8 minuten leestijd
Hoe A/B-tests uw sociale media kunnen verbeteren
1088853502, JDawnInk | 1285120019, SonnyTunny
Advertenties spelen een grote rol in het succes van digitale advertentiecampagnes op sociale media en daarbuiten, en eenvoudige aanpassingen kunnen vaak leiden tot meer kliks, leads en zelfs verkopen. Het kan u dus een aanzienlijk voordeel opleveren als u erachter komt wat het beste werkt voor de advertenties van uw merk. Dat is waar A/B-testen om de hoek komt kijken.
Elk product, elke dienst en elk aanbod is anders. U denkt misschien dat u precies weet wat uw doelmarkt wil zien, maar A/B-tests kunnen verrassende resultaten opleveren die uw ongelijk kunnen bewijzen en u kunnen helpen uw socialemediamarketing op het goede spoor te krijgen. Ontdek hoe u A/B-testen kunt gebruiken om de prestaties van uw betaalde advertenties op sociale media te verbeteren.
Wat is A/B-testen?
A/B-testen is een eenvoudig gebruikersonderzoek dat bepaalt wat het beste werkt voor uw merk – een handig hulpmiddel om te bepalen welk type beeld goed zal presteren. Zo werkt het. Eerst verdeelt u uw doelgroep – de mensen aan wie u uw advertentie wilt tonen of de groep van wie u wilt dat ze doorklikken naar uw website – in gelijke groepen. Vervolgens maakt u een ‘controle’-advertentie, samen met een of meer varianten (B, C, D, enz.) om te testen. Deze testversie kan verschillen bevatten in tekst, afbeeldingen, CTA’s en meer.
Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat u slechts één enkel element (de zogenaamde “onafhankelijke variabele”) per doelgroep test. De ene A/B-test kan dus experimenteren met verschillende koppen of tekst met dezelfde afbeelding ernaast, terwijl een andere dezelfde copy behoudt om zo de effectiviteit van afbeeldingen te testen.
Houd uw key performance indicators (KPI’s) in gedachten wanneer u de prestaties van uw test evalueert. Een andere kop genereert bijvoorbeeld meer traffic, maar leidt mogelijk niet tot meer conversies. In dat geval is uw conversieratio een sterkere KPI dan de traffic. Omgekeerd trekt een kop die alleen gekwalificeerde kopers aantrekt, mogelijk niet veel traffic aan. Zorg er altijd voor dat u de prestaties evalueert op basis van uw doel voor deze specifieke content.
Door op systematische wijze verschillende advertentiemogelijkheden uit te proberen en hun engagement-KPI’s te meten, worden toekomstige advertenties een veel strategischere praktijk. Op deze manier kan het A/B-testen van uw advertenties op sociale media helpen webverkeer te stimuleren, bouncepercentages te verlagen, uw content te optimaliseren en uw beeldtaal te verfijnen.
A/B-testen van uw gesponsorde content
Succesvolle advertenties zijn afhankelijk van de beste creatieve visuals. Gebruikers scrollen over het algemeen niet door Facebook, Instagram of Twitter om uw product te zien. U moet concurreren met redactionele en door gebruikers gegenereerde content, evenals berichten van familie en vrienden van mensen. Daarom moeten advertenties visueel opvallen met foto’s , illustraties , envideo’s van hoge kwaliteit . Dat is de enige manier om mensen te doen stoppen met scrollen.
Sociale media platforms zoals Facebook, Twitter, LinkedIn raden u aan campagne- en advertentiebeelden bij te werken, van één keer per week tot één keer per maand om advertentiemoeheid te voorkomen en uw getargete kijkers niet te overweldigen of irriteren. Als ze dag na dag, week na week dezelfde advertentie blijven zien, zullen ze het uiteindelijk negeren. Maar een nieuw en ander beeld geeft u de kans om opnieuw hun aandacht te trekken.
Het bijwerken van uw advertentiemateriaal op sociale media en andere marketingplatforms biedt de mogelijkheid voor A/B-testen. Het gelijktijdig weergeven van meerdere advertenties met dezelfde exacte tekst maar verschillende soorten afbeeldingen in verschillende versies, is een goede manier om te onthullen welke afbeeldingen meer resoneren met uw specifieke doelgroep en welke hen aanmoedigen om door te klikken.
