Prueba A/B de anuncios de Linkedin con inteligencia artificial (IA)

Crear una buena copia del anuncio puede ser una molestia. Independientemente de si es un redactor publicitario experimentado o no lo es en absoluto; producir una buena copia, pegajosa y contundente desde una variedad de ángulos y en masa, puede ser bastante agotador.

Especialmente si no es sólo uno Campaña publicitaria que estás ejecutando.

Tiene que haber una mejor manera de generar ideas o crear variaciones basadas en lo que ya ha identificado como un ganador (potencial)

¿Por qué no dejar que la IA te ayude?

Cómo te ayuda la IA a crear excelentes pruebas A/B de anuncios de LinkedIn

Supongamos que ya ha estado publicando anuncios de LinkedIn durante algún tiempo.

Recopiló sus datos y sabe qué anuncios han funcionado mejor.

Ahora. Es hora de probar nuevas variaciones. Aquí es donde viene el problema. ¿Cómo salir de 'lo conocido' y crear nuevas variaciones??

Veamos como un Generador de paráfrasis alimentado por IA va a ayudar.

Para este ejercicio, queremos realizar una prueba A/B del texto de introducción.

Para agregar algo de sabor a este ejercicio, tomemos un anuncio existente de LinkedIn HubSpot creado.

El texto para el que vamos a crear una prueba A/B es el siguiente:

Pase menos tiempo discutiendo software torpe y más tiempo generar leads, cerrar tratos y ayudar a los clientes.

Aquí hay variaciones AI nos ha proporcionado simplemente ingresando ese copia del anuncio en el generador de paráfrasis:

• Reduzca la cantidad de tiempo que dedica al uso de software complejo y utilice ese tiempo para aumentar los clientes potenciales, cerrar tratos y brindar asistencia a los clientes.
• Use menos de su valioso tiempo lidiando con software molesto y más haciendo conexiones, cerrando el trato y ayudando a los clientes.
• En lugar de perder el tiempo tratando de navegar por un software complicado, puede invertir más energía generando clientes potenciales, negociando contratos y ayudando a los clientes.
• Libere su tiempo del software ineficiente y utilícelo para generar clientes potenciales, cerrar tratos y ayudar a los clientes.

Cree pruebas A/B de anuncios de LinkedIn más audaces

Los ejemplos anteriores fueron ligeras variaciones del anuncio original de LinkedIn. Cuanto más cambie la entrada o más grande sea la copia, más variación obtendrá.

Pero digamos que quieres crear pruebas A/B más atrevidas. Digamos que quieres ir con el mismo ángulo'generar leads' + 'no perder el tiempo' pero quiero explorar un poco los campos.

Entra en nuestro Generadores de copias de anuncios de redes sociales.

Esta vez, he usado uno de los ejemplos parafraseados:

Libere su tiempo del software ineficiente y utilícelo para generar clientes potenciales, cerrar tratos y ayudar a los clientes

Aquí están los resultados que he recibido:

• ¿Pasas incontables horas en software tedioso? Libere tiempo en su día y aumente la eficiencia generando clientes potenciales rápidamente con nuestro fácil de usar
• Realice el trabajo duro sin perder tiempo en software ineficiente. Aproveche nuestro lead generation características que le ayudarán a sacar el máximo partido a su
• Optimice sus operaciones comerciales y libere un tiempo valioso para generar clientes potenciales, cerrar tratos y establecer relaciones con los clientes. Automatice las tareas tediosas con
• Libere el poder de la eficiencia lead generation software y libera tu tiempo para lo que es importante. Encuentre más clientes potenciales, cierre tratos más grandes y satisfaga las necesidades de los clientes
• ¿Está luchando por encontrar el tiempo para aceptar nuevos clientes potenciales y cerrar tratos? Nuestro lead generation el software puede hacer eso por usted. liberémonos

Como puede ver, la IA ahora es libre de encontrar nuevos ángulos como 'Optimizar sus operaciones comerciales', 'Desbloquear el poder de la eficiencia lead generation', etc.

Perfecciona tu test A/B añadiendo tu toque humano

No recomendamos usar salidas generadas por AI sin agregar su toque humano único. Como puede ver, la IA nos ayudó a encontrar nuevas variaciones con dos clics de un botón que despierta la creatividad. Depende de usted perfeccionar el texto de su anuncio y hacerlo increíble Anuncios de LinkedIn.

