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Dans une démarche de qualité et de performance, les annonceurs sont de plus en plus amenés à pratiquer l’A/B Testing. Cette méthode largement employée dans le Web (mais également en politique) peut doubler l’efficacité de vos campagnes. Nous allons aborder ici les différentes méthodes A/B test sur Google AdWords.
Avant tout, nous allons définir ce terme : A/B Testing.
En marketing, l’A/B Test est une procédure qui permet de mesurer l’impact d’un changement de variable sur l’atteinte d’un objectif (clic, validation, remplissage d’un formulaire, …). Plus simplement, il s’agit de tester plusieurs versions pour savoir laquelle donne les meilleurs résultats. Au sens strict, un test A/B permet de tester 2 versions de la variable, un test A/B/C, 3 versions …
Sur AdWords, on utilise principalement les tests A/B pour les différents éléments de contenus des annonces (Titre, Description, Landing Page, …). La plateforme va ensuite diffuser en rotation ces différentes versions sur l’univers de requêtes ciblés. Cela permettra de disposer au bout d’un certain temps de statistiques précises (KPI) pour conserver la meilleure version.
Nous allons aborder dans la suite de cet article plusieurs méthodes d’A/B Testing. Avant de débuter, il est cependant nécessaire de préciser 2 points majeurs.
D’une part, pour que l’A/B testing soit efficace et fiable, il ne faut modifier qu’une seule variable par test. Il peut s’agit du Titre 1, Titre 2, Description, Chemin, URL de destination, … D’autre part, pensez à appliquer une période suffisamment longue à votre test pour avoir un volume de trafic représentatif et pertinent.
Cette méthode très rapide n’a pas vocation à être permanente. Il s’agit d’une alternative rapide pour tester un changement de variable sur une seule annonce dans un seul groupe d’annonces.
Étape 1 : Pour cela, rendez-vous dans un groupe d’annonce précis, et créez 2 annonces en ne modifiant qu’une seule variable. Par exemple : si vous souhaitez tester 2 URL de destination pour la même annonce.
Étape 2 : Rendez-vous dans les paramètres de la campagne et sélectionnez la rotation des annonces en « Alterner indéfiniment »
Étape 3 : Analysez les KPI au bout de quelques semaines et conservez la variable la plus performante
Cette méthode complète et puissante vous permet de réaliser des tests en masse sur plusieurs annonces.
Étape 1 : Rendez-vous sur la campagne concernée, cliquez sur « Brouillons » puis « Créer ». Une version « brouillon » de votre campagne apparaitra et vous serez en mesure d’effectuer des modifications sur ces nouvelles annonces
Étape 2 : Lancez un test sur ce brouillon en définissant la période et le budget alloué.
Étape 3 : Étudiez et analysez les performances afin de décider quelle version conserver. Appliquez les modifications si les KPI sont meilleurs.
Au-delà de ces 2 précédentes méthodes, nous recommandons de diffuser 2-3 annonces en parallèle par groupe d’annonces. Vous pourrez ensuite mettre en pause les moins performantes et décliner la meilleure pour vous rapprocher d’une annonce parfaite.
Étape 1 : Pour cela, créez plusieurs annonces en testant différentes variables. Il peut s’agir de sémantique, des accroches, des avantages compétitifs, bénéfices produit, …
Étape 2 : Rendez-vous ensuite dans les paramètres de la campagne pour définir les paramètres de rotation des annonces. 2 choix s’offrent alors à vous :
– Définissez la diffusion en « Alterner indéfiniment » si vous souhaitez analyser les KPI par vous-même.
– Définissez la diffusion en « Optimiser » pour laisser l’algorithme de Google déterminer lui-même les annonces les plus performantes
Vous l’aurez compris, l’A/B testing est une étape indispensable dans la gestion d’un compte AdWords. Sachant que les CPC de vos mots-clés sont calculés en fonction du score de qualité, et que le score de qualité prend en compte la pertinence de vos annonces, un certain nombre d’euros sont en jeu. En conséquence, l’A/B testing doit se retrouver au coeur de votre stratégie SEA.
N’hésitez pas à contacter votre consultant Ad’s up certifié sur Google AdWords et ses fonctionnalités majeures telles que l’A/B testing
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