تست بنر سناریو تبلیغاتی چیست؟

تست بنر سناریو تبلیغاتی به عنوان یک استراتژی کلیدی برای افزایش تعامل کاربران و بهینه‌سازی کمپین‌ها شناخته می‌شود. این روش، که بر پایه داده‌های دقیق و تحلیل‌های آماری استوار است، به مارکترها امکان می‌دهد تا با اجرای آزمون‌های مختلف بر روی بنرهای تبلیغاتی در شرایط واقعی، درک بهتری از رفتار مخاطبان خود به دست آورند.

این تست‌ها نه تنها به شناسایی مؤثرترین عناصر بصری و پیام‌های تبلیغاتی کمک می‌کنند، بلکه فرصت‌هایی را برای افزایش بازگشت سرمایه (ROI) و به حداکثر رساندن تأثیر کمپین‌های تبلیغاتی فراهم می‌آورند.

در این مقاله، به بررسی چگونگی اجرای تست بنر سناریو تبلیغاتی و استفاده از نتایج آن برای رسیدن به نتایج بهینه در کمپین‌های تبلیغاتی خواهیم پرداخت.

تست A/B چیست؟

تست A/B فرایندی است که در آن دو نسخه مختلف از یک تبلیغ، محتوا، صفحه وب، ایمیل، یا هر عنصر دیگری که قابل آزمایش باشد، به طور همزمان به گروه‌های مختلف کاربران نمایش داده می‌شود تا مشخص شود کدام نسخه عملکرد بهتری دارد. 

به زبان ساده‌تر تست A/B یک روش آماری است که  به منظور مقایسه دو نسخه مختلف از یک محصول یا خدمات  استفاده می‌شود تا تعیین کند کدامیک عملکرد بهتری دارند. 

در این فرآیند یک نمونه از کاربران به صورت تصادفی  به دو گروه تقسیم می‌شود:

 گروه A که نسخه اصلی محصول به آن‌ها نشان داده می‌شود، و گروه B که نسخه اصلاح‌شده محصول به آن‌ها نشان داده می‌شود. گزینه‌ای که تبدیلات بیشتری را به همراه داشته باشد، برنده است و این به شما کمک می‌کند سایت یا پیج یا تبلیغات خود را برای نتایج بهتر بهینه‌سازی کنید.

 انجام این تست به شما کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌های واقعی بدست آمده از کاربران واقعی،  اصلاحات مورد نیاز برای افزایش نرخ تبدیل را انجام دهید. همچنین شما می‌توانید از این داده‌ها برای درک مشتریان بالقوه و بهینه‌سازی قیف فروش‌ کسب‌وکارتان استفاده کنید.

به عنوان مثال، اگر می‌خواهید بدانید که کدام عنوان صفحه یا کدام تصویر محصول باعث افزایش تعداد کلیک‌ها یا خریدها می‌شود، می‌توانید از تست A/B برای ارزیابی این تغییرات استفاده کنید. 

نتایج به دست آمده از این تست‌ها می‌توانند به شما کمک کنند تا تجربه کاربری بهتری ارائه دهید و در نهایت، نرخ تبدیل کاربران به مشتریان را افزایش دهید. 

تست A/B به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بفهمند کدام تغییرات در وب‌سایت یا محصولاتشان و … می‌تواند نرخ تبدیل کاربران به مشتریان را افزایش دهد. 

مزایای انجام تست  A/B  

امروز بسیاری از کسب‌وکارها به ویژه از نوع B2B، مشکل نرخ تبدیل پایین دارند.  به عنوان مثال: 

• درصد بالایی از  فروشگاه‌های اینترنتی، با نرخ بالای رها کردن سبد خرید توسط مشتریان مواجه هستند. 
• ناشران تبلیغ از افت ویو ( بازدید  مخاطبان) می‌نالند. 
• ریزش تعداد بالایی از مشتریان بالقوه در قیف فروش

برای مقابله با همه مشکلاتی که نرخ تبدیل را تحت تاثیر قرار می‌دهند می‌توانید از آزمایش A/B  بهره ببرید. 

