Test A/B Annunci Linkedin con Intelligenza Artificiale (AI)

Creare una buona copia dell'annuncio può essere una seccatura. Indipendentemente dal fatto che tu sia un copywriter esperto o per niente un copywriter; produrre una copia buona, appiccicosa e incisiva da una varietà di angolazioni e in massa, può diventare piuttosto estenuante.

Soprattutto se non è solo quello Campagna pubblicitaria che stai pubblicando.

Ci deve essere un modo migliore per trovare idee o per creare variazioni basate su ciò che hai già identificato come un (potenziale) vincitore

Perché non lasciare che l'IA ti aiuti?

In che modo l'intelligenza artificiale ti aiuta a creare fantastici test A/B per gli annunci di LinkedIn

Supponiamo che tu abbia già pubblicato annunci LinkedIn per un po' di tempo.

Hai raccolto i tuoi dati e sai quali annunci hanno avuto il rendimento migliore.

Ora. È tempo di testare nuove varianti. Ecco dove entra in gioco il problema. Come esci dal "conosciuto" e crei nuove variazioni?

Vediamo come un Generatore di parafrasi basato sull'intelligenza artificiale può aiutare.

Per questo esercizio, vogliamo testare A/B il testo introduttivo.

Per aggiungere un po' di pepe a questo esercizio, prendiamo un annuncio LinkedIn esistente HubSpot creato.

Il testo per il quale creeremo un test A/B è il seguente:

Dedica meno tempo a litigare con software goffo e più tempo generare lead, concludere affari e aiutare i clienti.

Ecco le variazioni AI ci ha fornito semplicemente inserendolo copia dell'annuncio nel generatore di parafrasi:

• Riduci la quantità di tempo che dedichi all'utilizzo di software complessi e utilizza quel tempo per aumentare i contatti, concludere affari e fornire assistenza ai clienti.
• Usa meno del tuo tempo prezioso per discutere di software invadente e più tempo per stabilire connessioni, concludere l'affare e aiutare i clienti.
• Invece di perdere tempo cercando di navigare in software complicati, puoi investire più energia generando lead, negoziando contratti e aiutando i clienti.
• Libera il tuo tempo da software inefficiente e utilizzalo per generare lead, concludere affari e assistere i clienti.

Crea test A/B per annunci LinkedIn più audaci

Gli esempi di cui sopra erano lievi variazioni dell'annuncio originale di LinkedIn. Più cambi l'input o più grande è la copia, più variazioni otterrai.

Ma supponiamo che tu voglia creare test A/B più audaci. Diciamo che vuoi andare con la stessa angolazione 'generare lead' + 'non sto perdendo tempo' ma voglio esplorare un po' i campi.

Inserisci il nostro Generatori di testi pubblicitari sui social media.

Questa volta, ho usato uno degli esempi parafrasati:

Libera il tuo tempo da software inefficiente e utilizzalo per generare lead, concludere affari e assistere i clienti

Ecco gli output che ho ricevuto:

• Stai spendendo innumerevoli ore su software noiosi? Libera tempo nella tua giornata e aumenta l'efficienza generando lead rapidamente con il nostro strumento facile da usare
• Impegnati a lavorare sodo senza perdere tempo con software inefficiente. Approfitta del nostro lead generation caratteristiche, che ti aiuteranno a ottenere il massimo dal tuo
• Semplifica le tue operazioni commerciali e libera tempo prezioso per generare lead, concludere affari e costruire relazioni con i clienti. Automatizza le attività noiose con
• Sblocca il potere dell'efficienza lead generation software e libera il tuo tempo per ciò che è importante. Trova più contatti, concludi affari più importanti e soddisfa le esigenze dei clienti
• Stai lottando per trovare il tempo per assumere nuovi contatti e concludere affari? Nostro lead generation il software può farlo per te. Liberiamoci

Come puoi vedere, l'intelligenza artificiale è ora libera di trovare nuove angolazioni come "Semplifica le tue operazioni aziendali", "Sblocca il potere dell'efficienza lead generation', eccetera.

Perfeziona il tuo test A/B aggiungendo il tuo tocco umano

Non è consigliabile utilizzare gli output generati da AI senza aggiungere il tuo tocco umano unico. Come puoi vedere, l'intelligenza artificiale ci ha aiutato a trovare nuove varianti con due clic di un pulsante che stimolano la creatività. Sta a te perfezionare la tua copia dell'annuncio e funzionare alla grande Annunci LinkedIn.

