LinkedIn-annoncer: Sådan A/B-tester du din vej til effektive kampagner: Social Media Examiner

Er LinkedIn-annoncer en del af din salgstragt? Er du i tvivl om, hvordan du splittest dine annoncer i LinkedIn Campaign Manager?

I denne artikel lærer du, hvordan du A/B-tester LinkedIn-annoncers placeringer, annoncemateriale, målretning og mere.

Hvorfor Split Testing betyder noget for LinkedIn-annoncører

Uanset om du lancerer et nyt tilbud eller ønsker at forbedre eksisterende tragte, har du brug for en måde at teste forskellige kampagneelementer på. Ved at sammenligne forskellige målgrupper, annoncemateriale og tilbud med hinanden kan du træffe datadrevne beslutninger om, hvad der virker bedst – og i sidste ende, hvor du skal investere dine ressourcer.

Mange annonceringsplatforme, herunder Meta Ads Manager og Google Ads, har indbyggede A/B-testværktøjer. Alligevel har det i årevis ikke været særlig nemt at udføre eksperimenter med LinkedIn-annoncer. Da LinkedIn Campaign Manager ikke tilbød et split-testværktøj indtil for nylig, har annoncører været nødt til at køre testkampagner manuelt, hvilket næppe er en idiotsikker proces.

Fra april 2023 har Campaign Manager dog et indbygget A/B-testværktøj. Annoncører kan nu eksperimentere med LinkedIn-annoncekampagneelementer mere pålideligt, identificere, hvad der giver de bedste resultater og skabe mere omkostningseffektive betalte kampagner.

Hvordan adskiller A/B-testværktøjet sig fra blot at køre to kampagner mod hinanden? LinkedIn Campaign Manager oplyser, at A/B-tests foregår i et statistisk validt miljø. Selvom nogle medlemmer kan se begge versioner af testen, har platformen fastslået, at denne potentielle effekt ikke er signifikant.

Campaign Manager understøtter test:

• Annoncer, herunder annoncemateriale, kopi og formater
• Målgrupper, herunder forskellige målretningsstrategier
• Placeringer, herunder LinkedIn Audience Network

Sådan kører du en A/B-test i LinkedIn Campaign Manager

For at starte en A/B-test skal du åbne LinkedIn Campaign Manager og gå til fanen Test. Klik på knappen Opret test for at åbne rullemenuen, og vælg A/B-test.

#1: Konfigurer A/B-testindstillingerne

Giv først A/B-testen et navn, som du nemt kan skelne fra en standardkampagne. For eksempel kan du bruge din kampagnenavnestruktur efterfulgt af A/B-test – [Variabel], så du nemt kan identificere den som en splittest.

Vælg derefter den variabel, du planlægger at teste. LinkedIns A/B-testværktøj lader dig eksperimentere med én variabel ad gangen ved at bruge kampagner, der er identiske, bortset fra dette variable element.

Indstil derefter enten et levetidsbudget eller et dagligt budget for A/B-testen. Campaign Manager deler automatisk det budget, du angiver, i to for at bruge lige store beløb på hver testversion. Du behøver ikke at justere budgettet eller trafikken pr. testversion, men du bør give hver enkelt et navn, der passer til din kontos standardnavnestruktur.

Sæt endelig en tidsplan for A/B-testen. Som standard indstiller Campaign Manager A/B-test til at køre i 2 uger. Mens du kan justere start- og slutdatoerne manuelt, er den mindste tid til at planlægge en A/B-test 2 uger.

#2: Opsæt LinkedIn-testkampagnerne

Når du har valgt A/B-testindstillinger, er du klar til at bygge de to testannoncekampagner. Hvis du er vant til at bruge Campaign Manager, bør opsætningsgrænsefladen se bekendt ud, bortset fra en vigtig forskel.

Fordi de to kampagneversioner bør være identiske bortset fra testvariablen, skal du kun vælge de delte indstillinger én gang. Campaign Manager anvender dem automatisk på begge versioner. Derefter kan du opsætte de variable elementer for hver kampagne.

Kampagnens mål

For at konfigurere de delte indstillinger skal du starte med at vælge det mål, du vil bruge til begge kampagner. Vælg derefter den test-metrik, som LinkedIn vil bruge til at bestemme den vindende kampagne. Valgmulighederne varierer afhængigt af kampagnemålet.

