إعلانات LinkedIn: كيف تختبر A / B طريقك إلى الحملات الفعالة

هل إعلانات LinkedIn جزء من مسار مبيعاتك؟ هل تتساءل عن كيفية تقسيم اختبار إعلاناتك في LinkedIn Campaign Manager؟

في هذه المقالة، ستتعرف على كيفية اختبار A / B لمواضع إعلانات LinkedIn وتصميمها واستهدافها والمزيد.

لماذا يعتبر اختبار الانقسام مهمًا لمعلني LinkedIn

سواء كنت تطلق عرضًا جديدًا أو ترغب في تحسين مسارات التحويل الحالية، فأنت بحاجة إلى طريقة لاختبار عناصر مختلفة للحملة.

 من خلال مقارنة مختلف الجماهير والتصميمات والعروض مع بعضها البعض، يمكنك اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات حول ما هو الأفضل – وفي النهاية أين تستثمر مواردك.

تحتوي العديد من المنصات الإعلانية، بما في ذلك Meta Ads Manager و Google Ads ، على أدوات اختبار A / B مضمنة. ومع ذلك، لم يكن إجراء التجارب على إعلانات LinkedIn أمرًا سهلاً على مدار سنوات.

 نظرًا لأن LinkedIn Campaign Manager لم يقدم أداة اختبار الانقسام حتى وقت قريب، فقد اضطر المعلنون إلى تشغيل حملات اختبارية يدويًا، وهي عملية بالكاد مضمونة.

اعتبارًا من أبريل 2023، أصبح لدى Campaign Manager أداة اختبار A / B مضمنة.

 يمكن للمعلنين الآن تجربة عناصر حملة LinkedIn الإعلانية بشكل أكثر موثوقية، وتحديد العناصر التي تقدم أفضل النتائج، وإنشاء عروض ترويجية مدفوعة وفعالة من حيث التكلفة.

كيف تختلف أداة اختبار A / B عن تشغيل حملتين ضد بعضهما البعض؟ ينص مدير حملة LinkedIn على أن اختبارات A / B تتم في بيئة صالحة إحصائيًا. على الرغم من أن بعض الأعضاء قد يرون كلا الإصدارين من الاختبار إلا أن النظام الأساسي قرر أن هذا التأثير المحتمل ليس مهمًا.

يدعم مدير الحملة الاختبار:

• الإعلانات، بما في ذلك التصميمات والنسخ والأشكال
• الجماهير، بما في ذلك استراتيجيات الاستهداف المختلفة
• المواضع، بما في ذلك شبكة جمهور LinkedIn

كيفية إجراء اختبار A / B في LinkedIn Campaign Manager

لبدء اختبار A / B، افتح LinkedIn Campaign Manager وانتقل إلى علامة التبويب Test. انقر فوق الزر Create Test لفتح القائمة المنسدلة، وحدد A / B Test (اختبار أ / ب).

# 1: تكوين إعدادات اختبار A / B

أولاً، امنح اختبار A / B اسمًا يمكنك تمييزه بسهولة عن الحملة القياسية. على سبيل المثال، يمكنك استخدام بنية تسمية حملتك، متبوعة باختبار A / B – [متغير] حتى تتمكن من تحديده بسهولة على أنه اختبار مقسم.

ثم اختر المتغير الذي تخطط لاختباره. تتيح لك أداة اختبار A / B في LinkedIn تجربة متغير واحد في كل مرة، باستخدام حملات متطابقة، بصرف النظر عن هذا العنصر المتغير.

بعد ذلك، حدد إما ميزانية مدى الحياة أو ميزانية يومية لاختبار أ / ب.

 يقسم مدير الحملة تلقائيًا الميزانية التي عينتها إلى ميزانيتين لإنفاق مبالغ متساوية على كل إصدار اختباري. لست مضطرًا إلى تعديل الميزانية أو حركة المرور لكل إصدار اختباري ولكن يجب أن تعطي كل واحد اسمًا يتناسب مع بنية التسمية القياسية لحسابك.

أخيرًا، قم بتعيين جدول زمني لاختبار A / B. بشكل افتراضي، يعيِّن مدير الحملة اختبارات A / B للتشغيل لمدة أسبوعين. بينما يمكنك ضبط تاريخي البدء والانتهاء يدويًا، فإن الحد الأدنى من الوقت لجدولة اختبار A / B هو أسبوعين.

