Publicités LinkedIn: comment tester A/B pour des campagnes efficaces: examinateur des médias sociaux

Les publicités LinkedIn font-elles partie de votre entonnoir de vente? Vous vous demandez comment fractionner le test de vos publicités dans LinkedIn Campaign Manager ?

Dans cet article, vous apprendrez à tester A/B les emplacements, les créations, le ciblage, etc. des publicités LinkedIn.

Pourquoi les tests fractionnés sont importants pour les annonceurs LinkedIn

Que vous lanciez une nouvelle offre ou souhaitiez améliorer les entonnoirs existants, vous avez besoin d'un moyen de tester différents éléments de campagne. En comparant diverses audiences, créations et offres les unes par rapport aux autres, vous pouvez prendre des décisions basées sur les données sur ce qui fonctionne le mieux et, en fin de compte, où investir vos ressources.

De nombreuses plateformes publicitaires, dont Meta Ads Manager et Google Ads, disposent d'outils de test A/B intégrés. Pourtant, pendant des années, mener des expériences avec des publicités LinkedIn n'a pas été particulièrement facile. Étant donné que LinkedIn Campaign Manager n'offrait pas d'outil de test fractionné jusqu'à récemment, les annonceurs ont dû exécuter des campagnes de test manuellement, ce qui n'est pas un processus infaillible.

Depuis avril 2023, cependant, Campaign Manager dispose d'un outil de test A/B intégré. Les annonceurs peuvent désormais expérimenter les éléments de campagne publicitaire LinkedIn de manière plus fiable, identifier ce qui donne les meilleurs résultats et créer des promotions payantes plus rentables.

En quoi l'outil de test A/B diffère-t-il de la simple exécution de deux campagnes l'une contre l'autre? LinkedIn Campaign Manager indique que les tests A/B se déroulent dans un environnement statistiquement valide. Bien que certains membres puissent voir les deux versions du test, la plateforme a déterminé que cet effet potentiel n'est pas significatif.

Campaign Manager prend en charge les tests :

• Annonces, y compris les créations, le texte et les formats
• Audiences, y compris diverses stratégies de ciblage
• Placements, y compris le réseau d'audience LinkedIn

Comment exécuter un test A/B dans LinkedIn Campaign Manager

Pour démarrer un test A/B, ouvrez LinkedIn Campaign Manager et accédez à l'onglet Test. Cliquez sur le bouton Créer un test pour ouvrir le menu déroulant et sélectionnez Test A/B.

#1: Configurer les paramètres de test A/B

Tout d'abord, donnez au test A/B un nom que vous pourrez facilement différencier d'une campagne standard. Par exemple, vous pouvez utiliser la structure de dénomination de votre campagne, suivie de Test A/B - [Variable] afin de pouvoir l'identifier facilement comme un test fractionné.

Choisissez ensuite la variable que vous prévoyez de tester. L'outil de test A/B de LinkedIn vous permet d'expérimenter une variable à la fois, en utilisant des campagnes identiques, à l'exception de cet élément variable.

Ensuite, définissez un budget à vie ou quotidien pour le test A/B. Campaign Manager divise automatiquement le budget que vous définissez en deux pour dépenser des montants égaux sur chaque version de test. Vous n'avez pas besoin d'ajuster le budget ou le trafic par version de test, mais vous devez donner à chacun un nom qui correspond à la structure de dénomination standard de votre compte.

Enfin, établissez un calendrier pour le test A/B. Par défaut, Campaign Manager configure les tests A/B pour qu'ils s'exécutent pendant deux semaines. Bien que vous puissiez ajuster manuellement les dates de début et de fin, le délai minimum pour planifier un test A/B est de 2 semaines.

#2: Configurer les campagnes publicitaires test de LinkedIn

Après avoir choisi les paramètres de test A/B, vous êtes prêt à créer les deux campagnes publicitaires de test. Si vous êtes habitué à utiliser Campaign Manager, l'interface de configuration devrait vous sembler familière, à part une différence clé.

Comme les deux versions de campagne doivent être identiques à l'exception de la variable de test, vous n'avez qu'à choisir les paramètres partagés une seule fois. Campaign Manager les applique automatiquement aux deux versions. Ensuite, vous pouvez configurer les éléments variables pour chaque campagne.

Objectif de la campagne

Pour configurer les paramètres partagés, commencez par sélectionner l'objectif que vous utiliserez pour les deux campagnes. Choisissez ensuite la métrique de test que LinkedIn utilisera pour déterminer la campagne gagnante. Les options varient en fonction de l'objectif de la campagne.

