Что такое A/B-тестирование в Яндекс Директе и как его правильно проводить

A/B-тестирование в Яндекс Директе — это метод проверки рекламных гипотез, при котором сравниваются два варианта объявлений для определения наиболее эффективного.

A/B-эксперимент проводится в несколько этапов и требует подготовки. Сначала формулируют гипотезы и выбирают показатели, по которым будут оценивать результат. Затем создают две идентичные кампании, отличающиеся одним заранее определенным параметром, делят трафик и запускают рекламу. По итогам анализируют результаты.

A/B-тесты позволяют определить наиболее эффективный вариант рекламного объявления, повысить CTR, снизить стоимость клика и увеличить количество конверсий. Как запустить в A/B-тестирование и анализировать его эффективность, рассказываем в статье.

Что такое A/B тестирование в Яндекс Директе

A/B-тестирование — инструмент, который позволяет определить, какой вариант рекламного объявления работает лучше и найти самые эффективные решения для продвижения продукта в рамках рекламной кампании.

Основная задача — проверка гипотезы. Для этого аудитория делится на группы и каждой группе показывается свой вариант креатива.

Перечислим основные принципы проведения A/B-тестов.

Измеримость цели

Нужно выбрать объект для тестирования и определить показатель, по которому будет оцениваться результат — кликабельность (CTR), конверсионность, охват, количество заявок и прочие.

Например, интернет-магазин электроники хочет понять, какой вариант креатива принесет больше конверсий, — со скидкой в 20% или с беспроцентной рассрочкой платежа на год. Цель — увеличить количество заказов с рекламы на 20%. Метрика — число заказов после перехода с рекламного объявления на сайт интернет-магазина.

Один тест — одна гипотеза

Чтобы определить, какой именно фактор повлиял на результат, рекомендуют тестировать одну переменную за раз. Например, если тестируются разные изображения, все остальные элементы должны быть одинаковыми — заголовки, тексты, стратегии и т. д.

Равные условия запуска кампаний

Важно, чтобы кампании запускались одновременно, чтобы исключить влияние внешних факторов (праздников, погоды, изменений в работе алгоритмов, действий конкурентов).

Изоляция аудиторий

При настройке A/B-тестов аудитория делится на изолированные группы. Впоследствии конкретный пользователь будет видеть только один вариант объявления, а второй вариант будет показываться пользователям из другой группы.

Достаточность данных

Для получения достоверных результатов А/Б-тестирование в Директе должно длиться от двух до четырех недель. При этом решающим фактором является не время, а объем накопленных данных (статистика по кликам, конверсиям и т. д.). Необходимо, чтобы по каждой группе накопилось хотя бы по 30-50 целевый действий (лидов, покупок), чтобы итоги считались показательными. За короткий период невозможно собрать достаточно статистики. Поэтому ни в коем случае нельзя останавливать эксперимент через два дня или через неделю.

Связь с Яндекс Метрикой

Важно, чтобы все цели и счетчики в тестируемых кампаниях были идентичны. Это позволит системе корректно сводить данные в один отчет.

Основные отличия между А/Б-тестированием и оптимизацией

А/B-тестирование и оптимизация рекламной кампании — это разные мероприятия, которые отличаются методом сравнения и чистотой эксперимента.

Время проведения

Оптимизация представляет собой последовательный процесс: вначале рекламную кампанию запускают, затем собирают статистику и на её основе проводят действия по повышению эффективности. В ходе А/Б-тестирования параллельно запускают две кампании и сравнивают результаты между ними.

Аудитория

В ходе оптимизации аудитория не делится на группы, поэтому пользователь может увидеть одно и то же рекламное предложение сначала до оптимизации, а затем после ее проведения. Аудитория делится на группы, поэтому один и тот же пользователь не увидит два разных варианта.

Влияние внешних факторов

В ходе А/Б-тестирования влияние внешних факторов сведено к минимуму. Оптимизация не исключает такое влияние, повлиять на результаты могут колебания на рынке, сезонность и прочее.

