a b test non funzionano sugli rsa

Bellissimo articolo di Frederick Vallaeys che ci spiega bene come funzionano gli RSA e perché gli A/B test che facevamo nel passato oggi non vanno più bene.

Mettere più annunci nello stesso gruppo di annunci e valutare la loro performance in base al CTR o meglio in base al tasso di conversione andava bene con i classici ETA.

Questo perché il presupposto di tale A/B test è che il numero di impression all’interno di un gruppo di annuncio non era influenzato dall’annuncio stesso.

Con gli RSA, avere un buon annuncio sia in termini di efficacia dell’annuncio che di rendimento dei singoli asset si traduce in un aumento di impression per via del ranking più alto che l’annuncio stesso riesce ad ottenere.

Quando fai un A/B test non limitarti a valutare metriche come CTR e CR ma osserva anche il numero di impression che ogni annuncio riesce ad ottenere.

Comincia a dare a Google annunci RSA con una buona efficacia. Ovvero che abbiano buone probabilità di far lavorare bene il machine learning. Attenzione questo indicatore è solo una stima a priori ma non influenza per nulla il rendimento effettivo dell’annuncio.

Per valutare quest’ultimo devi osservare il rendimento dei singoli asset degli RSA. Per migliorare gli annunci devi sostituire quelli con un rendimento scarso o che non hanno prodotto impression nelle ultime 2 settimane.

Fatto questo puoi provare degli A/B test. Oltre a testare due angoli diversi o due CTA diverse, un test utile suggerito dall’articolo è quello di testare diversi pinning dei singoli elementi.

Premetto che io in genere non metto pin e lascio fare a Google. Ma se proprio vuoi mettere dei pin il consiglio è quello di mettere più opzioni nella stessa posizione.

Tu consideri il numero di impression nei tuoi A/B test sugli annunci?

Io onestamente confesso di non averlo mai fatto, ma da oggi ci presterò molta più attenzione.

Qui trovi l’articolo che ti consiglio fortemente di studiare.

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