FAQ

Che cos'è il test A/B per gli annunci di LinkedIn e perché è importante?

Il test A/B per gli annunci LinkedIn prevede la creazione di più versioni di un annuncio e il loro test l'uno contro l'altro per determinare quale funziona meglio in termini di coinvolgimento e conversioni. È importante perché aiuta gli inserzionisti a ottimizzare le proprie campagne pubblicitarie per ottenere la massima efficacia e ROI.

Come si imposta un test A/B per gli annunci di LinkedIn?

Per impostare un test A/B per gli annunci LinkedIn, inizia definendo i tuoi obiettivi e selezionando gli elementi che desideri testare, come testo pubblicitario, immagini, criteri di targeting o pulsanti di invito all'azione. Quindi, crea più varianti dell'annuncio, assegnale a diversi segmenti di pubblico ed esegui la campagna contemporaneamente per raccogliere dati.

Quali sono alcuni elementi comuni per il test A/B negli annunci di LinkedIn?

Gli elementi comuni per il test A/B negli annunci di LinkedIn includono variazioni del titolo, lunghezza del testo pubblicitario e dei messaggi, immagini o contenuti video, formati degli annunci (ad esempio, immagine singola o carosello), criteri di targeting (ad esempio, titolo professionale, settore) e chiamata pulsanti di azione.

Come si misurano i risultati di un test A/B per gli annunci LinkedIn?

Per misurare i risultati di un test A/B per gli annunci LinkedIn, monitora gli indicatori chiave di prestazione (KPI) come percentuale di clic (CTR), tasso di conversione, costo per clic (CPC) e ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS). Confronta i parametri di rendimento di ciascuna variante dell'annuncio per determinare la versione vincente.

A quale livello di significatività statistica dovresti puntare nel testare A/B gli annunci LinkedIn?

Nei test A/B per gli annunci di LinkedIn, si consiglia di puntare a un livello di significatività statistica pari ad almeno il 95%. Ciò garantisce che le differenze osservate tra le varianti dell'annuncio difficilmente siano dovute a casualità e siano statisticamente significative.

Per quanto tempo dovresti eseguire un test A/B per gli annunci LinkedIn?

La durata di un test A/B per gli annunci LinkedIn dipende da fattori quali la dimensione del pubblico, la frequenza di pubblicazione degli annunci e il livello di confidenza statistica desiderato. In genere, si consiglia di eseguire il test per almeno una o due settimane per acquisire dati sufficienti.

Quali sono alcune best practice per testare A/B le creatività pubblicitarie di LinkedIn?

Le migliori pratiche per il test A/B delle creatività pubblicitarie di LinkedIn includono il test di una variabile alla volta, la garanzia che ogni variazione abbia un obiettivo chiaro, l'utilizzo di un campione sufficientemente ampio e l'analisi dei risultati sulla base di metriche prestazionali significative per informare le ottimizzazioni future.

Come puoi utilizzare la segmentazione del pubblico nei test A/B degli annunci LinkedIn?

La segmentazione del pubblico nei test A/B degli annunci LinkedIn implica la divisione del pubblico target in segmenti distinti in base a dati demografici, titoli di lavoro, settori o interessi. Testando diverse varianti dell'annuncio su segmenti di pubblico specifici, puoi personalizzare il tuo messaggio per adattarsi meglio a ciascun gruppo.

Quali strumenti o piattaforme puoi utilizzare per testare gli annunci LinkedIn A/B?

Sono disponibili diversi strumenti e piattaforme per testare gli annunci A/B di LinkedIn, tra cui LinkedIn Campaign Manager, piattaforme pubblicitarie di terze parti come Google Optimize o Optimizely e software di automazione del marketing che si integra con l'API pubblicitaria di LinkedIn.

Con quale frequenza dovresti eseguire il test A/B degli annunci LinkedIn?

Si consiglia di eseguire regolarmente test A/B sugli annunci di LinkedIn, soprattutto quando si lanciano nuove campagne, si introducono modifiche significative alla creatività o al targeting degli annunci o si mira a ottimizzare le prestazioni. I test su base continuativa consentono agli inserzionisti di rimanere agili e migliorare continuamente le proprie campagne pubblicitarie.