Om de A/B-test te laten werken, moet u het gebruik van afbeeldingen die te veel op elkaar lijken vermijden. De visuals die u gebruikt, moeten duidelijk verschillen als u wilt dat het experiment bruikbare inzichten oplevert. Zoek eerst uit welke afbeeldingstypen u wilt testen:
-
Mensen of huisdieren
Nadat u het algemene type afbeelding of video hebt geïdentificeerd dat de beste resultaten oplevert op elk specifiek platform dat u gebruikt, kunt u doorgaan met het verfijnen van uw visuals. Als u merkt dat foto’s van mensen bijvoorbeeld beter werken dan natuurfoto’s op één platform, kunt u verder testen met afbeeldingen van verschillende soorten mensen die betrokken zijn bij verschillende soorten activiteiten. En als landschappen of productshots beter lijken te presteren op een andere digitaal platform, dan is het logisch om op dat specifieke platform in die richting te gaan.
Op iStock maken geavanceerde zoekfilters het mogelijk om afbeeldingen van elke leeftijdscategorie te vinden, van baby’s tot senioren bijvoorbeeld, of om te zoeken op het aantal mensen dat u wilt weergeven. En een paar simpele trefwoorden zoals “macrodetail” en “ luchtfoto” of “vrolijk” en “gefrustreerd” kunnen u helpen bij het testen en optimaliseren voor verdere details, zoals beeldperspectief, stemming en andere belangrijke elementen.
Hoe implementeert u een A/B-test?
Bepaal het doel
Eerst moet u beslissen hoe u van plan bent het succes van je A/B-tests op elk van je kanalen te evalueren. Als u in de eerste plaats geïnteresseerd bent in het creëren van bewustzijn, dan kunnen interacties en opmerkingen goede indicatoren voor succes zijn. Als u merkt dat u veel conversies krijgt, zoals aanmeldingen voor nieuwsbrieven of iets dergelijks, kan dat ook dienen als een A/B-testdoel.
Bepaal hoeveel versies u wilt testen
Hoe meer variaties op uw content u test, hoe beter u begrijpt welke advertenties wel en niet werken voor uw merk. Maar het heeft geen zin om zo veel variaties te testen als u wilt. Om ervoor te zorgen dat A/B-testresultaten statistisch significant zijn, en niet alleen op toeval berusten, moet u voor elke variant een bepaald aantal conversies hebben, evenals de controleversie. Een snelle online zoekopdracht zou u naar een online rekenmachine die kunnen verwijzen die helpt bepalen of u over voldoende gegevens beschikt om statistische significantie te bereiken en een weloverwogen conclusie te trekken.
Analyseer de resultaten
Het opzetten van A/B-tests op de meeste sociale media platforms is vrij eenvoudig en vereist weinig technische kennis. Voor statistisch significante resultaten is het belangrijk om uw test zijn gang te laten gaan en deze niet te vroeg te beëindigen.
Wanneer de winnaar (of meest boeiende variant) zich presenteert, beëindigt u de test en brengt u die versie naar uw grotere publiek. Zorg ervoor dat u in grotere teams uw resultaten intern deelt en communiceert wat u hebt geleerd, zodat u die geoptimaliseerde afbeeldingen gebruikt in andere elementen, zoals e-mailmarketing, bestemmingspagina’s en meer.
Verder denken
Terwijl de ene A/B-test loopt, is het niet te vroeg om aan de volgende te denken. En als een test niet tot een duidelijke winnaar leidt, kunt u de volgende ronde experimenteren met een heel andere set elementen. En als u het beste soort advertentiemateriaal voor elk van uw sociale media-feeds vindt, onthoud dan: Het kan alleen maar beter worden met elke testronde.
Geweldige creatieve beelden trekken de aandacht. Foto’s, illustraties en video’s van hoge kwaliteit zijn een must in moderne marketing, en A/B-testen kunnen de weg wijzen naar een zeer effectieve en boeiende visuele strategie. Ontdek hoe u uw sociale media marketing en meer kunt verbeteren met het rijke scala aan beschikbare bestanden bij iStock.
Was dit artikel behulpzaam?
Meer bronnen voor u
- 5 minuten leestijd
- 8 minuten leestijd
- 9 minuten leestijd
