Comment tirer profit de l’AB testing grâce aux outils de Facebook ?

La richesse des outils de programmation de l’écosystème Facebook est une force pour les agences et les marques. Ils nous permettent de mettre en place des mécaniques à la fois complexes et efficaces. 

Il est parfois cependant difficile de choisir LA stratégie à adopter.

Alors, comment rationalisons-nous les prises de décisions chez iProspect ?

 

Dites non aux intuitions, découvrez l’AB test Facebook !

Dans une logique de performance publicitaire, nous nous devons de prendre du recul sur nos campagnes, remettre en jeu nos recommandations et ainsi certaines idées reçues.

L’AB test, encore appelé test par répartition, ou split test, est un outil clé qui nous permet de comparer les stratégies afin de déterminer les plus appropriées à nos objectifs.

Il permet ainsi de confronter les différentes variables des campagnes afin d’accroitre l’efficacité de celles-ci.

Toutes les expérimentations sont réalisées sur des audiences « réelles » réparties en groupe de test dissociés de façon aléatoire et similaire dans leur composition. L’outil de Facebook permet d’assurer la séparation des audiences pour garantir l’exposition à une seule variable de test pour chacun des utilisateurs. Cela garantit une comparaison propre, sans cannibalisation et ainsi des résultats justes.

Dans les campagnes Social Media PAID, les quatre variables identifiées comme vecteurs de test sont les suivantes :

  • Les créations : test sur les formats, visuels, titres, Call To Action.
  • Les audiences : test sur les différentes typologies d’audiences.
  • Le delivery :test sur les stratégies de delivery (Stratégie d’enchères).
  • Les placements : test sur les différents placements par plateforme et devices.

 

Comment maximiser mes résultats d’AB test sur Facebook ?

Commençons toujours par se poser les bonnes questions !

  1. Quelle hypothèse souhaite-t-on valider ou invalider ?
  2. Quelle variable nous permettra de répondre à notre question ?
  3. Quelles sont les spécificités de la mise en place de la campagne ?
  4. Quels seront le/les indicateur(s) de suivi ?
  5. Quelles seront les actions à mettre en place après mon test ?

Répondre à ces questions vous permettront de vous assurer en AMONT du lancement de la pertinence du test, et cela, est, plus que primordiale !

 

Continuons en s’assurant d’appliquer les bonnes pratiques observées !

  • Tester une seule variable à la fois afin d’avoir des résultats cohérents
  • Limiter les élements externes qui pourraient perturber la fiabilité du test
  • Ne jamais désactiver et/ou modifier une variable et le budget en cours de test
  • Ne jamais utiliser des assets créatifs déjà utilisés en dehors du test

 

OK - mais alors comment on teste concrètement ?

Commençons par s’interroger sur le budget à un allouer à un test.

Il ne doit jamais représenter 100% du budget de la campagne. Nous recommandons d’isoler au maximum 20% du budget global pour réaliser ce test.

Ensuite, vous trouverez ci-dessous deux exemples de campagnes pour lesquelles nous avons pu mettre en place des tests. La méthodologie suivie permet de s’assurer de respecter les critères nécessaires.

Si vous souhaitez mettre en place des études de plus grande ampleur et pouvoir ainsi mesurer l’impact sur les indicateurs de marque, nous vous recommandons de mettre en place un Brand lift Study[1]. Le BLS classique vous permettra de mesurer l’impact sur les indicateurs de marques (Ad recall, brand awarenes, brand preference..), la conversion lift vous permettra de mesurer l’impact de la campagne sur vos volumes de conversions.

Ces études peuvent être activées en “multicell” dans une logique d’AB testing.

Il ne vous reste désormais plus qu’à identifier et prioriser les leviers de progressions pour vos campagnes, mettre en place les tests et assurer un suivi long terme pour garder l’historique. A vos marques, prêts, testez !

Les experts Paid Social Media d’iProspect sont disponibles pour vous accompagner sur la création d’une matrice et la mise en place des tests. N’hésitez pas à nous contacter !



[1] Facebook Brand Lift Studies sont des études quantitatives. Des questions sont diffusées à chacune des audiences pour évaluer le taux de mémorisation de la marque, et de ses publicités. La méthodologie permet de calculer une notoriété et considération incrémentale.