Чек-лист по проведению A/B тестирования рекламных объявлений Яндекс директ

Этап I: Планирование и подготовка теста

1. Определение четкой цели тестирования:

Какую конкретную метрику вы хотите улучшить? (Основная цель)
Увеличить CTR (кликабельность)?
Повысить Коэффициент Конверсии (CR) на сайте?
Снизить Стоимость Конверсии (CPA / CPL)?
Увеличить количество показов на высоких позициях?
Увеличить количество ассоциированных конверсий?
Повысить средний чек (при цели на ROAS/ДРР)?

Выбрана одна основная метрика для определения победителя.

2. Выбор элемента для тестирования:

Какой один элемент объявления будет изменяться? (Ключевое правило A/B теста – изменять только один элемент за раз). Варианты:

Заголовок 1: Формулировка, призыв к действию (CTA), цифры, упоминание ключевого слова.
Заголовок 2 (Дополнительный): Преимущество, УТП, уточнение.
Текст Объявления: Основное описание, преимущества, CTA, использование цифр, решение проблемы пользователя.
Быстрые Ссылки: Тексты быстрых ссылок, описания к ним, количество, порядок.
Уточнения: Набор преимуществ, их формулировки.
Отображаемая Ссылка: Использование ключевых слов, CTA.
Изображение (для РСЯ и Поиска с картинкой): Сюжет, стиль, наличие текста на картинке, яркость, контрастность, наличие людей/объектов.
Видео (для РСЯ/Видеообъявлений): Длительность, сюжет, CTA в видео, озвучка, наличие субтитров.
Визитка: Текст в описании организации, время работы.
Цена в объявлении.
Промоакция.

3. Формулирование гипотезы:

Построить гипотезу по шаблону: «Изменение [Тестируемый Элемент] с [Вариант А] на [Вариант Б] в объявлениях для [Целевая Аудитория/Кампания/Группа] приведет к [Ожидаемое Улучшение Основной Метрики], потому что [Обоснование Гипотезы]».
Пример: «Изменение Заголовка 1 с ‘Ремонт квартир в Москве’ на ‘Ремонт квартир в Москве от 5000 руб/м²’ в группе объявлений ‘Ремонт под ключ’ приведет к увеличению CTR на 20%, потому что добавление цены отсечет нецелевые клики и привлечет более заинтересованную аудиторию».
Гипотеза основана на анализе текущих показателей, анализе конкурентов, лучших практиках или понимании психологии ЦА.

4. Определение кампании(й) и групп(ы) объявлений для теста:

Выбрать кампании/группы с достаточным объемом трафика (показов, кликов, конверсий) для получения статистически значимых результатов в разумные сроки.
Убедиться, что выбранные группы/кампании релевантны тестируемому элементу и гипотезе.

5. Определение вторичных метрик:

Какие еще метрики важно отслеживать, чтобы понять полное влияние изменения? (Например, если основная цель — CTR, то вторичными могут быть CR, CPA, показатель отказов, глубина просмотра).

6. Подготовка вариантов объявлений (А и Б):

Вариант А (Контроль): Существующее объявление (или базовая версия).
Вариант Б (Тест): Объявление с одним измененным элементом согласно гипотезе.

Все остальные элементы объявлений (заголовки, тексты, ссылки, расширения и т.д., кроме тестируемого) должны быть абсолютно идентичны в Вариантах А и Б.

7. Выбор метода тестирования в директе:

Рекомендуемый метод: Эксперименты в Яндекс.Директ. Позволяет честно разделить аудиторию (по кукам или пользователям) и получить статистически достоверные результаты сравнения сегментов.
Менее точный метод: Добавление обоих вариантов объявлений (А и Б) в одну группу. В этом случае ротация Яндекса не гарантирует равное количество показов и не позволяет строго разделить аудитории. Подходит для быстрых тестов простых элементов (например, заголовков), но требует более тщательного анализа и больших объемов данных. Далее чек-лист фокусируется на методе «Эксперименты».

8. Планирование длительности теста и ожидаемой значимости:

Определить минимальный срок проведения теста (обычно не менее 1-2 недель, чтобы сгладить суточные/недельные колебания).
Определить желаемый уровень статистической достоверности (обычно 90% или 95%). Яндекс.Эксперименты покажут достигнутую достоверность.
Оценить, будет ли достаточно данных (показов, кликов, конверсий) за планируемый срок для достижения значимости.

Этап II: Настройка эксперимента в Яндекс.Директ

9. Создание Эксперимента:

Перейти в раздел «Эксперименты» в интерфейсе Яндекс.Директ.
Нажать «Создать эксперимент».
Задать понятное Название эксперимента (например, «Тест CTA в Заголовке 1 — Ремонт квартир»).
Установить Даты проведения (начало и окончание).
Выбрать Кампании, участвующие в эксперименте.
Определить Доли аудитории для сегментов (обычно 50% на Контрольный сегмент А и 50% на Тестовый сегмент Б).
Связать эксперимент со счетчиком Яндекс.Метрики (обязательно!).

10. Подготовка сегментов кампаний:

Для контрольного сегмента (А):

Выбрать исходные кампании (или создать копии, если хотите сохранить оригинал нетронутым). Объявления в этих кампаниях будут контрольными (Вариант А).

