Les tests fractionnés (dans le contexte du marketing numérique) sont un moyen puissant de tester deux options ou plus pour un élément de votre campagne et d’être raisonnablement sûr que les résultats sont exacts (l’aide est une autre affaire).
Plus précisément, les tests fractionnés consistent à regrouper les utilisateurs en deux compartiments (ou plus, mais restons-en à deux pour l’instant). Appelons-les A et B.
Lorsque l’utilisateur est exposé à votre campagne, le système de test fractionné choisira au hasard si cet utilisateur doit être dans le pot A ou le pot B, et lui montrera votre campagne avec les paramètres choisis.
Le résultat est que tant que le choix de la version qu’ils ont consultée était suffisamment aléatoire, il aura éliminé toutes les autres variables pouvant entraîner des différences entre le comportement des deux utilisateurs. Bien sûr, vous n’avez pas supprimé ces variables pour chaque utilisateur.
Il existe des milliers de façons pour les utilisateurs de se différencier les uns des autres. Vous avez donc besoin de beaucoup de résultats avant d’être sûr. Vous exécuterez votre test sur des milliers d’utilisateurs.
S’il n’y a définitivement aucun biais systématique (c’est-à-dire que le choix est vraiment aléatoire et que seul le hasard décide quel utilisateur entre dans quel segment), vous pouvez être sûr d’avoir moyenné ces différences. C’est un excellent principe, mais il peut être plus difficile à mettre en œuvre que prévu.
Le problème
Si nous ne divisons pas le test, nous ne pouvons pas être sûrs des résultats. Il est courant d’exécuter un test de série chronologique. Fondamentalement, nous exécutons l’état A pendant une semaine, puis l’état B pendant une semaine et voyons lequel nous a donné les meilleurs résultats.
J’espère que vous reculerez d’horreur à cette suggestion.
Qu’est-ce qui a changé entre la première et la deuxième semaine ? Nous ne le savons pas.
Toutes sortes de choses peuvent affecter le comportement de vos campagnes : temps chaud, Jeux olympiques, mariages royaux, actualités, jours de paie, défaillances gouvernementales ; tous peuvent affecter votre campagne d’une manière que vous ne pouvez pas prévoir ou expliquer. Votre preuve est donc absurde. Vous ne pouvez pas affirmer avec certitude que “ma nouvelle stratégie d’enchères a amélioré mon compte” si d’autres éléments l’ont également amélioré.
Alors, retour aux tests fractionnés ?
Oui, mais ce n’est toujours pas facile. Chaque test doit commencer par une hypothèse.
Il vérifie délibérément les données pour voir si elles réfute son hypothèse. Sinon, vous vivez pour essayer un autre jour.
Tests partagés courants dans AdWords :
- Annonce 1 et annonce 2
- Page de destination A contre page de destination B
- Formulaire de contact court vs formulaire de contact long
Ces paramètres sont basés sur la fonction de rotation des annonces AdWords. Cette fonctionnalité vous permet de choisir si Google effectue des tests de répartition des publicités en répartissant uniformément le trafic ou en utilisant un modèle de bandit à plusieurs bras.
Il y a quelques mois, Google a décidé de supprimer l’option de rotation uniforme (ou plutôt, ils l’ont limitée à 30 jours). Cela a suscité beaucoup de protestations, une réaction juste à mon avis. Le banditisme à plusieurs bras (ou « optimisation pour les clics » dans la langue vernaculaire d’AdWords) est un bon principe, mais il ne peut pas (ou du moins ne devrait pas) s’appliquer à tous les tests.
Heureusement pour nous, Google a rétabli la rotation des annonces. Ce n’est peut-être pas la meilleure option pour les annonceurs en général, mais c’est certainement la meilleure option lorsque nous voulons l’utiliser.
La stratégie
Ce que je vais décrire semble incroyablement simple, mais votre compte doit être créé en gardant ces principes à l’esprit dès le départ. L’idée de base : l’optimisation pour les clics fonctionne mieux. Utilisez-le généreusement.
Utilisez même l’optimisation pour les conversions si vous avez des tonnes de volume de conversion. (Non, je ne vais pas vous donner de chiffre. Utilisez votre discrétion. Si vos conversions via vos meilleures annonces sont supérieures à *insérez beaucoup ici* par mois, vous pouvez l’utiliser.)
L’optimisation pour les clics n’est pas appropriée pour certains de vos tests d’annonces. Si vous avez un nouveau style d’annonce (par exemple, thème, incitation à l’action, promotion), vous ne pouvez pas compter sur l’optimisation des clics pour obtenir le trafic dont vous avez besoin pour être sûr de votre essai.
Un modèle de bandit multi-bras comme l’optimisation pour les clics préférera toujours les annonces avec historique. Les publicités diffusées depuis un certain temps génèrent le plus de trafic. Cela peut prendre des semaines, voire des mois, avant que votre nouvelle annonce obtienne du succès.
Solution : créez une campagne dédiée appelée “Split Test” pour faire pivoter les annonces de manière uniforme. Choisissez un groupe d’annonces à fort trafic et copiez-le ici dans son intégralité.
Lors d’un test fractionné, activez votre groupe d’annonces dans cette campagne et désactivez-le dans votre campagne parente. Le reste de votre campagne continue de fonctionner en optimisant les clics (afin que vous ne perdiez pas la majeure partie de votre trafic juteux, de votre historique CTR et QS), mais votre zone de test obtient le trafic pour chaque variante d’annonce.
tests de campagne
L’outil de tests de campagne d’AdWords est un bon début pour améliorer la qualité des tests, mais pour le moment, il reste difficile à utiliser et inapproprié pour les tests les plus courants que nous souhaitons exécuter. Il vous donnera les résultats des tests de signification statistique, alors utilisez-le là où vous le pouvez.
Si vous pouvez appliquer des expériences de campagne aux tests que vous alliez exécuter de toute façon, c’est très bien. Mais n’essayez pas de tester les publicités dans vos campagnes principales, elles seront tout simplement insuffisantes pour attirer du trafic.
Crédit d’image : angusleonard/Flickr