برخی از مزایای انجام تست A/B عبارتند از:

• برای افزایش نرخ تبدیل، مشکلات کاربران را حل کنید
• از ترافیک ( نرخ بازدید) موجود، ROI بهتری دریافت کنید.
• میزان نرخ پرش (Bounce Rate) را کاهش دهید
• تغییرات جزئی و کم‌خطر را انجام دهید.
• تست A/B را براساس تحلیل داده های آماری انجام دهید

۱) برای افزایش نرخ تبدیل، مشکلات کاربران را حل کنید

کاربران از وب‌سایت برای اهداف خاصی مانند  کسب اطلاعات بیشتر در مورد محصول یا خدمات، خرید کالا، استفاده از مطالب آموزشی و غیره بازدید می‌کنند. در این جریان ممکن است کاربران با مشکلاتی مواجه شوند که این امر  برای آن‌ها منجر به تجربه کاربری بد شود؛ همین تجربه منفی بر نرخ تبدیل شما تاثیر می‌گذارد.

برای بهبود تجربه کاربری و افزایش نرخ تبدیل در وب‌سایت خود، می‌توانید از داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط ابزارهای تجزیه‌وتحلیل رفتار کاربران  مانند heatmaps (ابزاری برای آنالیز رفتار)، Google Analytics  و یا نظرسنجی‌های وب‌سایت استفاده کنید. 

مثال:‌چگونه می‌توانید تجربه کاربری وب‌سایت خود را بهینه کنید؟

 هدف: افزایش نرخ تبدیل کاربران وب‌سایت

 گروه A (کنترل): نمایش صفحه محصول با توضیحات فعلی و طراحی موجود

 گروه B (تغییر): نمایش صفحه محصول با توضیحات دقیق‌تر و ویدئوی معرفی محصول

 داده‌های مورد استفاده برای تصمیم‌گیری  

•  Heatmaps:  بررسی کدام بخش‌های صفحه بیشترین توجه کاربران را به خود جلب می‌کنند 
•  Google Analytics:  تحلیل رفتار کاربران، مانند مدت زمان سپری‌شده در صفحه و نرخ پرش 
•  نظرسنجی‌های وب‌سایت:  جمع‌آوری بازخورد مستقیم از کاربران در مورد تجربه‌شان از صفحه محصول 

 معیارهای ارزیابی

•  نرخ تبدیل:  تعداد کاربرانی که پس از بازدید از صفحه، اقدام به خرید می‌کنند
•  مدت زمان سپری‌شده در صفحه: افزایش مدت زمان نشان‌دهنده علاقه بیشتر کاربران به محتوای صفحه  
•  نرخ پرش:  کاهش نرخ پرش نشان‌دهنده افزایش تعامل کاربران با صفحه 

۲) از ترافیک ( نرخ بازدید) موجود، ROI بهتری دریافت کنید.

 به کمک تست A/B  می‌توانید از ترافیک ( مخاطبان) موجود خود بهترین استفاده را ببرید و ROI (بازگشت سرمایه) خود را بهبود ببخشید. 

توجه کنید! 

گاهی جزئی‌ترین تغییرات نیز می‌تواند به شکل قابل توجهی نرخ تبدیل و   ROI  شما را افزایش دهد. با اعمال تغییرات کوچک اما مؤثر، تبدیل‌های بیشتری را با ترافیک موجود خود ایجاد کنید و در نهایت، ROI خود را افزایش دهید.

مثال: چگونه می‌توانید با تغییرات جزئی، به میزان قابل توجهی نرخ تبدیل و ROI را افزایش دهید؟

هدف: بهبود ROI با استفاده بهینه از ترافیک موجود وب‌سایت بدون نیاز به جذب ترافیک جدید

 گروه A (کنترل): نمایش صفحه فرود با عناصر طراحی فعلی و پیشنهادات موجود

 گروه B (تغییر): نمایش صفحه فرود با دکمه‌های فراخوانی به عمل (CTA) بزرگ‌تر و رنگ‌های جذاب‌تر برای جلب توجه بیشتر

 داده‌های مورد استفاده برای تصمیم‌گیری 

•  تحلیل ترافیک: بررسی منابع ترافیک و رفتار کاربران در هر دو نسخه
•  نرخ کلیک:  مقایسه نرخ کلیک بر روی دکمه‌های CTA در هر دو گروه
•  نرخ تبدیل:  تعداد کاربرانی که اقدام به خرید یا ثبت‌نام می‌کنند

 معیارهای ارزیابی  

•  نرخ تبدیل:  افزایش نرخ تبدیل در گروه B نسبت به گروه A
•  نرخ کلیک: افزایش نرخ کلیک بر روی دکمه‌های CTA در گروه B
•  بازگشت سرمایه (ROI):  مقایسه ROI قبل و بعد از اجرای تست A/B

۳) میزان نرخ پرش (Bounce Rate) را کاهش دهید

کاهش نرخ پرش (Bounce Rate) یکی از اهداف مهم در بهینه‌سازی وب‌سایت است. تست A/B می‌تواند به شما کمک کند تا علل اصلی نرخ پرش بالا را شناسایی و رفع کنید.

