Por que os testes de produtos queimam o orçamento e como reduzir as perdas

Onde desaparece o orçamento dos testes?

A maior parte desaparece depois que os dados já mencionados param, não durante o teste em si. Um comprador de mídia define um orçamento de 50 dólares por dia, sai, e o algoritmo continua gastando em um ângulo morto por mais dois ou três dias antes que alguém abra o painel novamente. Esse atraso entre os números que se tornam negativos e um ser humano agindo sobre eles é onde a maior parte dos desperdiçados gastam vidas, não na decisão de testar, mas no atraso antes da matança.

Dois grupos menores seguem. Iteração criativa em um produto que nunca mostrou elasticidade real, novos ganchos, novas miniaturas, mesma taxa de cliques plana, come uma parcela constante, porque um produto ruim é lido como um anúncio ruim. Exercer cinco ou seis produtos ao mesmo tempo compõe ambos os problemas, já que cada campanha recebe a mesma faixa fina de atenção, independentemente de valer a pena salvar.

• As mortes atrasadas, o orçamento que mantém os gastos depois de um limiar já ter sido ultrapassado, representam a maior parte dos resíduos na maioria das contas que revisamos, embora a porcentagem exata varie de acordo com as necessidades verticais e confirmando contra os seus próprios números.
• A iteração criativa em um produto morto é um esgotamento menor e recorrente, porque um produto plano raramente morre em uma decisão visível.
• Dividir o orçamento em muitos testes simultâneos não é uma perda direta de dólares, mas produz as reações atrasadas que criam os dois primeiros problemas.

Que critérios de morte deve-se definir antes da primeira impressão?

Defina dois números antes de comprar uma única impressão: um limite máximo de gastos e um nível mínimo de dados, e anote ambos em algum lugar que você não pode renegociar no meio do voo. Uma faixa de trabalho comum é duas a três vezes o seu custo-alvo por aquisição com conversões zero, embora o limite direito dependa fortemente da margem e do valor médio do pedido, então trate-o como um ponto de partida para calibrar em relação à sua própria conta em vez de uma regra fixa.

O piso importa tanto quanto o teto. A maioria dos indicadores de categoria precisa de entre 1.000 e 1.500 impressões antes que uma leitura de taxa de clics signifique qualquer coisa, e puxar a plug antes apenas adiciona ruído ao seu registro de execução. Quanto você está disposto a perder antes de decidir é realmente uma questão [budget de testes criativos](/mercados/budget de testes criativos-como-muito-gastar-em testes), e deve ser respondida por escrito antes do lançamento, não discutindo enquanto a campanha está em directo e os números já são feio.

Quão pequeno pode ser um teste válido, e quando é muito pequeno?

Um teste precisa de muito menos evidências para justificar uma matança do que precisa para justificar uma escala, e essa assimetria é a parte que a maioria dos quadros de teste recebe para trás. Uma matança falsa custa-lhe uma ideia de produto. Uma balança falsa custa-lhe um orçamento que você mantém a alimentar por semanas, por isso as duas decisões nunca devem exigir o mesmo tamanho de amostra.

Na prática, algumas centenas de cliques são muitas vezes suficientes para ver uma taxa de cliques ou custo por clique lendo claramente abaixo do seu índice de referência de categoria, e isso é motivo suficiente para matar. Escalada é uma questão diferente. Geralmente precisa de uma contagem real de conversões, muitas vezes de 30 a 50 dependendo da sua taxa de linha de base, antes que o intervalo de confiança seja suficientemente estreito para confiar, que é onde a maioria dos testes de pequeno orçamento vai mal em [significância estatística](/mercados/significância estatística-em-tests-ad-em-pequenos-orgagens).

Por baixo de cerca de 200 impressões ou 20 a 30 dólares de gastos, os dados são apenas ruído, independentemente do que pareça. Não mate com ele e não escala com ele.

Por que testar mais produtos ao mesmo tempo piora os resultados?

Porque o monitoramento não se escala com o orçamento, apenas a atenção faz, e a atenção é o recurso limitado. Um comprador que executa oito testes de produtos verifica cada um aproximadamente um terço da mesma frequência que um comprador que executa três, então as decisões de morte em cada teste com baixo desempenho chegam mais tarde, e as mortes posteriores são a maior fonte única de gastos desperdiçados cobertos acima.

