На 41% выше CTR: чему нас научил A/B-тест креативов для Циана среди студентов
Разбираю, что на самом деле говорят исследования про лица в рекламе, почему интуиция маркетолога часто проигрывает A/B-тесту, и как оценивать эффективность рекламы, чтобы не путать красивую гипотезу с работающим креативом.
Есть одна ловушка, в которую периодически попадает любой маркетолог: чем дольше работаешь с аудиторией, тем увереннее кажется, что ты уже примерно понимаешь, что ей понравится.
Мы в Кампусе (campusapp.ru – приложение №1 для студентов в РФ и СНГ: 2,2 млн+ скачиваний, 350 тыс. MAU, 300+ вузов) довольно много работаем со студентами и хорошо знаем особенности этой аудитории. Поэтому когда для рекламы Циана делали два варианта креатива (с котиками и с человечками) я почти не сомневалась, какой вариант победит. Котики казались максимально логичным выбором: молодая аудитория, интернет-культура, милые персонажи, которые не выглядят как классическая реклама. Что здесь могло пойти не так?
Но результаты A/B-теста показали обратное
Кейс Циана: почему человечки обошли котиков
Мы запустили классическое тестирование рекламы: одна аудитория, одинаковые настройки показа, одинаковый бюджет, единственная переменная — визуал креатива. В одном варианте — котики, в другом — простые иллюстрированные человечки.
Человечки дали примерно на 41% больше кликов относительно показов.
Для рекламного объявления в ленте у студенческой аудитории разница в 41% — это не статистическая погрешность, а вполне ощутимая для медиапланирования цифра: при одном и том же бюджете один креатив приводит почти в полтора раза больше кликов, чем другой.
Что на самом деле говорят исследования про лица в рекламе
У гипотезы про человечков, как ни странно, тоже есть рациональное объяснение — и оно не про случайность.
Исследования с использованием eye-tracking (айтрекинга, отслеживания движения глаз) показывают, что человеческие лица в баннерной рекламе действительно увеличивают внимание к объявлению. Учёные из Ланкастерского университета и Университета Центрального Ланкашира отследили движения глаз участников, просматривавших баннеры с лицом и без него, и обнаружили: лицо с отведённым взглядом заметно усиливало внимание не только к самому изображению, но и к рекламному тексту и продукту рядом с ним. При этом лицо и так остаётся одним из самых распространённых элементов в рекламе — по некоторым оценкам, оно присутствует более чем в половине всех рекламных материалов, настолько это проверенный временем приём
Но здесь есть важная оговорка, и как раз она не даёт превратить наблюдение в универсальный рецепт. Другое исследование сравнивало рекламу с реальными и виртуальными инфлюенсерами и показало разрыв между вниманием и результатом: виртуальные персонажи привлекали больше визуального внимания зрителей, но это не всегда конвертировалось в более благоприятную оценку рекламы, тогда как реальные люди в целом вызывали более позитивное отношение к рекламе и более высокое намерение купить товар. То есть внимание и результат — разные вещи: креатив может «цеплять глаз», но не убеждать.
А если дело не только в лице, а в типе персонажа
Здесь стоит разделить два вопроса, которые легко перепутать: «лицо против отсутствия лица» — это не то же самое, что «человек против милого персонажа-маскота».
С маскотами (котики, зверушки-талисманы, вымышленные персонажи бренда) ситуация ещё интереснее. Бренды вроде Duolingo с совой Дуо или Scrub Daddy с губкой-смайликом строят вокруг маскотов огромную органическую вовлечённость в соцсетях — Duolingo целенаправленно использует своего персонажа именно для того, чтобы попасть в юмор и мемную культуру поколения Z, а не как элемент прямой конверсионной рекламы. По оценкам маркетинговых обзоров, аккаунты и публикации с маскотами получают заметно больше репостов, чем аналогичный контент без персонажа — например, у одного из брендов персонаж-кролик приносил на 51% больше репостов, а у другого рост доходил до 200%+.
Получается разрыв: маскоты отлично работают на вовлечённость и брендинг в соцсетях, но в нашем тесте именно у котиков — визуально близких к тому самому «милому маскоту» — CTR оказался ниже, чем у обычных человечков. Разгадка в разнице задач: маскот хорошо работает там, где цель — эмоциональная связь с брендом и виральность, а не мгновенный клик по перформанс-объявлению в ленте. Для прямого действия — «нажми и перейди» — человеческое лицо оказывается более сильным триггером, чем милый, но нейтральный к продукту персонаж.
Ещё несколько тестов, где гипотеза маркетолога не совпала с данными
Циан — не единственный случай, где A/B-тест перевернул наши ожидания. В кампаниях с Яндекс Алисой, Ростиксом и другими партнёрами мы регулярно тестируем и тексты пушей, и варианты креативов — и почти каждый раз самое интересное начинается ровно в тот момент, когда цифры расходятся с гипотезой.
Ни один из этих результатов не был предсказан на берегу со стопроцентной точностью — каждый раз реальные показатели эффективности рекламы уточняли или опровергали часть исходной гипотезы о том, что «зайдёт» этой аудитории.
Как оценить эффективность рекламного креатива, а не свою интуицию
Чтобы A/B-тест креатива действительно отвечал на вопрос «что работает», а не просто подтверждал то, что маркетолог и так предполагал, важно соблюдать несколько условий.
Тестировать одну переменную за раз. Если одновременно меняются и визуал, и текст, и призыв к действию — невозможно понять, какой именно элемент повлиял на разницу в показателях эффективности рекламы.
Проверять статистическую значимость, а не просто сравнивать цифры. Разница в CTR может быть случайным колебанием, а не закономерностью. Для оценки надёжности результата используется p-value — чем он ниже порогового значения (обычно 0,05), тем выше уверенность, что разница не случайна.
Набирать достаточный объём трафика. Тест на маленькой выборке не даёт статистически значимого результата — различия могут объясняться случайностью, а не реальным превосходством одного креатива над другим.
Учитывать сезонность и внешний контекст. Результаты, полученные в период распродаж, экзаменов или значимой новостной повестки, не всегда переносятся на нейтральный период — это стоит учитывать при интерпретации.
Смотреть на результат не только «в среднем». Показатели эффективности рекламы могут разниться по сегментам: креатив, который выигрывает в целом, иногда проигрывает на отдельной платформе, устройстве или в конкретном городе.
Частые ошибки маркетологов при тестировании креативов
Разбирая десятки таких тестов, вижу одни и те же грабли, на которые наступают снова и снова:
- Останавливать тест слишком рано, как только один вариант вырвался вперёд на маленьком объёме данных.
- Тестировать креатив в отрыве от аудитории — то, что сработало на одной сегменте, автоматически переносят на другую.
- Считать A/B-тест разовым мероприятием, а не постоянной практикой — гипотезы, подтверждённые год назад, не проверяют повторно.
- Путать внимание с конверсией: креатив, который «цепляет взгляд», не всегда приводит к клику или покупке — это разные метрики эффективности рекламы, и их легко перепутать местами.
Зачем вообще тестировать то, что «и так понятно»
Мы можем сколько угодно рассуждать, что «зумерам нравятся котики», «зумеры любят мемы» или «молодой аудитории нужны максимально нативные креативы». Иногда эти гипотезы подтверждаются. А иногда вариант, который казался заведомо менее интересным, спокойно обгоняет фаворита.
Хотите протестировать креативы на реальной студенческой аудитории? Написать про партнёрство:
👉 Telegram: @Juliaegorovav 👉 Почта: julia@campusapp.ru Сайт с подробностями для партнеров: https://hr.campusapp.ru/