Målgruppe

Dernæst skal du opbygge målgruppen for begge kampagner. Du kan genbruge gemte målgrupper, bruge din hjemmeside eller LinkedIn-virksomhedssidedata eller oprette nye attributbaserede målgrupper. Hvis du opdeler testmålgrupper, vælger du målretning, når du konfigurerer testvarianterne i stedet for under kampagneopsætningsprocessen.

Annonceformater

Vælg derefter annonceformatet for dine to kampagner. Hvis du deler testannoncer, har du mulighed for at vælge to forskellige formater at teste; videoannoncer, karruselannoncer, samtaleannoncer, beskedannoncer, dynamiske annoncer og så videre. Du kan fjerne markeringen i dette felt, hvis du vil A/B-teste to annoncer, der bruger det samme format.

Annonceplacering

Vælg derefter placeringer til dine testkampagner. Ud over at køre dem på tilgængelige placeringer på tværs af LinkedIn, kan du også vælge at placere kampagner på LinkedIn Audience Network, som omfatter tredjepartswebsteder og mobilapps. Bemærk, at hvis du tester annonceplaceringer, skal du vælge disse indstillinger, når du opsætter testvarianterne.

Optimerings- og budstrategi

Da du allerede har valgt budget og tidsplan under A/B-testopsætningen, overføres disse indstillinger automatisk og kan ikke ændres på kampagneniveau. Du kan dog justere optimeringsmålet og budstrategien, så de stemmer overens med dine mål. Bemærk, at disse muligheder varierer baseret på dit kampagnemål.

Konverteringssporing

Du har også mulighed for at aktivere konverteringssporing for dine A/B-tests. Selvom konverteringssporing ikke er påkrævet, er det vigtigt for at måle resultater ved hjælp af LinkedIn Insight Tag. Du kan f.eks. spore annoncevisninger, URL-klik, download af leadmagneter, formularindsendelser og andre konverteringer.

Hvis du ikke allerede har konfigureret relevante konverteringer for din konto, kan du klikke for at oprette en ny direkte fra A/B-testgrænsefladen. Du skal blot definere den type konvertering, du vil spore, angive en værdi, hvis det er relevant, og vælge en tilskrivningsmodel. Indtast derefter sporingsoplysningerne, såsom URL'en, hvor konverteringen finder sted.

#3: Design annoncen

Hvis du tester annoncer, skal du springe videre til næste trin for at begynde at bygge varianter for hver version af splittesten. Men hvis du A/B-tester målgrupper eller placeringer, er næste trin at designe en annonce, der skal bruges på tværs af begge versioner. Ligesom en standardannonce skal du vælge et billede eller en video, skrive en overskrift, lave en billedtekst og vælge en opfordring til handling.

I lighed med Campaign Managers standard kreative workflow kan du enten gennemse eksisterende indhold eller designe en ny annonce. Uanset om du vælger at bruge eksisterende indhold eller bygger fra bunden, skal du være opmærksom på, at Campaign Manager anbefaler, at du tilføjer fem annoncer for optimal ydeevne. Men flere annoncer er ikke altid optimale til A/B-tests (se bedste fremgangsmåder nedenfor).

#4: Byg A/B-testvarianterne

Variantopsætningsprocessen ser lidt anderledes ud afhængigt af det kampagneelement, du vælger at teste. Lad os se nærmere på hver varianttype.

Sådan A/B-tester du LinkedIn-annoncer

For at opdele testannoncemateriale skal du præcisere, hvilket spørgsmål du ønsker, at eksperimentet skal besvare. Er du for eksempel nysgerrig efter, hvilket tilbud eller budskab, der vil falde bedre i genklang hos dit publikum? Er du i tvivl om, hvorvidt billeder eller videoer klarer sig bedre hos din ideelle kunde? Vil du teste forskellige landingssider?

Brug dit svar til at guide de varianter, du bygger. Teknisk set kan du oprette to helt forskellige annoncer med separate sæt overskrifter, billedtekster, annoncer og destinationssider. Men det er bedst at gøre varianterne så ens som muligt, bortset fra det element, du vil teste. I eksemplet ovenfor er varianterne ens bortset fra formatet.

