ask me คุย กับ AI




AMP



Table of Contents




https://linkedin.com-thai.com/1740135230-LinkedIn_Advertising-th-product_service.html

https://linkedin.com-thai.com/1740135230-LinkedIn_Advertising-th-product_service.htmlการขยายผลโฆษณา LinkedIn: กลยุทธ์เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโฆษณาบน LinkedIn ของคุณ | LinkedIn Advertising: Scaling your LinkedIn advertising efforts

เรียนรู้วิธีการขยายผลโฆษณาบน LinkedIn อย่างมีประสิทธิภาพ เพิ่มการเข้าถึง กลุ่มเป้าหมายที่แม่นยำ และเพิ่ม ROI ด้วยกลยุทธ์และเคล็ดลับที่ใช้ได้จริง | Learn how to effectively scale your LinkedIn advertising, increase reach, target precisely, and boost ROI with practical strategies and tips.

LinkedIn Advertising, โฆษณา LinkedIn, การตลาดบน LinkedIn, B2B Marketing, การขยายผลโฆษณา, Scaling Advertising, LinkedIn Ads, การเพิ่ม ROI, การกำหนดกลุ่มเป้าหมาย, Lead Generation, การสร้างโอกาสในการขาย, การตลาดดิจิทัล, Digital Marketing

ที่มา: https://linkedin.com-thai.com/1740135230-LinkedIn_Advertising-th-product_service.html

 

การทดสอบ A/B สำหรับโฆษณา LinkedIn: เพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ของคุณ

การทดสอบ A/B คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญสำหรับโฆษณา LinkedIn

การทดสอบ A/B หรือที่เรียกว่า Split Testing คือกระบวนการเปรียบเทียบโฆษณา LinkedIn สองเวอร์ชัน (A และ B) ที่แตกต่างกันในองค์ประกอบเดียว เช่น พาดหัว, รูปภาพ, ข้อความโฆษณา หรือกลุ่มเป้าหมาย เพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่าตามวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ เช่น จำนวนคลิก, อัตรา Conversion หรือต้นทุนต่อ Conversion. การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลจริง (Data-Driven Decision) แทนที่จะพึ่งพาการคาดเดาหรือสัญชาตญาณ.


ความสำคัญของการทดสอบ A/B สำหรับโฆษณา LinkedIn นั้นมีหลายประการ:

เพิ่มประสิทธิภาพ ROI (Return on Investment): ด้วยการระบุเวอร์ชันโฆษณาที่ทำงานได้ดีที่สุด คุณสามารถจัดสรรงบประมาณไปยังโฆษณาที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งจะช่วยเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนของคุณ.
ปรับปรุงประสิทธิภาพแคมเปญ: การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณเข้าใจว่าองค์ประกอบใดของโฆษณาที่ดึงดูดกลุ่มเป้าหมายของคุณได้ดีที่สุด ทำให้คุณสามารถปรับปรุงแคมเปญโฆษณาให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น.
ลดต้นทุน: การค้นพบโฆษณาที่ทำงานได้ดีที่สุดจะช่วยลดต้นทุนต่อ Conversion หรือต้นทุนต่อคลิก ทำให้คุณใช้งบประมาณโฆษณาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น.
เพิ่มความเข้าใจในกลุ่มเป้าหมาย: การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณเรียนรู้เกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายของคุณ ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีค่าสำหรับการปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดโดยรวม.
เพิ่ม Conversion Rate: การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณระบุองค์ประกอบที่ส่งผลต่อ Conversion Rate ได้ดีที่สุด ทำให้คุณสามารถปรับปรุง Conversion Rate ได้อย่างต่อเนื่อง.

LinkedIn A/B Testing: Optimizing Your Ad Results

What is A/B Testing and Why is it Important for LinkedIn Ads?

A/B testing, also known as split testing, is the process of comparing two versions (A and B) of a LinkedIn ad that differ in a single element, such as the headline, image, ad copy, or target audience. The goal is to determine which version performs better based on a predefined objective, such as clicks, conversion rate, or cost per conversion. A/B testing allows you to make data-driven decisions instead of relying on guesswork or intuition.