# 2: قم بإعداد الحملات الإعلانية التجريبية على LinkedIn

بعد اختيار إعدادات اختبار A / B، ستكون جاهزًا لإنشاء حملتين إعلانيتين اختباريتين. إذا كنت معتادًا على استخدام Campaign Manager ، فمن المفترض أن تبدو واجهة الإعداد مألوفة لك، بصرف النظر عن اختلاف رئيسي واحد.

نظرًا لأن إصداري الحملة يجب أن يكونا متطابقين بصرف النظر عن متغير الاختبار، فما عليك سوى اختيار الإعدادات المشتركة مرة واحدة. يقوم مدير الحملة بتطبيقها تلقائيًا على كلا الإصدارين. بعد ذلك يمكنك إعداد العناصر المتغيرة لكل حملة.

هدف الحملة

لتكوين الإعدادات المشتركة، ابدأ بتحديد الهدف الذي ستستخدمه لكلتا الحملتين. ثم اختر مقياس الاختبار الذي سيستخدمه LinkedIn لتحديد الحملة الفائزة. تختلف الخيارات حسب هدف الحملة.

الجمهور المستهدف

بعد ذلك، قم ببناء الجمهور المستهدف لكلتا الحملتين. يمكنك إعادة تعيين الغرض من الجماهير المحفوظة، أو استخدام موقع الويب الخاص بك أو بيانات صفحة الشركة على LinkedIn ، أو إنشاء جماهير جديدة قائمة على السمات. 

إذا كنت تقوم بتقسيم جماهير الاختبار، فستختار الاستهداف عند تكوين متغيرات الاختبار بدلاً من أثناء عملية إعداد الحملة.

أشكال الإعلانات

ثم اختر شكل الإعلان لحملتك. إذا كنت تقوم بتقسيم إعلانات الاختبار، فسيكون لديك خيار لاختيار شكلين مختلفين للاختبار؛ إعلانات الفيديو، والإعلانات الدائرية، وإعلانات المحادثة، وإعلانات الرسائل، والإعلانات الديناميكية، وما إلى ذلك.

 يمكنك إلغاء تحديد هذا المربع إذا كنت تريد اختبار A / B (أ / ب) تصميمين يستخدمان نفس التنسيق.

موضع الإعلان

بعد ذلك، حدد مواضع لحملاتك الاختبارية. بالإضافة إلى تشغيلها في المواضع المتاحة عبر LinkedIn ، يمكنك أيضًا اختيار وضع حملات على LinkedIn Audience Network ، والتي تشمل مواقع الويب وتطبيقات الأجهزة المحمولة التابعة لجهات خارجية. لاحظ أنك إذا كنت تختبر مواضع الإعلانات، فستختار هذه الإعدادات عند إعداد متغيرات الاختبار.

استراتيجية التحسين وعروض التسعير

نظرًا لأنك اخترت بالفعل الميزانية والجدول أثناء إعداد اختبار A / B، يتم ترحيل هذه الإعدادات تلقائيًا ولا يمكن تغييرها على مستوى الحملة. ومع ذلك، يمكنك تعديل هدف التحسين وإستراتيجية عروض الأسعار للتوافق مع أهدافك. لاحظ أن هذه الخيارات تختلف بناءً على هدف حملتك.

تتبع التحويل

لديك أيضًا خيار تمكين تتبع التحويل لاختبارات A / B الخاصة بك. على الرغم من أن تتبع التحويل ليس مطلوبًا، إلا أنه مهم لقياس النتائج باستخدام  LinkedIn Insight Tag . على سبيل المثال، يمكنك تتبع مشاهدات الإعلانات، ونقرات URL، وتنزيلات جذب العملاء المحتملين، وعمليات إرسال النماذج، والتحويلات الأخرى.

إذا لم تكن قد أعددت بالفعل تحويلات ذات صلة لحسابك، فيمكنك النقر لإنشاء تحويل جديد مباشرةً من واجهة اختبار A / B. ما عليك سوى تحديد نوع التحويل الذي تريد تتبعه، وتعيين قيمة إن أمكن، واختيار نموذج إحالة. ثم أدخل تفاصيل التتبع مثل عنوان URL حيث يتم التحويل.

# 3: تصميم الإعلان

إذا كنت تختبر الإعلانات، فانتقل إلى الخطوة التالية لبدء إنشاء متغيرات لكل إصدار من اختبار الانقسام.

