A/B-test Linkedin-advertenties met kunstmatige intelligentie (AI)

Het maken van een goede advertentietekst kan een hele klus zijn. Of je nu een doorgewinterde copywriter bent of helemaal geen copywriter; het produceren van goede, plakkerige, pittige kopieën vanuit verschillende hoeken en massaal, kan behoorlijk vermoeiend zijn.

Vooral als het niet alleen die ene is Advertentiecampagne die u voert.

Er moet een betere manier zijn om met ideeën te komen, of variaties te creëren op basis van wat je al hebt geïdentificeerd als een (potentiële) winnaar

Waarom laat u AI u niet helpen?

Hoe AI u helpt geweldige A/B-tests voor LinkedIn-advertenties te maken

Laten we aannemen dat je al een tijdje LinkedIn-advertenties laat zien.

U heeft uw gegevens verzameld en weet welke advertenties het beste hebben gepresteerd.

Nu. Het is tijd om nieuwe variaties te testen. Hier komt het probleem om de hoek kijken. Hoe stap je buiten 'het bekende' en creëer je nieuwe variaties?

Laten we eens kijken hoe een AI-aangedreven parafrase-generator kan helpen.

Voor deze oefening willen we de introtekst A/B testen.

Om wat pit aan deze oefening toe te voegen, nemen we een bestaande LinkedIn-advertentie HubSpot aangemaakt.

De tekst waarvoor we een A/B-test gaan maken is als volgt:

Besteed minder tijd aan het worstelen met onhandige software en meer tijd leads genereren, deals sluiten en klanten helpen.

Hier zijn variaties AI ons heeft verstrekt door dat simpelweg in te voeren advertentie kopiëren in de parafrasegenerator:

• Verminder de hoeveelheid tijd die u besteedt aan het gebruik van complexe software en gebruik die tijd om meer leads te genereren, deals te sluiten en klanten te helpen.
• Besteed minder van uw kostbare tijd aan het worstelen met opdringerige software, en meer aan het leggen van verbindingen, het sluiten van de deal en het helpen van klanten.
• In plaats van tijd te verspillen aan het navigeren door ingewikkelde software, kunt u meer energie steken in het genereren van leads, het onderhandelen over contracten en het helpen van klanten.
• Maak tijd vrij van inefficiënte software en gebruik deze om leads te genereren, deals te sluiten en klanten te helpen.

Maak gedurfdere A/B-tests voor LinkedIn-advertenties

De bovenstaande voorbeelden waren kleine variaties op de oorspronkelijke LinkedIn-advertentie. Hoe meer u de invoer verandert of hoe groter de kopie, hoe meer variatie u krijgt.

Maar stel dat u krachtigere A/B-tests wilt maken. Laten we zeggen dat je met dezelfde hoek wilt gaan 'leads genereren' + 'geen tijd verspillen' maar de velden een beetje willen verkennen.

Ga naar onze Generatoren voor advertentieteksten op sociale media.

Deze keer heb ik een van de geparafraseerde voorbeelden gebruikt:

Maak tijd vrij van inefficiënte software en gebruik deze om leads te genereren, deals te sluiten en klanten te helpen

Dit zijn de resultaten die ik heb ontvangen:

• Besteedt u talloze uren aan vervelende software? Maak tijd vrij in uw dag en verhoog de efficiëntie door snel leads te genereren met ons gebruiksvriendelijke
• Doe het harde werk zonder tijd te verspillen aan inefficiënte software. Profiteer van onze lead generation functies die u zullen helpen het meeste uit uw
• Stroomlijn uw bedrijfsvoering en maak waardevolle tijd vrij om leads te genereren, deals te sluiten en relaties met klanten op te bouwen. Automatiseer vervelende taken met
• Ontgrendel de kracht van efficiënt lead generation software en maak tijd vrij voor wat belangrijk is. Vind meer leads, sluit grotere deals en voldoe aan de behoeften van klanten
• Heb je moeite om de tijd te vinden om nieuwe leads aan te nemen en deals te sluiten? Ons lead generation software kan dat voor u doen. Laten we ons vrijmaken

Zoals u kunt zien, is de AI nu vrij om nieuwe invalshoeken te vinden, zoals 'Stroomlijn uw bedrijfsvoering', 'Ontgrendel de kracht van efficiënte lead generation', enz.

Perfectioneer je A/B-test door je menselijke touch toe te voegen

We raden af ​​om outputs te gebruiken die zijn gegenereerd door AI zonder jouw unieke menselijke touch toe te voegen. Zoals u kunt zien, heeft AI ons geholpen nieuwe variaties te vinden binnen twee klikken op een knop, wat creativiteit aanwakkert. Het is aan jou om je advertentietekst te perfectioneren en er geweldig uit te laten zien LinkedIn-advertenties.

