यूजीन श्वार्ट्ज सहबद्ध फ़नल के लिए कॉपीराइट सिद्धांत

फ़नल निर्णयों के आसपास अध्ययन पथ का निर्माण करें शैली अभ्यास के रूप में पौराणिक कॉपीराइटरों का अध्ययन न करें। एक समय में एक सिद्धांत का अध्ययन करें, इसे एक फ़नल समस्या से जोड़ें, और व्यवहार के आधार पर इसका न्याय करें।

एक व्यावहारिक पहला कदम अभियान को तीन प्रश्नों में विभाजित करना हैः यह कौन देख रहा है, वे पहले से ही क्या मानते हैं, और उन्हें कार्रवाई करने से पहले क्या विश्वास करना चाहिए? यह अनुक्रम वास्तविक रूपांतरण बाधा को छूने के बिना हर पंक्ति को फिर से लिखने की आम गलती को रोकता है।

प्रत्येक चरण के लिए एक मीट्रिक चुनें परीक्षण को ईमानदार रखने के लिए दिशात्मक मीट्रिक का उपयोग करें। ठंडे भुगतान किए गए ट्रैफ़िक के लिए, लगभग 0.7% से 2.2% की सीटीआर सीमा कई सहयोगी श्रेणियों में एक उपयोगी प्रारंभिक बेंचमार्क हो सकती है, लेकिन यह केवल एक अनुमान है। प्रस्ताव प्रकार, कीमत, अनुपालन प्रतिबंध, भौगोलिक और रचनात्मक प्रारूप सीमा को काफी स्थानांतरित कर सकते हैं।

VSL पृष्ठों के लिए, देखें कि क्या व्यू-थ्रू और क्लिक इरादे में सुधार होता है इससे पहले कि आप खर्च को स्केल करें। फनल के नीचे परीक्षण के लिए, अपरिचित प्रस्तावों पर 1.2% से 3.5% रूपांतरण सीमा एक व्यवहार्य योजना अनुमान हो सकती है, एक वादा नहीं।

निर्णय को लॉग करें, न कि केवल परिणाम को। एक उपयोगी कॉपी लॉग में पांच क्षेत्र हैंः परिकल्पना, संपत्ति संस्करण, ट्रैफ़िक स्रोत, प्राथमिक मीट्रिक और निर्णय। निर्णय विशिष्ट होना चाहिएः रखें, विराम दें, संशोधित करें, या स्केल करें।

यह महत्वपूर्ण है क्योंकि एक खोने वाली हुक आपको अभी भी जागरूकता के बारे में कुछ सिखा सकती है। यदि समस्या-जागरूक ट्रैफ़िक एक शैक्षिक उद्घाटन को अनदेखा करता है, तो मुद्दा समय पर हो सकता है, मुख्य प्रस्ताव नहीं।

मूल संदर्भ को दृश्यमान रखें कॉपी नियम लागू करने से पहले, पुष्टि करें कि नेटवर्क, भुगतान मॉडल, लैंडिंग पथ और VSL प्रारूप परीक्षण का समर्थन करते हैं। [संबद्ध नेटवर्क और VSL गाइड प्रदान करता है](/ब्लॉग/नेटवर्क-और-कॉपी/संबद्ध नेटवर्क-vsl-ऑफर-गाइड) उस संदर्भ के लिए सबसे अच्छा आंतरिक प्रारंभिक बिंदु है।

Daily Intel Service इस सेटअप के बाद सबसे उपयोगी है, जब आपको संग्रहित स्वाइप फ़ाइलों के बजाय वर्तमान बाजार संकेतों के साथ अपने नियोजित परीक्षण की तुलना करने की आवश्यकता होती है।

यूजीन श्वार्ट्जः तीव्रता से पहले जागरूकता श्वार्ट्ज का व्यावहारिक योगदान यह विचार है कि खरीदार विभिन्न जागरूकता राज्यों में कब्जा करते हैं। एक व्यक्ति जो समस्या को मुश्किल से पहचानता है, उसे पहले से ही समाधानों की तुलना करने वाले किसी व्यक्ति की तुलना में एक अलग खोलने की आवश्यकता होती है।