با انجام آزمایش A/B می‌توانید تغییرات مختلف بر روی وب‌سایت خود را به منظور پیدا کردن  بهترین نسخۀ ممکن اجرا کنید. بدین ترتیب می توانید تجربه‌ی کاربر را بهبود و مدت‌زمان حضور کاربران در وب‌سایت خود را افزایش و  نرخ پرش را کاهش دهید. 

مثال: چگونه می‌توانید با تغییرات مختلف، نرخ پرش را کاهش دهید؟

هدف: کاهش نرخ پرش و بهبود تجربه کاربری وب‌سایت

 گروه A (کنترل): نمایش صفحه فرود با طراحی فعلی و محتوای موجود

 گروه B (تغییر): نمایش صفحه فرود با منوی ساده‌تر و دسترسی آسان‌تر به اطلاعات مورد نیاز کاربران

 داده‌های مورد استفاده برای تصمیم‌گیری

•  تحلیل رفتار کاربر:  بررسی نحوه تعامل کاربران با عناصر مختلف صفحه
•  نرخ پرش:  مقایسه نرخ پرش در هر دو گروه
•  مدت زمان حضور در صفحه:  اندازه‌گیری مدت زمانی که کاربران در صفحه سپری می‌کنند

 معیارهای ارزیابی  

•  نرخ پرش  کاهش نرخ پرش در گروه B نسبت به گروه A
•  مدت زمان حضور در صفحه:  افزایش مدت زمان حضور کاربران در گروه B
•  تعامل کاربر:  افزایش تعامل کاربران با صفحه در گروه B

با انجام این تست و ایجاد تغییرات هدفمند، نرخ پرش را کاهش دهید و تجربه کاربری را بهبود ببخشید.  

۴) تغییرات جزئی و کم‌خطر را انجام دهید.

فرض کنید شما یک صفحه لندینگ برای یک کمپین فروش طراحی کردید و نتیجه خوبی نگرفته‌اید، قرار نیست بیایید از اول یک صفحه لندینگ دیگری طراحی کنید؛  در غیر اینصورت شما برای انجام سایر کارها زمان کم میارید و هیچ پیشرفتی نخواهید داشت. 

با انجام آزمایش A/B به‌جای اینکه کل صفحه لندینگ‌تان را از نو طراحی کنید، کافیست تغییراتی جزئی و البته کم خطر را در راستای بهبود صفحه لندینگ اعمال کنید. 

اجرای اصلاحات کم‌خطر از طریق تست A/B یک استراتژی هوشمندانه برای بهبود وب‌سایت شماست و  خطر  افت نرخ تبدیل فعلی شما را کاهش می‌دهد. 

با انجام تست A/B  می‌توانید منابع خود را برای حداکثر خروجی با حداقل تغییرات، هدف قرار دهید و ROI را افزایش دهید.

مثال: چگونه می‌توانید با تغییرات جزئی، ROI را افزایش داد؟

 هدف: اجرای اصلاحات کم‌خطر برای بهبود نرخ تبدیل و افزایش ROI

 گروه A (کنترل): نمایش صفحه فرود با طراحی و محتوای فعلی

 گروه B (تغییر): نمایش صفحه فرود با تغییرات جزئی مانند تغییر فونت‌ها و رنگ‌های دکمه‌های فراخوانی به عمل (CTA)

 داده‌های مورد استفاده برای تصمیم‌گیری 

•  تحلیل ترافیک:  بررسی تأثیر تغییرات بر رفتار کاربران
•  نرخ کلیک:  مقایسه نرخ کلیک بر روی دکمه‌های CTA در هر دو گروه
•  نرخ تبدیل:  تعداد کاربرانی که اقدام به خرید یا ثبت‌نام می‌کنند

 معیارهای ارزیابی 

•  نرخ تبدیل:  حفظ یا بهبود نرخ تبدیل در گروه B نسبت به گروه A
•  نرخ کلیک:  افزایش نرخ کلیک بر روی دکمه‌های CTA در گروه B
•  بازگشت سرمایه (ROI): ارزیابی تأثیر تغییرات بر ROI

با تست A/B  می‌توانید با اعمال تغییرات کوچک و کم‌خطر، به نتایج مطلوب دست یابید و در عین حال از به خطر انداختن نرخ تبدیل فعلی خود جلوگیری کنید. 

