A/B टेस्टिंग के बारे में जानकारी

A/B टेस्टिंग आपके संगठन के लिए किस तरह उपयोगी हो सकती है?

सरकारी, राजनीतिक और गैर-लाभकारी संगठनों के लिए, मूल्यांकन के तरीकों को अपनी रणनीतिक स्ट्रेटेजी और KPI के साथ अलाइन करना ज़रूरी होता है. A/B टेस्टिंग से आपको इन चीज़ों में मदद मिलती है:

• उन चीज़ों पर ध्यान दें जो मायने रखती हैं: टेस्ट असल KPI से जुड़े होते हैं, जो उन बदलावों का मूल्यांकन करते हैं जो आपके विज्ञापन उद्देश्यों पर काम करते हैं.
• डेटा के आधार पर फ़ैसले लें: टेस्ट से अनुमान या किस्से के आधार पर दिए गए फ़ीडबैक के बजाय संख्यात्मक प्रमाण मिलते हैं.
• स्पीड और कठोरता के बीच संतुलन बनाएँ: आप सांख्यिकीय कॉन्फ़िडेंस को बनाए रखते हुए तेज़ी से फ़ीडबैक पा सकते हैं.
• कैंपेन के लॉन्च होने से पहले इनसाइट पाएँ: आप पूरे कैंपेन चलाने से पहले नए तरीकों को सुरक्षित रूप से आज़मा सकते हैं.
• आसानी से टेस्ट चलाएँ: यह सभी सरकारी, राजनीतिक और गैर-लाभकारी संगठनों के लिए ज़रूरी है, चाहे उनके पास किसी भी स्तर का मूल्यांकन अनुभव हो. कैंपेन बड़ा हो या छोटा, टेस्ट को विज्ञापन मैनेजर या एक्सपेरिमेंट टूल में आसानी से सेट किया जा सकता है.

A/B टेस्टिंग की मदद से आपकी टीम बेहतर परिणाम पाने की दिशा में आत्मविश्वास के साथ और स्ट्रेटेजी के साथ आगे बढ़ सकती है और सबसे ज़्यादा मायने रखने वाली चीज़ों पर ध्यान दे सकती है.

A/B टेस्टिंग, Meta के अन्य मूल्यांकन टूल्स से कैसे अलग है?

यह ज़रूरी है कि आप अपने सवाल या लक्ष्य के लिए सही मूल्यांकन टूल चुनें. यहाँ मुख्य Meta टूल्स की तुलना दी गई है:

• A/B टेस्टिंग: एक ही वेरिएबल (क्रिएटिव, कॉपी, टार्गेटिंग) को बदलकर किसी विज्ञापन स्ट्रेटेजी के वर्जन की तुलना करता है और फिर KPI पर सीधे प्रभाव का मूल्यांकन करता है. अगर किसी को तेज़ी से मूल्यांकन और ऑप्टिमाइज़ेशन करना है, तो उसके लिए यह उपयुक्त है.
• कन्वर्जन लिफ़्ट: यह अतिरिक्त लिफ़्ट का मूल्यांकन करता है. आसान भाषा में यह इसका मूल्यांकन करता विज्ञापनों का कन्वर्जन पर कितना असर पड़ा है. वह इसकी तुलना कंट्रोल ग्रुप से करता है. विज्ञापनों के असल असर का मूल्यांकन करने के लिए यह सबसे सटीक है.
• ब्रांड लिफ़्ट: कन्वर्जन के बजाय पोल के जवाबों के आधार पर सोच, याद रखने या नज़रिए में आए बदलावों में अतिरिक्त बढ़ोतरी का मूल्यांकन करता है.

A/B टेस्टिंग का उपयोग डायरेक्ट और कंट्रोल तुलना के लिए किया जाता है, जबकि लिफ़्ट टेस्ट तब ज़्यादा उपयोगी होते हैं जब आपका उद्देश्य कैंपेन के कारण होने वाले अतिरिक्त असर को समझना हो.

A/B टेस्ट के लिए जाने-माने तरीके

सार्थक और एक्शन लेने योग्य परिणाम पाने के लिए, इन गाइडलाइन का पालन करें:

• परिकल्पना से शुरुआत करें: एक ऐसी परिकल्पना तय करें, जिसका मूल्यांकन किया जा सके और जो किसी स्पष्ट परिणाम तक पहुँचती हो.
• एक समय पर एक ही वेरिएबल टेस्ट करें: जिस वेरिएबल का आप टेस्ट कर रहे हैं (जैसे कि क्रिएटिव या प्लेसमेंट) उसके अलावा बाकी सेल एक जैसे होने चाहिए. साथ ही, तुलना को निष्पक्ष रखने के लिए दोनों वर्जन के लिए एक जैसे बजट का उपयोग करना चाहिए. इससे आप समझ पाते हैं कि परिणाम उसी वेरिएबल की वजह से आए हैं और फिर आप आत्मविश्वास के साथ आगे की स्ट्रेटेजी बनाकर एक्शन ले सकते हैं. अगर आपको एक से ज़्यादा वेरिएबल को टेस्ट करना है, तो हर टेस्ट में सिर्फ़ एक ही वेरिएबल बदलें और कई टेस्ट चलाने का प्लान बनाएँ.
• ऑडियंस की संख्या बड़ी रखें और बजट ज़्यादा रखें: देख लें कि ग्रुप इतने बड़े हों कि परिणामों पर भरोसा किया जा सके और बजट इतना हो कि पर्याप्त डेटा मिले जिससे आप आत्मविश्वास के साथ तय कर सकें कि कौन सी स्ट्रेटेजी से अच्छे परिणाम मिले हैं. आपकी कैंपेन ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुँचें, ताकि पर्याप्त संख्या में लोग वह एक्शन लें जिसका आप मूल्यांकन कर रहे थे. ऐसा इसलिए ताकि सिस्टम यह तय कर सके कि कौन-सा सेल बेहतर काम कर रहा है.
• टेस्ट को कम से कम 7 दिनों तक चलाएँ: A/B टेस्ट ज़्यादा से ज़्यादा सिर्फ़ 30 दिनों तक चलाए जा सकते हैं, लेकिन 7 दिन से कम समय के टेस्ट अधूरे परिणाम दे सकते हैं. यह परिणामों में आने वाले उतार-चढ़ाव को ध्यान में रखता है और भरोसा बढ़ाता है.
• अपने संगठन के KPI के साथ अपने टेस्ट को अलाइन करें: प्रॉक्सी मीट्रिक से बचें! जिस तरह यह ज़रूरी है कि आपके कैंपेन का उद्देश्य उस असली परिणाम से मेल खाए जिसे आप हासिल करना चाहते हैं, उसी तरह यह भी ज़रूरी है कि आप ऐसा मूल्यांकन करने योग्य परिणाम चुनें जो सीधे आपके कैंपेन के लक्ष्य से जुड़ा हो.