Ciblage de test et de contrôle

Le ciblage test et contrôle, également appelé test A/B, vous permet de diviser de manière aléatoire notre pool d’utilisateurs en groupes pour tester l’impact des différentes campagnes et stratégies créatives sur les performances, la livraison et d’autres métriques de réussite que vous pouvez avoir.

Voici le principe de fonctionnement :

• Tout d’abord, créez un modèle de test/contrôle, dans lequel vous définissez jusqu’à 5 groupes et définissez le pourcentage du pool d’utilisateurs pour chaque groupe (tous les groupes doivent avoir un total de 100 %).
• Ensuite, pour chaque campagne que vous souhaitez inclure dans le test, ciblez le groupe d’utilisateurs approprié, en fonction de votre stratégie de test.

Cette page explique comment utiliser le ciblage test et contrôle pour comparer les stratégies de campagne et de création.

Qu’est-ce que test et contrôle ?

L’attribution est l’un des problèmes les plus délicats de la publicité en ligne. Supposons que quelqu’un voit une annonce, puis effectue une conversion. Quelle était la responsabilité de l’annonce ? Peut-être que l’utilisateur se serait inscrit de toute façon en raison du bouche-à-oreille ou de l’expérience passée ou d’une annonce télévisée.

Pour déterminer l’effet des publicités, nous pouvons, sur demande, sélectionner au hasard un pourcentage d’utilisateurs (généralement de 3 à 10 %) et les affecter dans la catégorie de contrôle. Leurs cookies sont marqués de sorte qu’ils reçoivent TOUJOURS des publicités de contrôle jusqu’à ce qu’ils effacent leurs cookies ou que nous mettions fin au processus de test/contrôle.

Comment fonctionne le test et le contrôle ?

Pour exécuter correctement un test A/B, vous devez vous assurer que les utilisateurs sont segmentés et isolés pour voir uniquement la combinaison de campagne et de création/page d’accueil qu’ils sont censés voir. En dehors de la variable que vous testez, tous les critères de campagne doivent être identiques. Cela isole la variable que vous testez.

Comment configurer un test A/B dans Monetize ?

Modèles de test

Pour exécuter un test A/B, vous devez configurer un modèle de test. Un modèle de test est une division des utilisateurs en groupes d’utilisateurs.

Le ciblage test et contrôle, également appelé test A/B, vous permet de diviser de manière aléatoire notre pool d’utilisateurs en groupes pour tester l’impact des différentes campagnes et stratégies créatives sur les performances, la livraison et d’autres métriques de réussite que vous pouvez avoir. Dans la section Groupe de tests/contrôles, vous pouvez créer des modèles de groupes de tests et sélectionner le groupe de test que la campagne doit cibler.

Vous pouvez créer jusqu’à 5 groupes d’utilisateurs par modèle de test. Vous devez ensuite décider du pourcentage d’utilisateurs que vous souhaitez placer dans chaque groupe et nommer les groupes.

Utilisateurs sans cookie

Par défaut, Microsoft Advertising exclut les utilisateurs sans cookie du test A/B, car vous ne pouvez pas suivre les clics ou les conversions pour les utilisateurs sans cookie. Par conséquent, vous ne pouvez pas tester les performances sur eux. Vous avez également la possibilité de placer tous les utilisateurs sans cookie dans votre groupe de contrôle.

Nous séparons les utilisateurs sans cookie dans leur propre compartiment (compartiment «0 »), afin qu’ils n’interfèrent pas avec les tests A/B si vous choisissez de ne pas les cibler.

Groupe d’utilisateurs

Un groupe d’utilisateurs est l’un des groupes de votre modèle de test. Une fois que vous avez créé votre modèle de test, vous affectez un groupe d’utilisateurs à une campagne que vous utilisez pour les tests. Ensuite, créez les autres campagnes que vous utiliserez pour les tests.

Conseils d’installation de test et de contrôle

Un modèle de test doit être appliqué à un élément de ligne. Toutes les campagnes sous cet élément de ligne doivent être utilisées pour le modèle de test A/B. Un groupe d’utilisateurs équivaut à une campagne. Pour créer facilement des campagnes identiques autres que la variable que vous testez, vous pouvez utiliser des modèles de ciblage de campagne.

Création de rapports sur les tests A/B

Dans Les rapports d’annonceur, vous pouvez filtrer par « Groupes utilisateur ». Vous pouvez ensuite choisir parmi toutes les campagnes auxquelles un groupe d’utilisateurs est associé. Si vous choisissez « User Groupes » comme dimension, nous trions toutes les campagnes en fonction du groupe d’utilisateurs dans lequel elles sont placées, au lieu du modèle de test.

Exemple : Éviter les obstacles accessoires

Un avantage largement inconnu de l’ensemble de fonctionnalités De test et de contrôle est la possibilité d’empêcher les utilisateurs de voir les mêmes publicités plusieurs fois sur la même page.

Par instance, prenons un cas où vous avez trois bannières publicitaires : 160x600, 300x250 et 728x90. La conception sur les trois est presque identique. Le client a déterminé que saturer la page d’un utilisateur avec plusieurs de ces annonces n’ajoute aucun avantage incrémentiel à sa campagne en termes de propension de l’utilisateur à convertir. Par conséquent, ils vous ont demandé de vous assurer qu’une page donnée charge une seule bannière.

Voici les étapes simples pour y parvenir :

1. Suivez les étapes pour Create Nouveau modèle de test/contrôle. Choisissez un nom de groupe correspondant à chacun des trois créateurs et divisez le pourcentage uniformément entre les trois noms de groupe pour ajouter jusqu’à 100 %.
2. Vous pouvez utiliser un regroupement existant s’il contient le fractionnement dont vous avez besoin.
3. Nous ne prenons pas en charge les valeurs décimales dans les champs de pourcentage, ainsi, si le nombre de créatifs ne divise pas 100 en pourcentages de nombre entier (par exemple, 4 créatifs = 25 % chacun, mais 3 créatifs = 33,33 % chacun), vous pouvez arrondir les pourcentages de sorte que la somme des pourcentages s’additionne à 100 (c’est-à-dire 33 % + 33 % + 34 % = 100 %).
4. Create une campagne par créatif.
5. Affectez chaque campagne à l’un des groupes.

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