A divisão do orçamento também arrasta a fase de aprendizagem de cada campanha nas plataformas de anúncios, já que o algoritmo precisa de um volume mínimo de eventos por campanha para estabilizar a entrega.

Três a cinco testes simultâneos de produtos são um intervalo de trabalho razoável para um único comprador ou uma pequena equipa, aumentando apenas com um pessoal adicional dedicado ao acompanhamento, não apenas com um orçamento adicional.

O que é que podes aprender antes do lançamento que remova metade dos testes?

O tempo de execução de anúncios de concorrentes sustentados, a velocidade de revisão do mercado e a direção de tendências sociais ou de pesquisa orgânica são os três filtros de baixo custo mais fortes, e verificá-los antes do lançamento remove uma parte significativa de produtos que teriam falhado de qualquer maneira. Nenhum deles garante um vencedor, mas um produto com sinal zero em todos os três tende a testar pior com muito mais frequência do que testar bem.

Nada disso substitui o teste, altera as probabilidades antes de financiar um, e uma estimativa razoável é que um filtro disciplinar pré-lançamento remove algo perto da metade da lista, embora esse número precise ser validado em relação aos seus próprios registros de execução em vez de ser tomado como fixo.

• A longevidade da biblioteca de anúncios: um concorrente criativo ainda em funcionamento após 30 dias está pagando por alguém; um criativo ao vivo por quatro dias e desaparecido não é evidência de nada.
• Trajetória do mercado: aumento do número de avaliações ou melhoria do ranking em uma listagem comparável mostra atração real da demanda, não apenas que alguém tentou anúncios pagos uma vez.
• Interesse orgânico e de pesquisa: uma linha de tendência crescente nos últimos meses importa mais do que um único aumento viral.
• Categoria precedente: tem uma oferta estruturalmente semelhante trabalhada nesta vertical antes, sob economia semelhante.

Como distinguir um produto ruim de um produto ruim?

Troque o criativo enquanto mantém o produto e a página de destino constante, e julgue a partir daí. Se dois ou três ângulos genuinamente distintos produzirem a mesma taxa de cliques plana, o produto é o problema, não um único anúncio; se o desempenho oscila muito entre ângulos, o produto é viável e um criativo simplesmente não é.

A distinção é importante porque a correção é diferente em cada caso. Um problema de produto significa parar, já que nenhuma quantidade de novos ganchos o recupera. Um problema de página de destino ou criativo significa manter o produto vivo e alterar uma variável por vez até que o sinal se mude.

Como é que uma cadência de testes semanal disciplinada parece?

Uma cadência disciplinada funciona em um ritmo semanal fixo, não em quantos produtos apareçam. Lançar um lote pré-qualificado em um dia determinado, verificar os limiares de eliminação em meados da semana e tomar todas as decisões de escala ou eliminação em um segundo dia fixo, para que o calendário force a revisão de que uma conta ocupada saltar de outra forma.

O objetivo do cronograma fixo não é a rigidez por si só, é o mecanismo que impede o problema de morte tardia descrito acima, porque uma decisão que tem que acontecer na sexta-feira não pode ser levada para a terça-feira seguinte enquanto a campanha continua a gastar.

• Segunda-feira: lançamento de 3 a 5 produtos pré-qualificados, cada um já examinado para evidências de demanda pré-lançamento.
• Quarta-feira: verifique cada teste com base nos critérios de morte escritos; mata qualquer coisa que já tenha atravessado o teto.
• Sexta-feira: revisar os sobreviventes, decidir escala ou matar, e registrar o resultado contra o sinal pré-lançamento que o predisse.
• Nunca carregue um produto depois da data de morte; um lançamento de segunda-feira deixa muito pouca largura de banda para assistir testes antigos e indecisos.

Lista de verificação de decisões rápidas

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Isso importa porque os afiliados de resposta direta não operam em uma categoria limpa. Uma campanha de perda de peso pode usar um anúncio de conformidade de Whitehat, um pre-lander de chapéu-de-gris, um VSL mais agressivo e um caminho de checkout projetado em torno de upsells e recuperação. Uma plataforma de inteligência útil precisa capturar esse espectro em vez de fingir que cada campanha vencedora parece um anúncio de marca pública.

Capela negra, capela branca e cobertura de sinais multilingües

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Como usar a inteligência de forma responsável

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• Compare os exemplos de inglês dos EUA com as variantes de língua LATAM, europeia e outras.
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• Manter a revisão da conformidade separada das pesquisas de mercado.

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