Public cible

Ensuite, créez le public cible pour les deux campagnes. Vous pouvez réutiliser les audiences enregistrées, utiliser les données de votre site Web ou de la page d'entreprise de LinkedIn, ou créer de nouvelles audiences basées sur des attributs. Si vous divisez les audiences de test, vous choisirez le ciblage lors de la configuration des variantes de test plutôt que pendant le processus de configuration de la campagne.

Formats d'annonces

Choisissez ensuite le format d'annonce pour vos deux campagnes. Si vous partagez des annonces de test, vous aurez la possibilité de choisir deux formats différents à tester; annonces vidéo, annonces carrousel, annonces de conversation, annonces de message, annonces dynamiques, etc. Vous pouvez décocher cette case si vous souhaitez tester A/B deux créations qui utilisent le même format.

Emplacement de l'annonce

Ensuite, sélectionnez des emplacements pour vos campagnes de test. En plus de les exécuter sur les emplacements disponibles sur LinkedIn, vous pouvez également choisir de placer des campagnes sur le réseau d'audience LinkedIn, qui comprend des sites Web tiers et des applications mobiles. Notez que si vous testez des emplacements d'annonces, vous choisirez ces paramètres lors de la configuration des variantes de test.

Stratégie d'optimisation et d'enchères

Étant donné que vous avez déjà choisi le budget et le calendrier lors de la configuration du test A/B, ces paramètres sont automatiquement transférés et ne peuvent pas être modifiés au niveau de la campagne. Toutefois, vous pouvez ajuster l'objectif d'optimisation et la stratégie d'enchères en fonction de vos objectifs. Notez que ces options varient en fonction de l'objectif de votre campagne.

Suivi des conversions

Vous avez également la possibilité d'activer le suivi des conversions pour vos tests A/B. Bien que le suivi des conversions ne soit pas obligatoire, il est important pour mesurer les résultats à l'aide de Balise d'information LinkedIn. Par exemple, vous pouvez suivre les vues d'annonces, les clics sur les URL, les téléchargements d'aimants principaux, les soumissions de formulaires et d'autres conversions.

Si vous n'avez pas encore configuré de conversions pertinentes pour votre compte, vous pouvez cliquer pour en créer une nouvelle directement depuis l'interface de test A/B. Définissez simplement le type de conversion que vous souhaitez suivre, définissez une valeur le cas échéant et choisissez un modèle d'attribution. Entrez ensuite les détails de suivi tels que l'URL où la conversion a lieu.

#3: Concevoir l'annonce

Si vous testez des annonces, passez à l'étape suivante pour commencer à créer des variantes pour chaque version du test fractionné. Mais si vous testez A/B des audiences ou des emplacements, l'étape suivante consiste à concevoir une publicité à utiliser dans les deux versions. Tout comme pour une annonce standard, vous devrez sélectionner une image ou une vidéo, écrire un titre, créer une légende et choisir un appel à l'action.

Semblable au flux de travail créatif standard de Campaign Manager, vous pouvez parcourir le contenu existant ou concevoir une nouvelle annonce. Que vous choisissiez d'utiliser du contenu existant ou de le créer à partir de zéro, notez que Campaign Manager recommande d'ajouter cinq annonces pour des performances optimales. Cependant, plusieurs créations ne sont pas toujours optimales pour les tests A/B (voir les bonnes pratiques ci-dessous).

#4: Construire les variantes de test A/B

Le processus de configuration des variantes est un peu différent selon l'élément de campagne que vous choisissez de tester. Examinons de plus près chaque type de variante.

Comment tester A/B les publicités LinkedIn

Pour diviser les créations d'annonces de test, clarifiez la question à laquelle vous souhaitez que le test réponde. Par exemple, êtes-vous curieux de savoir quelle offre ou quel message résonnera le mieux auprès de votre public? Vous vous demandez si les images ou les vidéos fonctionnent mieux auprès de votre client idéal? Vous souhaitez tester différentes landing pages ?

Utilisez votre réponse pour guider les variantes que vous créez. Techniquement, vous pouvez créer deux annonces complètement différentes avec des ensembles distincts de titres, de légendes, de créations et de pages de destination. Mais il est préférable de rendre les variantes aussi similaires que possible, en dehors de l'élément que vous souhaitez tester. Dans l'exemple ci-dessus, les variantes sont similaires à l'exception du format.

