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¿Cómo y por qué debe pausar la búsqueda de pagos (para la ciencia)?

No me pararé en esta caja de jabones durante mucho tiempo, pero mientras estoy aquí, quiero tomar un segundo para abogar por algo contraintuitivo que viene de alguien con el título de Sr. Analyst, la búsqueda pagada: debe pausar pagado Búsqueda.

No directamente. No todos a la vez. Pero con la estructura y los parámetros correctos, la búsqueda pagada de pausa puede ser una fuente de datos invaluable para nosotros como profesionales de PPC.

La pregunta de la incremental

cuando se trata de demostrar Devolución, apostaría la mayoría de nosotros medimos cierta variación de los ingresos totales sobre el costo total. Si es alto, lo estamos haciendo bien. Si no, repensamos y replicamos hasta que lleguemos a los Roas que queremos.

Eso no es inherentemente malo. Es una estimación de eficacia de fuego rápido, y me encuentro haciendo lo mismo. El problema es que NUMBER no nos dice mucho. No nos dice si realmente perdimos dinero comprando usuarios que se habrían convertido de todos modos. Y no muestra lo que podría haber sucedido si simplemente no pasamos.

Es cierto que, la marca GAST, generalmente obtiene el calor aquí. Como industria, tenemos un sentimiento intestino que la búsqueda de marca no trae a muchos nuevos usuarios. Pero deberíamos tomar ese mismo peine de dientes finos a la búsqueda no de la marca, que puede conducir un rendimiento significativamente más bajo de lo que podemos adivinar.

Para responder realmente a esas preguntas, debemos realizar una Prueba de incrementalidad A / B.

Cómo estructurar una prueba de incrementalidad

Para comenzar, estoy seguro de que muchos de nosotros sabemos qué es una prueba A / B, pero revisemos.

Una prueba A / B es un experimento en el que tomamos dos grupos, un grupo de control And Un grupo de pruebas, y mida el cambio en un comportamiento o resultado como resultado de un cambio en una variable.

  • Con cualquier buena prueba, es importante delinear los parámetros de prueba. Para nuestros propósitos, debemos tratar de pensar en las siguientes preguntas:
  • ¿Cuánto tiempo está ejecutando esta prueba?
  • ¿Qué estamos comparando y qué estamos midiendo?

¿Qué método usará para analizar los resultados?

¿Qué modelo de atribución utilizará para medir el impacto de búsqueda de pago?

  1. La primera pregunta es suya para responder. Recomendamos una prueba que abarca al menos unos meses para capturar algunas fluctuaciones estacionales potenciales. La segunda pregunta también es bastante sencilla. El objetivo de este experimento es medir dos cosas:

Cuando pausamos el gasto de anuncios de marca,¿Cuánto cambia el tráfico a nuestros listados orgánicos?

Cuando pausamos el gasto de búsqueda de pago (marca o no de marca), ¿cuál es el impacto en los ingresos o los cables de Topline?

cuando Se trata de nuestro método de análisis, hay un poco más de matiz, pero hablaremos sobre nuestras opciones allí en algunos párrafos. Y en el modelo de atribución, la parte importante es mantenerlo consistente en sus pruebas. Elija uno, y quédate con él.

Una vez que tenga todo lo que se describe, hay dos cosas grandes que desea hacer antes de comenzar su examen.

1. Configure sus grupos de prueba y control

Para medir el impacto de la búsqueda de pago, la variable que estamos cambiando es gastar. Para medir eso de manera efectiva, necesitamos dos grupos: una prueba y un control. En lugar de ordenar nuestros grupos en los Estados Unidos.ER Nivel, podemos crear estos grupos con datos geográficos.

