VSL स्प्लिट टेस्टिंगः पहले, दूसरे, तीसरे टेस्ट में क्या करना है

VSL में आपको पहले क्या परीक्षण विभाजित करना चाहिए?

पहले हुक का परीक्षण करें, क्योंकि यह उसके बाद आने वाले प्रत्येक मीट्रिक को गेट करता है। पहले 10 से 30 सेकंड तय करते हैं कि क्या एक दर्शक पिच के लिए रहता है, और अधिकांश VSLs पर खिलाड़ी हीटमैप उस विंडो में कहीं सबसे तेज एकल ड्रॉप दिखाते हैं, आमतौर पर एक मिनट के निशान से पहले 20% से 40% का नुकसान होता है, हालांकि सटीक आंकड़ा आला के अनुसार पर्याप्त रूप में भिन्न होता है कि आपको इसे अपने डेटा के खिलाफ पुष्टि करने के लिए एक सीमा के रूप में व्यवहार करना चाहिए।

एक टूटी हुई हुक सभी नीचे की ओर छत को बंद कर देती है। यदि 60% ट्रैफ़िक दूसरे मिनट से पहले निकलता है, तो मूल्य-खुलावे अनुकूलन की कोई मात्रा 60% खो जाती है; आप एक पृष्ठ को पॉलिश कर रहे हैं जो लगभग कोई भी नहीं पहुंचता है। नल को ठीक करने से पहले लीक को ठीक करें।

हुक के बाद, प्राथमिकता क्रम लीड और कहानी संरचना है, फिर मूल्य का खुलासा और प्रस्ताव फ्रेमिंग, फिर वीडियो लंबाई और पैसिंग, फिर कॉल-टू-एक्शन कॉपी और बटन डिजाइन। हुक स्थिर होने से पहले सीटीए बटन का रंग परीक्षण करना विज्ञापन खर्च का उद्योग का सबसे आम और सबसे क्षमाशील अपशिष्ट है।

आप पूरे वीडियो संस्करणों के खिलाफ हुक कैसे परीक्षण करते हैं?

हुक टेस्टिंग केवल शुरुआती खंड को बदलता है, आमतौर पर पहले 30 से 90 सेकंड, जबकि शेष स्क्रिप्ट समान रहता है; पूरे वीडियो परीक्षण पूरे कोण, स्क्रिप्ट और अक्सर प्रस्तुतकर्ता या प्रारूप को बदल देता है। हुक परीक्षण एक चर को अलग करते हैं और अधिक तेज़ डेटा का उत्पादन करते हैं क्योंकि बाकी फ़नल अपरिवर्तित है। पूरे वीडियो परीक्षण एक बड़े प्रश्न का उत्तर देते हैं लेकिन कई चर को भ्रमित करते हैं, इसलिए एक लिफ्ट आपको बताता है कि नया वीडियो किस हिस्से में जीत गया है।

जब आपके पास पहले से ही VSL परिवर्तित हो रहा है और आप वृद्धिशील लाभ चाहते हैं, या जब आप घड़ी के समय के डेटा के आधार पर खुलने को विशिष्ट कमजोर बिंदु का संदेह करते हैं, तो हुक परीक्षण चलाएं। जब वर्तमान कोण प्लेटो हो गया है, जब आप एक नए अवतार या ट्रैफ़िक स्रोत में प्रवेश कर रहे हैं, या जब प्रस्ताव स्वयं पर्याप्त रूप से बदल गया है कि पुराना स्क्रिप्ट अब फिट नहीं होता है।

एक व्यावहारिक अनुक्रम पहले पूरे वीडियो है अगर आपके पास कोई काम करने की आधार रेखा नहीं है, तो एक वीडियो स्पष्ट रूप से बेहतर प्रदर्शन करने के बाद हुक-स्तर की परिष्करण। एक वीडियो के खिलाफ हुक का परीक्षण करना जो कभी पैमाने पर परिवर्तित नहीं हुआ है, एक चर पर ट्रैफ़िक बर्बाद करता है जो वास्तविक समस्या नहीं हो सकती है।

VSL परीक्षण के लिए वास्तव में किस नमूना आकार की आवश्यकता होती है?

A VSL test needs enough completed conversions per variant to trust the result, not just enough visitors, and conversions are the scarcer number in most funnels. A workable floor is 100 to 300 conversions per arm before you act on a result, with the low end acceptable for directional decisions and the high end closer to what a formal significance calculator wants at typical VSL conversion rates of 1% to 3%.

