Anúncios de Linkedin de teste A/B com inteligência artificial (IA)

Criar uma boa cópia do anúncio pode ser um aborrecimento. Independentemente de você ser um redator experiente ou não ser um redator; produzir uma cópia boa, pegajosa e contundente de vários ângulos e em massa pode ser bastante cansativo.

Especialmente se não for apenas aquele Campanha publicitária que você está executando.

Deve haver uma maneira melhor de ter ideias ou criar variações com base no que você já identificou como um (potencial) vencedor

Por que não deixar a IA ajudá-lo?

Como a IA ajuda você a criar ótimos testes A/B de anúncios do LinkedIn

Vamos supor que você já esteja exibindo anúncios do LinkedIn há algum tempo.

Você reuniu seus dados e sabe quais anúncios tiveram melhor desempenho.

Agora. É hora de testar novas variações. Aqui é onde entra o problema. Como você sai do 'conhecido' e cria novas variações?

Vamos ver como um Gerador de paráfrase alimentado por IA podem ajudar.

Para este exercício, queremos fazer o teste A/B do texto de introdução.

Para adicionar um pouco de tempero a este exercício, vamos pegar um anúncio existente do LinkedIn HubSpot criado.

O texto para o qual vamos criar um teste A/B é o seguinte:

Gaste menos tempo disputando software desajeitado e mais tempo gerando leads, fechando negócios e ajudando os clientes.

Aqui estão as variações AI nos forneceu simplesmente inserindo esse cópia do anúncio no Gerador de Paráfrase:

• Reduza a quantidade de tempo que você gasta usando software complexo e use esse tempo para aumentar os leads, fechar negócios e fornecer assistência aos clientes.
• Use menos do seu valioso tempo disputando software intrusivo e mais dele fazendo conexões, fechando o negócio e ajudando os clientes.
• Em vez de perder tempo tentando navegar por um software complicado, você pode investir mais energia gerando leads, negociando contratos e auxiliando clientes.
• Libere seu tempo de software ineficiente e use-o para gerar leads, fechar negócios e atender clientes.

Crie testes A/B de anúncios do LinkedIn mais ousados

Os exemplos acima são pequenas variações do anúncio original do LinkedIn. Quanto mais você alterar a entrada ou quanto maior a cópia, mais variação obterá.

Mas digamos que você queira criar testes A/B mais ousados. Digamos que você queira ir com o mesmo ângulo 'gerando leads' + 'não estou perdendo tempo' mas quero explorar um pouco os campos.

Entre no nosso Geradores de cópia de anúncio de mídia social.

Desta vez, usei um dos exemplos parafraseados:

Libere seu tempo de software ineficiente e use-o para gerar leads, fechar negócios e atender clientes

Aqui estão as saídas que recebi:

• Você está gastando inúmeras horas em software tedioso? Libere tempo no seu dia e aumente a eficiência gerando leads rapidamente com nosso aplicativo fácil de usar
• Trabalhe duro sem perder tempo com software ineficiente. Aproveite nosso lead generation recursos que irão ajudá-lo a obter o máximo de seu
• Simplifique suas operações de negócios e libere um tempo valioso para gerar leads, fechar negócios e construir relacionamentos com clientes. Automatize tarefas tediosas com
• Desbloqueie o poder da eficiência lead generation software e libere seu tempo para o que é importante. Encontre mais leads, feche negócios maiores e atenda às necessidades dos clientes
• Você está lutando para encontrar tempo para assumir novos leads e fechar negócios? Nosso lead generation software pode fazer isso por você. Vamos liberar

Como você pode ver, a IA agora está livre para encontrar novos ângulos como 'Simplifique suas operações de negócios', 'Desbloqueie o poder de eficiência lead generation', etc

Aperfeiçoe seu teste A/B adicionando seu toque humano

Não aconselhamos o uso de saídas geradas por AI sem adicionar seu toque humano único. Como você pode ver, a IA nos ajudou a encontrar novas variações com dois cliques de um botão que estimula a criatividade. Cabe a você aperfeiçoar a cópia do seu anúncio e executar de maneira incrível Anúncios do LinkedIn.