Подверженность рискам

В ходе тестирования рискам подвергается только часть трафика (тестовая группа). Например, креативы из одной группы могут вовсе не принести конверсий или не оправдать прогнозы по охватам. В процессе оптимизации риску подвергается вся кампания — трафик и конверсии могут просесть по всем группам.

Какие элементы можно тестировать

А/B-тест в Директе позволяет тестировать практически любой элемент, который влияет на кликабельность или конверсию. Кратко охарактеризуем эти элементы.

Изображения и тексты

Один из наиболее популярных вариантов. Помогает определить, на что лучше всего реагирует целевая аудитория. Для этого создают два варианта объявления, каждый отличается одной переменной, например, заголовком или креативом.

Что именно тестируется:

• Заголовки. Например, какой заголовок больше привлекает целевую аудиторию— «Скидка 20%» или «Подарок при покупке».
• Изображения и видео. Например, живые фотографии товара или сгенерированное ИИ изображение.
• Тексты. Помогают определить, на что акцентировать внимание — на цену, качество, скорость доставки или гарантии.
• Кнопки призыва к действию (CTA). На какую кнопку пользователи кликают чаще: «Купить», «Заказать», «Узнать цену», «Записаться» и т. д.

Структура страницы, формы и блоки

Тестирование структуры лендинга реализуется через подмену URL. В самом интерфейсе Директа код сайта не меняется, но при этом разные группы пользователей направляются на разные адреса.

Что именно тестируют:

• Первый экран и уникальное торговое предложение (УТП). Также можно сравнить, какой фон больше привлекает целевую аудиторию,— статичная картинка или фон с видео.
• Расположение блоков. Например, где лучше поставить блок с отзывами, — сразу после первого экрана или в подвале страницы.
• Кнопки на сайте. Какая кнопка более кликабельна — статичная в спокойных тонах или яркая плавающая.
• Формы захвата. Тестируют различные способы оформления лид-форм. Например, количество полей, расположение формы на странице, тип формы (обычная или в виде опроса или квиза).

Посадочные страницы и лендинги

А/Б-тестирование посадочных страниц (лендингов) через Директ — это проверка того, какой дизайн или структура сайта лучше превращает клики в заявки. Позволяет тестировать два лендинга с разным оформлением и определить, какой работает лучше.

Предложения, цены и условия

Тестирование предложений и цен — самый быстрый способ снизить стоимость заявки (CPA), так как именно эти факторы напрямую влияют на принятие решения:

• Формат цены. Например, рекламируется шестимесячное обучение для маркетологов и стоит задача определить, в каком формате указывать цену: за период всего обучения («Цена 60 000 рублей») или за месяц обучения («Цена 10 000 руб./мес.»). Зачастую более низкий ежемесячный платеж работает на целевую аудиторию лучше полной суммы.
• Тип скидки. Например, «Скидка 1000 рублей» или «Скидка 10%».
• Срочность. Что лучше сработает — «Акция до конца недели» или «Акция для первых 10 клиентов».
• Добавленная ценность. Какое уникальное торговое предложение будет более привлекательным для покупателей: «Доставка в ваш район в течение часа» или «Скидка на самовывоз 20%».

Технические изменения

Самый сложный вид А/Б-тестирования, который позволяет сравнить, как будут работать две разные стратегии управления ставками, настройки таргетингов и т. д:

• Стратегии управления ставками. Например, стоит задача определить, что эффективнее работает — автостратегия «Максимум конверсий» или «Максимум кликов с ручными ставками». Результаты помогут понять, можно ли доверить управление рекламой умным алгоритмам или лучше, чтобы специалист устанавливал ставки вручную.
• Модели атрибуции. Можно сравнить, какая модель атрибуции будет эффективнее. Например, будет работать лучше модель «Последнего перехода» или «Последнего значимого перехода». Эксперимент покажет, как система оценивает ценность визитов и какие фразы считает эффективными.
• Корректировки. К примеру, эксперимент позволяет проверить, будет ли работать рекламная кампания эффективнее, если повысить ставки для мобильных пользователей.

Как работать с инструментом экспериментов в Директе: пошаговая инструкция

Инструмент предназначен для корректного A/B-тестирования рекламных гипотез. Пройдем по этапам настройки.