Comment tester A/B les placements LinkedIn

Étant donné que les contrôles de placement des publicités de LinkedIn sont quelque peu limités, vous ne verrez pas d'options pour diviser les placements de test dans l'application. Cependant, vous pouvez tester les placements A/B sur le LinkedIn Audience Network.

Par exemple, vous pouvez comparer les résultats des campagnes placées sur LinkedIn uniquement par rapport aux campagnes qui s'exécutent sur LinkedIn et le LinkedIn Audience Network. Vous pouvez également effectuer des tests A/B sur différentes options de sécurité de la marque pour déterminer celle qui vous donne le plus de contrôle sans compromettre les performances.

Notez que les paramètres de sécurité de la marque de Campaign Manager s'appliquent uniquement au réseau d'audience LinkedIn. À l'aide de ces paramètres, vous pouvez exclure des catégories de sites Web et d'applications mobiles tiers ou vous pouvez télécharger des listes d'éditeurs à bloquer.

Gardez à l'esprit que tous les objectifs publicitaires ne fonctionnent pas avec le réseau d'audience LinkedIn. Par exemple, vous ne pourrez pas tester les placements pour les campagnes de génération de leads, car cet objectif ne prend pas en charge le réseau d'audience LinkedIn.

Comment tester A/B les audiences LinkedIn

Lorsque vous choisissez de tester les audiences, vous configurez le ciblage pour les deux variantes avant de sélectionner les paramètres de campagne partagés. Vous avez la possibilité de choisir parmi vos propres audiences enregistrées, les audiences générées par LinkedIn et les audiences nouvellement créées.

Si vous choisissez de créer de nouvelles audiences, vous pouvez accéder à tous les mêmes outils de ciblage que l'interface standard de Campaign Manager. Cela signifie que vous pouvez créer des audiences basées sur des attributs, tirer parti des audiences de reciblage ou utiliser vos propres données pour le ciblage. Vous avez également la possibilité d'exclure certaines audiences pour affiner votre ciblage.

Pour de meilleurs résultats, comparez les audiences qui ont un chevauchement minimal. De cette façon, vous pouvez comparer les deux tout en obtenant des résultats statistiquement significatifs de votre test fractionné.

Meilleures pratiques pour les tests A/B des publicités LinkedIn

L'outil de test A/B de LinkedIn a quelques bizarreries. Pour vous assurer que vos tests fractionnés fournissent des résultats utiles, gardez ces meilleures pratiques à l'esprit.

Encadrer le test avec une hypothèse

Avant de mettre en place un test A/B, identifiez ce que vous voulez apprendre et quel sera le résultat que vous anticipez. Par exemple, vous souhaitez peut-être savoir si votre campagne est plus performante lorsque vous ajustez le ciblage de l'audience, en particulier du ciblage de l'entreprise au ciblage des contacts.

Sur la base des campagnes publicitaires Linkedin précédentes que vous avez menées, vous pouvez ensuite indiquer ce que vous prévoyez après le changement. Lorsque vous exécutez le test A/B et examinez les données, vous pouvez confirmer si votre hypothèse était correcte. Et dans tous les cas, vous pouvez utiliser les résultats pour optimiser vos futures campagnes.

En encadrant un test A/B avec une question et une hypothèse, vous pouvez vous assurer que vous expérimentez avec les bonnes variables et que vous utilisez la meilleure configuration possible. Vous serez également mieux placé pour appliquer ce que vous avez appris à d'autres campagnes.

Mesures de test de vérification croisée

Les métriques de test A/B disponibles changent en fonction de l'objectif de campagne que vous choisissez. Pour obtenir des données utiles et choisir la bonne variante gagnante, il est important de sélectionner la métrique la plus pertinente pour votre test fractionné.

Mais dans certains cas, vous ne pourrez peut-être pas utiliser une statistique de test qui corresponde à l'objectif ultime de votre campagne. Par exemple, l'outil de test A/B de LinkedIn ne prend pas en charge les mesures de bas de l'entonnoir telles que le coût par prospect ou le coût par conversion. Vous pouvez donc finir par utiliser la meilleure option suivante, comme le coût par clic.

Gardez à l'esprit que la campagne gagnante peut avoir le coût par clic le plus bas, mais elle peut ne pas avoir le plus de conversions ou le coût par conversion le plus bas. Pour évaluer efficacement les résultats de votre test A/B, prenez le temps d'approfondir les métriques de LinkedIn Campaign Manager et de les comparer à d'autres outils comme Google Analytics.

