Eksperymenty – omówienie

Interfejs Google Ads API udostępnia zasoby do testów A/B nowych pomysłów na kampanie, słowa kluczowe, strategie ustalania stawek i inne elementy. W zależności od tego, co chcesz przetestować, dostępnych jest kilka różnych procesów.

Wszystkie procesy eksperymentu obejmują podział ruchu między grupę lub kampanię kontrolną a co najmniej 1 grupę lub kampanię eksperymentalną, w której wprowadzono zmiany. Porównując wskaźniki skuteczności grup kontrolnej i eksperymentalnej, możesz ocenić skuteczność wprowadzonych zmian.

Przepływy pracy eksperymentów

Interfejs Google Ads API obsługuje 4 różne procesy eksperymentów:

Zarządzana przez system

Ten proces jest idealny do testowania zmian w dotychczasowych kampaniach. Nowa kampania eksperymentalna jest tworzona automatycznie na podstawie kampanii kontrolnej. Możesz ją zmodyfikować przed rozpoczęciem eksperymentu. Jedynym wyjątkiem są eksperymenty PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING, które umożliwiają utworzenie nowej kampanii Performance Max na podstawie kampanii produktowej z grupy kontrolnej lub użycie dotychczasowej kampanii Performance Max jako kampanii eksperymentalnej.

Podczas eksperymentu ruch jest dzielony między kampanię kontrolną i eksperymentalną. Jest to proces najbardziej zbliżony do standardowych testów A/B, w których 2 kampanie są prowadzone równolegle.

W obrębie kampanii

Ten proces służy do testowania konkretnej funkcji, np. dopasowania przybliżonego lub kampanii Performance Max, w ramach dotychczasowej kampanii. Ruch jest dzielony w ramach jednej kampanii, dzięki czemu tylko część ruchu jest narażona na działanie testowanej funkcji. Jest to przydatne, gdy chcesz przetestować wpływ pojedynczej zmiany bez tworzenia całkowicie oddzielnej kampanii.

Optymalizacja komponentów

Ten proces jest przeznaczony specjalnie do testowania odmian komponentów w kampaniach Performance Max. Pozwala on testować różne zestawy komponentów, aby sprawdzić, która kombinacja jest najskuteczniejsza.

Różne typy kampanii

Ten proces służy do porównywania wielu zmiennych w ramach jednej lub kilku kampanii. Obsługuje różne typy kampanii i jest używany w skomplikowanych scenariuszach testowych.

Podsumowanie przepływów pracy i typów

Przepływ pracy zależy od ExperimentType wybranego podczas tworzenia eksperymentu. W tabeli poniżej znajdziesz podsumowanie dostępnych typów i odpowiadających im przepływów pracy.

Przepływ pracy Typy eksperymentów Opis
Zarządzana przez system SEARCH_CUSTOM, DISPLAY_CUSTOM, HOTEL_CUSTOM, YOUTUBE_CUSTOM, PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Tworzy lub używa osobnych kampanii eksperymentalnych do testowania w porównaniu z kampanią kontrolną.
W obrębie kampanii ADOPT_AI_MAX, ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS, PMAX_TEXT_CUSTOMIZATION_FINAL_URL_EXPANSION Testuje funkcję, dzieląc ruch w ramach jednej kampanii.
Optymalizacja komponentów OPTIMIZE_ASSETS Testuje różne kombinacje komponentów w kampaniach Performance Max.
Różne typy kampanii COMPARE_CAMPAIGNS Porównuje wiele zmiennych w co najmniej 1 kampanii i obsługuje różne typy kampanii.

Mapowanie interfejsu API na interfejs użytkownika

W tabeli poniżej znajdziesz podsumowanie mapowania typów eksperymentów w interfejsie API na typy eksperymentów w interfejsie Google Ads.

Interfejs API ExperimentType Odpowiednik w interfejsie Google Ads
ADOPT_AI_MAX AI Max w kampaniach w sieci wyszukiwania
ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS Słowa kluczowe w dopasowaniu przybliżonym w kampaniach w sieci wyszukiwania
COMPARE_CAMPAIGNS Niestandardowe różne typy kampanii
Niestandardowa kampania Performance Max
DISPLAY_CUSTOM Niestandardowa w sieci reklamowej
HOTEL_CUSTOM Niestandardowa reklama hotelu
OPTIMIZE_ASSETS Komponenty dostarczone przez Ciebie
PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Kampania Performance Max a kampania produktowa
PMAX_TEXT_CUSTOMIZATION_FINAL_URL_EXPANSION Rozwinięcie końcowego adresu URL w kampaniach Performance Max
SEARCH_CUSTOM Twoja wyszukiwarka
YOUTUBE_CUSTOM Niestandardowa kampania wideo
Niestandardowa kampania generująca popyt

Cykl życia eksperymentu

Proces zarządzania eksperymentem zwykle obejmuje te kroki i stany ExperimentStatus, z pewnymi różnicami w zależności od przepływu pracy:

  1. Konfiguracja (SETUP lub ENABLED): utwórz Experiment i co najmniej 1 zasób ExperimentArm. Eksperymenty zarządzane przez system rozpoczynają się w stanie SETUP, dzięki czemu możesz zmodyfikować kampanie eksperymentalne przed zaplanowaniem, podczas gdy inne przepływy pracy tworzą eksperyment i grupy bezpośrednio w stanie ENABLED w ramach jednego żądania GoogleAdsService.Mutate.
  2. Schedule (INITIATED): w przypadku eksperymentów zarządzanych przez system wywołaj metodę ScheduleExperiment, aby utworzyć kampanie w trakcie projektowania i zaplanować wyświetlanie eksperymentu.
  3. Przeprowadzanie eksperymentu i generowanie raportów (ENABLED): podczas eksperymentu wysyłaj zapytania do zasobów Experiment (FROM experiment) lub zasobów kampanii, aby uzyskiwać dane do porównywania skuteczności grup kontrolnych i kampanii eksperymentalnych.
  4. Zakończ (HALTED, PROMOTED lub GRADUATED): gdy masz już wystarczająco dużo informacji, możesz zakończyć eksperyment, wykonując jedną z tych czynności:
    • Zakończ (HALTED): zatrzymuje eksperyment. Kampanie lub grupy eksperymentalne przestają wyświetlać reklamy.
    • Promuj (PROMOTED): Stosuje zmiany z kampanii eksperymentalnej w kampanii kontrolnej lub kampanii.
    • Zakończ (GRADUATED): przekształca kampanię eksperymentalną w całkowicie niezależną kampanię nieeksperymentalną lub stosuje ustawienia eksperymentalne w kampanii podstawowej (w zależności od przepływu pracy).

Dalsze kroki

Aby dowiedzieć się, jak skonfigurować eksperyment, zapoznaj się z przewodnikiem dotyczącym odpowiedniego procesu:

Dalej
Eksperymenty zarządzane przez system