Quelle approche est considérée comme une bonne pratique à suivre pour créer une campagne test ?
Pour accélérer les tests, ne soumettez pas les nouvelles annonces au processus d'approbation habituel lorsque vous testez les créations.
À la fin d'un test, évaluez les performances sur un laps de temps qui inclut la période d'optimisation.
Testez une variable à la fois et utilisez des tests distincts pour examiner les effets de plusieurs modifications.
Choisissez deux ou trois métriques pour évaluer les performances d'une campagne et déterminez ce qui fonctionne le mieux lors d'un test.
Explication
Analyse de la bonne réponse
La bonne pratique pour créer une campagne test est de tester une variable à la fois et d'utiliser des tests distincts pour examiner les effets de plusieurs modifications. - Cette approche, fondamentale dans la démarche scientifique, permet d'isoler l'impact de chaque changement. - En modifiant une seule variable (ex: un titre d'annonce, une image, un segment d'audience), vous pouvez attribuer directement les variations de performance à cette modification, établissant ainsi une relation de cause à effet claire. - Cela évite la confusion qui surviendrait si plusieurs éléments étaient modifiés simultanément, rendant impossible de déterminer la source des améliorations ou des déclins.
Analyse des mauvaises options
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Choisissez deux ou trois métriques pour évaluer les performances d'une campagne et déterminez ce qui fonctionne le mieux lors d'un test.
- Bien que le choix de métriques pertinentes soit essentiel pour l'évaluation, cette option n'aborde pas la méthodologie de test des variables. L'efficacité des métriques est compromise si les tests ne sont pas structurés pour isoler les variables.
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Pour accélérer les tests, ne soumettez pas les nouvelles annonces au processus d'approbation habituel lorsque vous testez les créations.
- C'est une très mauvaise pratique. Le processus d'approbation est indispensable pour garantir la conformité aux politiques publicitaires, éviter la diffusion de contenus inappropriés et protéger la réputation de l'annonceur. Le contourner expose à des risques majeurs.
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À la fin d'un test, évaluez les performances sur un laps de temps qui inclut la période d'optimisation.
- Inclure la période d'optimisation (phase d'apprentissage de l'IA) dans l'évaluation peut fausser les résultats. Durant cette phase initiale, les performances sont souvent volatiles car le système apprend et s'ajuste. Il est préférable de mesurer les performances sur une période stable après que l'optimisation initiale soit terminée pour obtenir des données représentatives et comparables.