Preguntas Frecuentes

¿Qué son las pruebas A/B para anuncios de LinkedIn y por qué son importantes?

Las pruebas A/B para anuncios de LinkedIn implican crear múltiples versiones de un anuncio y probarlas entre sí para determinar cuál funciona mejor en términos de participación y conversiones. Es importante porque ayuda a los anunciantes a optimizar sus campañas publicitarias para obtener la máxima eficacia y retorno de la inversión.

¿Cómo se configura una prueba A/B para anuncios de LinkedIn?

Para configurar una prueba A/B para anuncios de LinkedIn, comience por definir sus objetivos y seleccionar los elementos que desea probar, como el texto del anuncio, las imágenes, los criterios de orientación o los botones de llamada a la acción. Luego, cree múltiples variaciones del anuncio, asígnelas a diferentes segmentos de audiencia y ejecute la campaña simultáneamente para recopilar datos.

¿Cuáles son algunos elementos comunes de las pruebas A/B en los anuncios de LinkedIn?

Los elementos comunes de las pruebas A/B en los anuncios de LinkedIn incluyen variaciones de titulares, longitud del texto del anuncio y mensajes, imágenes o contenido de video, formatos de anuncios (p. ej., imagen única versus carrusel), criterios de orientación (p. ej., puesto de trabajo, industria) y llamadas. -botones de acción.

¿Cómo se miden los resultados de una prueba A/B para anuncios de LinkedIn?

Para medir los resultados de una prueba A/B para anuncios de LinkedIn, realice un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), como la tasa de clics (CTR), la tasa de conversión, el costo por clic (CPC) y el retorno de la inversión publicitaria (ROAS). Compare las métricas de rendimiento de cada variación del anuncio para determinar la versión ganadora.

¿A qué nivel de significación estadística debería aspirar al realizar pruebas A/B en los anuncios de LinkedIn?

En las pruebas A/B para anuncios de LinkedIn, se recomienda aspirar a un nivel de significancia estadística de al menos el 95%. Esto garantiza que es poco probable que las diferencias observadas entre las variaciones de anuncios se deban al azar y sean estadísticamente significativas.

¿Cuánto tiempo deberías realizar una prueba A/B para anuncios de LinkedIn?

La duración de una prueba A/B para anuncios de LinkedIn depende de factores como el tamaño de la audiencia, la frecuencia de entrega de anuncios y el nivel deseado de confianza estadística. Generalmente, se recomienda ejecutar la prueba durante al menos una o dos semanas para capturar datos suficientes.

¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para realizar pruebas A/B de creatividades de anuncios de LinkedIn?

Las mejores prácticas para las pruebas A/B de creatividades publicitarias de LinkedIn incluyen probar una variable a la vez, garantizar que cada variación tenga un objetivo claro, utilizar un tamaño de muestra lo suficientemente grande y analizar los resultados en función de métricas de rendimiento significativas para informar optimizaciones futuras.

¿Cómo se puede utilizar la segmentación de audiencia en las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn?

La segmentación de la audiencia en las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn implica dividir la audiencia objetivo en distintos segmentos según la demografía, los puestos de trabajo, las industrias o los intereses. Al probar diferentes variaciones de anuncios en segmentos de audiencia específicos, puede adaptar sus mensajes para que resuenen mejor con cada grupo.

¿Qué herramientas o plataformas puedes utilizar para probar A/B los anuncios de LinkedIn?

Hay varias herramientas y plataformas disponibles para realizar pruebas A/B de anuncios de LinkedIn, incluido LinkedIn Campaign Manager, plataformas publicitarias de terceros como Google Optimize u Optimizely y software de automatización de marketing que se integra con la API de anuncios de LinkedIn.

¿Con qué frecuencia deberías realizar pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn?

Se recomienda realizar pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn con regularidad, especialmente cuando se lanzan nuevas campañas, se introducen cambios significativos en la creatividad o la orientación de los anuncios, o se intenta optimizar el rendimiento. Las pruebas periódicas permiten a los anunciantes mantenerse ágiles y mejorar continuamente sus campañas publicitarias.

¿Cuáles son los beneficios de las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn?