The importance of A/B testing for LinkedIn ads is multifaceted:

Maximize ROI (Return on Investment): By identifying the best-performing ad version, you can allocate your budget to the most effective ads, thereby increasing your return on investment.
Improve Campaign Performance: A/B testing helps you understand which elements of your ads resonate best with your target audience, allowing you to improve your advertising campaigns for better performance.
Reduce Costs: Finding the best-performing ads helps reduce cost per conversion or cost per click, allowing you to use your advertising budget more efficiently.
Increase Understanding of Your Target Audience: A/B testing helps you learn about the preferences and behaviors of your target audience, which is valuable information for improving your overall marketing strategy.
Increase Conversion Rate: A/B testing allows you to identify the elements that best impact your conversion rate, enabling you to continually improve it.

ขั้นตอนการทำ A/B Testing บน LinkedIn

กำหนดวัตถุประสงค์และตัวชี้วัด

ก่อนเริ่มการทดสอบ A/B ใดๆ คุณต้องกำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนว่าต้องการบรรลุอะไรจากการทดสอบนี้ ตัวอย่างเช่น คุณต้องการเพิ่มจำนวนคลิก, เพิ่มจำนวน Conversion, ลดต้นทุนต่อ Conversion หรือเพิ่มการรับรู้แบรนด์ (Brand Awareness)?


เมื่อกำหนดวัตถุประสงค์แล้ว ให้เลือกตัวชี้วัด (Metrics) ที่จะใช้ในการวัดผลสำเร็จ ตัวชี้วัดที่พบบ่อย ได้แก่:

Click-Through Rate (CTR): อัตราส่วนของผู้ที่เห็นโฆษณาของคุณและคลิกที่โฆษณานั้น.
Conversion Rate: อัตราส่วนของผู้ที่คลิกโฆษณาของคุณและดำเนินการตามที่คุณต้องการ เช่น กรอกแบบฟอร์ม, ดาวน์โหลดเอกสาร, หรือซื้อสินค้า.
Cost Per Click (CPC): จำนวนเงินที่คุณจ่ายต่อหนึ่งคลิกบนโฆษณาของคุณ.
Cost Per Conversion (CPC): จำนวนเงินที่คุณจ่ายต่อหนึ่ง Conversion.
Engagement Rate: อัตราส่วนของผู้ที่เห็นโฆษณาของคุณและมีส่วนร่วมกับโฆษณานั้น เช่น กดไลค์, แสดงความคิดเห็น, หรือแชร์.

Steps to Conduct A/B Testing on LinkedIn

Define Objectives and Metrics

Before starting any A/B test, you need to define a clear objective of what you want to achieve from the test. For example, do you want to increase clicks, increase conversions, reduce cost per conversion, or increase brand awareness?


Once you have defined your objective, choose the metrics that you will use to measure success. Common metrics include:

Click-Through Rate (CTR): The ratio of people who see your ad and click on it.
Conversion Rate: The ratio of people who click on your ad and take the desired action, such as filling out a form, downloading a document, or purchasing a product.
Cost Per Click (CPC): The amount you pay per click on your ad.
Cost Per Conversion (CPC): The amount you pay per conversion.
Engagement Rate: The ratio of people who see your ad and engage with it, such as liking, commenting, or sharing.

ขั้นตอนการทำ A/B Testing บน LinkedIn (ต่อ)

เลือกองค์ประกอบที่จะทดสอบ

เลือกเพียงองค์ประกอบเดียวที่จะทดสอบในแต่ละครั้ง เพื่อให้คุณสามารถระบุได้อย่างชัดเจนว่าองค์ประกอบใดที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของโฆษณา องค์ประกอบที่สามารถทดสอบได้ ได้แก่:

พาดหัว (Headline): ทดสอบพาดหัวที่แตกต่างกันเพื่อดูว่าแบบใดดึงดูดความสนใจได้มากกว่า.
รูปภาพ/วิดีโอ (Image/Video): ทดสอบรูปภาพหรือวิดีโอที่แตกต่างกันเพื่อดูว่าแบบใดกระตุ้นให้เกิดการคลิกหรือ Conversion มากกว่า.
ข้อความโฆษณา (Ad Copy): ทดสอบข้อความโฆษณาที่แตกต่างกันเพื่อดูว่าแบบใดสื่อสารคุณค่าของผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณได้ดีที่สุด.
คำกระตุ้นการตัดสินใจ (Call to Action - CTA): ทดสอบปุ่ม CTA ที่แตกต่างกัน เช่น "เรียนรู้เพิ่มเติม", "ดาวน์โหลดเลย", "ลงทะเบียนฟรี" เพื่อดูว่าแบบใดกระตุ้นให้เกิดการดำเนินการมากกว่า.
กลุ่มเป้าหมาย (Target Audience): ทดสอบกลุ่มเป้าหมายที่แตกต่างกัน เช่น ตำแหน่งงาน, อุตสาหกรรม, ทักษะ, หรือความสนใจ เพื่อดูว่ากลุ่มใดตอบสนองต่อโฆษณาของคุณได้ดีที่สุด.
รูปแบบโฆษณา (Ad Format): ทดสอบรูปแบบโฆษณาที่แตกต่างกัน เช่น Single Image Ad, Carousel Ad, Video Ad, หรือ Text Ad เพื่อดูว่าแบบใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์ของคุณ.