۵)  تست A/B را براساس تحلیل داده های آماری انجام دهید

تست A/B کاملاً مبتنی بر داده است  نه بر اساس حدس و گمان! 

شما می‌توانید بر اساس معیارهایی مانند میزان زمان صرف شده در صفحه (  dwell time )‌ ، تعداد افرادی که سبد خرید را بدون تکمیل پرداخت ترک کرده‌اند، میزان کلیک و بازدید و غیره، به راحتی از بین گزینه‌های  A  و B ، گزینه «برنده» و «بازنده» را تعیین کنید. 

تحلیل داده‌های آماری یکی از اجزای کلیدی تست A/B است که به شما امکان می‌دهد تصمیمات مبتنی بر داده بگیرید. 

یک مثال برای تحلیل داده‌های آماری در تست A/B  

هدف: تحلیل داده‌های آماری برای تعیین گزینه‌های برنده و بازنده در معیارهای کلیدی وب‌سایت

 گروه A (کنترل): نمایش صفحه فرود با طراحی و محتوای فعلی.

 گروه B (تغییر): نمایش صفحه فرود با تغییراتی که بر اساس فرضیات قبلی انتخاب شده‌اند.

 داده‌های مورد استفاده برای تصمیم‌گیری

•  زمان صرف شده در صفحه: میزان زمانی که کاربران در هر صفحه سپری می‌کنند
•  درخواست‌های نسخه‌ی نمایشی: تعداد کاربرانی که برای نسخه‌ی نمایشی درخواست می‌دهند
•  نرخ ترک سبد خرید: درصد کاربرانی که فرآیند خرید را نیمه‌کاره رها می‌کنند
•  میزان کلیک: تعداد کلیک‌ها بر روی عناصر مختلف صفحه

 معیارهای ارزیابی

•  تحلیل آماری:  استفاده از آزمون‌های آماری برای مقایسه نتایج دو گروه
•  تعیین برنده:  بر اساس نتایج آزمون‌های آماری، تعیین تغییراتی که منجر به بهبود معیارهای کلیدی شده‌اند
•  تصمیم‌گیری داده‌محور:  انتخاب گزینه‌هایی که بهترین عملکرد را برای پیاده‌سازی نهایی داشته‌اند

تست A/B  به شما کمک می‌کند تا با استفاده از تحلیل‌های آماری دقیق، تصمیمات مؤثرتری بگیرید و از تغییراتی که بر اساس داده‌ها بهترین عملکرد را دارند، استفاده کنید

نکته

گاهاً طراحی مجدد صفحه لندینگ ( یا وب‌سایت ) یا ساختن یک اکانت اینستاگرامی جدید می‌تواند فرصت‌های جدیدی را  برای افزایش سودآوری ایجاد کند. 

ممکن است ایجاد تغییرات جزئی مثل کم و زیاد کردن متن و یا تصویر، تغییر رنگ در دکمه CTA نتواند آنطور که باید نتواند  پاسخگوی هدف شما باشد؛ به ناچار مجبور باشید یک صفحه وب سایت را از نو طراحی کنید. 

البته توصیه می‌کنیم حتی در این موارد نیز مبتنی بر  تست A/B  تصمیم خود را اجرا کنید. همچنین  بعد از  پیاده‌سازی طرح‌تان، تست را رها نکنید. و  مجدد  تست A/B  رو بر روی  نسخه جدید انجام دهید تا مطمئن شوید تجربه کاربری مثبتی را برای مخاطبان خود فراهم نموده‌اید. 

منظور از تست بنر سناریو تبلیغاتی چیست؟ 

تست بنر سناریو به معنای اجرای آزمون‌هایی بر روی بنرهای تبلیغاتی در شرایط و سناریوهای مختلف است تا بتوان عملکرد و تأثیرگذاری آن‌ها بر روی مخاطبان را در شرایط واقعی ارزیابی کرد.