Perguntas frequentes

O que são testes A/B para anúncios do LinkedIn e por que eles são importantes?

O teste A/B para anúncios do LinkedIn envolve a criação de várias versões de um anúncio e testá-las entre si para determinar qual tem melhor desempenho em termos de engajamento e conversões. É importante porque ajuda os anunciantes a otimizar suas campanhas publicitárias para obter o máximo de eficácia e ROI.

Como você configura um teste A/B para anúncios do LinkedIn?

Para configurar um teste A/B para anúncios do LinkedIn, comece definindo seus objetivos e selecionando os elementos que deseja testar, como texto do anúncio, imagens, critérios de segmentação ou botões de call to action. Em seguida, crie diversas variações do anúncio, atribua-as a diferentes segmentos de público e execute a campanha simultaneamente para coletar dados.

Quais são alguns elementos comuns para testes A/B em anúncios do LinkedIn?

Os elementos comuns para o teste A/B em anúncios do LinkedIn incluem variações de título, comprimento do texto do anúncio e mensagens, imagens ou conteúdo de vídeo, formatos de anúncio (por exemplo, imagem única vs. carrossel), critérios de segmentação (por exemplo, cargo, setor) e chamada -botões de ação.

Como você mede os resultados de um teste A/B para anúncios do LinkedIn?

Para medir os resultados de um teste A/B para anúncios do LinkedIn, acompanhe os principais indicadores de desempenho (KPIs), como taxa de cliques (CTR), taxa de conversão, custo por clique (CPC) e retorno do investimento em publicidade (ROAS). Compare as métricas de desempenho de cada variação do anúncio para determinar a versão vencedora.

Que nível de significância estatística você deve buscar nos testes A/B de anúncios do LinkedIn?

Nos testes A/B para anúncios do LinkedIn, é recomendado buscar um nível de significância estatística de pelo menos 95%. Isso garante que as diferenças observadas entre as variações do anúncio provavelmente não sejam devidas ao acaso e sejam estatisticamente significativas.

Por quanto tempo você deve realizar um teste A/B para anúncios do LinkedIn?

A duração de um teste A/B para anúncios do LinkedIn depende de fatores como o tamanho do público, a frequência de entrega do anúncio e o nível desejado de confiança estatística. Geralmente, é recomendado executar o teste por pelo menos uma a duas semanas para capturar dados suficientes.

Quais são algumas práticas recomendadas para testes A/B de criativos de anúncios do LinkedIn?

As práticas recomendadas para testes A/B de criativos de anúncios do LinkedIn incluem testar uma variável por vez, garantindo que cada variação tenha um objetivo claro, usando um tamanho de amostra grande o suficiente e analisando os resultados com base em métricas de desempenho significativas para informar otimizações futuras.

Como você pode usar a segmentação de público em testes A/B de anúncios do LinkedIn?

A segmentação de público em testes A/B de anúncios do LinkedIn envolve a divisão de seu público-alvo em segmentos distintos com base em dados demográficos, cargos, setores ou interesses. Ao testar diferentes variações de anúncios em segmentos de público específicos, você pode adaptar sua mensagem para melhor repercutir em cada grupo.

Quais ferramentas ou plataformas você pode usar para testar anúncios A/B no LinkedIn?

Existem várias ferramentas e plataformas disponíveis para testes A/B de anúncios do LinkedIn, incluindo LinkedIn Campaign Manager, plataformas de publicidade de terceiros, como Google Optimize ou Optimizely, e software de automação de marketing que se integra à API de anúncios do LinkedIn.

Com que frequência você deve testar anúncios A/B no LinkedIn?

É recomendado fazer testes A/B regularmente nos anúncios do LinkedIn, especialmente ao lançar novas campanhas, introduzir mudanças significativas no criativo ou na segmentação do anúncio ou com o objetivo de otimizar o desempenho. Os testes contínuos permitem que os anunciantes permaneçam ágeis e melhorem continuamente suas campanhas publicitárias.

Quais são os benefícios dos testes A/B de anúncios do LinkedIn?