Quali sono i vantaggi del test A/B sugli annunci LinkedIn?

Il test A/B degli annunci LinkedIn offre numerosi vantaggi, tra cui prestazioni migliori degli annunci, migliore comprensione delle preferenze del pubblico, aumento del ritorno sull'investimento (ROI) e approfondimenti basati sui dati per l'ottimizzazione delle campagne future.

Il test A/B degli annunci LinkedIn può aiutare a migliorare la pertinenza degli annunci?

Sì, il test A/B degli annunci LinkedIn può aiutare a migliorare la pertinenza degli annunci testando diversi messaggi, elementi visivi e opzioni di targeting per garantire l'allineamento con gli interessi e le esigenze del pubblico, portando in definitiva a un maggiore coinvolgimento e conversioni.

Come puoi garantire risultati accurati nei test A/B degli annunci LinkedIn?

Per garantire risultati accurati nei test A/B degli annunci LinkedIn, è essenziale mantenere condizioni di test coerenti, utilizzare metodi di tracciamento e attribuzione adeguati, evitare errori nella selezione del campione e aderire ai principi statistici durante l'analisi dei dati.

Quali tipi di formati di annunci possono essere testati A/B su LinkedIn?

Vari formati di annunci su LinkedIn possono essere sottoposti a test A/B, inclusi contenuti sponsorizzati (immagine singola, carosello, video), annunci di testo, annunci di messaggi e annunci dinamici. Ogni formato offre opportunità per testare diversi elementi creativi e opzioni di targeting.

È necessario eseguire un test A/B sugli annunci LinkedIn con un budget elevato?

Il test A/B degli annunci LinkedIn può essere utile indipendentemente dalle dimensioni del budget. Anche con risorse limitate, gli inserzionisti possono testare piccole variazioni nella creatività degli annunci o nel targeting per identificare strategie efficaci e ottimizzare le prestazioni entro i limiti di budget.

Come puoi determinare la variante vincente in un test A/B per gli annunci LinkedIn?

La variazione vincente in un test A/B per gli annunci LinkedIn viene determinata confrontando parametri di performance quali percentuale di clic (CTR), tasso di conversione, costo per acquisizione (CPA) o ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS) tra i diversi annunci variazioni.

Ci sono errori comuni da evitare durante il test A/B degli annunci LinkedIn?

Errori comuni da evitare durante il test A/B degli annunci LinkedIn includono il test di troppe variabili contemporaneamente, l'interpretazione errata dei risultati senza significato statistico, il mancato monitoraggio delle prestazioni della campagna durante il test e la mancata implementazione di quanto appreso nelle campagne future.

Come puoi sfruttare i test A/B per migliorare il targeting degli annunci su LinkedIn?

I test A/B possono aiutare a migliorare il targeting degli annunci su LinkedIn testando diversi segmenti di pubblico, dati demografici, titoli di lavoro o interessi per identificare quali segmenti rispondono meglio a specifici messaggi pubblicitari, consentendo un targeting più preciso nelle campagne future.

Il test A/B degli annunci LinkedIn può aiutare a ottimizzare le strategie di offerta?

Sì, i test A/B degli annunci LinkedIn possono aiutare a ottimizzare le strategie di offerta testando diversi importi di offerta, strategie di offerta (ad esempio offerte automatiche o offerte manuali) o impostazioni di ottimizzazione delle offerte per massimizzare le prestazioni degli annunci e l'efficienza del budget.

Che ruolo gioca il test iterativo nel test A/B degli annunci LinkedIn?

I test iterativi nei test A/B degli annunci LinkedIn implicano il perfezionamento e l'iterazione continua delle varianti degli annunci in base ai risultati dei test precedenti e alle informazioni sulle prestazioni. Questo approccio iterativo consente agli inserzionisti di migliorare in modo incrementale l'efficacia degli annunci nel tempo.

Autore Bio:

Raul Tiru: Raul ama costruire aziende e aiutare le startup e le scale-up a crescere. Raul ha aperto il suo primo sito Web quando aveva 17 anni, ha ricoperto diverse posizioni di marketing in aziende in rapida crescita e ha aiutato le aziende tramite i suoi servizi di marketing freelance. Puoi trovare Raul nella sua community GlobalOwls dove aiuta organizzazioni non profit e startup a fare marketing migliore.