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68.分离测试的基础

Affren
2021/01/05 15:30:00


本文节选自《Affiliate Marketing 完全指南
首发 Affren 官网:affren.com / 公众号:affrencom
Affiliate Marketing 完全指南中文视频教程》上线,欢迎订阅!

我们追踪 campaign 的主要目标是:

  1. 看看它们是否盈利。
  2. 通过信息对 funnel 中的创意元素进行决策。

你可以在业内持续听到这种说法:“测试,多测试!”

好建议,我也这么看。

你必须持续开发你的创意漏斗,去发现最佳的 offer、landing page 和广告的组合。

下面是我按重要程度排列的 campaign 测试顺序:

  1. 测试不同的 offer
  2. 角度
  3. 不同类型的 landing page(比如 Rules LP vs. Flog)
  4. landing page 的元素
  5. banner 和 广告

需要测试的最重要的元素就是 offer 本身。

  • 减肥产品 A vs 减肥产品 B
  • Match VS eHarmony(两个约会网站)
  • 省电软件 VS 电池激活软件

如果你推了错误的 offer,剩下的也都别干了。

成功对于每个 affiliate 来说都是来之不易的,但是如果你错过了好的 offer,那么成功就是不可能的。

在最初的 offer 测试中,我会跑一些比较直接的角度来获取数据作为基准。

我的主要关注点是获取足够多的数据来决定哪个 offer 是最佳的。

我们可以使用 A/B 分离测试,或者是多元测试。

A/B 分离测试

这里我们就是测试两个选项,A 和 B 。

这里只有两个变量,是一场你死我活的较量。

eHarmony 是不是比 Mattch 更好?是/否

多元测试

这里我们可能会测试 A、B、C三个或者更多对象

每一个增加的选项都会增加我们测试的预算以便为每个元素获得足够的数据做决策。

实践中,我建议你把多元测试限制在用一个普通的角度测试很多 offer,或者一个 offer 用很多不同的角度或者不同的广告测试。

很多 affiliate 喜欢对 offer 和 landing page 做 A/B 测试,但是会对角度和广告做多元测试。

这样在实践中,我们可能有 2 个 landing page 被测试过,然后有 20 个 banner 被测试过,或者 2 个 offer 被测试过,还有 5 个角度。

在理想环境下,我们希望每次只测试一个变量。但是 affiliate marketing 中的现实是:如果你花一整天去测试到底哪个 banner 更好,你就可能错过赚大钱的机会。

回到我们的测试列表……

一旦我确认我跑的是最好的 offer,我会从我信任的所有的 affiliate network 去找所有的版本测试。

我们假设来自 affiliate network X 的 Match offer 好过 eHarmony 的 offer。

那么我的下一步测试就是:测试各个 Affiliate Network 上所有的 Match 的 offer。

为什么我们要这么做?

因为即使是一样的 offer,也可能在某个联盟转化好过另外一个。

这里面有很多热原因:技术、代理克扣甚至仅仅因为联盟的垃圾数据追踪。

如果你找到好 offer,你可以通过在不同的联盟寻找同样 offer 的最佳版本轻松提高 20%/30% 的 ROI。

这就是我们要做的——到处看看。

一旦我们拿到了最好的 offer,来自最好的联盟,下一步就是测试不同的角度了。

如果我们此时没有立即盈利的预期,那么就别玩了。

利润取决于你跑的角度。

除非你拿到踩狗屎的好 offer 或者来源不明的廉价流量,这时候普通的角度就可以盈利了。

角度测试就是如此重要。

我建议至少为你最好的 offer 准备 5 个角度。

注意:有些情况下,一个好的角度可以挽救一个技术上有瑕疵的 offer。比如 单身父母约会网站在一个普通的约会流量上转化率不高,但是配上你单身父母的角度可能就吊炸天了。这是角度测试决定 offer 的一个特例。一些 affiliate 喜欢先选择角度,然后再选择 offer,或者去选择一些自带角度的 offer 。

一旦我们有了 5 个角度,我们就要确保剩下的创意漏斗调整到位,确保它们能够保持一致性。

假设我们选择了下列约会角度:

  • “仅限40岁以上人士!这里的女士喜欢成熟男人”
  • “你会和单身父母约会吗?”
  • “喜欢附近的基督徒单身人士吗?”

使用跟文案不相关的普通 landing page 是没意义的,不是吗?

