Распространенные ошибки при тестировании оффера

Разберем наиболее частые ошибки при тестировании оффера. Тестирование важно делать без ошибок, потому что в ином случае ошибка приведет к неточным данным и аналитике, что по-сути нивелирует весь результат теста — это потраченные деньги и время. Чтобы найти плюсовую ставку, нужно правильно анализировать данные тестов. Но если тест выполнен с ошибками, то данные будут недостоверные и тест не поможет скорее выйти на путь профитной связки. Далее разберем 5 наиболее частых ошибок при тестировании оффера.

Полностью копировать публичные связки

Кажется, что намного проще и быстрее скопировать чужой успешный опыт, чем тратить деньги и время на получение собственной рабочей связки — но это не так. Профитные связки живут недолго. Такие кейсы опубликованные в интернете следует воспринимать не как руководство к действию, а как информацию для расширения кругозора при тестировании свой связки. Потому что кейсы публикуют уже после того, когда связка или оффер отживают свое время. Никому не выгодно делиться актуальной связкой, с которой сейчас же льется трафик. Также в таких кейсах могут что-то недоговаривать или скрывать, в то время как именно в деталях скрывается успех. 

Неготовность слить бюджет

При тестировании связки результат неизвестен — он может быть как позитивный, так и негативный. В идеальном сценарии тестирования связка должна выйти в плюс, в хорошем сценарии — выйти в ноль и даже в минус. Потому что именно минусовые тесты помогают находить профитные связки. Нужно быть готовым тратить на тест одного оффера сумму равную 1-2 выплатам, но только это не для выплат в районе пары центов. 

Негативный тест помогает определить, что в связке плохо сработало, а что — хорошо. Нужно анализировать и сравнивать такие параметры: количество показов, просмотров, кликов и целевых действий, лидов. Если много показов и мало кликов — нужно менять объявление и креатив. Если кликов много, а лидов мало — проблемы в лендинге. 

Подготовка к тесту

Перед тестированием нужно постараться найти способы избежать будущих ошибок. Для этого нужно изучить гео, особенности аудитории и понять, как ее сегментировать. На этапе подготовки важно подробно изучить оффер и менталитет аудитории. 

Чтобы получить реалистичные результаты и данные для аналитики, нужно тестировать каждое отдельное объявление по одному параметру, но не более. Для этого нужно на этапе подготовки правильно сегментировать аудиторию, чтобы понимать какой параметр, например крео, у какой группы аудитории вызвал больше кликов, а у какой меньше.

Важно построить гипотезу, чтобы определить, что мы будем проверять. Гипотеза выстраивается из понимания аудитории, ее интересов и что заставляет аудиторию совершать покупки. Последующие тесты можно корректировать исходя из результатов теста первой гипотезы: оставлять конвертные параметры и менять неэффективные. 

Рассеивание внимания

В поиске профитной связки лучше не тестировать сразу несколько офферов. Для каждого нужен отдельный подход и внимание. Чтобы получить плюсовую связку нужно максимально погрузиться в тему. Но это сложно сделать, если проводить одновременно несколько тестов. 

Не нужно одновременно тестировать оффер в разных источниках. Все источники имеют совершенно разный подход и особенности. Поэтому в поиске профитной связки для большей продуктивности и более качественной аналитики лучше использовать один источник трафика. Когда профитная связка будет найдена и проработана, можно масштабировать ее на другие источники. 

Желание скорее получить результат

Ошибочно запускать на один оффер десяток рекламных объявлений. Так вы начинаете конкурировать сами с собой в аукционе за показ рекламы, следовательно переплачиваете. Также масштабные тесты мешают вложить адекватный бюджет на тест. Потому что на каждое объявление нужен дополнительный бюджет, чем больше объявлений, тем больше затрат. Ограничение бюджета из-за множества объявлений в таком случае может привести к неправильных данным и аналитике. 

В процессе поиска профитной связки лучше не распыляться на десятки объявлений, а сконцентрироваться на 3-4, чтобы справиться с объемом данных и переосмыслить его. Поэтому любое желание скорее получить результат за счет масштабных тестов зачастую приводят к лишним затратам и недостоверным данным.