 ولكن إذا كنت تختبر A / B للجماهير أو المواضع، فإن الخطوة التالية هي تصميم إعلان لاستخدامه في كلا الإصدارين. تمامًا مثل الإعلان القياسي، ستحتاج إلى تحديد صورة أو فيديو، وكتابة عنوان، وصياغة تسمية توضيحية، واختيار عبارة تحث المستخدم على اتخاذ إجراء.

على غرار سير العمل الإبداعي القياسي لـ Campaign Manager ، يمكنك إما تصفح المحتوى الحالي أو تصميم إعلان جديد. سواء اخترت استخدام المحتوى الحالي أو الإنشاء من البداية، لاحظ أن مدير الحملة يوصي بإضافة خمس إعلانات لتحقيق الأداء الأمثل. ومع ذلك، فإن تصميمات متعددة ليست دائمًا مثالية لاختبارات A / B (انظر أفضل الممارسات أدناه).

رقم 4: بناء متغيرات اختبار A / B

تبدو عملية الإعداد المتغيرة مختلفة قليلاً اعتمادًا على عنصر الحملة الذي تختار اختباره. دعنا نلقي نظرة فاحصة على كل نوع متغير.

كيفية اختبار A / B لإعلانات LinkedIn

لتقسيم تصميمات الإعلانات التجريبية، وضح السؤال الذي تريد أن تجيب عليه التجربة.

 على سبيل المثال، هل تشعر بالفضول لمعرفة أي العروض أو الرسائل سيكون لها صدى أفضل لدى جمهورك؟ هل تتساءل عما إذا كانت الصور أو مقاطع الفيديو تعمل بشكل أفضل مع عميلك المثالي؟ هل تريد اختبار صفحات هبوط مختلفة؟

استخدم إجابتك لتوجيه المتغيرات التي تبنيها. من الناحية الفنية، يمكنك إنشاء إعلانين مختلفين تمامًا بمجموعات منفصلة من العناوين والتعليقات التوضيحية والتصميمات والصفحات المقصودة.

 لكن من الأفضل جعل المتغيرات متشابهة قدر الإمكان، بصرف النظر عن العنصر الذي تريد اختباره. في المثال أعلاه، المتغيرات متشابهة بصرف النظر عن التنسيق.

كيفية اختبار أ / ب على LinkedIn مواضع

نظرًا لأن عناصر التحكم في موضع الإعلان في LinkedIn محدودة نوعًا ما، فلن ترى خيارات لتقسيم مواضع الاختبار داخل التطبيق. ومع ذلك، يمكنك اختبار مواضع A / B على LinkedIn Audience Network.

على سبيل المثال، يمكنك مقارنة النتائج من الحملات الموضوعة على LinkedIn فقط مقابل الحملات التي يتم تشغيلها على LinkedIn و LinkedIn Audience Network. يمكنك أيضًا اختبار A / B لخيارات أمان العلامة التجارية المختلفة لمعرفة أيها يمنحك أكبر قدر من التحكم دون المساس بالأداء.

لاحظ أن إعدادات أمان العلامة التجارية الخاصة بـ Campaign Manager تنطبق على LinkedIn Audience Network فقط. باستخدام هذه الإعدادات، يمكنك استبعاد فئات من مواقع الويب وتطبيقات الأجهزة المحمولة التابعة لجهات خارجية أو يمكنك تحميل قوائم الناشرين لحظرها.

ضع في اعتبارك أنه ليس كل هدف إعلان يعمل مع LinkedIn Audience Network. على سبيل المثال، لن تتمكن من اختبار المواضع لحملات إنشاء قوائم العملاء المحتملين، لأن هذا الهدف لا يدعم شبكة جمهور LinkedIn.

كيفية اختبار A / B لجماهير LinkedIn

عندما تختار اختبار الجماهير، ستقوم بإعداد الاستهداف للمتغيرين قبل تحديد إعدادات الحملة المشتركة.

 لديك الخيار للاختيار من بين الجماهير المحفوظة الخاصة بك، والجماهير التي تم إنشاؤها على LinkedIn ، والجماهير التي تم إنشاؤها حديثًا.