FAQ

Wat is A/B-testen voor LinkedIn-advertenties en waarom is het belangrijk?

Bij A/B-testen voor LinkedIn-advertenties worden meerdere versies van een advertentie gemaakt en deze met elkaar getest om te bepalen welke beter presteert op het gebied van betrokkenheid en conversies. Het is belangrijk omdat het adverteerders helpt hun advertentiecampagnes te optimaliseren voor maximale effectiviteit en ROI.

Hoe zet je een A/B-test op voor LinkedIn-advertenties?

Als u een A/B-test voor LinkedIn-advertenties wilt opzetten, begint u met het definiëren van uw doelstellingen en het selecteren van de elementen die u wilt testen, zoals advertentietekst, afbeeldingen, targetingcriteria of call-to-action-knoppen. Maak vervolgens meerdere varianten van de advertentie, wijs deze toe aan verschillende doelgroepsegmenten en voer de campagne tegelijkertijd uit om gegevens te verzamelen.

Wat zijn enkele veel voorkomende elementen voor A/B-testen in LinkedIn-advertenties?

Gemeenschappelijke elementen voor A/B-testen in LinkedIn-advertenties zijn onder meer varianten van de kop, de lengte en boodschap van de advertentietekst, afbeeldingen of video-inhoud, advertentie-indelingen (bijvoorbeeld enkele afbeelding vs. carrousel), targetingcriteria (bijvoorbeeld functietitel, branche) en oproep -naar-actie-knoppen.

Hoe meet je de resultaten van een A/B-test voor LinkedIn-advertenties?

Om de resultaten van een A/B-test voor LinkedIn-advertenties te meten, houdt u Key Performance Indicators (KPI's) bij, zoals de klikfrequentie (CTR), het conversiepercentage, de kosten per klik (CPC) en het rendement op advertentie-uitgaven (ROAS). Vergelijk de prestatiestatistieken van elke advertentievariant om de winnende versie te bepalen.

Naar welk statistisch significantieniveau moet u streven bij het A/B-testen van LinkedIn-advertenties?

Bij A/B-testen voor LinkedIn-advertenties wordt aanbevolen om te streven naar een statistisch significantieniveau van minimaal 95%. Dit zorgt ervoor dat de waargenomen verschillen tussen advertentievarianten waarschijnlijk niet het gevolg zijn van willekeurig toeval en statistisch significant zijn.

Hoe lang moet je een A/B-test uitvoeren voor LinkedIn-advertenties?

De duur van een A/B-test voor LinkedIn-advertenties is afhankelijk van factoren zoals de grootte van het publiek, de frequentie van advertentieweergave en het gewenste niveau van statistische betrouwbaarheid. Over het algemeen wordt aanbevolen om de test minimaal één tot twee weken uit te voeren om voldoende gegevens vast te leggen.

Wat zijn enkele best practices voor het A/B-testen van LinkedIn-advertentiemateriaal?

Best practices voor het A/B-testen van LinkedIn-advertentiemateriaal zijn onder meer het testen van één variabele tegelijk, ervoor zorgen dat elke variatie een duidelijk doel heeft, het gebruik van een voldoende grote steekproefgrootte en het analyseren van resultaten op basis van betekenisvolle prestatiestatistieken om toekomstige optimalisaties te informeren.

Hoe kunt u doelgroepsegmentatie gebruiken bij het A/B-testen van LinkedIn-advertenties?

Doelgroepsegmentatie bij A/B-testen op LinkedIn-advertenties houdt in dat uw doelgroep in verschillende segmenten wordt verdeeld op basis van demografische gegevens, functietitels, sectoren of interesses. Door verschillende advertentievarianten voor specifieke doelgroepsegmenten te testen, kunt u uw boodschap afstemmen op elke groep.

Welke tools of platforms kunt u gebruiken om LinkedIn-advertenties te A/B-testen?

Er zijn verschillende tools en platforms beschikbaar voor het A/B-testen van LinkedIn-advertenties, waaronder LinkedIn Campaign Manager, advertentieplatforms van derden zoals Google Optimize of Optimizely, en marketingautomatiseringssoftware die kan worden geïntegreerd met de advertentie-API van LinkedIn.

Hoe vaak moet u LinkedIn-advertenties A/B-testen?

Het wordt aanbevolen om LinkedIn-advertenties regelmatig te A/B-testen, vooral wanneer u nieuwe campagnes lanceert, aanzienlijke wijzigingen doorvoert in het advertentiemateriaal of de targeting, of als u de prestaties wilt optimaliseren. Door voortdurend te testen, kunnen adverteerders flexibel blijven en hun advertentiecampagnes voortdurend verbeteren.

Wat zijn de voordelen van A/B-testen van LinkedIn-advertenties?

