VSL 분단 테스트: 첫째, 둘째, 셋째 테스트는 무엇

VSL에서 먼저 어떤 테스트를 나누어야 할까요?

먼저 을 테스트하십시오. 왜냐하면 그 다음에 나오는 모든 매트릭을 포착하기 때문입니다. 첫 10 ~ 30 초 동안 시청자가 피치에 머무르는지 여부를 결정합니다. 대부분의 VSLs의 플레이어 히트맵은 그 창에서 어딘가에 가장 은 단 하나의 떨어지는 것을 보여줍니다. 일반적으로 한 분 표치 전에 20% ~ 40% 손실이 발생하지만 정확한 숫자는 틈새에 따라 충분히 다르므로 고정 기준이 아닌 자신의 데이터에 대한 확인 범위를 취급해야합니다.

해체 된 해킹은 하류로 내려가는 모든 것을 덮고 있습니다. 60%의 트래픽이 두 분 전에 떠나는 경우, 가격 공개 최적화의 양은 60%를 잃지 않습니다. 당신은 거의 아무도 도달하지 않는 페이지를 닦고 있습니다. 펌프를 고치는 전에 누출을 고쳐.

다음, 우선 순위는 납과 스토리 구조, 다음 가격 공개 및 프레임 제공, 다음 비디오 길이가 및 페이싱, 다음 콜-투-아션 복사 및 버튼 디자인입니다. 이 안정되기 전에 CTA 버튼 색상을 테스트하는 것은 업계의 가장 일반적인 및 가장 용납 가능한 광고 지출 낭비입니다.

을 전체 비디오 버전에 어떻게 테스트합니까?

테스트 는 개막 세그먼트를만 교환합니다. 일반적으로 첫 30~90초 동안, 나머지 스크립트는 동일하게 유지됩니다. 전체 비디오 테스트는 전체 각, 스크립트, 그리고 종종 프레젠터 또는 형식을 대체합니다. 테스트는 하나의 변수를 격리하고 나머지 함선이 변경되지 않기 때문에 더 깨끗한 데이터를 더 빨리 생성합니다. 전체 비디오 테스트는 더 큰 질문에 대답하지만 여러 변수를 혼동합니다. 따라서 엘리베이터는 어떤 부분을 수행했는지 알려지 않고 새로운 비디오를 당신에게 알려줍니다.

이미 VSL의 변환이 허용되는 상태에서 호크 테스트를 실행하고 점진적인 이득을 원하거나, 관측 시간을 기준으로 개봉이 특정 약점이라고 의심할 때. 현재 각이 고립되었을 때, 새로운 아바타 또는 트래픽 소스를 입력할 때 또는 제안 자체가 오래된 스크립트가 더 이상 적합하지 않을 정도로 변경되었을 때 전체 비디오 테스트를 실행하십시오.

실제적인 순서는, 작동 기준이 없다면 먼저 전체 비디오이고, 한 비디오가 분명히 더 좋은 성능을 발휘하면 해킹 레벨 정밀화입니다.

VSL 테스트는 실제로 어떤 샘플 크기가 필요합니다?

VSL 테스트는 결과에만 신뢰를 주기 위해 버라이어트에 대한 완료된 변환이 충분하지만 방문객이 충분하지 않으며 변환은 대부분의 함선에서 희소합니다. 실행 가능한 바닥은 결과에 대한 행동을 하기 전에 팔당 100~300 변환입니다. 방향 결정에 용납되는 낮은 끝과 공식적인 [의 의미 계산기] (/free/a-b-test-significance-calculator-for-ad-creatives-free) 의 요구에 가까운 높은 끝은 전형적인 VSL 변환 비율 1%에서 3%에 가깝습니다.

그 아래는, 뷰-투어 및 클릭 데이터가 여전히 당신을 안내할 수 있지만, 구매 기반의 결론은 스프레드시트를 사용하여 추측입니다. 팔당 12 개 전환으로 30%의 판매 증가세를 보여주는 테스트는 결정적인 것처럼 느껴지는지라도 통계적으로 거의 아무것도 알려주지 않습니다.

대부분의 사업자들은 95%의 통계적 신뢰를 너무 오래 기다립니다. 결정하지 않은 것의 근본적인 기회 비용은 명확한 방향 리프트를 통해 85%에서 90%의 신뢰에 따라 행동하는 위험보다 높습니다. 예산이 제한되어 있고 한 변종이 팔당 150 개변경으로 25% 증가하면, 그 결정을 배포하고 다음 테스트로 이동하는 것은 일반적으로 두 주 동안 더 낮은 확실성을 유지하는 것을 능가합니다.