Las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn ofrecen varios beneficios, incluido un mejor rendimiento de los anuncios, una mejor comprensión de las preferencias de la audiencia, un mayor retorno de la inversión (ROI) e información basada en datos para la optimización de futuras campañas.

¿Pueden las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn ayudar a mejorar la relevancia de los anuncios?

Sí, las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn pueden ayudar a mejorar la relevancia de los anuncios al probar diferentes mensajes, imágenes y opciones de orientación para garantizar la alineación con los intereses y necesidades de la audiencia, lo que en última instancia conduce a una mayor participación y conversiones.

¿Cómo se pueden garantizar resultados precisos en las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn?

Para garantizar resultados precisos en las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn, es esencial mantener condiciones de prueba consistentes, utilizar métodos de seguimiento y atribución adecuados, evitar sesgos en la selección de muestras y cumplir con principios estadísticos al analizar datos.

¿Qué tipos de formatos de anuncios se pueden probar A/B en LinkedIn?

Se pueden probar A/B varios formatos de anuncios en LinkedIn, incluido contenido patrocinado (imagen única, carrusel, video), anuncios de texto, anuncios de mensajes y anuncios dinámicos. Cada formato ofrece oportunidades para probar diferentes elementos creativos y opciones de orientación.

¿Es necesario realizar pruebas A/B en los anuncios de LinkedIn con un gran presupuesto?

Las pruebas A/B de anuncios de LinkedIn pueden resultar beneficiosas independientemente del tamaño del presupuesto. Incluso con recursos limitados, los anunciantes pueden probar pequeñas variaciones en la creatividad o la orientación del anuncio para identificar estrategias efectivas y optimizar el rendimiento dentro de sus limitaciones presupuestarias.

¿Cómo se puede determinar la variación ganadora en una prueba A/B para anuncios de LinkedIn?

La variación ganadora en una prueba A/B para anuncios de LinkedIn se determina comparando métricas de rendimiento como la tasa de clics (CTR), la tasa de conversión, el costo por adquisición (CPA) o el retorno de la inversión publicitaria (ROAS) entre los diferentes anuncios. variaciones.

¿Existe algún error común que se deba evitar al realizar pruebas A/B de anuncios de LinkedIn?

Los errores comunes que se deben evitar al realizar pruebas A/B en anuncios de LinkedIn incluyen probar demasiadas variables simultáneamente, malinterpretar los resultados sin significación estadística, descuidar el seguimiento del rendimiento de la campaña durante la prueba y no implementar lo aprendido en campañas futuras.

¿Cómo se pueden aprovechar las pruebas A/B para mejorar la orientación de los anuncios en LinkedIn?

Las pruebas A/B pueden ayudar a mejorar la orientación de los anuncios en LinkedIn al probar diferentes segmentos de audiencia, datos demográficos, puestos de trabajo o intereses para identificar qué segmentos responden mejor a mensajes publicitarios específicos, lo que permite una orientación más precisa en futuras campañas.

¿Pueden las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn ayudar a optimizar las estrategias de oferta?

Sí, las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn pueden ayudar a optimizar las estrategias de oferta al probar diferentes montos de oferta, estrategias de oferta (por ejemplo, ofertas automáticas frente a ofertas manuales) o configuraciones de optimización de ofertas para maximizar el rendimiento de los anuncios y la eficiencia del presupuesto.

¿Qué papel juegan las pruebas iterativas en las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn?

Las pruebas iterativas en las pruebas A/B de los anuncios de LinkedIn implican refinar e iterar continuamente las variaciones de los anuncios en función de los resultados de las pruebas anteriores y de los conocimientos de rendimiento. Este enfoque iterativo permite a los anunciantes mejorar gradualmente la eficacia de los anuncios a lo largo del tiempo.

Biografía del autor:

Raul tiru: A Raúl le encanta crear empresas y ayudar a crecer a empresas emergentes y en expansión. Raúl comenzó su primer sitio web cuando tenía 17 años, ha ocupado varios puestos de marketing de crecimiento en empresas de rápido crecimiento y ha ayudado a empresas a través de sus servicios de marketing independiente. Puedes encontrar a Raúl en su comunidad. GlobalOwls donde ayuda a organizaciones sin fines de lucro y nuevas empresas a hacer un mejor marketing.