إذا اخترت إنشاء جماهير جديدة، يمكنك الوصول إلى جميع أدوات الاستهداف نفسها التي توفرها واجهة مدير الحملة القياسية. هذا يعني أنه يمكنك إنشاء جماهير بناءً على السمات، أو الاستفادة من إعادة استهداف الجماهير، أو استخدام بياناتك الخاصة للاستهداف. لديك أيضًا خيار استبعاد جماهير محددة لضبط استهدافك.

للحصول على أفضل النتائج، قارن بين الجماهير ذات الحد الأدنى من التداخل. بهذه الطريقة، يمكنك المقارنة بين الاثنين مع الاستمرار في الحصول على نتائج ذات دلالة إحصائية من اختبار الانقسام.

أفضل الممارسات لاختبار A / B لإعلانات LinkedIn

تحتوي أداة اختبار A / B في LinkedIn على بعض المراوغات. للتأكد من أن الاختبارات المنقسمة تقدم نتائج مفيدة، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات.

ضع إطارًا للاختبار باستخدام فرضية

قبل إعداد اختبار A / B، حدد ما تريد أن تتعلمه وماذا تتوقع أن تكون النتيجة.

 على سبيل المثال، ربما تريد معرفة ما إذا كانت حملتك تعمل بشكل أفضل عند ضبط استهداف الجمهور – على وجه التحديد، من استهداف الشركة إلى استهداف جهات الاتصال.

استنادًا إلى الحملات الإعلانية السابقة لـ Linkedin التي قمت بتشغيلها، يمكنك بعد ذلك تحديد ما تتوقع حدوثه بعد التغيير. عند تشغيل اختبار A / B ومراجعة البيانات، يمكنك تأكيد ما إذا كانت فرضيتك صحيحة. وفي كلتا الحالتين، يمكنك استخدام النتائج لتحسين الحملات المستقبلية.

من خلال تأطير اختبار A / B بسؤال وفرضية، يمكنك التأكد من أنك تقوم بتجربة المتغيرات الصحيحة واستخدام أفضل إعداد ممكن. ستكون أيضًا في وضع أفضل لتطبيق ما تعلمته على الحملات الأخرى.

مقاييس الاختبار الشامل

تتغير مقاييس اختبار A / B المتاحة بناءً على هدف الحملة الذي تختاره. للحصول على بيانات مفيدة واختيار المتغير الفائز المناسب، من المهم تحديد المقياس الأكثر صلة باختبار الانقسام.

ولكن في بعض الحالات، قد لا تتمكن من استخدام مقياس اختبار يتوافق مع الهدف النهائي لحملتك.

 على سبيل المثال، لا تدعم أداة اختبار A / B في LinkedIn مقاييس الجزء السفلي من مسار التحويل مثل التكلفة لكل عميل محتمل أو تكلفة التحويل. لذلك قد ينتهي بك الأمر باستخدام الخيار الأفضل التالي، مثل تكلفة النقرة.

ضع في اعتبارك أن الحملة الفائزة قد يكون لها أقل تكلفة للنقرة ولكنها قد لا تحقق أكبر عدد من التحويلات أو أقل تكلفة لكل تحويل.

 لتقييم نتائج اختبار A / B الخاص بك بشكل فعال، خذ بعض الوقت للتعمق في مقاييس LinkedIn Campaign Manager والتحقق من الأدوات الأخرى مثل Google Analytics.

اسمح بوقت كافٍ لإجراء اختبار الانقسام

إذا كنت تجري اختبارات مقسمة بانتظام على منصات إعلانية أخرى، فقد تكون معتادًا على تخصيص أسبوع أو أقل لهذه التجارب.

 على سبيل المثال، توصي Meta بالسماح لمدة 7 أيام لاختبار A / B عبر Facebook و Instagram ولكن لا يوجد حد أدنى من المتطلبات.

ينكدين يعمل بشكل مختلف قليلا. يجب تشغيل الاختبارات المنقسمة لمدة 14 يومًا على الأقل ويمكن أن تظل نشطة لمدة تصل إلى 90 يومًا. هل حددت هدفًا لتحقيق نتائج محددة في يوم معين؟

 إذا كنت تخطط للبدء باختبار مقسم، فتأكد من السماح لمدة أسبوعين على الأقل حتى تبدأ التجربة في مسارها وتحديد الفائز قبل بدء الحملة.

انتبه لحجم الجمهور

إذا اخترت تقسيم جمهور الاختبار، فاحرص على الانتباه إلى الحجم المقدر لكل متغير.