어떤 VSL 플레이어는 A/B 테스트를 지원합니까?

Vidalytics와 VTurb 모두 플레이어 수준에서 네이티브 A/B [분열 테스트]를 지원합니다. 즉, 플레이어가 한 개의 임베디드에서 두 개의 비디오 버전을 제공하여 별도의 랜딩 페이지 도구 없이 분할 트래픽을 제공 할 수 있습니다. 이 플레이어 레벨 테스트는 거의 공개 문서가 상세히 작성되지 않는 부분이며, 로테이션 논리 및 샘플 할당에 대한 구체적인 내용은 대부분의 참조 콘텐츠 트랙보다 빠르게 변경되기 때문에 각 플랫폼의 현재 문서에 의해 확인되어야합니다.

기존의 임베드 툴을 포함한 유통 중인 다른 플레이어들은 일반적으로 내륙 페이지 또는 광고 플랫폼 수준에서 외부 분할을 필요로 하며, 서로 다른 비디오 파일로 서로 다른 URL를 전송한다. 이 접근법은 작동하지만, 각각의 변종이 별도의 플레이어 인스턴스에서 생활하기 때문에 단일 데이터 세트로 플레이어의 자신의 참여 분석을 잃는다.

AOV가 변종들 사이에 차이가 있을 때 어떻게 테스트를 읽는가?

방문자당 수익률을 평가하는 것이 아니라, 오더의 평균 값이 변종들 사이에서 이동할 때마다 변환률을 평가합니다. $97 평균 주문으로 1.8%로 변환되는 비디오는 전체 수익에서 $61 평균 주문으로 2.3%로 변환하는 비디오를 이길 수 있습니다. 원료 변환율이 더 나쁘지만.

이 격차는 가격 공개 또는 업셀 프레임 테스트가 주문 양식을 입력하기 전에 시청자가 기대하는 것을 변경하는 경우 가장 자주 나타납니다. 더 높은 계층을 미리 판매하는 변이는 테스트하려는 변수가 아니더라도 AOV를 자연스럽게 변경합니다. 업셀 인수율이 전면 변환과 함께 움직인지 확인함으로써 분리하십시오. 전면 비디오에서 실제 AOV 전환이 하류 업셀 페이지 오류로 인해 발생하는 것과 다르기 때문에.

두 숫자를 나란히 보고하세요. 방문자당 수입은 어떤 변형을 확장해야 하는지 알려줍니다. 전환율만으로는 어떤 변이가 판매하기가 더 쉽다는 것을 알려줍니다. 그리고 이 두 답은 항상 같은 변수가 아닙니다.

어떤 테스트 오류가 가장 많은 비용을 낭비합니까?

한 변종이 앞으로 나아가는 순간 테스트를 중단하는 것은 이 틈새에서 가장 많은 지출을 낭비합니다. 왜냐하면 초기 리드는 전환 수치가 50에서 100 점수를 통과하면 정기적으로 반전합니다. 새로운 할크에 대한 신기성 효과는 같은 시청자 세그먼트에 피로감이 시작되기 전에 초기 클릭 및 시청 숫자를 부풀릴 수 있습니다.

한 변수 내부에서 여러 변수를 테스트하는 것은 두 번째로 흔한 오류입니다. 새로운 개구리와 새로운 가격점과 짧은 실행시간이 결합된 새로운 개구리는 어떤 조각이 작업을 수행했는지 아닌 작동한 조합을 알려줍니다. 예산이 허용하는 때마다 테스트마다 한 변경을 분리하십시오.

트래픽-소스 혼합은 동일한 결과를 왜곡합니다. 냉정 Facebook 트래픽에서 분할 테스트를 실행하고 같은 집합 데이터 세트에 따뜻한 이메일 리터지팅을 사용하면 플랫폼이 두 가지를 하나의 집합 번호로 혼합하기 때문에 한 소스에서 승리하고 다른에서 나쁜 손실을 일으키는 변형을 숨길 수 있습니다.