Sådan A/B-tester du LinkedIn-placeringer

Fordi LinkedIns kontrolelementer for annonceplacering er noget begrænset, vil du ikke se muligheder for at opdele testplaceringer i appen. Du kan dog teste A/B-placeringer på LinkedIn Audience Network.

For eksempel kan du sammenligne resultater fra kampagner, der kun er placeret på LinkedIn, med kampagner, der kører på LinkedIn og LinkedIn Audience Network. Du kan også A/B-teste forskellige mærkesikkerhedsmuligheder for at se, hvilke der giver dig mest kontrol uden at gå på kompromis med ydeevnen.

Bemærk, at Campaign Managers brandsikkerhedsindstillinger kun gælder for LinkedIn Audience Network. Ved at bruge disse indstillinger kan du ekskludere kategorier af tredjepartswebsteder og mobilapps, eller du kan uploade udgiverlister for at blokere.

Husk, at ikke alle annoncemål fungerer med LinkedIn Audience Network. For eksempel vil du ikke være i stand til at teste placeringer til leadgenereringskampagner, da dette mål ikke understøtter LinkedIn Audience Network.

Sådan A/B-tester du LinkedIn-målgrupper

Når du vælger at teste målgrupper, opsætter du målretning for de to varianter, før du vælger delte kampagneindstillinger. Du har mulighed for at vælge mellem dine egne gemte målgrupper, LinkedIn-genererede målgrupper og nyoprettede målgrupper.

Hvis du vælger at opbygge nye målgrupper, kan du få adgang til alle de samme målretningsværktøjer, som standard Campaign Manager-grænsefladen tilbyder. Det betyder, at du kan oprette målgrupper baseret på attributter, udnytte retargeting-målgrupper eller bruge dine egne data til målretning. Du har også mulighed for at ekskludere udvalgte målgrupper for at finjustere din målretning.

For de bedste resultater skal du sammenligne målgrupper, der har minimal overlapning. På den måde kan du sammenligne de to, mens du stadig får statistisk signifikante resultater fra din splittest.

Bedste praksis for A/B-testning af LinkedIn-annoncer

LinkedIns A/B-testværktøj har et par særheder. For at sikre, at dine splittests giver nyttige resultater, skal du huske på disse bedste fremgangsmåder.

Indramme testen med en hypotese

Inden du opretter en A/B-test, skal du finde ud af, hvad du vil lære, og hvad du forventer, at resultatet bliver. For eksempel vil du måske gerne vide, om din kampagne klarer sig bedre, når du justerer målgruppemålretningen – specifikt fra virksomhedsmålretning til kontaktmålretning.

Baseret på tidligere Linkedin-annoncekampagner, du har kørt, kan du så oplyse, hvad du forventer sker efter ændringen. Når du kører A/B-testen og gennemgår dataene, kan du bekræfte, om din hypotese var korrekt. Og uanset hvad, kan du bruge resultaterne til at optimere fremtidige kampagner.

Ved at indramme en A/B-test med et spørgsmål og en hypotese kan du sikre dig, at du eksperimenterer med de rigtige variabler og bruger den bedst mulige opsætning. Du vil også være bedre positioneret til at anvende det, du har lært, på andre kampagner.

Krydstjek testmålinger

Tilgængelige A/B-test-metrics ændres afhængigt af det kampagnemål, du vælger. For at få nyttige data og vælge den rigtige vindervariant er det vigtigt at vælge den mest relevante metrik til din splittest.

Men i nogle tilfælde kan du muligvis ikke bruge en testmetrik, der stemmer overens med det ultimative mål for din kampagne. For eksempel understøtter LinkedIns A/B-testværktøj ikke bunden af ​​tragtens metrics som pris pr. kundeemne eller pris pr. konvertering. Så du kan ende med at bruge den næstbedste mulighed, som pris pr. klik.

Husk, at den vindende kampagne muligvis har den laveste pris pr. klik, men den har muligvis ikke de fleste konverteringer eller den laveste pris pr. konvertering. For at evaluere resultaterne af din A/B-test effektivt skal du tage dig tid til at dykke dybere ned i LinkedIn Campaign Manager-metrics og krydstjekke mod andre værktøjer som Google Analytics.

