А/Б тест объявлений в Яндекс Директ - Тестируем правильно

Что такое А/Б тест в Яндекс Директ и зачем он нужен

• Снижать цену обращения за счет улучшения связки объявление -> посадочная.

• Повышать качество трафика, а не просто клики.

• Увеличивать объем заявок без пропорционального роста бюджета.

• Находить сильные формулировки и переносить их на другие группы и кампании.

• Снимать неопределенность: не “кажется лучше”, а “стало лучше по данным”.

Что именно тестировать в объявлениях

1) УТП и оффер

• скидка vs подарок

• доставка сегодня vs гарантия 2 года

• “под ключ” vs “поэтапная оплата”

• “официальный дилер” vs “цены от производителя”

2) Заголовки и первые строки

• “Ремонт квартир за 45 дней” vs “Ремонт квартир с фиксированной сметой”

• “Запишитесь на замер” vs “Рассчитайте стоимость за 2 минуты”

3) Триггеры доверия

• отзывы, рейтинг, портфолио

• срок на рынке

• договор, гарантия, возврат

• “без предоплаты”, “оплата по факту”

4) Быстрые ссылки, уточнения, отображаемая ссылка

• быстрые ссылки на “цены”, “кейсы”, “контакты”, “расчет”

• уточнения: “работаем по договору”, “выезд бесплатно”

• более релевантный путь в отображаемой ссылке

5) Посадочные страницы и связки

• разные лендинги под разные сегменты

• разные формы захвата

• разные первые экраны и аргументация

Подготовка: без нее тест превратится в лотерею

Настройте аналитику

• Яндекс Метрика установлена на сайт

• настроены цели (заявка, звонок, отправка формы, мессенджер)

• корректные UTM-метки

• при необходимости подключен коллтрекинг

Определите одну главную метрику

• Основная: цена цели, конверсия в заявку, доход/прибыль

• Вспомогательные: CTR, глубина, доля отказов, время на сайте

Как правильно формулировать гипотезы

1. Что меняем

2. Почему это должно сработать

3. Какой эффект ожидаем

• Меняем заголовок на “Рассрочка 0% на 6 месяцев”

• Потому что для аудитории важна доступность покупки

• Ожидаем рост конверсии в заявку на 10-15% при сохранении качества

Способы провести аб тестирование яндекс директ

Способ 1: Дублирование группы/кампании и разделение трафика

• создаете вариант A и вариант B

• делите охват условиями (например, разное время, разные сегменты) или инструментами экспериментов

Минус: выше риск “пересечения” и смещения результатов, если деление трафика сделано грубо.

Способ 2: Эксперименты в Яндекс Директ + цели Метрики

• создаете эксперимент

• распределяете аудиторию на доли (например, 50/50)

• запускаете изменения только для тестовой части

• сравниваете по целям и экономике

Способ 3: Тестирование связки “объявление -> посадочная” через разные URL

• новый оффер в объявлении

• или новый первый экран лендинга

Пошаговый алгоритм: А/Б тест объявлений в Яндекс Директ

Шаг 1. Зафиксируйте текущую точку

• период анализа (например, последние 14 дней)

• текущие показатели: расход, клики, заявки, цена заявки, конверсия

Шаг 2. Выберите один элемент для изменения

Шаг 3. Создайте вариант B

• быть сопоставимым по структуре

• вести на ту же страницу (если не тестируете посадочную)

• иметь одинаковые условия показов (гео, расписание, устройства)

Шаг 4. Разделите трафик

Шаг 5. Дайте тесту набрать данные

• если конверсий мало, ориентируйтесь на более длинный период

• если конверсий много, можно принимать решение быстрее

Шаг 6. Проверьте качество результата, а не только цифры

• чуть дешевле заявку, но лиды хуже

• или больше заявок, но меньше продаж

значит вывод делать рано. Подключайте CRM-метрики или хотя бы промежуточные цели (квалифицированная заявка, звонок от N секунд, отправка формы с нужной страницей).

Шаг 7. Зафиксируйте вывод и масштабируйте

• переносите находку на другие группы

• создайте следующий тест на основе нового лучшего варианта

Так аб тестирование в яндекс директ превращается в цикл улучшений.

Частые ошибки, из-за которых тест “врет”

1. Меняют несколько параметров сразу

Невозможно понять, что сработало.

2. Сравнивают разные аудитории

Разное гео, время, устройства, сегменты. Итог: сравнение некорректно.

3. Оценивают только CTR

CTR важен, но бизнес платит за заявки и продажи.

4. Останавливают тест слишком рано

Первые колебания часто случайны. Нужна дисциплина по периоду и объему данных.

5. Не учитывают сезонность и внешние факторы

Праздники, распродажи, выходные, изменение спроса, конкуренты. Если в тестовый период был всплеск, лучше продлить и перепроверить.

Мини-чеклист: правильный А/Б тест

• цель и метрика выбраны

• аналитика работает и цели фиксируются

• меняете один ключевой элемент

• распределение трафика задано

• условия показов у вариантов одинаковые

• период теста достаточный

• решение принимается по данным, а не по ощущению

Идеи гипотез, которые часто дают прирост

• Уточнить “цена от” и сразу обозначить диапазон

• Добавить ограничение по времени: “акция до воскресенья”

• Сместить акцент на результат: “проект за 1 день” вместо “разработка”

• Использовать социальное доказательство: “150+ проектов”

• Прописать конкретику: “выезд замерщика бесплатно” вместо “бесплатная консультация”

• Упростить следующий шаг: “расчет в WhatsApp” для мобильной аудитории

Вывод