• 팔당 방어 가능한 변환 수를 달성하기 전에 테스트를 중단하는 것
• 하나의 테스트 버전에 있는 한 가지 이상의 변수를 변경하는
• 냉동과 따뜻한 교통원들을 하나의 분산 테스트 데이터 세트로 통합하는
• 시험의 첫날 동안 새로운 해킹에 대한 신기한 효과에 대한 무시
• 과 납이 안정되기 전에 CTA 또는 버튼 복사기를 최적화
• AOV 및 업셀 수급률을 전면 전환률과 함께 확인하지 못함

빠른 결정 체크리스트

이 페이지를 일반 블로그 게시물 아닌 결정 보조로 사용하십시오. 실질적인 질문은 독자가 VSL- 가 주도된 직접 반응에 이미 작동하는 것에 대한 더 빠른 증거가 필요한지, 특히 영양소, 보충제, GLP-1, 체중 감량, 혈당 및 인접한 고 의의 건강 시장에서.

Daily Intel Service는 다음 결정이 활성 시장 예제에 달려있을 때 가장 중요합니다: 어떤 해킹을 테스트해야 하는지, 어떤 주장 스타일이 위험하고 있는지, 어떤 함선 구조가 일반적 인지, 어떤 언어 시장이 움직이고 있는지, 경쟁자의 창의성은 초기, 확장되거나 이미 포화되어 있는지 여부.

• 직접적인 답변이 필요한 경우 TL;DR를 시작하세요.
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일일 인텔의 커버리지 우수

Daily Intel Service는 카테고리 선도적인 다양성과 실행성을 중심으로 위치하고 있습니다. VSLs와 광고 크리에이티브의 가장 광범위한 직 반응 카탈로그 중 하나 블랙햇, 그레이햇, 와이트햇 광고 패턴, 광고주가 눈에 보이는 크리에이티브를 넘어 무엇을하고 있는지 이해하는 데 충분한 맥락으로. 실질적인 차이점은 회원들이 스크린샷을 보는 것이 아니라 VSL, 광고, 함선 경로, 변본, UTM 맥락 및 결정을 만드는 연구 메모를 보고 있습니다.

이것은 직 반응 계열사가 하나의 깨끗한 범주에서 작동하지 않기 때문에 중요합니다. 체중 감량 캠페인은 화이트헤트 컴플라이언스 광고, 그레이햇 사전 착륙, 더 공격적인 VSL 및 업셀과 복구에 대한 체크아웃 경로를 사용할 수 있습니다. 유용한 정보 플랫폼은 모든 수상 캠페인이 공공 브랜드 광고처럼 보이는 척하는 대신 그 스펙트럼을 캡처해야합니다.

블랙햇, 화이트햇 및 다국어 신호 커버링

일간 인텔은 블랙햇 스타일과 화이트햇 스타일 캠페인 모두에서 패턴을 추적하여 운영자가 위험을 맹목적으로 복사하지 않고 시장을 이해할 수 있습니다. 화이트햇 예제는 내구성과 준수 검토에 도움이 됩니다. 블랙햇 및 그레이햇 예제는 사용 전에 신중한 적응이 필요한 압력 포인트, 해킹, 메커니즘 및 함선 구조를 보여줍니다.

이 카탈로그는 글로벌 사업자를 위해 구축되었으며, VSL 및 14개 이상의 언어와 다양한 지역 어휘를 아우르는 광고 참조가 있습니다. 이는 브라질, 라타엠, 유럽, 메나, 인도 및 비 원주식 영어 계열사에게 중요한 장점입니다. 이는 미국 영어 광고를 연구하는 대신 동일한 시장의 욕구가 문화 전반에 걸쳐 어떻게 번역되는지 확인해야합니다.

정보 를 책임감 있게 어떻게 사용 해야 하는지

모델링이 목표가 아니라 복사입니다. 일간 인텔을 사용하여 구조를 이해하십시오. , 메커니즘, 증명, 주장 강도, 함선 깊이, 제안 경제학 및 포화 단계.

강력한 작업 흐름은 행동하기 전에 여러 가지 예를 비교합니다. 여러 언어, 여러 광고주 및 여러 함선 변종에서 동일한 메커니즘이 나타나면, 그것은 지속 가능한 시장 신호일 수 있습니다. 예를 한 번만 표시하거나 공격적인 주장에 의존하는 경우, 캠페인 템플릿이 아닌 연구 단서가 될 수 있습니다.

• 모델 구조, 보호되지 않은 창조적 자산
• 화이트햇의 내구성을 블랙햇의 설득 압력에서 분리합니다.
• 미국 영어 예 를 LATAM, 유럽어 및 다른 언어 변종 과 비교 하십시오.
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• 시장 조사에서 컴플라이언스 검토를 분리해야 합니다.

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Methodology and source context

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