 استخدم نافذة ملخص اختبار أ / ب في الجزء العلوي أو في الشريط الجانبي الأيمن لمراقبة أحجام الجمهور. يجب أن يكون كلاهما أعلى من الحد الأدنى الموصى به لحجم LinkedIn ، وهو 300000 للمحتوى المدعوم والرسائل الدعائية.

هل يجب عليك تمكين توسيع جمهور LinkedIn لمتغيرات اختبار A / B؟ إذا كان حجم جمهورك الأساسي صغيرًا جدًا لإجراء اختبار الانقسام، فإن تمكين توسيع الجمهور يمكن أن يساعدك في الوصول إلى المزيد من الأشخاص.

 فقط ضع في اعتبارك أن توسيع الجمهور مصمم لتحسين التسليم ولكنه قد يقلل من دقة الاستهداف.

تخصيص ميزانية اختبار أ / ب وافرة

عندما تكون لديك ميزانية محدودة للحملة، فقد لا يكون اختبار التقسيم واقعياً.

 يتطلب LinkedIn أن يكون لاختبارات A / B لا تقل عن 10 دولارات يوميًا أو 700 دولارًا أمريكيًا لميزانية مدى الحياة. لكن ضع في اعتبارك أن هذه المبالغ هي الحد الأدنى من المتطلبات.

توصيات ميزانية اختبار A / B الخاصة بـ LinkedIn   أعلى من ذلك بكثير. توصي المنصة باستخدام ميزانية مدى الحياة قدرها 2000 دولار لجمهور يبلغ 2 مليون أو أكثر.

 بالنسبة للجماهير الأصغر التي تصل إلى مليون شخص، توصي LinkedIn بميزانية مدى الحياة قدرها 10000 دولار.

خطط للاستفادة من المتغيرات الرابحة

عندما ينتهي اختبار الانقسام، تتوقف صيغتا الحملة مؤقتًا حتى تتمكن من مراجعة النتائج والتصرف بناءً عليها.

 في كثير من الحالات، سترغب في الاستمرار في تشغيل المتغير الفائز حتى تتمكن من الاستمرار في الحصول على أفضل النتائج. لاحظ أن LinkedIn يعتبر استخدام مجموعات الإعلانات الفائزة صالحًا إحصائيًا فقط عندما تستمر في تشغيلها دون إجراء تعديلات.

ولكن قد تتمكن من تطبيق النتائج على حملات وإعلانات أخرى عبر LinkedIn.

 على سبيل المثال، يمكنك نقل ما تعلمته عن الجماهير والمواضع وتصميمات الإعلانات إلى إعلانات وحملات مماثلة. إذا كنت تشك في أن هذا النهج لا يحقق النتائج المثلى، فكن منفتحًا لدمج اختبار A / B في المزيد من الحملات.

تعرف على الوقت المناسب لتحسين الأداء

يمكن أن يكون اختبار A / B مفيدًا بشكل لا يصدق ولكنه ليس دائمًا الخيار الأفضل لتحسين إعلانات LinkedIn.

 على سبيل المثال، قد تحتاج إلى إطلاق حملة LinkedIn على الفور بميزانية صغيرة ولكنك قد لا تعرف التصميم الذي يجب استخدامه.

لتحسين تصميمات إعلانات LinkedIn دون إجراء اختبارات A / B، ضع في اعتبارك استخدام خيارات عرض الإعلانات بالتناوب في مدير الحملة بدلاً من ذلك. يمكنك اختيار تحسين الإعلانات من أجل الأداء، والتي تحدد تلقائيًا الإعلانات الأفضل أداءً وتقدمها.

خاتمة

بالنسبة لمعلني LinkedIn ، يتطلب اختبار الانقسام حلولاً يدوية طويلة.

 باستخدام أداة اختبار A / B الجديدة الخاصة بـ Campaign Manager ، يمكن للمعلنين الآن مقارنة الحملات استنادًا إلى الإعلانات أو الجماهير أو المواضع – في النهاية تحديد العناصر الأفضل أداءً والسماح بتحسين أكثر كفاءة لإعلانك على LinkedIn.

المصدر: socialmediaexaminer

قد يهمك:

شراء متابعين تيك توك

شراء متابعين انستقرام

شراء متابعين تويتر

شراء متابعين يوتيوب

شراء متابعين سناب شات

شراء مشاهدات يوتيوب