所以我们必须为了每个角度定制不同的 landing page 和 banner。

文本必须被重写,这样角度就会有粘性:不管用户从哪里进入你的漏斗,信息保持一致。

我们不必过度的执着于我们 landing page 的版本,或者搞出几十个 banner。

这个时候,我们只是希望测试哪个角度最有效。我们在测试漏斗。

  • 角度1:Banner A、B、C —— Landing Page 1 —— Offer A
  • 角度2:Banner D、E、F —— Landing Page 2 —— Offer A
  • 角度3:Banner G、H、I —— Landing Page 3 —— Offer A
  • 角度4:Banner J、K、L —— Landing Page 4 —— Offer A
  • 角度5:Banner M、N、O —— Landing Page 5 —— Offer A

一个角度就是一个完整的漏斗,并且应该被这样测试。

很多 affiliate 嫌麻烦不去为每个角度定制化修改每个 landing page。

他们使用的系统类似如下:

  • 角度1:Banner A、B、C —— Landing Page 1 —— Offer A
  • 角度2:Banner D、E、F —— Landing Page 1 —— Offer A
  • 角度3:Banner G、H、I —— Landing Page 1 —— Offer A
  • 角度4:Banner J、K、L —— Landing Page 1 —— Offer A
  • 角度5:Banner M、N、O —— Landing Page 1 —— Offer A

注意不管角度如何变化,landing page 一直保持不变。

我的观点是,你必须为每个角度定制 landing page,才能充分的测试每一个角度。

一旦我们测试出来哪个角度转化最好,那么我们离盈利就不远了。

事实上,这一步往往存在突破性进展。

当你听到一些 affiliate 讨论他们的 campaign 突然成功了,或者他们醒过来觉得自己搞定 affiliate marketing 了……实际上结果没那么神奇。

很可能就是他们找到一个角度正好在一个 offer 转化比较好。

(或者因为他们更改了 landing page 的类型。这是另一个优化的途径。)

一个非常有效的角度,和所有的好广告一样,就像庖丁解牛一样的切入市场痛点。它可以把你的 ROI 大幅提高,每日盈利也大幅提高。

最好的 affiliate 知道为最好的 offer 寻找最好的角度就是真实可操作的快速致富的捷径。

策略有效,就是金矿。

一旦你这一步接近成功,或者已经大快朵颐,那么你就会希望尽快攻破优化游戏的攻坚战

用最好的角度,我们的下一步工作是死磕创意环节把成功的角度推向市场。

这里包括:

  • 我们使用的 landing page 的类型
  • landing page 的组成
  • banner 和文本广告

你可以有力的辩驳称应该在角度之后立即测试 landing page 类型。

比如,哪种类型效果最好?

  • 伪博客
  • 一个“Rules” Landing Page
  • 一个大甩卖的 landing page
  • 一个社论式的广告
  • 等等

在这之后,我们才会测试以下要素:

  • 主文案变体
  • 主图变体
  • 不同的 CTA
  • 不同的色调
  • 标题变化
  • 图片标题
  • 调整广告以和打广告的网站匹配
  • 调整广告以和我们推的 offer 匹配

从我的经验来看,很少能够通过仅仅调整 landing page 元素或者调整 banner 元素来获得成功。

如果这些因素是决定性的,那么你的优势也是微不足道的。

对于一个大的跨越式突破,你几乎总是靠一个新的角度击败了你原来使用的角度,或者一个比你原来的 offer 转化更好的 offer,或者另一种 landing page 的类型,效果就是好过其他类型。

尽管如此,这些优化在你面对广告盲区和竞争对手加入的时候,仍然能够维持住 ROI 是至关重要的。

广告盲区在你的广告在同一流量源跑了几天以后发生。

用户已经习以为常,不再点击。

点击率的下降意味着你的优势岌岌可危,你的 campaign 必须拥有足够的内在盈利能力以期望它能够长期存活。

我们通过努力定期测试新的 banner 和 landing page 来抵消这种不利影响。

另一个优化游戏的攻坚战存在的必要理由来自于直接的竞争。

其他 affiliate 看不得你精心挑选的角度大赚特赚而不留点机会给他们。

你无法回避竞争,但是你可以做的是让他们不那么轻易能够和你竞争,确保他们看到的永远都是落后你一到两步的版本。

什么时候我们可以依据我们的数据进行决策?

如果你想要高效的分离测试,知道什么情况下数据有意义,而什么情况下数据没有说服力是非常重要的。

这里有个计算器可以帮助我们确认数据指标的统计学意义。

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