इसके नीचे, व्यू-थ्रू और क्लिक डेटा अभी भी आपको मार्गदर्शन कर सकता है, लेकिन खरीद-आधारित निष्कर्ष एक स्प्रिडशीट पहनकर अनुमान लगाते हैं। एक परीक्षण जो प्रति हाथ 12 रूपांतरणों पर बिक्री में 30% की वृद्धि दिखाता है, आपको सांख्यिकीय रूप से लगभग कुछ भी नहीं बताता है, भले ही यह निर्णायक लगता है।

अधिकांश ऑपरेटर 95% सांख्यिकीय विश्वास के लिए बहुत लंबे समय तक इंतजार करते हैं जब अनिर्णय की अंतर्निहित अवसर लागत स्पष्ट दिशात्मक लिफ्ट के साथ 85% से 90% आत्मविश्वास पर कार्य करने के जोखिम से अधिक है। यदि बजट सीमित है और एक संस्करण प्रति हाथ 150 रूपांतरणों पर 25% बढ़ जाता है, तो उस निर्णय को शिपिंग करना और अगले परीक्षण में आगे बढ़ना आमतौर पर घटती निश्चितता के दो सप्ताह के लिए विभाजन को बनाए रखने से बेहतर होता है।

VSL प्लेयर कौन से A/B परीक्षण का समर्थन करते हैं?

Vidalytics and VTurb both support native A/B split testing at the player level, meaning you can serve two video variants from one embed and split traffic without a separate landing-page tool. This player-level testing is the part almost no public write-up documents in detail, and specifics on rotation logic and sample allocation should be confirmed against each platform's current documentation since player features change faster than most reference content tracks.

अन्य खिलाड़ियों के लिए, जिसमें पुराने एम्बेड टूल भी शामिल हैं, आम तौर पर लैंडिंग पृष्ठ या विज्ञापन मंच स्तर पर किए गए बाहरी विभाजन की आवश्यकता होती है, अलग-अलग वीडियो फ़ाइलों में अलग-अलग URL भेजते हैं। यह दृष्टिकोण काम करता है लेकिन एक एकीकृत डेटासेट के रूप में खिलाड़ी के अपने जुड़ाव विश्लेषण को खो देता है, क्योंकि प्रत्येक संस्करण एक अलग खिलाड़ी उदाहरण में रहता है।

जब एओवी वेरिएंट के बीच भिन्न होता है तो आप एक परीक्षण कैसे पढ़ते हैं?

प्रति आगंतुक राजस्व पर परीक्षण का न्याय करें, रूपांतरण दर पर नहीं, जब भी औसत ऑर्डर मूल्य वेरिएंट के बीच चलता है। एक वीडियो जो $97 औसत ऑर्डर के साथ 1.8% पर परिवर्तित होता है, कुल राजस्व पर $ 61 औसत ऑर्डर पर 2.3% पर परिवर्तित करने से बेहतर होता है, भले ही कच्चे रूपांतरण दर बदतर दिखता है।

यह अंतर सबसे अधिक बार तब दिखाई देता है जब एक मूल्य-खुला या अपसेल-फ्रेमिंग परीक्षण ऑर्डर फॉर्म पर पहुंचने से पहले दर्शकों की अपेक्षाओं को बदल देता है; एक वैरिएंट जो एक उच्च स्तर की प्री-बिक्री करता है, स्वाभाविक रूप से AOV को बदल देगा भले ही यह वैरिएबल न हो जिसे आप परीक्षण करना चाहते हैं। यह अलग करके जांचें कि क्या अपसेल लेने की दर फ्रंट-एंड रूपांतरण के साथ आगे बढ़ी है, क्योंकि फ्रंट-एंड वीडियो से वास्तविक AOV शिफ्ट डाउनस्ट्रीम अपसेल पेज बग के कारण होने वाली एक से अलग दिखता है।

दोनों संख्याओं को एक साथ रिपोर्ट करें। प्रति आगंतुक राजस्व आपको बताता है कि किस संस्करण को स्केल करना है; रूपांतरण दर अकेले आपको बताता है कि किस संस्करण को बेचना आसान है, और ये दो उत्तर हमेशा एक ही संस्करण नहीं होते हैं।

किस परीक्षण की गलती से सबसे अधिक खर्च होता है?