Prévoyez suffisamment de temps pour les tests fractionnés

Si vous exécutez régulièrement des tests fractionnés sur d'autres plates-formes publicitaires, vous avez peut-être l'habitude d'allouer une semaine ou moins à ces expériences. Par exemple, Meta recommande de prévoir 7 jours pour un test A/B sur Facebook et Instagram, mais il n'y a pas d'exigence minimale.

LinkedIn fonctionne un peu différemment. Les tests fractionnés doivent s'exécuter pendant au moins 14 jours et ils peuvent rester actifs jusqu'à 90 jours. Vous êtes-vous fixé comme objectif d'obtenir des résultats spécifiques d'ici un certain jour? Si vous prévoyez de commencer par un test fractionné, assurez-vous de laisser au moins 2 semaines pour que l'expérience se déroule et détermine un gagnant avant de lancer la campagne.

Faites attention à la taille de l'audience

Si vous choisissez de diviser les audiences de test, portez une attention particulière à la taille estimée de chaque variante. Utilisez la fenêtre Résumé du test A/B en haut ou dans la barre latérale droite pour surveiller la taille de l'audience. Les deux doivent être au-dessus de la taille minimale recommandée par LinkedIn, qui est de 300 000 pour le contenu sponsorisé et la messagerie sponsorisée.

Devriez-vous activer l'extension d'audience de LinkedIn pour les variantes de test A/B? Si la taille de votre audience de base est trop petite pour les tests fractionnés, l'activation de l'expansion de l'audience peut vous aider à toucher plus de personnes. N'oubliez pas que l'expansion de l'audience est conçue pour améliorer la diffusion, mais qu'elle peut réduire la précision du ciblage.

Allouer un budget suffisant pour les tests A/B

Lorsque votre budget de campagne est limité, les tests fractionnés peuvent ne pas être réalistes. LinkedIn exige que les tests A/B aient au moins un budget quotidien de 10 $ ou 700 $ à vie. Mais gardez à l'esprit que ces montants sont des minimums exigences.

Budget de test A/B de LinkedIn recommandations sont beaucoup plus élevés. La plate-forme recommande d'utiliser un budget à vie de 2 000 $ pour un public de 2 millions ou plus. Pour les audiences plus petites allant jusqu'à 1 million, LinkedIn recommande un budget à vie de 10 000 $.

Prévoyez de tirer parti des variantes gagnantes

Lorsque le test fractionné se termine, les deux variantes de campagne s'interrompent afin que vous puissiez examiner et agir sur les résultats. Dans de nombreux cas, vous souhaiterez continuer à exécuter la variante gagnante afin de pouvoir continuer à obtenir des résultats optimaux. Notez que LinkedIn considère que l'utilisation d'ensembles de publicités gagnants n'est statistiquement valide que lorsque vous continuez à les exécuter sans apporter de modifications.

Mais vous pourrez peut-être appliquer les résultats à d'autres campagnes et publicités sur LinkedIn. Par exemple, vous peut appliquer ce que vous avez appris sur les audiences, les emplacements et les créations publicitaires à des annonces similaires et campagnes. Si vous pensez que cette approche n'obtient pas des résultats optimaux, soyez ouvert à l'intégration de tests A/B dans davantage de campagnes.

Savoir quand optimiser les performances

Les tests A/B peuvent être incroyablement utiles, mais ce n'est pas toujours la meilleure option pour optimiser les publicités LinkedIn. Par exemple, vous devrez peut-être lancer immédiatement une campagne LinkedIn avec un petit budget, mais vous ne saurez peut-être pas quelle création utiliser.

Pour optimiser les créations publicitaires LinkedIn sans exécuter de tests A/B, pensez plutôt à utiliser les options de rotation des publicités de Campaign Manager. Vous pouvez choisir d'optimiser les annonces pour les performances, ce qui identifie et diffuse automatiquement vos annonces les plus performantes.

Conclusion

Pour les annonceurs LinkedIn, les tests fractionnés ont longtemps nécessité des solutions de contournement manuelles. Avec le nouvel outil de test A/B de Campaign Manager, les annonceurs peuvent désormais comparer les campagnes en fonction des annonces, des audiences ou emplacements—identifiant finalement les éléments les plus performants et permettant une optimisation plus efficace pour votre LinkedIn publicité.

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