Гипотеза

Интернет-магазин фототехники хочет повысить кликабельность объявления на поиске. Для этого запускаем тест с гипотезой, что если общую фразу в заголовке «Низкие цены» заменить на «Скидка 15% при первом заказе», то CTR (кликабельность) вырастет на 20%, так как конкретная выгода сильнее привлекает внимание новых пользователей.

Создаем эксперимент и задаем параметры

Тестирование можно запустить в интерфейсе Директ Про в разделе «Библиотека» → «A/B-эксперименты».

1. Называем эксперимент. Важно придумать такое название, которое бы позволило сразу определить суть тестирования и быстро найти его в списке.

2. Задаем параметры:

• Выбираем ключевую метрику — CTR.

• Указываем длительность — по умолчанию задан период в 14 дней.

• Привязываем счетчик Метрики и добавляем цели. Инструкция по настройке Метрики здесь.

Выбираем контрольный вариант

Добавляем одну из заранее настроенных в Директе кампаний. При необходимости также здесь можно задать корректировку ставок.

Выбираем второй вариант кампании для сравнения

Задаем выборку аудитории, которая будет видеть именно этот вариант. При изменении размера выборки в группе Б, размер выборки в контрольной группе А меняется автоматически так, чтобы сумма двух выборок составляла 100%.

Деление аудитории происходит по принципу изоляции групп. Система делит аудиторию на сегменты случайным образом. При этом пользователь привязывается к определенной группе по его уникальному ID. Это позволяет добиться того, что один человек будет видеть только один вариант.

Запускаем эксперимент

После настройки всех параметров и выбора контрольного и тестируемого вариантов можно запускать A/B-тест.

Собираем данные

Данные отображаются в отчете Яндекс Метрики «Директ, эксперименты».

Для сбора достаточного объема данных системе необходимо не менее двух недель.

В отчете «Директ, эксперименты» доступна:

• Статистика по ключевым показателям. В разрезе каждой группы можно посмотреть статистику по кликам, конверсиям, доходам и CPA.
• Подсказка по статистической значимости результатов. Сервис подсвечивает цифры цветом (зеленым, серым), если разница между показателями групп математически достоверна, а не случайна.

Выбираем лучший вариант

Чтобы выбрать лучший вариант, нужно отследить результаты по главной метрике (KPI). Например, если рекламодателю важно получать качественный трафик, то целевым показателем будет конверсия (CR). Если стоит задача оптимизировать кампанию по цене за действие, ключевой метрикой будет CPA (стоимость цели). Для интернет-магазинов ключевой метрикой может быть доход (ROAS). Статистическую значимость подскажет Метрика.

Оценивать итоги стоит не по одному ключевому показателю, а по их комплексу. Например, тест показал, что конверсия, которая была определена как ключевая метрика, выше в варианте Б. Однако это не означает, что вариант Б оптимальный, если по итогам того же теста получилось, что цена клика (CPC) там в 3 раза больше, чем в варианте А. Поскольку в целом по группе итоговый CPA стал невыгодным.

Кроме всего прочего важно анализировать отказы и вовлеченность. Если тестирование показывает приблизительно равные размеры ключевых показателей, посмотрите долю отказов и время на сайте. Выбирайте вариант с лучшими поведенческими метриками.

A/B-тесты доступны пользователям PromoPult с прямыми аккаунтами в Яндекс Директе. Проводите тесты и эксперименты, оптимизируйте кампании, повышайте показатели и получайте больше заявок и продаж. А PromoPult вернет до 8% от расходов на внешнюю рекламу бонусами. Хотите узнать точную сумму — воспользуйтесь калькулятором.

Реклама. ООО «Клик.ру», ИНН:7743771327, ERID: 2Vtzqw2JaWs

Метрики для анализа результатов

• Кликабельность (CTR, Click-Through Rate). Показатель характеризует отношение кликов к показам.

Анализ CTR показывает, насколько привлекателен креатив для ЦА. Если в группе А CTR выше, значит, заголовок, текст или картинка лучше цепляют внимание аудитории.

