Eksperymenty kampanii - jak testować zmiany w Google Ads

Nie zgaduj co działa lepiej - testuj. Eksperymenty w Google Ads pozwalają porównać dwa warianty kampanii na rzeczywistym ruchu bez ryzyka pogorszenia wyników. Oto jak prawidłowo przeprowadzać testy.

Krótka odpowiedź

Eksperymenty (Campaign Experiments) to funkcja A/B testingu w Google Ads. Tworzysz wariant kampanii z jedną zmianą, dzielisz ruch 50/50, porównujesz wyniki. Po teście: wdrażasz zwycięzcę lub wracasz do oryginału. Testuj: strategie stawek, landing pages, strukturę kampanii, targetowanie. Nie testuj wielu zmian naraz.

Czym są eksperymenty kampanii

Definicja:
Kontrolowany test gdzie ruch jest dzielony między oryginalną kampanię i wariant z jedną zmianą.

Jak działa:
1. Wybierasz kampanię bazową
2. Tworzysz wariant (draft) z jedną zmianą
3. Ustawiasz % ruchu dla eksperymentu (np. 50%)
4. Google losowo kieruje użytkowników
5. Po czasie porównujesz wyniki
6. Wdrażasz zwycięzcę lub kończysz test

Co możesz testować:
- Strategie stawek (Manual vs Smart Bidding)
- Landing pages (strona A vs B)
- Strukturę kampanii (więcej/mniej grup)
- Targetowanie (broad vs phrase match)
- Rozszerzenia reklam
- Budżet (ale lepiej inaczej)

Czego nie testować eksperymentem:
- Kreacje reklam (RSA ma wbudowane testy)
- Budżet (użyj Budget Simulator)
- Bardzo małe zmiany (nieistotne statystycznie)

Tworzenie eksperymentu krok po kroku

Krok 1: Stwórz draft
1. Campaigns → wybierz kampanię
2. Experiments → Create experiment
3. Wybierz typ: Custom experiment
4. Nazwij draft opisowo (np. "Test Target CPA")

Krok 2: Wprowadź zmianę
W drafcie zmień JEDNĄ rzecz:
- Strategia stawek
- Landing page URL
- Typ dopasowania słów
- Etc.

Krok 3: Uruchom eksperyment
1. Experiments → Apply as experiment
2. Nazwa eksperymentu
3. Podział ruchu (zalecane 50%)
4. Data rozpoczęcia i zakończenia
5. Cel eksperymentu (konwersje, ROAS, CPA)

Krok 4: Monitoruj
- Experiments → wybierz eksperyment
- Porównanie metryk: bazowa vs wariant
- Statystyczna istotność (confidence level)

Krok 5: Zakończ
- Apply experiment: wdróż zwycięzcę
- End experiment: wróć do oryginału
- Extend: przedłuż test

Metodologia testowania

Jedna zmiana na raz:
Testuj jedną zmienną. Inaczej nie wiesz co wpłynęło na wynik.
- ŹLE: Zmień bidding + landing page + keywords
- DOBRZE: Zmień tylko bidding

Minimalny czas trwania:
- Minimum 2 tygodnie (pełne cykle)
- Lepiej 4 tygodnie
- Uwzględnij sezonowość

Statystyczna istotność:
Google pokazuje "confidence level":
- <90%: za wcześnie na decyzję
- 90-95%: prawdopodobnie różnica
- >95%: mocny sygnał

Sample size:
Potrzebujesz wystarczająco dużo danych:
- Minimum 100 konwersji per wariant
- Lub 1000+ kliknięć per wariant

Podział ruchu:
- 50/50: szybciej danych, równy test
- 70/30 lub 80/20: mniejsze ryzyko, wolniejszy test

Hipoteza:
Przed testem zdefiniuj:
- Co testujesz
- Dlaczego (hipoteza)
- Co jest sukcesem (metryka, próg)

Typy eksperymentów i best practices

Test strategii stawek:
Najczęstszy eksperyment.
- Manual CPC vs Target CPA
- Target CPA vs Target ROAS
- Maximize Clicks vs Maximize Conversions

Tip: zacznij z zachowawczym target (wyższym CPA niż historyczny).

Test landing page:
Porównaj dwie wersje strony.
- Zmień tylko URL docelowy
- Upewnij się, że obie strony działają poprawnie
- Monitoruj bounce rate i conversion rate

Test struktury kampanii:
Konsolidacja vs fragmentacja.
- Mniej grup z szerszymi słowami vs więcej grup z węższymi
- Jedna kampania regionalna vs osobne per region

Custom Experiments vs Optimize Experiments:
- Custom: pełna kontrola, jedna zmiana
- Optimize (dla landing pages): multi-variant, automatyczny wybór

Dokumentacja:
Prowadź log eksperymentów:
- Data, hipoteza, wynik
- Wnioski dla przyszłych testów
- Unikaj powtarzania błędów

Wspomniane narzędzia

Google Ads Google Analytics 4

Najczęściej zadawane pytania

Czy eksperymenty kosztują więcej?
Nie bezpośrednio. Budżet jest dzielony między oryginał i wariant (nie podwojony). Jednak jeśli wariant działa gorzej, część budżetu jest mniej efektywna - dlatego testuj na dobrze działających kampaniach.
Jak długo prowadzić eksperyment?
Minimum 2 tygodnie, zalecane 4. Musisz zebrać wystarczająco danych dla statystycznej istotności (min. 100 konwersji per wariant). Nie kończ przedwcześnie nawet jeśli wyniki wyglądają jednoznacznie.
#google-ads#eksperymenty#ab-testing#optymalizacja#strategie

Potrzebujesz pomocy specjalisty?

Skorzystaj z naszych usług w największych miastach Polski