टीमों के लिए एक स्व-निहित नियमः बाजार जागरूकता समस्या की संभावनाओं की वर्तमान समझ, उपलब्ध समाधान और अब कार्रवाई करने के कारणों है। आपकी प्रति केवल जागरूकता और विश्वास बढ़ने के साथ अधिक प्रत्यक्ष होनी चाहिए।

ड्राफ्टिंग से पहले ट्रैफ़िक को वर्गीकृत करें यदि संपूर्ण ढांचा टीम को धीमा करता है तो एक सरल तीन-स्तरीय मॉडल का उपयोग करेंः अनजान, समस्या के बारे में जागरूक और कार्रवाई करने के लिए तैयार। अनजान ट्रैफ़िक को आमतौर पर संदर्भ और मान्यता की आवश्यकता होती है। समस्या के बारे में जागरूक ट्रैफ़िक को एक तेज तंत्र और प्रमाण की आवश्यकता होती है। कार्रवाई करने के लिए तैयार ट्रैफ़िक को शर्तों, जोखिम प्रबंधन और एक स्पष्ट अगले कदम की आवश्यकता होती है।

यह वह जगह है जहां कई संबद्ध फ़नल पैसे खो देते हैं। वे एक ओपनर को मिश्रित ट्रैफ़िक भेजते हैं, फिर उत्पाद को दोष देते हैं जब पहले 15 सेकंड बस दर्शक की स्थिति से असंगत होते हैं।

VSL के लिए, अनुक्रम को आमतौर पर दर्द या वांछित परिणाम से, तंत्र तक, प्रूफ तक, प्रस्ताव तक जाना चाहिए। जितना ठण्डा ट्रैफ़िक होगा, उतना ही सावधानी से आपको तंत्र को अर्जित करने की आवश्यकता होगी। जितना अधिक गर्मी होगा, उतना ही तेजी से आपको सबूत और शर्तों तक पहुंचना चाहिए।

यह परीक्षण सरल हैः क्या प्रत्येक खंड अगले खरीदार के आपत्ति का उत्तर देता है? यदि नहीं, तो स्क्रिप्ट को आश्वस्त महसूस हो सकता है जबकि अभी भी व्यावसायिक रूप से विफल हो सकता है।

शैली की नकल न करें शवर्ट्ज़ के युग, वाक्य की लंबाई या प्रचारात्मक बनावट की नकल करें।

आधुनिक संबद्ध फ़नल को प्लेटफॉर्म नीतियों, दावे के आधार, मोबाइल देखने और छोटी ध्यान खिड़कियों को भी ध्यान में रखना चाहिए। ये प्रतिबंध निष्पादन को बदलते हैं, भले ही अंतर्निहित मनोविज्ञान अभी भी लागू हो।

यदि श्वार्ट्ज आपको संदेश की तीव्रता चुनने में मदद करता है, तो डैन केनेडी और गैरी हलबर्ट वाणिज्यिक आंदोलन को कसने में मदद करते हैं। उनका उपयोगी ओवरलैप सीधापन हैः प्रस्ताव को समझ में आता है, दांव को ठोस बनाता है, और निर्णय में देरी करने वाली timid भाषा को हटा देता है।

पहले प्रस्ताव संरचना को रखें एक मजबूत VSL-अग्रणी फ़नल लेनदेन पथ को छिपाने के लिए नहीं चाहिए। परिणाम का वर्णन करें, तंत्र की व्याख्या करें, प्रमाण दिखाएं, मुख्य जोखिम को संबोधित करें, और एक एकल कार्रवाई के लिए पूछें।

इसका मतलब यह नहीं है कि हर दर्शक को बेचना मुश्किल है, इसका मतलब है कि दर्शक को कभी नहीं सोचना चाहिए कि क्या पेशकश की जा रही है, आगे क्या होगा, या दावा ध्यान देने योग्य क्यों है।