В ходе анализа важно учитывать, что высокий CTR — это хорошо для снижения стоимости клика, но при этом он не гарантирует продажи.

• Стоимость клика (CPC, Cost Per Click). Метрика показывает, сколько рекламодатель платит за один переход пользователя.

Анализ CPC помогает оценить экономическую эффективность настроек. Если тестируется разные стратегии (например, «Максимум кликов» и «Максимум конверсий»), то CPC покажет, где трафик обходится дешевле.

При анализе CPC важно учитывать, что дешевый клик может быть «мусорным». Поэтому также важно оценивать качество трафика.

• Конверсии (CR, Conversion Rate). Метрика, которая показывает количество и процент целевых действий (покупок, заявок) от общего числа кликов.

В A/B-тесте конверсии — это ключевые показатели качества аудитории или релевантности посадочной страницы. Если CTR высокий, а конверсий мало, это свидетельствует о том, что реклама привлекает нецелевую аудиторию или предложение на сайте разочаровывает потенциальных клиентов.

• Стоимость лида (CPA/CPL, Cost Per Action/Lead). Это сумма, которую рекламодатель потратил на получение одной заявки или звонка. Рассчитывается как отношение расходов на кампанию к количеству полученных конверсий.

Стоимость лида — главная метрика для оценки окупаемости маркетинга. Побеждает тестовая группа, которая получает более дешевый лид при сохранении его качества.

• Возврат инвестиций (ROI, Return on Investment). Коэффициент рентабельности, который показывает, сколько прибыли принес каждый вложенный рубль.

ROI рассчитывается так: (Доход — Инвестиции) / Инвестиции * 100%.

Возврат инвестиций — одна из наиболее важных метрик, которая учитывает не просто заявки, а реальные деньги. Иногда случается так, что вариант Б дает дорогие лиды (высокий CPA), но эти клиенты обеспечивают большой средний чек, и в итоге ROI у варианта Б оказывается выше.

Советы по эффективному тестированию

Чтобы A/B-тест в Директе не превратился в пустую трату бюджета, важно придерживаться следующих принципов.

Тестируйте только одну гипотезу за раз

Соблюдение этого правила позволит получить чистый эксперимент. При одновременном изменении заголовка, картинки и стратегии ставок невозможно будет определить, что именно повлияло на результат.

Используйте достаточный объем трафика и конверсий

Нельзя принимать решения на основе 10 кликов и одной конверсии, поскольку эти данные не являются статистически достоверными.

Чтобы делать выводы, следует рассчитать необходимый объем данных заранее. Обычно для достоверных выводов требуется накопить от 100–200 конверсий на каждый вариант (в зависимости от их стоимости и частоты).

Фиксируйте результаты

Важно понимать, что данные в кабинете могут перезаписываться или забываться, поэтому рекомендуем вести «журнал опытов»:

• В отдельную таблицу запишите дату начала эксперимента, суть гипотезы, контрольный вариант (А) и тестовый (B).
• В таблице фиксируйте не только финальные цифры (CTR, CPA, ROI), но и скриншоты объявлений, поскольку со временем можно забыть, какой именно креатив принес дешевые лиды.

Регулярно проводите эксперименты

Рынок, конкуренты и предпочтения аудитории постоянно меняются. То, что работало в прошлом году, сегодня может быть неактуальным. Поэтому важно внедрить тестирования на постоянной основе.

Подытожим

АБ-тестирование в Яндекс Директе — ключевой инструмент оптимизации рекламы, который позволяет принимать решения на основе реальных цифр, а не интуиции. Без регулярных экспериментов невозможно объективно определить, какие элементы кампании работают лучше.

A/B-тестирование обеспечивает:

• Рост эффективности. Правильно настроенные тесты повышают эффективность кампаний, помогая находить наиболее конверсионные заголовки, креативы, стратегии, настройки таргетинга. Это обеспечивает стабильное улучшение показателей CTR и конверсии.
• Экономическую выгоду. Внедрение регулярных тестов помогает снижать расходы за счет отключения неэффективных связок и перераспределения бюджета на прибыльные варианты, что в конечном итоге позволяет увеличивать результат при тех же затратах.