La metodología descrita en

Tadelis et al. Ofrece un gran ejemplo de cómo configurar esto con las regiones de Nielsen DMA para garantizar que nuestros dos grupos consistan en regiones con ventas similares y tendencias estacionales. Comience por elegir una proporción de sus regiones geográficas para las pruebas. El documento utiliza un subconjunto del 30%, pero este número depende de usted y su comodidad con los riesgos de pausar la búsqueda pagada. Queremos medir el impacto de nuestro gasto en los ingresos de Topline. Para hacer eso, es doblemente importante dar cuenta de las variaciones estacionales en el rendimiento en las regiones geográficas. Hay algunas formas rápidas y sucias

para obtener una sensación de estacionalidad en sus datos. También hay

herramientas de estacionalidad de SEO

que puedenser ajustado para fines PPC. Si tiene curiosidad, no dude en explorar

algunos métodos más técnicos, pero aún comprensibles para analizar la estacionalidad.

A continuación, dentro de su subconjunto de regiones geográficas, ordenarlas y emparejarlas según los datos de ventas y la estacionalidad. Divida esa lista hacia abajo en el medio, de modo que ambos grupos se vean más o menos iguales y son fáciles de comparar. Esos son sus dos grupos.

2. Medición doble, triple y cuádruple de verificación

Esto es crítico. Si no puede confiar en la medición de su sitio web, todos sus resultados aquí, y sin rodeos, todos sus esfuerzos digitales, están asteriscados por una nube de etiquetas de fuego y números de ingresos maligneados.

Antes de comenzar cualquier Pruebas, recomendamos realizar una auditoría de seguimiento de su sitio web. Estol Evite los malos resultados y asegúrese de tener una comprensión clara de cómo se mide el tráfico, el compromiso y los ingresos de la publicidad.

    3. Inicie la prueba

  • Una vez que haya dividido sus grupos, y tiene confianza en la medición, es bueno probarlo. Despliegue la pausa en sus áreas especificadas y comience a recopilar datos. Pague enfoque especial a
  • MARCA AD GASTA

  • MARCA CLICS CLIC y impresiones

Tráfico orgánico de marca

Total de conversiones en todo el sitio

4. Analizando sus hallazgos

    Después de que la prueba haya ejecutado su curso, estamos en la parte divertida. La estructura de esta prueba nos permite implementar una prueba de diferencia

  • de diferencia (D-I-D), que compara el impacto de un cambio entre dos grupos para estimar sus efectos.
  • Mientras no caminaré por los detalles de la prueba D-I-D, y por qué cada comercializador debería usarlo con más frecuencia, en este artículo, proporcionaré algunos recursos interesantes para ayudarlo a llevarlo a cabo. A continuación se muestran algunos artículos que caminan a través de ejemplos del proceso.

  • Descripción general de lo

Un ejemplo de lo hizo en la comercialización Un tutorial de

También he creado un portátil de Google Colab para que lo use para ejecutar este análisis. Contiene instrucciones y más información sobre la salida de la prueba.

Encuentre ese cuaderno y haga una copia aquí

.

Una vez que tenga eso, puede seguir las instrucciones de la DOC, ¡y estará listo!


PAUSA PAGADA Búsqueda de ciencias Mucho trabajo que entra en la construcción de un programa de búsqueda pagado se enfoca en la estrategia. Investigamos, pronosticamos, planificamos, lanzamos y pruebamos nuevas tácticas. Pero la pregunta más amplia sigue siendo: una vez que tengamos nuestro programa hasta el funcionamiento, ¿cómo mostramos que los resultados están ayudando realmente a los clientes a los que servimos?

de pausa deliberadamente, la búsqueda pagada para medir su impacto es, en mi Vista, una parte vital de cualquier compromiso. Es un check-in, otra prueba que debemos realizar junto con los informes de término de búsqueda regular. Nos permite mantener la incrementalidad superior de la mente, y garantiza que estamos aprovechando al máximo los presupuestos y el esfuerzo.


Dicho esto, también es importante tener en cuenta que la prueba y el análisis descritos aquí no son los únicos que chips lejos en esta pregunta. Estos son cursivos, y hay muchas variables.Los modelos no tienen en cuenta, como se discutió en el portátil de Google Colab. Pero, con suerte, este enfoque ofrezca un buen primer paso para incorporar pruebas más profundas y estructuradas en nuestras estrategias de PPC. Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente la tierra de los motores de búsqueda. . Los autores del personal se enumeran aquí .

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