A/B-testen van LinkedIn-advertenties biedt verschillende voordelen, waaronder verbeterde advertentieprestaties, een beter inzicht in de voorkeuren van het publiek, een hoger rendement op de investering (ROI) en datagestuurde inzichten voor toekomstige campagne-optimalisatie.

Kunnen A/B-tests op LinkedIn-advertenties de relevantie van advertenties helpen verbeteren?

Ja, A/B-testen van LinkedIn-advertenties kan de relevantie van advertenties helpen verbeteren door verschillende berichten-, beeld- en targetingopties te testen om ervoor te zorgen dat ze aansluiten bij de interesses en behoeften van het publiek, wat uiteindelijk leidt tot hogere betrokkenheid en conversies.

Hoe kunt u nauwkeurige resultaten garanderen bij het A/B-testen van LinkedIn-advertenties?

Om nauwkeurige resultaten te garanderen bij het A/B-testen van LinkedIn-advertenties, is het essentieel om consistente testomstandigheden te handhaven, de juiste tracking- en attributiemethoden te gebruiken, vooroordelen bij de steekproefselectie te vermijden en zich te houden aan statistische principes bij het analyseren van gegevens.

Welke soorten advertentie-indelingen kunnen A/B-getest worden op LinkedIn?

Verschillende advertentie-indelingen op LinkedIn kunnen A/B-getest worden, waaronder gesponsorde inhoud (enkele afbeelding, carrousel, video), tekstadvertenties, berichtadvertenties en dynamische advertenties. Elk format biedt mogelijkheden voor het testen van verschillende creatieve elementen en targetingopties.

Is het nodig om LinkedIn-advertenties met een groot budget te A/B-testen?

A/B-testen van LinkedIn-advertenties kan nuttig zijn, ongeacht de budgetgrootte. Zelfs met beperkte middelen kunnen adverteerders kleine variaties in advertentiemateriaal of targeting testen om effectieve strategieën te identificeren en de prestaties binnen hun budgetbeperkingen te optimaliseren.

Hoe bepaal je de winnende variant in een A/B-test voor LinkedIn-advertenties?

De winnende variant in een A/B-test voor LinkedIn-advertenties wordt bepaald door prestatiestatistieken zoals klikfrequentie (CTR), conversiepercentage, kosten per acquisitie (CPA) of rendement op advertentie-uitgaven (ROAS) tussen de verschillende advertenties te vergelijken. variaties.

Zijn er veelgemaakte fouten die u moet vermijden bij het A/B-testen van LinkedIn-advertenties?

Veel voorkomende fouten die u moet vermijden bij het A/B-testen van LinkedIn-advertenties zijn onder meer het tegelijkertijd testen van te veel variabelen, het verkeerd interpreteren van resultaten zonder statistische significantie, het nalaten om de campagneprestaties tijdens de test te monitoren en het niet implementeren van de lessen in toekomstige campagnes.

Hoe kunt u A/B-testen gebruiken om de advertentietargeting op LinkedIn te verbeteren?

A/B-testen kunnen de advertentietargeting op LinkedIn helpen verbeteren door verschillende doelgroepsegmenten, demografische gegevens, functietitels of interesses te testen om te identificeren welke segmenten het beste reageren op specifieke advertentieboodschappen, waardoor een nauwkeurigere targeting in toekomstige campagnes mogelijk wordt.

Kunnen A/B-tests op LinkedIn-advertenties helpen bij het optimaliseren van biedstrategieën?

Ja, A/B-testen van LinkedIn-advertenties kan helpen bij het optimaliseren van biedstrategieën door verschillende biedingsbedragen, biedstrategieën (bijvoorbeeld automatisch bieden versus handmatig bieden) of biedingsoptimalisatie-instellingen te testen om de advertentieprestaties en budgetefficiëntie te maximaliseren.

Welke rol speelt iteratief testen bij het A/B-testen van LinkedIn-advertenties?

Iteratief testen bij A/B-testen van LinkedIn-advertenties omvat het voortdurend verfijnen en herhalen van advertentievarianten op basis van eerdere testresultaten en prestatie-inzichten. Met deze iteratieve aanpak kunnen adverteerders de advertentie-effectiviteit in de loop van de tijd stapsgewijs verbeteren.

Auteur bio:

Raul Tiru: Raul bouwt graag bedrijven en helpt startups en scale-ups groeien. Raul begon zijn eerste website toen hij 17 jaar oud was, heeft verschillende groeimarketingfuncties bekleed bij snelgroeiende bedrijven en heeft bedrijven geholpen via zijn freelance marketingdiensten. Je kunt Raul vinden op zijn community GlobalOwls waar hij non-profitorganisaties en startups helpt om betere marketing te doen.