O teste A/B de anúncios do LinkedIn oferece vários benefícios, incluindo melhor desempenho do anúncio, melhor compreensão das preferências do público, maior retorno sobre o investimento (ROI) e insights baseados em dados para otimização de campanhas futuras.

Os testes A/B dos anúncios do LinkedIn podem ajudar a melhorar a relevância do anúncio?

Sim, os testes A/B de anúncios do LinkedIn podem ajudar a melhorar a relevância do anúncio, testando diferentes mensagens, recursos visuais e opções de segmentação para garantir o alinhamento com os interesses e necessidades do público, levando, em última análise, a um maior envolvimento e conversões.

Como você pode garantir resultados precisos em testes A/B de anúncios do LinkedIn?

Para garantir resultados precisos nos testes A/B de anúncios do LinkedIn, é essencial manter condições de teste consistentes, usar métodos adequados de rastreamento e atribuição, evitar preconceitos na seleção da amostra e aderir aos princípios estatísticos ao analisar os dados.

Que tipos de formatos de anúncio podem ser testados A/B no LinkedIn?

Vários formatos de anúncio no LinkedIn podem ser testados A/B, incluindo conteúdo patrocinado (imagem única, carrossel, vídeo), anúncios de texto, anúncios de mensagem e anúncios dinâmicos. Cada formato oferece oportunidades para testar diferentes elementos criativos e opções de segmentação.

É necessário fazer testes A/B em anúncios do LinkedIn com um orçamento grande?

Os testes A/B de anúncios do LinkedIn podem ser benéficos, independentemente do tamanho do orçamento. Mesmo com recursos limitados, os anunciantes podem testar pequenas variações no criativo ou na segmentação do anúncio para identificar estratégias eficazes e otimizar o desempenho dentro das suas restrições orçamentárias.

Como você pode determinar a variação vencedora em um teste A/B para anúncios do LinkedIn?

A variação vencedora em um teste A/B para anúncios do LinkedIn é determinada pela comparação de métricas de desempenho, como taxa de cliques (CTR), taxa de conversão, custo por aquisição (CPA) ou retorno do investimento em publicidade (ROAS) entre os diferentes anúncios. variações.

Há algum erro comum a ser evitado ao testar anúncios A/B no LinkedIn?

Erros comuns a serem evitados ao testar anúncios A/B no LinkedIn incluem testar muitas variáveis ​​simultaneamente, interpretar mal os resultados sem significância estatística, negligenciar o monitoramento do desempenho da campanha durante o teste e não implementar o aprendizado em campanhas futuras.

Como você pode aproveitar os testes A/B para melhorar a segmentação de anúncios no LinkedIn?

Os testes A/B podem ajudar a melhorar a segmentação de anúncios no LinkedIn, testando diferentes segmentos de público, dados demográficos, cargos ou interesses para identificar quais segmentos respondem melhor a mensagens publicitárias específicas, permitindo uma segmentação mais precisa em campanhas futuras.

Os testes A/B de anúncios do LinkedIn podem ajudar a otimizar as estratégias de lances?

Sim, os testes A/B de anúncios do LinkedIn podem ajudar a otimizar estratégias de lances, testando diferentes valores de lances, estratégias de lances (por exemplo, lances automáticos versus lances manuais) ou configurações de otimização de lances para maximizar o desempenho do anúncio e a eficiência do orçamento.

Qual é o papel dos testes iterativos nos testes A/B dos anúncios do LinkedIn?

O teste iterativo em testes A/B de anúncios do LinkedIn envolve o refinamento e a iteração contínua de variações de anúncios com base em resultados de testes anteriores e insights de desempenho. Essa abordagem iterativa permite que os anunciantes melhorem gradativamente a eficácia dos anúncios ao longo do tempo.

Autor bio:

Raul Tiru: Raul adora construir empresas e ajudar startups e scale-ups a crescer. Raul iniciou seu primeiro site quando tinha 17 anos, ocupou vários cargos de marketing de crescimento em empresas de rápido crescimento e ajudou empresas por meio de seus serviços de marketing freelance. Você pode encontrar Raul em sua comunidade GlobalOwls onde ele ajuda organizações sem fins lucrativos e startups a fazer um marketing melhor.