Steps to Conduct A/B Testing on LinkedIn (Continued)

Choose the Element to Test

Choose only one element to test at a time so you can clearly identify which element is affecting the performance of your ad. Elements that can be tested include:

Headline: Test different headlines to see which one attracts more attention.
Image/Video: Test different images or videos to see which one drives more clicks or conversions.
Ad Copy: Test different ad copy to see which one best communicates the value of your product or service.
Call to Action (CTA): Test different CTA buttons, such as "Learn More," "Download Now," "Register for Free," to see which one drives more action.
Target Audience: Test different target audiences, such as job titles, industries, skills, or interests, to see which group responds best to your ad.
Ad Format: Test different ad formats, such as Single Image Ad, Carousel Ad, Video Ad, or Text Ad, to see which one works best for your objective.

สร้างโฆษณาเวอร์ชัน A และ B

เมื่อคุณเลือกองค์ประกอบที่จะทดสอบแล้ว ให้สร้างโฆษณา LinkedIn สองเวอร์ชัน: เวอร์ชัน A (Control) และเวอร์ชัน B (Variation) เวอร์ชัน A ควรเป็นโฆษณาที่คุณใช้อยู่ในปัจจุบัน หรือโฆษณาที่คุณคิดว่าน่าจะทำงานได้ดี ส่วนเวอร์ชัน B ควรเป็นโฆษณาที่เหมือนกับเวอร์ชัน A ทุกประการ ยกเว้นองค์ประกอบที่คุณต้องการทดสอบ.

ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการทดสอบพาดหัว ให้สร้างโฆษณาเวอร์ชัน A ด้วยพาดหัวเดิม และสร้างโฆษณาเวอร์ชัน B ด้วยพาดหัวใหม่.

สำคัญมาก: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโฆษณาทั้งสองเวอร์ชันมีองค์ประกอบอื่นๆ เหมือนกันทุกประการ เช่น รูปภาพ, ข้อความโฆษณา, CTA, และกลุ่มเป้าหมาย เพื่อให้ผลลัพธ์ของการทดสอบมีความน่าเชื่อถือ.

Create Ad Versions A and B

Once you have chosen the element to test, create two versions of your LinkedIn ad: version A (Control) and version B (Variation). Version A should be the ad you are currently using, or the ad you think will perform well. Version B should be identical to version A in every way, except for the element you want to test.

For example, if you want to test the headline, create ad version A with the original headline and create ad version B with the new headline.

Very Important: Make sure that both ad versions have all other elements identical, such as image, ad copy, CTA, and target audience, so that the test results are reliable.

กำหนดงบประมาณและระยะเวลา

กำหนดงบประมาณและระยะเวลาสำหรับการทดสอบ A/B ของคุณ งบประมาณควรเพียงพอที่จะให้โฆษณาทั้งสองเวอร์ชันได้รับการแสดงผล (Impressions) และคลิกจำนวนมากพอที่จะให้ข้อมูลที่มีนัยสำคัญทางสถิติ. ระยะเวลาควรนานพอที่จะรวบรวมข้อมูลได้เพียงพอ แต่ไม่นานเกินไปจนทำให้คุณเสียโอกาสในการปรับปรุงแคมเปญโฆษณา.

โดยทั่วไป แนะนำให้ใช้ระยะเวลาอย่างน้อย 1-2 สัปดาห์ หรือจนกว่าโฆษณาแต่ละเวอร์ชันจะได้รับการแสดงผลอย่างน้อย 1,000 ครั้ง หรือมีคลิกอย่างน้อย 100 ครั้ง. อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาที่เหมาะสมอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์, งบประมาณ, และกลุ่มเป้าหมายของคุณ.

LinkedIn Campaign Manager มีเครื่องมือช่วยในการแบ่งงบประมาณและกำหนดระยะเวลาสำหรับการทดสอบ A/B คุณสามารถเลือกที่จะแบ่งงบประมาณเท่าๆ กันระหว่างโฆษณาทั้งสองเวอร์ชัน หรือกำหนดสัดส่วนที่แตกต่างกันก็ได้.