एक परीक्षण को रोकना जब एक संस्करण आगे खींचता है तो इस आला में सबसे अधिक खर्च होता है, क्योंकि रूपांतरण गणना 50 से 100 अंक को पार करने के बाद शुरुआती लीड नियमित रूप से उलटते हैं। एक नए हुक पर नवीनता प्रभाव उसी दर्शकों के खंड पर थकान से पहले शुरुआती क्लिक और देखने के नंबरों को उड़ा सकता है।

एक संस्करण के भीतर कई चर का परीक्षण करना दूसरी सबसे आम त्रुटि हैः एक नए हुक को एक नए मूल्य बिंदु के साथ जोड़ा गया है, जो कि एक छोटा रनटाइम है, आपको काम करने वाला संयोजन बताता है, न कि किस टुकड़े ने काम किया है। जब भी बजट इसकी अनुमति देता है, तो प्रति परीक्षण एक परिवर्तन को अलग करें।

ट्रैफ़िक-स्रोत मिश्रण विकृत परिणामों के समान ही बुरा है। ठंडे Facebook ट्रैफ़िक पर स्प्लिट टेस्ट चलाना और एक ही pooled डेटासेट में गर्म ईमेल रीटार्गेटिंग एक वैरिएंट को छिपा सकता है जो एक स्रोत पर जीतता है और दूसरे पर बुरी तरह से हारता है, क्योंकि मंच दोनों को एक समग्र संख्या में मिलाता है।

• प्रति हाथ प्रति रक्षा योग्य रूपांतरण संख्या तक पहुंचने से पहले परीक्षणों को रोकना
• एक ही परीक्षण संस्करण के भीतर एक से अधिक चर को बदलना
• एक विभाजित परीक्षण डेटासेट में ठंडे और गर्म यातायात स्रोतों को एकजुट करना
• परीक्षण के पहले दिनों के दौरान नए हुक पर नवाचार प्रभाव को अनदेखा करना
• हुक और लीड स्थिर होने से पहले सीटीए या बटन कॉपी को अनुकूलित करना
• AOV और अपसेल की लीड दर को फ्रंट-एंड रूपांतरण दर के साथ-साथ जांचने में विफलता

त्वरित निर्णय चेकलिस्ट

इस पृष्ठ का उपयोग निर्णय के लिए एक सहायता के रूप में करें, एक सामान्य ब्लॉग पोस्ट के रूप में नहीं। व्यावहारिक प्रश्न यह है कि क्या पाठक को पहले से ही VSL-चालित प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया में काम करने के बारे में तेजी से सबूत की आवश्यकता है, विशेष रूप से न्यूट्रैट्रोन, पूरक, GLP-1, वजन घटाने, रक्त शर्करा, और आसन्न उच्च-उद्देश्य वाले स्वास्थ्य बाजारों में।

Daily Intel Service सबसे प्रासंगिक है जब अगला निर्णय सक्रिय बाजार उदाहरणों पर निर्भर करता हैः किस हुक का परीक्षण करना है, किस दावे की शैली जोखिमपूर्ण है, कौन सा फ़नल संरचना आम है, कौन सा भाषा बाजार चल रहा है, और क्या प्रतियोगी की रचनात्मकता जल्दी, स्केलिंग या पहले से ही संतृप्त है।

• यदि आपको सीधे उत्तर की आवश्यकता है तो TL;DR से शुरू करें।
• व्यापारिक समझौता की तुलना करने के लिए तालिका का उपयोग करें।
• उत्तर इंजन के लिए तैयार सारांशों के लिए FAQ का उपयोग करें।
• जब निर्णय के लिए सिद्धांत के बजाय लाइव VSL और विज्ञापन उदाहरणों की आवश्यकता होती है तो सीटीए का उपयोग करें।

डेली इंटेल का कवरेज लाभ

Daily Intel Service श्रेणी-अग्रणी विविधता और कार्रवाईशीलता के आसपास स्थित हैः VSLs और विज्ञापन रचनात्मकों के सबसे व्यापक प्रत्यक्ष-प्रतिसाद कैटलॉग में से एक ब्लैक हैट, ग्रे हैट और व्हाइटहेट विज्ञापन पैटर्न में, पर्याप्त संदर्भ के साथ, दृश्य रचनात्मक से परे विज्ञापनदाता क्या कर रहा है यह समझने के लिए। व्यावहारिक अंतर यह है कि सदस्य केवल एक स्क्रीनशॉट नहीं देख रहे हैं; वे VSL, विज्ञापन, फ़नल पथ, ट्रांसक्रिप्ट, यूटीएम संदर्भ और अनुसंधान नोट देख रहे हैं जो संपत्ति को निर्णय में बदल देते हैं।