अस्पष्ट लाभ भाषा को प्रतिस्थापित करें अस्पष्ट संस्करण कहता है, "अच्छे परिणामों को अनलॉक करें।" विशिष्ट संस्करण बताता है कि क्या परिवर्तन होता है, किसके लिए, किन परिस्थितियों में, और दर्शक को आगे क्या करना चाहिए।

एक यथार्थवादी संपादन लक्ष्य प्रारंभिक संलग्नता में 5% से 15% की वृद्धि है जब अमूर्त दावे विशिष्ट प्रतिबद्धताओं के साथ प्रतिस्थापित किए जाते हैं। इसे एक योजना लक्ष्य के रूप में देखें, न कि एक सार्वभौमिक परिणाम के रूप में।

डेविड ओगिलवी और Claude हॉपकिन्स का उपयोग सबूत अनुशासन के लिए करें क्योंकि वे सजावट से प्रतिलिपि को दूर खींचते हैं और सबूत की ओर जाते हैं। आधुनिक संस्करण सिर्फ ए / बी परीक्षण शीर्षक नहीं है; यह प्रत्येक दावे को एक अवलोकन योग्य कारण से ट्रेस करने योग्य बना रहा है।

Google के मार्गदर्शन पर [उपयोगी, विश्वसनीय, लोगों के लिए पहली सामग्री]https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content) एक उपयोगी संपादकीय गार्डरेल हैः सामग्री को सीधे लोगों की मदद करनी चाहिए और खोज-पहले भरने से बचना चाहिए। विज्ञापन संदर्भ के लिए, [Meta's Ad Library]https://www.facebook.com/ads/library/) सार्वजनिक रचनात्मक उदाहरण दिखा सकता है, लेकिन इसे सबूत के रूप में नहीं माना जाना चाहिए कि एक प्रस्ताव लाभदायक है।

एक बार में एक चर का परीक्षण करें अच्छा कॉपी परीक्षण परिवर्तन को अलग करता है। हुक वर्डलिंग, प्रूफ ऑर्डर, गारंटी फ्रेमिंग, या सीटीए की तत्कालता की तुलना करें, लेकिन एक दौर में सभी चार को न बदलें।

यदि परीक्षा जीतती है, तो इसे एक स्केलेबल सिद्धांत कहने से पहले दूसरे स्थान या दर्शकों पर दोहराएं। एक भाग्यशाली दर्शकों की जेब एक टिकाऊ फ़नल अंतर्दृष्टि नहीं है।

दावों को आधार से जोड़ें जब कोई टीम मूल संदर्भ के बिना एक दावों को उधार लेती है तो सहबद्ध प्रति अक्सर जोखिम भरा हो जाता है। यदि एक सबूत बिंदु एक विशिष्ट समूह, समय अवधि, उत्पाद संस्करण या भौगोलिक स्थिति पर निर्भर करता है, तो उस संदर्भ को शामिल करें या दावों का उपयोग न करें।

यह एक अनुपालन और एक रूपांतरण दोनों का मुद्दा है। विशिष्ट, समर्थित दावे आमतौर पर फुलाए गए वादे से बेहतर उम्र के होते हैं।

बिक्री खोए बिना पैसिंग टूल का उपयोग करें जॉन कैप्स, जॉन कार्लटन, जोसेफ शुगरमैन, गैरी बेन्सिवेंगा और क्लेटन मेकपीस को पैसिंग और विश्वास टूलकिट के रूप में सबसे अच्छा अध्ययन किया जाता है। जागरूकता मैच सही होने के बाद प्रत्येक एक अलग समस्या को हल करने में मदद करता है।

कैप्स और कार्लटनः गति के साथ ध्यान कैप्स को जारी रखने के लिए उपयोगी है। पहली स्क्रीन या पहले 10 सेकंड प्रासंगिकता स्पष्ट करना चाहिए।