Set Budget and Duration

Set a budget and duration for your A/B test. The budget should be sufficient to give both ad versions enough impressions and clicks to provide statistically significant data. The duration should be long enough to collect sufficient data, but not so long that you miss opportunities to improve your advertising campaigns.

Generally, it is recommended to use a duration of at least 1-2 weeks, or until each ad version has received at least 1,000 impressions or 100 clicks. However, the appropriate duration may vary depending on your objectives, budget, and target audience.

LinkedIn Campaign Manager has tools to help you split your budget and set the duration for your A/B test. You can choose to split the budget equally between the two ad versions, or set different proportions.

วิเคราะห์ผลลัพธ์และนำไปปรับปรุง

หลังจากที่การทดสอบ A/B สิ้นสุดลง ให้วิเคราะห์ผลลัพธ์เพื่อดูว่าโฆษณาเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่าตามตัวชี้วัดที่คุณกำหนดไว้. LinkedIn Campaign Manager จะแสดงข้อมูลประสิทธิภาพของโฆษณาแต่ละเวอร์ชัน เช่น จำนวนคลิก, อัตรา Conversion, ต้นทุนต่อ Conversion, และอื่นๆ.

หากโฆษณาเวอร์ชัน B ทำงานได้ดีกว่าเวอร์ชัน A อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ให้ใช้โฆษณาเวอร์ชัน B เป็นโฆษณาหลักของคุณ. หากไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างโฆษณาทั้งสองเวอร์ชัน ให้ลองทดสอบองค์ประกอบอื่นๆ หรือปรับปรุงองค์ประกอบที่คุณทดสอบไปแล้ว.

สิ่งสำคัญคือต้องทำการทดสอบ A/B อย่างต่อเนื่อง เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโฆษณา LinkedIn ของคุณอย่างสม่ำเสมอ. ตลาดและพฤติกรรมของผู้บริโภคมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ดังนั้นสิ่งที่คุณพบว่าได้ผลในวันนี้อาจไม่ได้ผลในวันพรุ่งนี้.

Analyze Results and Optimize

After the A/B test is complete, analyze the results to see which ad version performed better according to the metrics you set. LinkedIn Campaign Manager will show you the performance data for each ad version, such as clicks, conversion rate, cost per conversion, and more.

If ad version B performs significantly better than version A, use version B as your main ad. If there is no significant difference between the two ad versions, try testing other elements or refining the element you have already tested.

It is important to conduct A/B testing continuously to consistently improve the performance of your LinkedIn ads. The market and consumer behavior are constantly changing, so what you find works today may not work tomorrow.

ปัญหาและการแก้ปัญหาที่พบบ่อยในการทำ A/B Testing บน LinkedIn

ปัญหา: ผลลัพธ์ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ.

การแก้ปัญหา: เพิ่มงบประมาณ, ขยายระยะเวลาการทดสอบ, หรือลดจำนวนตัวแปรที่ทดสอบ.

ปัญหา: ไม่แน่ใจว่าจะทดสอบองค์ประกอบใด.

การแก้ปัญหา: เริ่มต้นด้วยองค์ประกอบที่สำคัญที่สุด เช่น พาดหัว, รูปภาพ, หรือกลุ่มเป้าหมาย. ศึกษา Best Practices และดูว่าคู่แข่งของคุณทำอะไร.

ปัญหา: กลุ่มเป้าหมายมีขนาดเล็กเกินไป.

การแก้ปัญหา: ขยายกลุ่มเป้าหมายให้กว้างขึ้น หรือใช้ Lookalike Audiences.

Common Problems and Solutions in A/B Testing on LinkedIn

Problem: Results are not statistically significant.

Solution: Increase the budget, extend the test duration, or reduce the number of variables tested.

Problem: Not sure which element to test.

Solution: Start with the most important elements, such as headline, image, or target audience. Study best practices and see what your competitors are doing.

Problem: Target audience is too small.

Solution: Expand the target audience or use Lookalike Audiences.

3 สิ่งที่น่าสนใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดสอบ A/B บน LinkedIn

1. Multivariate Testing: นอกจากการทดสอบ A/B แล้ว LinkedIn ยังรองรับการทดสอบ Multivariate Testing ซึ่งเป็นการทดสอบหลายองค์ประกอบพร้อมกัน. การทด



























Ask AI about:

stylex-Coral-Sunset-Fusion