Для тестового сегмента (Б):

Скопировать кампании, выбранные для контрольного сегмента.
В скопированных кампаниях (которые будут относиться к сегменту Б) внести только одно запланированное изменение в объявления (создать Вариант Б).

ВАЖНО: Убедиться, что ВСЕ остальные настройки в скопированных кампаниях (ставки, ключевые слова, минус-слова, геотаргетинг, время показа, корректировки и т.д.) идентичны настройкам кампаний контрольного сегмента (А).

11. Настройка UTM-меток (Крайне рекомендуется):

Для всех объявлений в контрольных кампаниях (Сегмент А) использовать один набор UTM-меток, идентифицирующий контроль (например, utm_content=control_ad).
Для всех объявлений в тестовых кампаниях (Сегмент Б) использовать другой набор UTM-меток, идентифицирующий тест (например, utm_content=variant_ad_b).
Это позволит детально анализировать поведение пользователей из разных сегментов в Яндекс.Метрике или Google Analytics (глубина просмотра, отказы, достижение микро- и макро-целей).

12. Проверка настроек эксперимента:

Перепроверить все настройки эксперимента: название, даты, выбранные кампании для каждого сегмента, доли аудитории, связь с Метрикой.
Перепроверить идентичность всех настроек (кроме тестируемого элемента и UTM) в кампаниях сегментов А и Б.
Убедиться, что в кампаниях сегмента Б внесено только запланированное изменение.

Этап III: Запуск и мониторинг теста

13. Запуск эксперимента:

Сохранить и запустить эксперимент в интерфейсе Яндекс.Директ.
Убедиться, что статус эксперимента «Идет».

14. Первичный мониторинг (Первые 1-2 дня):

Проверить, что объявления из обоих сегментов получают показы и клики.
Убедиться в отсутствии явных технических ошибок (например, отклоненные объявления в одном из сегментов).
Проверить корректность перехода по ссылкам и срабатывание UTM-меток в системах аналитики.

15. Регулярный мониторинг (без преждевременных выводов):

Следить за ходом эксперимента в интерфейсе Директа (раздел «Эксперименты»).
Отслеживать накопление данных (показы, клики, конверсии) и уровень статистической достоверности.

ВАЖНО: Не останавливать тест и не делать выводов до достижения запланированного срока или статистической достоверности, даже если один из вариантов показывает лучшие результаты в начале.

Следить за бюджетом и расходом в обеих группах кампаний.

Этап IV: Анализ результатов и принятие решений

16. Завершение теста:

Дождаться даты окончания эксперимента ИЛИ достижения достаточного уровня статистической достоверности по основной метрике (Яндекс покажет это в отчете по эксперименту).

17. Анализ результатов в интерфейсе экспериментов директа:

Изучить отчет по эксперименту.
Обратить внимание на основную метрику: какой вариант (А или Б) показал лучший результат?
Проверить статистическую достоверность разницы между вариантами (обычно Яндекс подсвечивает значимые отличия).
Проанализировать влияние на вторичные метрики, доступные в отчете Директа (CTR, расход, средняя цена клика, конверсии, CPA).

18. Глубокий анализ в Яндекс.Метрике (с использованием UTM):

Создать сегменты в Метрике на основе UTM-меток (для пользователей из сегмента А и сегмента Б).
Сравнить поведение пользователей из разных сегментов:
Показатель отказов.
Глубина просмотра.
Время на сайте.
Достижение микро- и макро-целей (которые могли не отслеживаться напрямую в Директе).
Пути по сайту.
Демографические и географические различия (если применимо).

19. Интерпретация результатов:

Подтвердилась ли изначальная гипотеза?
Какой вариант объективно лучше с учетом всех важных метрик (основной и вторичных)? Иногда рост CTR может сопровождаться падением CR или ростом CPA, что делает изменение невыгодным.
Почему, по вашему мнению, один вариант сработал лучше другого?

20. Документирование теста:

Зафиксировать: цель, гипотезу, тестируемый элемент, варианты объявлений (А и Б), длительность, основные и вторичные метрики, полученные результаты (с указанием достоверности), выводы, принятое решение. Это формирует базу знаний.

21. Принятие решения:

Если Вариант Б убедительно выиграл (стат. достоверно и с учетом вторичных метрик):

Внедрить выигрышное изменение во все релевантные действующие кампании/группы (остановить/изменить объявления Варианта А).
Завершить или архивировать кампании, использовавшиеся в эксперименте (если создавались копии).

Если Статистически Значимой Разницы Нет / Результаты Противоречивы:

Оставить контрольный Вариант А.
Проанализировать, почему гипотеза не подтвердилась (возможно, изменение было незначительным или нерелевантным).
Сформулировать новые гипотезы.

Если Вариант Б Проиграл (стат. достоверно):

Оставить контрольный Вариант А.
Проанализировать, почему изменение привело к ухудшению (это тоже ценная информация).
Сформулировать новые гипотезы.

22. Планирование следующего теста:

A/B-тестирование – это непрерывный процесс. На основе выводов текущего теста запланировать следующий (тестировать другой элемент, другую гипотезу, развивать выигрышный вариант).

Следуя этому чек-листу, вы сможете проводить A/B-тесты рекламных объявлений в Яндекс.Директ системно и получать надежные данные для оптимизации ваших кампаний. Удачи!