Prueba A/B para Google Shopping
Annadiva es una tienda de lencería que se especializa en copas de gran tamaño. Además de su tienda web, también cuentan con varias tiendas físicas en Países Bajos.
Annadiva lleva varios años trabajando con Adchieve y ha logrado excelentes resultados durante este periodo de colaboración. En este caso práctico, hablaremos con más detalle de la prueba A/B para Shopping que hemos diseñado juntos.
Desafío
En esta industria, normalmente se usan dos variantes de imágenes para mostrar un producto. Una variante con modelo y una variante sin modelo. Annadiva siempre se anunciaba en Shopping usando una imagen de la lencería sin modelo. El desafío al que se enfrentaban era descubrir qué produce una mayor proporción de clics en Google Shopping: una imagen sin modelo o una con modelo.
Para Annadiva, Shopping es una importante fuente de ingresos. Por tanto, unas diferencias mínimas pueden tener un impacto enorme.
Enfoque
Para proporcionar información sobre las diferencias en los resultados, empezamos a hacer pruebas con ambas variantes de imágenes usando una prueba A/B. La prueba A/B de Shopping es una función del software de Adchieve que se puede usar para analizar tres componentes del contenido: el título, la descripción o la imagen. En este caso se eligió la imagen. La primera variante solo muestra el producto y la segunda variante es una imagen del producto en una modelo. Para disminuir el riesgo, se decidió limitar la prueba a una marca. Elegimos la marca Marie Jo, que es una de las más grandes y tiene un volumen suficientemente elevado.
Para la finalidad de la prueba A/B, se formuló una hipótesis con antelación para describir las expectativas:
«En Shopping, una imagen con una modelo da lugar a una proporción de clics significativamente mayor que una imagen del producto solo»
La prueba se configuró usando el software de Adchieve. La variable que se analizó, en este caso la imagen, se rellenó usando el feed. Annadiva se aseguró de rellenar una columna con la imagen 1 y una columna con la imagen 2. Entonces la compleja tecnología del software de Adchieve hizo su trabajo.
Dentro de las campañas de Annadiva, cada identificador de grupo es un grupo de anuncios. Dentro de un grupo de anuncios, cada identificador de artículo normalmente es un grupo de productos. Sin embargo, para la prueba se creó una nueva partición de producción en base al identificador de artículo, insertando la variante 1 y la variante 2 como grupo de productos mediante una etiqueta personalizada.
¡Vamos allá!
Usando el software de Adchieve, se reenvió aleatoriamente la variante 1 o la 2 al Merchant Center. Al cabo de 21 días, Adchieve envió de nuevo aleatoriamente la variante 1 o la variante 2 al Merchant Center.
Cuando se envía una nueva imagen al Merchant Center, la pregunta siempre es cuándo se actualizará en Google. Por desgracia, no hay forma de saberlo. Google indica que sucederá al cabo de 7 días como mucho. Para superar este problema, hay un grupo de productos «Todo lo demás en…» que también recibe datos. Cuando se envía una nueva imagen, formará parte de este grupo durante los primeros 7 días. En ese momento, no se ha asignado ni la variante 1 ni la 2 al producto en cuestión en la etiqueta personalizada. Al cabo de 7 días se le asignará al producto o bien la variante 1 o la variante 2.
Esto asegura que la prueba sea lo más justa posible. Como esto se hace mediante una etiqueta personalizada, los resultados son visibles en la interfaz de Google.
La imagen con una modelo tuvo una proporción de clics significativamente mayor en la prueba.
Resultados
La prueba duró seis meses (desde enero de 2019 hasta junio de 2019). La variante 2, que era la imagen con la modelo, tuvo una proporción de clics significativamente mayor en la prueba. Se comprobó la significancia con una prueba t de Welch.
En base a los resultados, podemos concluir que la probabilidad de un clic es mayor cuando usamos una imagen con una modelo.