انجام این تست به شما کمک می‌کند تا درک بهتری از نوع تعامل مخاطبان خود داشته باشید؛ یعنی اینکه کاربران، چگونه با بنرهای تبلیغاتی تعامل دارند و کدام یک از طراحی‌ها یا پیام‌های تبلیغاتی توجه آن‌ها را جلب می‌کند. به عبارت دیگر، تست بنر سناریو روشی است برای اطمینان از اینکه بنرهای تبلیغاتی به بهترین شکل ممکن طراحی شده‌اند و بیشترین بازدهی را دارند. 

تست A/B بنرهای تبلیغاتی یک روش مؤثر برای بهینه‌سازی عملکرد آن‌ها و افزایش تعامل کاربران است. 

چگونه تست بنر سناریو را اجرا کنیم؟

برای اجرای تست بنر سناریو تبلیغاتی، مراحل زیر را دنبال کنید:

1. ابتدا باید سناریوهای مختلفی که می‌خواهید تست کنید را تعریف کنید؛ این سناریوها باید شامل شرایط واقعی استفاده از بنرها در محیط‌های مختلف باشند.
2. معیارهایی مانند نرخ کلیک (CTR)، نرخ تبدیل و بازخورد کاربران را برای ارزیابی عملکرد بنرها در نظر بگیرید.
3. بنرهای طراحی شده را در محیط‌های واقعی یا شبیه‌سازی شده قرار دهید و داده‌های مربوط به عملکرد آن‌ها را جمع‌آوری کنید.
4. داده‌های جمع‌آوری شده را تحلیل کنید تا ببینید کدام بنرها عملکرد بهتری داشته‌اند.
5. بر اساس نتایج تحلیل، بهبودهای لازم را بر روی بنرها اعمال کنید و دوباره تست‌ها را اجرا کنید تا بهترین نتیجه را کسب کنید.

این مراحل به شما کمک می‌کنند تا تست بنر سناریو را به شکل مؤثری اجرا کنید و بنرهای تبلیغاتی خود را برای دستیابی به نتایج بهتر بهینه‌سازی کنید. 

مثال: اجرای تست A/B بر روی بنرهای سناریو 

هدف: بهبود عملکرد بنرهای تبلیغاتی و افزایش تعامل کاربران

گروه A (کنترل) : نمایش بنر تبلیغاتی با طراحی فعلی

 گروه B (تغییر) : نمایش بنر تبلیغاتی با طراحی جدید، شامل تغییرات در تصاویر، پیام‌های تبلیغاتی و دکمه‌های فراخوانی به عمل (CTA)

داده‌های مورد استفاده برای تصمیم‌گیری

•  نرخ کلیک: مقایسه نرخ کلیک (CTR) بر روی بنرها در هر دو گروه
•  تعداد تبدیل‌ها:  تعداد کاربرانی که پس از کلیک بر روی بنر، اقدام به خرید یا ثبت‌نام می‌کنند
•  بازخورد کاربران: جمع‌آوری نظرات کاربران در مورد بنرهای تبلیغاتی

 معیارهای ارزیابی 

•  جذابیت بصری:  ارزیابی تأثیر طراحی جدید در جلب توجه کاربران
•  نرخ کلیک (CTR):  افزایش نرخ کلیک در گروه B نسبت به گروه A
•  نرخ تبدیل:  افزایش تعداد تبدیل‌ها در گروه B نسبت به گروه A

حرف آخر

در آزمایش A/B با تحلیل داده‌های به دست آمده، می‌توانید تصمیم بگیرید که آیا تغییرات اعمال‌شده در گروه B منجر به بهبود تجربه کاربری و افزایش نرخ تبدیل، افزایش ROI ، کاهش نرخ پرش شده‌اند یا خیر. اگر نتایج مثبت بودند، می‌توانید این تغییرات را  در وب‌سایت خود پیاده‌سازی کنید. 

همچنین با تحلیل داده‌های آماری، شما می‌توانید گزینه‌هایی که بهترین عملکرد را داشته‌اند را شناسایی کنید و تصمیماتی بگیرید که بر اساس شواهد و داده‌های معتبر هستند. 

برای آشنایی بیشتر با نکات و ترندهای تبلیغاتی بر روی پلتفرم تلگرام در کانال آقای تبلیغاتی عضو شوید.