимущества. Они же будут снижать CTR, но привлекать на сайт более целевую аудиторию.

Итак, вернемся к нашему А/Б тесту. Самым верным и корректным способом сравнения эффективности картинок является их сравнение по коэффициенту конверсии в целевое действие. Пример сравнения эффективности А/Б-теста объявлений в КМС Google Ads мы рассмотрели в этой статье.

Есть несколько способов как это определить.


Способ №1

Самый простой. Если вы создаете новую кампанию, то добавьте в utm-метку utm_content=kartinka_s_malchikom для одного типа картинок, utm_content=kartinka_s_devochkoi для другого и так далее.

Затем, по прошествию некоторого времени, вы сможете сравнить результаты буквально в 2 клика в Яндекс.Метрике или Google Analytics.

Вот пример как это сделать в Яндекс.Метрике. Заходим Отчеты -> Стандартные отчеты -> Источники -> Метки UTM.

В группировках оставляем только UTM_content. В показатели добавляем «Конверсия по любой цели» и «Достижения любой цели», если все ваши цели транзакционные.

Здесь легко можно увидеть тот вариант, который явно превосходит по конверсии в целевое действие.

Однако, такой вариант сравнения подходит лишь в том случае, если вы создаете кампании с нуля, либо предыдущий специалист позаботился о utm_content.


Способ №2

В сети также есть мнение, что Яндекс совсем неравномерно распределяет показы среди объявлений и какие-то может показывать в ночью, какие-то днем, на разных позициях и на разных устройствах. Поэтому есть предположение, что тестирование так называемой «шахматкой» может показать хороший результат. В теории, мы с этим согласны.

Что для этого нужно? Создать обязательно две новые кампании с самыми высокочастотными ключами, чтобы полученный CTR в уже работающих кампаниях не влиял на результаты. В одну кампанию добавить одну картинку, в другую кампанию — другую. И запустить обе кампании работать в течение недели поочередно с помощью управления расписанием объявления. Вот так красиво это будет выглядеть.

В другой кампании будет зеркальная настройка по времени. Таким образом кампании будут в одинаковых условиях. Однако, этот способ подходит для разового короткого теста и трудозатратен для теста многих кампаний. Мы данный способ не практикуем.


Способ №3

Не самый простой, но действенный. Этот способ можно применить даже если ваши кампании работают уже годами.

Заходим в Мастер Отчетов в определенную кампанию. В срезах выбираем № объявления. В столбцах Показы, Клики, Расход всего, Конверсии.

Также выбираем нужный период времени. Если кампании работают давно и добавления картинок не было, то стараемся охватить максимальный период для чистоты данных. Атрибуция — Последний значимый переход.

В итоге отчет должен выглядеть вот таким образом.

Экспортируем и запускаем его в Excel.


Затем необходимо перейти в интерфейсе Яндекс.Директ в нужную нам кампанию и выгрузить ее в формате XLS/XLSX.

Отлично! Осталось совсем немного. Открываем обе таблицы.

В таблице с выгрузкой кампании оставляем только столбцы ID объявления и Изображения. Далее удаляем c 1 по 11 строку. Делаем это для того, чтобы все ячейки стали одинаковыми. Теперь мы можем сделать сортировку по убыванию по ID объявления. Вот так:

Выделяем оба столбца и удаляем дубликаты с помощью опции Данные -> Удалить дубликаты.

Далее в excel-файле с выгрузкой отчета выделяем столбец А и удаляем приставку «M-«. Таким образом, мы приведем его в соответствии с номером ID объявления.

Удаляем все строки с первую по четвертую и сортируем данные столбца «№ Объявления» по убыванию.

Осталось совсем чуть-чуть.

Мы получили две таблицы. В одной объявления с показателями, а в другой те же объявления, только с указанием картинок.

Обычно мы копируем все на один лист и сопоставляем с помощью ВПР. Функция ВПР (VLOOKUP) в Excel переставляет данные из одной таблицы в соответствующие ячейки второй.

Слева красным квадратом под номером один выделены столбцы из отчета. Справа под номером два столбцы из выгрузки кампании. А в столбце F мы используем функцию ВПР: =ВПР(A:A;K:L;2;ЛОЖЬ), где A:A — это то, что мы ищем, K:L — где мы ищем, 2 — номер столбца в нашей второй таблице, откуда необходимо взять значение и ЛОЖЬ — интервальный просмотр.


Мы на финишной прямой!

Осталось только воспользоваться сводной таблицей. Пишем в заголовке столбца F «Картинка». Выделяем все столбцы А:F, переходим в меню Вставка -> Сводная таблица -> OK.

Добавляем два вычисляемых показателя: CTR и Цена за достигнутую конверсию.

В настройках сводной таблицы в поле СТРОКИ перемещаем «Картинка», остальное — в СТОЛБЦЫ.

Необходимо нажать правой кнопкой мыши на каждом из столбцов со значениями и вывести итоги не по количеству, а по сумме.

Результат

Ну вот и всё! Теперь мы можем увидеть полезную статистику. Если раскрасить значения, то мы увидим интересные закономерности.

Как видно, объявление с лучшим CTR в итоге ожидаемо получило больше всего охвата и кликов. Однако, оно не является самым эффективным с точки зрения стоимости целевого действия. А объявление с самым плохим CTR из всех, наоборот, привлекает более целевой трафик, который лучше конвертируется в заявки!

Анализируйте данные правильно и получайте отличные результаты с помощью контекстной рекламы!