Обзор экспериментов

API Google Ads предоставляет ресурсы для A/B-тестирования новых идей для кампаний, ключевых слов, стратегий назначения ставок и многого другого. В зависимости от того, что вы хотите протестировать, доступно несколько различных рабочих процессов.

Все экспериментальные процессы включают разделение трафика между контрольной группой или кампанией и одной или несколькими экспериментальными группами или кампаниями, в которые были внесены изменения. Сравнивая показатели эффективности между контрольной и экспериментальной группами, вы можете оценить результативность внесенных изменений.

Экспериментальные рабочие процессы

API Google Ads поддерживает четыре различных рабочих процесса экспериментирования:

Системно управляемый

Этот рабочий процесс идеально подходит для тестирования изменений в существующих кампаниях. Новая экспериментальная кампания автоматически создается на основе контрольной кампании, и вы можете изменить эту экспериментальную кампанию до начала эксперимента. Единственное исключение составляют эксперименты PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING , которые позволяют либо создать новую кампанию Performance Max на основе контрольной кампании Shopping, либо использовать существующую кампанию Performance Max в качестве экспериментальной.

В ходе эксперимента трафик распределяется между контрольной и экспериментальной кампаниями. Это наиболее близкий к стандартному A/B-тестированию рабочий процесс, при котором одновременно запускаются две параллельные кампании.

Внутри предвыборной кампании

Этот рабочий процесс используется для тестирования конкретной функции — например, широкого соответствия или максимальной производительности — в рамках существующей кампании. Трафик распределяется внутри одной кампании таким образом, что только часть трафика подвергается тестируемой функции. Это полезно, когда вы хотите проверить влияние одного изменения, не создавая при этом совершенно отдельную кампанию.

Оптимизация активов

Этот рабочий процесс разработан специально для тестирования различных вариантов ресурсов в рамках кампаний Performance Max. Он позволяет сравнивать разные наборы ресурсов друг с другом, чтобы определить, какая комбинация показывает наилучшие результаты.

Состав кампании

Этот алгоритм используется для сравнения нескольких переменных в рамках одной или нескольких кампаний. Он поддерживает различные типы кампаний и применяется для сложных сценариев тестирования.

Краткое описание рабочих процессов и типов

Используемый вами рабочий процесс зависит от ExperimentType который вы выберете при его создании. В следующей таблице приведено краткое описание доступных типов и соответствующих им рабочих процессов.

Рабочий процесс Типы экспериментов Описание
Системно-управляемый SEARCH_CUSTOM , DISPLAY_CUSTOM , HOTEL_CUSTOM , YOUTUBE_CUSTOM , PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Создает или использует отдельные экспериментальные кампании для сравнения с контрольной кампанией.
Внутри предвыборной кампании ADOPT_AI_MAX , ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS , PMAX_TEXT_CUSTOMIZATION_FINAL_URL_EXPANSION Проверяет работу функции путем разделения трафика в рамках одной рекламной кампании.
Оптимизация активов OPTIMIZE_ASSETS Тестирует различные комбинации ресурсов в кампаниях Performance Max.
Состав кампании COMPARE_CAMPAIGNS Сравнивает несколько переменных в рамках одной или нескольких кампаний и поддерживает различные типы кампаний.

Сопоставьте API с пользовательским интерфейсом.

В таблице ниже приведено краткое описание того, как типы экспериментов API соотносятся с типами экспериментов в пользовательском интерфейсе Google Ads.

API ExperimentType Аналог пользовательского интерфейса Google Ads
ADOPT_AI_MAX AI Max для поисковых кампаний
ADOPT_BROAD_MATCH_KEYWORDS Ключевые слова с широким соответствием для поисковых кампаний
COMPARE_CAMPAIGNS Пользовательские смешанные типы кампаний
Максимальная пользовательская производительность
DISPLAY_CUSTOM Пользовательский дисплей
HOTEL_CUSTOM Отель «На заказ»
OPTIMIZE_ASSETS Предоставленные вами активы
PMAX_REPLACEMENT_SHOPPING Performance Max против покупок
PMAX_TEXT_CUSTOMIZATION_FINAL_URL_EXPANSION Финальное расширение URL-адресов в Performance Max
SEARCH_CUSTOM Пользовательский поиск
YOUTUBE_CUSTOM Пользовательское видео
Индивидуальная генерация запросов

Жизненный цикл эксперимента

Процесс управления экспериментом обычно включает следующие этапы, с некоторыми вариациями в зависимости от используемого рабочего процесса:

  1. Настройка : Создайте Experiment и один или несколько ресурсов ExperimentArm . При необходимости измените группы воздействия.
  2. Расписание : Начните эксперимент. Некоторые рабочие процессы требуют планирования для реализации или подготовки кампаний, прежде чем они смогут быть запущены.
  3. Запуск и составление отчета : Во время проведения эксперимента запросите у experiment или других источников метрики для сравнения производительности между контрольной и экспериментальной группами.
  4. Завершение : Как только у вас будет достаточно информации, вы можете завершить эксперимент, используя одну из следующих операций:
    • Завершение : Эксперимент прекращается. Проведение экспериментальных кампаний или групп лечения прекращается.
    • Продвижение : Применяет изменения, внесенные в экспериментальную группу, к контрольной группе или кампании.
    • Выпускник : Преобразует лечебную кампанию в полностью независимую, неэкспериментальную кампанию.

Следующие шаги

Чтобы узнать, как настроить эксперимент, ознакомьтесь с руководством по необходимому рабочему процессу:

Далее
Эксперименты, управляемые системой