Tillad tid nok til splittest

Hvis du jævnligt kører splittests på andre annonceplatforme, er du måske vant til at afsætte en uge eller mindre til disse eksperimenter. For eksempel anbefaler Meta at tillade 7 dage til en A/B-test på tværs af Facebook og Instagram, men der er ingen minimumskrav.

LinkedIn fungerer lidt anderledes. Split-tests skal køre i mindst 14 dage, og de kan forblive aktive i op til 90 dage. Har du sat et mål om at opnå specifikke resultater inden for en bestemt dag? Hvis du planlægger at starte med en delt test, skal du sørge for at lade eksperimentet køre i mindst 2 uger og finde en vinder, før du starter kampagnen.

Vær opmærksom på målgruppens størrelse

Hvis du vælger at opdele testmålgrupper, skal du være meget opmærksom på den anslåede størrelse af hver variant. Brug vinduet A/B-testoversigt øverst eller i højre sidebjælke til at overvåge målgruppestørrelser. Begge bør være over LinkedIns anbefalede minimumsstørrelse, som er 300.000 for sponsoreret indhold og sponsoreret beskeder.

Skal du aktivere LinkedIns publikumsudvidelse for A/B-testvarianter? Hvis din basismålgruppestørrelse er for lille til opdelt testning, kan aktivering af målgruppeudvidelse hjælpe dig med at nå ud til flere mennesker. Bare husk på, at målgruppeudvidelse er designet til at forbedre leveringen, men det kan mindske målretningspræcisionen.

Tildel rigeligt A/B-testbudget

Når du har et begrænset kampagnebudget, er splittest muligvis ikke realistisk. LinkedIn kræver, at A/B-tests har mindst 10 USD dagligt eller 700 USD livstidsbudget. Men husk, at disse beløb er minimum krav.

LinkedIns A/B-testbudget anbefalinger er meget højere. Platformen anbefaler at bruge et levetidsbudget på $2.000 for et publikum på 2 millioner eller mere. For mindre målgrupper på op til 1 million anbefaler LinkedIn et levetidsbudget på $10.000.

Planlæg at udnytte vindende varianter

Når splittesten afsluttes, sættes de to kampagnevarianter på pause, så du kan gennemgå og handle på resultaterne. I mange tilfælde vil du gerne fortsætte med at køre den vindende variant, så du kan fortsætte med at få optimale resultater. Bemærk, at LinkedIn kun betragter brugen af ​​vindende annoncesæt som statistisk gyldige, når du fortsætter med at køre dem uden at foretage ændringer.

Men du kan muligvis anvende resultaterne på andre kampagner og annoncer på tværs af LinkedIn. For eksempel dig kan tage det, du har lært om målgrupper, placeringer og annoncemateriale, til lignende annoncer og kampagner. Hvis du har mistanke om, at denne tilgang ikke giver optimale resultater, skal du være åben for at inkorporere A/B-test i flere kampagner.

Ved, hvornår du skal optimere til ydeevne

A/B-test kan være utrolig nyttigt, men det er ikke altid den bedste mulighed for at optimere LinkedIn-annoncer. Det kan for eksempel være, at du skal starte en LinkedIn-kampagne med det samme med et lille budget, men du ved måske ikke, hvilken annonce du skal bruge.

For at optimere LinkedIn-annoncemateriale uden at køre A/B-tests, kan du overveje at bruge Campaign Managers annoncerotationsmuligheder i stedet. Du kan vælge at optimere annoncer til effektivitet, hvilket automatisk identificerer og leverer dine bedst ydende annoncer.

Konklusion

For LinkedIn-annoncører har splittest længe krævet manuelle løsninger. Med Campaign Managers nye A/B-testværktøj kan annoncører nu sammenligne kampagner baseret på annoncer, målgrupper eller placeringer – i sidste ende identificerer de bedst ydende elementer og muliggør mere effektiv optimering af din LinkedIn annoncering.

---

Hold dig opdateret: Få nye marketingartikler leveret til dig!

Gå ikke glip af kommende marketingindsigt og strategier på sociale medier! Tilmeld dig for at modtage meddelelser, når vi udgiver nye artikler på Social Media Examiner. Vores ekspertudviklede indhold vil hjælpe dig med at være på forkant og skabe resultater for din virksomhed. Klik på linket nedenfor for at tilmelde dig nu og modtage vores årsrapport!

JA! JEG ØNSKER DINE OPDATERINGER