Panoramica degli esperimenti

L'API Google Ads fornisce risorse per i test A/B di nuove idee per campagne, parole chiave, strategie di offerta e altro ancora. A seconda di ciò che vuoi testare, sono disponibili diversi flussi di lavoro.

Tutti i flussi di lavoro degli esperimenti prevedono la suddivisione del traffico tra un gruppo o una campagna di controllo e uno o più gruppi o campagne sperimentali a cui sono state applicate modifiche. Confrontando le metriche sul rendimento tra i gruppi di controllo e sperimentale, puoi valutare l'efficacia delle modifiche.

Workflow degli esperimenti

L'API Google Ads supporta tre flussi di lavoro di esperimenti distinti:

Gestito dal sistema

Questo flusso di lavoro è ideale per testare le modifiche a

online. Viene creata automaticamente una nuova campagna sperimentale in base a una campagna di controllo e puoi modificarla prima dell'inizio dell'esperimento. L'unica eccezione sono gli PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING esperimenti, che ti consentono di creare una nuova campagna Performance Max basata su una campagna Shopping di controllo o di utilizzare una campagna Performance Max esistente come campagna sperimentale.

Durante l'esperimento, il traffico viene suddiviso tra la campagna di controllo e quella sperimentale. Questo è il flusso di lavoro più simile al test A/B standard, in cui due campagne parallele vengono eseguite contemporaneamente.

All'interno della campagna

Questo flusso di lavoro viene utilizzato per testare una funzionalità specifica, ad esempio

Corrispondenza generica o Performance Max all'interno di una campagna esistente. Il traffico viene suddiviso all'interno della singola campagna, in modo che solo una parte del traffico sia esposta alla funzionalità in fase di test. Questa opzione è utile quando vuoi testare l'impatto di una singola modifica senza creare una campagna completamente separata.

Ottimizzazione degli asset

Questo flusso di lavoro è progettato specificamente per testare l'asset

variazioni all'interno delle campagne Performance Max. Ti consente di testare diversi set di asset l'uno rispetto all'altro per scoprire quale combinazione ha il rendimento migliore.

Riepilogo dei workflow e dei tipi

Il flusso di lavoro che utilizzi dipende dal ExperimentType che selezioni quando crei l'esperimento. La tabella seguente riassume i tipi disponibili e i relativi flussi di lavoro.

Flusso di lavoro Tipi di esperimenti Descrizione
Gestito dal sistema SEARCH_CUSTOM, DISPLAY_CUSTOM, HOTEL_CUSTOM, YOUTUBE_CUSTOM, PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Crea o utilizza campagne sperimentali separate da testare rispetto a una campagna di controllo.
All'interno della campagna ADOPT_AI_MAX, ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS Testa una funzionalità dividendo il traffico all'interno di una singola campagna.
Ottimizzazione degli asset OPTIMIZE_ASSETS Testa diverse combinazioni di asset nelle campagne Performance Max.

Mappare l'API all'UI

La tabella seguente riassume la mappatura dei tipi di esperimento dell'API ai tipi di esperimento nell'interfaccia utente di Google Ads.

API ExperimentType Equivalente dell'interfaccia utente di Google Ads
ADOPT_AI_MAX AI Max per le campagne sulla rete di ricerca
ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS Parole chiave a corrispondenza generica per le campagne sulla rete di ricerca
DISPLAY_CUSTOM Display personalizzata
HOTEL_CUSTOM Custom Hotel
OPTIMIZE_ASSETS Asset forniti da te
PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Confronto tra Performance Max e Shopping
SEARCH_CUSTOM Ricerca personalizzata
YOUTUBE_CUSTOM Video personalizzato
Demand Gen personalizzato

Ciclo di vita dell'esperimento

La procedura di gestione di un esperimento in genere segue questi passaggi, con alcune variazioni nei flussi di lavoro:

  1. Configurazione: crea un Experiment e una o più risorse ExperimentArm. Se applicabile, modifica i gruppi sperimentali.
  2. Pianifica: avvia l'esperimento. Alcuni flussi di lavoro richiedono la pianificazione per materializzare o preparare le campagne prima che possano essere pubblicate.
  3. Esegui e genera report: mentre l'esperimento è in corso, esegui query su experiment o su altre risorse per confrontare le metriche del rendimento tra i gruppi di controllo e sperimentale.
  4. Completa: una volta che hai raccolto informazioni sufficienti, puoi completare l'esperimento utilizzando una delle seguenti operazioni:
    • Termina: interrompe l'esperimento. Le campagne sperimentali o i gruppi sperimentali interrompono la pubblicazione.
    • Promuovi: applica le modifiche del gruppo sperimentale al gruppo di controllo o alla campagna.
    • Termina: converte una campagna sperimentale in una campagna completamente indipendente e non sperimentale.

Passaggi successivi

Per scoprire come configurare un esperimento, consulta la guida per il flusso di lavoro che ti serve:

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Esperimenti gestiti dal sistema