Panoramica degli esperimenti

L'API Google Ads fornisce risorse per i test A/B di nuove idee per campagne, parole chiave, strategie di offerta e altro ancora. A seconda di ciò che vuoi testare, sono disponibili diversi flussi di lavoro.

Tutti i flussi di lavoro degli esperimenti prevedono la suddivisione del traffico tra un gruppo o una campagna di controllo e uno o più gruppi o campagne sperimentali a cui sono state applicate modifiche. Confrontando le metriche sul rendimento tra i gruppi di controllo e sperimentale, puoi valutare l'efficacia delle modifiche.

Workflow degli esperimenti

L'API Google Ads supporta quattro flussi di lavoro di esperimenti distinti:

Gestito dal sistema

Questo flusso di lavoro è ideale per testare le modifiche alle campagne esistenti. Viene creata automaticamente una nuova campagna sperimentale in base a una campagna di controllo e puoi modificarla prima dell'inizio dell'esperimento. L'unica eccezione sono gli PMAX_REPLACEMENT_SHOPPINGesperimenti, che ti consentono di creare una nuova campagna Performance Max basata su una campagna Shopping di controllo o utilizzare una campagna Performance Max esistente come campagna sperimentale.

Il traffico viene suddiviso tra la campagna di controllo e quella sperimentale durante l'esperimento. Questo è il workflow più simile al test A/B standard, in cui due campagne parallele vengono eseguite contemporaneamente.

All'interno della campagna

Questo flusso di lavoro viene utilizzato per testare una funzionalità specifica, ad esempio la corrispondenza generica o Performance Max, all'interno di una campagna esistente. Il traffico viene suddiviso all'interno della singola campagna, in modo che solo una parte del traffico sia esposta alla funzionalità in fase di test. Questa opzione è utile quando vuoi testare l'impatto di una singola modifica senza creare una campagna completamente separata.

Ottimizzazione degli asset

Questo flusso di lavoro è progettato specificamente per testare le varianti degli asset all'interno delle campagne Performance Max. Ti consente di testare diversi set di asset per scoprire quale combinazione ha il rendimento migliore.

Mix di campagne

Questo flusso di lavoro viene utilizzato per confrontare più variabili in una o più campagne. Supporta un mix di tipi di campagne e viene utilizzato per scenari di test complessi.

Riepilogo dei workflow e dei tipi

Il flusso di lavoro che utilizzi dipende dal ExperimentType che selezioni quando crei l'esperimento. La tabella seguente riepiloga i tipi disponibili e i relativi flussi di lavoro.

Workflow Tipi di esperimenti Descrizione
Gestito dal sistema SEARCH_CUSTOM, DISPLAY_CUSTOM, HOTEL_CUSTOM, YOUTUBE_CUSTOM, PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Crea o utilizza campagne sperimentali separate da confrontare con una campagna di controllo.
All'interno della campagna ADOPT_AI_MAX, ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS e PMAX_TEXT_CUSTOMIZATION_FINAL_URL_EXPANSION Testa una funzionalità dividendo il traffico all'interno di una singola campagna.
Ottimizzazione degli asset OPTIMIZE_ASSETS Testa diverse combinazioni di asset nelle campagne Performance Max.
Mix di campagne COMPARE_CAMPAIGNS Confronta più variabili in una o più campagne e supporta un mix di tipi di campagna.

Mappare l'API all'UI

La seguente tabella riassume la mappatura dei tipi di esperimento dell'API ai tipi di esperimento nell'interfaccia utente di Google Ads.

API ExperimentType Equivalente dell'interfaccia utente di Google Ads
ADOPT_AI_MAX AI Max per le campagne sulla rete di ricerca
ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS Parole chiave a corrispondenza generica per le campagne sulla rete di ricerca
COMPARE_CAMPAIGNS Tipi di campagna misti personalizzati
Performance Max personalizzata
DISPLAY_CUSTOM Display personalizzata
HOTEL_CUSTOM Custom Hotel
OPTIMIZE_ASSETS Asset forniti da te
PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Confronto tra Performance Max e Shopping
PMAX_TEXT_CUSTOMIZATION_FINAL_URL_EXPANSION Espansione dell'URL finale in Performance Max
SEARCH_CUSTOM Ricerca personalizzata
YOUTUBE_CUSTOM Video personalizzato
Demand Gen personalizzato

Ciclo di vita dell'esperimento

Il processo di gestione di un esperimento in genere segue questi passaggi e gli stati ExperimentStatus, con alcune variazioni nei flussi di lavoro:

  1. Configurazione (SETUP o ENABLED): crea un Experiment e una o più risorse ExperimentArm. Gli esperimenti gestiti dal sistema iniziano in SETUP, così puoi modificare le campagne sperimentali prima della pianificazione, mentre altri flussi di lavoro creano l'esperimento e i gruppi direttamente nello stato ENABLED in un'unica richiesta GoogleAdsService.Mutate.
  2. Pianificazione (INITIATED): per gli esperimenti gestiti dal sistema, chiama ScheduleExperiment per materializzare le campagne in fase di progettazione e pianificare la pubblicazione dell'esperimento.
  3. Esegui e genera report (ENABLED): mentre l'esperimento è in corso, esegui query Experiment (FROM experiment) o risorse della campagna per metriche per confrontare il rendimento tra i gruppi di controllo e sperimentale.
  4. Completa (HALTED, PROMOTED o GRADUATED): una volta ottenute informazioni sufficienti, puoi completare l'esperimento utilizzando una delle seguenti operazioni:
    • Termina (HALTED): interrompe l'esperimento. La pubblicazione delle campagne sperimentali o dei gruppi di trattamento viene interrotta.
    • Promuovi (PROMOTED): applica le modifiche del gruppo sperimentale al gruppo di controllo o alla campagna.
    • Termina (GRADUATED): converte una campagna sperimentale in una campagna completamente indipendente e non sperimentale oppure applica le impostazioni sperimentali alla campagna di base (a seconda del flusso di lavoro).

Passaggi successivi

Per scoprire come configurare un esperimento, consulta la guida per il flusso di lavoro che ti serve:

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Esperimenti gestiti dal sistema