FAUX !!! Les tests A / B sont plus faciles que vous ne le pensez. A l’ère du mass digital c’est encore plus percutant que jamais imaginé. Car il s’agit bien à la fin de pouvoir doubler, voire de tripler le taux de clics de votre annonce Facebook.
Cet article va le décomposer pour vous les bases de cette sauce secrète en trois axes :
1.Qu’est-ce que le test A / B?
2. Les 5 variables de l’AB testing sur facebook advertising
3. Le framework deep testing
1.Qu’est-ce que le test A / B?
Le test A / B est une stratégie de marketing dans laquelle deux versions sont confrontés, A et B, (le Contrôle et le Traitement). Ils sont testées l’une contre l’autre dans un but d’identifier les changements qui augmentent les actions souhaités.
Souvent utilisé pour les pages Web, les pages de destination, les e-mails marketing et la publicité. Les pratiques restent les mêmes partout dans la majorité des cas.
Exemple :
Modifier l’emplacement et la mise en forme des blocks sur une page.
Changer les couleurs pour démarquer les objets primaires
Changer les images pour tester l’attention, les émotions ou l’engagement
Changer le texte pour toucher le lecteur et encourager une action souhaité
Changer l’audience cible dans le cas des publicités
BONUS : Le principe de la signification statistique:
Un manque de confiance statistique peut être causé par une petite taille d’échantillon (trop peu de personnes ont vu votre annonce). Donc avant d’investir votre budget publicitaire durement gagné sur votre annonce considéré “performante”, exécutez les résultats via une calculatrice de test A/B
Sans un niveau de confiance de 95% ou plus, vous devrez relancer l’annonce !
2. Les 5 variables de l’AB testing sur facebook advertising
Il existe cinq variables que vous devez tester dans la publicité Facebook Ads pour perfectionner le A/B testing sur Facebook tout en augmentant les performances de votre annonce avec l’outil publicitaire.
A/B Testing de l’image
A/B Testing du titre
A/B Testing des détails
A/B Testing du texte principale
A/B Testing de l’audience cible
3. Le framework deep testing
Il s’agit d’un mécanisme qui approfondi la puissance des tests avec une hiérarchie structuré. L’objectif étant de se concentrer sur une variable à la fois et d’éviter les multi-tests parallèles.
Chez Kaokeb, nous opérons l’ab testing pour nos clients et pour nous même de manière continue. Voici un exemple d’une campagne Kaokeb pour la génération de prospects.
Une version A :
- Test Image (Actif)
- Test Titre (Actif)
Une version B :
- Test Image (Actif)
- Test Titre (Actif)
Une version B2 :
- Deep testing de image B (Actif)
- Test Titre (Neutre)