यह महत्वपूर्ण है क्योंकि प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया संबद्ध एक स्वच्छ श्रेणी में काम नहीं करते हैं। एक वजन घटाने अभियान एक व्हाइटहेट अनुपालन विज्ञापन, एक ग्रे हैट प्री-लैंडर, एक अधिक आक्रामक VSL, और अपसेल और वसूली के आसपास डिज़ाइन किए गए चेकआउट पथ का उपयोग कर सकता है। एक उपयोगी खुफिया मंच को उस स्पेक्ट्रम को पकड़ने की आवश्यकता है बजाय हर जीतने वाले अभियान को सार्वजनिक ब्रांड विज्ञापन की तरह दिखने का नाटक करने के बजाय।

ब्लैकहैट, व्हाइटहैट और बहुभाषी संकेत कवरेज

दैनिक इंटेल ब्लैकहैट-स्टाइल और व्हाइटहेट-स्टाइल दोनों अभियानों में पैटर्न को ट्रैक करता है ताकि ऑपरेटर जोखिम को अंधेरे ढंग से कॉपी किए बिना बाजार को समझ सकें। व्हाइटहेट उदाहरण स्थायित्व और अनुपालन समीक्षा में मदद करते हैं; ब्लैकहैट और ग्रेहेट उदाहरण दबाव बिंदुओं, हुक, तंत्र और फ़नल संरचनाओं को प्रकट करते हैं जो खर्च को चला सकते हैं लेकिन उपयोग से पहले सावधानीपूर्वक अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

यह सूची वैश्विक ऑपरेटरों के लिए भी बनाई गई है, जिसमें VSL और विज्ञापन संदर्भ हैं जो 14+ भाषाओं और विभिन्न स्थानीय बोलियों को कवर करते हैं। यह ब्राजील, लातम, यूरोपीय, मेना, भारतीय और गैर-देशी अंग्रेजी संबद्धों के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ है जिन्हें यह देखने की आवश्यकता है कि केवल अमेरिकी अंग्रेजी विज्ञापनों का अध्ययन करने के बजाय एक ही बाजार इच्छा को संस्कृतियों में कैसे अनुवादित किया जाता है।

बुद्धि का जिम्मेदार ढंग से उपयोग कैसे करें

लक्ष्य मॉडलिंग है, न कि कॉपी करना। संरचना को समझने के लिए डेली इंटेल का उपयोग करेंः हुक, तंत्र, सबूत, दावा तीव्रता, फ़नल गहराई, प्रस्ताव अर्थशास्त्र, और संतृप्ति चरण। फिर मूल रचनात्मक निर्माण करें, समीक्षा दावों की समीक्षा करें, और ट्रैफ़िक स्रोत, देश, भाषा और अभियान की अनुपालन आवश्यकताओं के लिए कोण को अनुकूलित करें।

एक मजबूत वर्कफ़्लो कार्रवाई करने से पहले कई उदाहरणों की तुलना करता है। यदि एक ही तंत्र कई भाषाओं, कई विज्ञापनदाताओं और कई फ़नल संस्करणों में दिखाई देता है, तो यह एक टिकाऊ बाजार संकेत हो सकता है। यदि उदाहरण केवल एक बार दिखाई देता है या आक्रामक दावे पर निर्भर करता है, तो इसे अभियान टेम्पलेट के बजाय एक शोध सुराग के रूप में देखें।

• मॉडल संरचना, संरक्षित रचनात्मक संपत्ति नहीं।
• ब्लैक हैट से व्हाइट हैट की स्थायित्व को अलग करें।
• अमेरिकी अंग्रेजी के उदाहरणों की तुलना लातम, यूरोपीय और अन्य भाषा संस्करणों के साथ करें।
• मूल संक्षिप्तियों को बनाने के लिए प्रतिलेखों और फ़नल नोट्स का उपयोग करें।
• अनुपालन समीक्षा को बाजार अनुसंधान से अलग रखें।

कार्यप्रणाली और स्रोत संदर्भ

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