कार्लटन गति के लिए उपयोगी है। धीमी संक्रमणों को काटें, ओवरबल्ड मेटाफोर को नरम करें, और ट्रैफिक विंडो कम होने पर लाभ से सबूत तक तेजी से आगे बढ़ें।

शुगरमैनः कहानी जो किसी स्थान पर ले जाती है कहानी दर्शकों को देखना जारी रखने में मदद कर सकती है, लेकिन केवल जब प्रत्येक कहानी की धड़कन खरीदारी तर्क का समर्थन करती है। एक अच्छी कहानी पुल अगले कार्रवाई को उचित महसूस कराता है। एक कमजोर दर्शक को मनोरंजन करता है और प्रस्ताव में देरी करता है।

संबद्ध VSLs के लिए, कहानी के टुकड़े छोटे रखें और प्रत्येक को एक ठोस वादा, आपत्ति या सबूत बिंदु से संलग्न करें।

बेन्सिव्हेन और मेकपीसः पैमाने पर विश्वास बेन्सिव्हेन एक स्तरित प्रमाण के लिए उपयोगी है। एक बेहतर प्रमाण सीढ़ी विशिष्ट परिणाम से संदर्भ, पुष्टि, जोखिम उल्टा करने के लिए आगे बढ़ती है।

यदि ठंडे और गर्म दर्शक एक ही पृष्ठ साझा करते हैं, तो योजना अनुमान के रूप में हर 45 से 60 सेकंड में स्पष्ट खंड ब्रेक और पुनरावृत्ति बिंदु जोड़ें।

एक सप्ताह के परीक्षण के लिए कार्यान्वयन मैट्रिक्स इस मैट्रिक्स का उपयोग प्रति सप्ताह एक बदलाव चुनने के लिए करें। लक्ष्य हर किंवदंती की नकल करना नहीं है; यह एक समय में एक स्वच्छ निर्णय लेना है।

➡ कॉपीराइटर ➡️ कॉपीराइटर ➡️ कॉपीराइटर ➡️ कॉमन गलती ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡️ ➡

क्लासिक कॉपी सिद्धांतों को लाइव टेस्ट में बदल दें जब वे वर्तमान बाजार साक्ष्य को पूरा करते हैं। एक स्वाइप फ़ाइल दिखा सकती है कि एक विचार कैसे व्यक्त किया गया था, लेकिन यह साबित नहीं कर सकता है कि आज भी वही कोण स्केलिंग है।

Daily Intel Service टीमों को बड़े बजटों को करने से पहले वर्तमान स्केलिंग सिग्नल के साथ कॉपी परिकल्पनाओं की तुलना करने में मदद करता है। प्रक्रिया विवरण के लिए, हमारी पद्धति की समीक्षा करें और इसका उपयोग परीक्षण के आसपास एक शॉर्टकट के बजाय स्केल-गेट चेकलिस्ट के रूप में करें।

एक व्यावहारिक गार्डरेल एक परीक्षण को रोकने या संशोधित करने के लिए है जब यह एक पूर्ण, पूर्वनिर्धारित विश्वास विंडो के बाद नियंत्रण को हरा नहीं सकता है। टीमें एक ऐतिहासिक विजेता का पीछा करने के लिए अनुमानित 5,000 से 20,000 डॉलर बर्बाद कर सकती हैं यदि वे लाइव फनल सिग्नल के बाद खर्च करते रहते हैं।

10 सप्ताह के अध्ययन-से-पैमान योजना #### सप्ताह 1-2: मूल रेखा फ़नल दस्तावेज़ वर्तमान स्क्रिप्ट, विज्ञापन कोण, लैंडिंग पृष्ठ, प्रस्ताव शर्तें, यातायात स्रोतों, और रूपांतरण बिंदुओं। प्रति बदलने से पहले मूल रेखा को कैप्चर करें।

3-5 सप्ताहः प्रति सप्ताह एक सिद्धांत का परीक्षण करें जागरूकता के लिए श्वार्ट्ज़ से शुरू करें, फिर प्रस्ताव संरचना और प्रमाण क्रम का परीक्षण करें। दो या तीन संस्करण चलाएं, लेकिन चर को पर्याप्त साफ रखें कि परिणाम कुछ मायने रखता है।

6-8 सप्ताहः संगत सिद्धांतों को जोड़ें एक बाजार-फिट सिद्धांत को एक विश्वास सिद्धांत के साथ जोड़ें। शवर्ट्ज़ प्लस बेंसिवेंजा संदेहपूर्ण आला में अच्छी तरह से काम कर सकता है; ओगिलवी प्लस कार्लटन अक्सर त्वरित और स्पष्टता की आवश्यकता वाले शॉर्ट-फॉर्म ट्रैफ़िक के लिए उपयुक्त होता है।

9-10 सप्ताहः केवल तभी स्केल, पिवोट या आर्काइव स्केल का निर्णय लें जब सिद्धांत एक से अधिक दर्शकों, प्लेसमेंट या संदर्भ प्रदान करने पर काम करता है। आर्काइव वेरिएंट जो साफ-साफ विफल रहते हैं ताकि आपकी टीम एक ही कमजोर विचार का पुनः परीक्षण न करे।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न ** क्यूः यूजीन श्वार्ट्ज़ आधुनिक संबद्ध फ़नल के लिए अभी भी प्रासंगिक क्यों है? ** एः यूजीन श्वार्ट्ज़ अभी भी प्रासंगिक है क्योंकि उनकी जागरूकता ढांचा टीमों को यह तय करने में मदद करता है कि क्या एक फ़नल को शिक्षित करना चाहिए, साबित करना चाहिए, आश्वस्त करना चाहिए या कार्रवाई के लिए पूछना चाहिए। यह निर्णय हुक, VSL अनुक्रम, सबूत गहराई और CTA को प्रभावित करता है।

** प्रश्नः सबसे पहले यूजीन श्वार्ट्ज कॉपीराइटर सिद्धांत का उपयोग करना क्या है? ** एः संदेश की तीव्रता को दर्शकों की जागरूकता से मेल खाने से शुरू करें। ठंडे दर्शकों को मान्यता और संदर्भ की आवश्यकता होती है, समस्या-जागरूक दर्शकों को तंत्र और प्रमाण की आवश्यकता होती है, और तैयार खरीदारों को शर्तों, जोखिम प्रबंधन और एक सीधा अगला कदम की आवश्यकता होती है।

** प्रश्नः क्या सहबद्ध कंपनियों को पुराने डायरेक्ट-रेस्पॉन्स विज्ञापनों की प्रतिलिपि बनाना चाहिए?** उत्तरः नहीं। सहबद्ध कंपनियों को एक मजबूत विज्ञापन के पीछे सिद्धांत को अनुकूलित करना चाहिए, शब्दकोश को प्रतिलिपि नहीं करना चाहिए। सटीक प्रतिलिपि अनुपालन, मौलिकता और बाजार फिट होने की समस्याएं पैदा कर सकती है।

** प्रश्नः ये सिद्धांत VSL प्रदर्शन में सुधार कैसे करते हैं?** उत्तरः वे VSL प्रदर्शन में सुधार करते हैं, प्रत्येक खंड को एक विशिष्ट खरीदार प्रश्न का उत्तर देकरः यह महत्वपूर्ण क्यों है, यह तंत्र क्यों काम करता है, सबूत विश्वसनीय क्यों है, और आगे क्या करना है।

** प्रश्नः लाइव मार्केट इंटेलिजेंस कहां फिट बैठता है?** उत्तरः लाइव इंटेलिजेंस परिकल्पना स्पष्ट होने के बाद फिट बैठता है। यह पुष्टि करने में मदद करता है कि क्या एक टीम सार्थक खर्च करने से पहले समान कोण, प्रस्ताव या प्रमाण पैटर्न अभी भी सक्रिय हैं।