Test A/B sui social media: ottimizza i post con i dati

L’intuizione è un utile punto di partenza per la strategia dei social media, ma non dovrebbe essere il punto finale. I marchi che migliorano costantemente le loro prestazioni organiche trattano le decisioni sui contenuti come ipotesi da testare piuttosto che opinioni da difendere. Il test A / B porta rigore empirico a una disciplina che spesso corre su sentimenti intestinali e istinto creativo.

Questa guida illustra come progettare, eseguire e interpretare test A / B specifici per i contenuti organici dei social media. Mentre le piattaforme social a pagamento offrono strumenti di testing split integrati, i test organici richiedono un approccio più manuale ma altrettanto prezioso.

Fondamenti di test A/B sociale

Un test A/B confronta due versioni di qualcosa per determinare quali prestazioni migliori rispetto a una metrica definita. Per i social media, si creano due post identici tranne che per una variabile, pubblicarli entrambi e confrontare i risultati. Il post vincente diventa la tua nuova base di partenza e metti alla prova un’altra variabile contro di essa.

Elementi testabili in Organic Social

Le variabili che puoi testare includono il formato visivo (immagine statica contro carosello contro video), la lunghezza della didascalia (concisa contro forma lunga), lo stile di apertura della didascalia (domanda contro dichiarazione contro storia), il tono di chiamata all’azione (diretto contro sottile contro assente), la pubblicazione di giorno e ora, la strategia di hashtag (quantità e specificità), la presenza e il posizionamento di emoji, l’angolo dei contenuti (educativo contro divertente contro inspirazionale) e i ganci di prima linea sulle piattaforme in cui la di di di didalità.

Ogni variabile può influenzare le prestazioni, ma è necessario testarle una alla volta. Cambiare sia l’immagine che la didascalia contemporaneamente rende impossibile determinare quale cambiamento ha guidato il risultato.

Progettare esperimenti affidabili

La qualità del tuo progetto di test determina l’affidabilità delle tue conclusioni. I test sloppy producono dati fuorvianti che possono guidare la strategia nella direzione sbagliata.

Isolare una singola variabile

Questa è la regola fondamentale. Ogni test dovrebbe cambiare esattamente un elemento tra le due versioni. Se si desidera verificare se il video supera le immagini statiche e se le didascalie brevi superano quelle lunghe, si tratta di due test separati, non uno.

Pre-definisci il tuo successo metrico

Decidi cosa stai misurando prima di eseguire il test, non dopo aver visto i risultati. Se si testano i collegamenti di didascalia, la metrica di successo potrebbe essere il tasso di coinvolgimento o il volume dei commenti. Pre-definire la metrica impedisce di scegliere la ciliegina che racconta la storia che preferisci.

Accumulare dati sufficienti

Un singolo confronto post è un aneddoto, non un test. Algoritmi della piattaforma, umore del pubblico, eventi attuali e innumerevoli variabili esterne influenzano le prestazioni dei singoli post. Esegui almeno cinque o dieci round di ogni variazione per stabilire un modello che trascende il rumore casuale.

Controllo dei fattori esterni

Pubblicare le due variazioni il più possibile vicine nel tempo per ridurre al minimo le interferenze ambientali. Se la versione A aumenta durante un importante evento di notizie e la versione B aumenta il giorno successivo dopo che le cose si calmano, il divario di prestazioni potrebbe essere del tutto situazionale. Quando si verificano i tempi di pubblicazione in modo specifico, mantenere tutti gli altri elementi identici e eseguire abbastanza round per appianare la variabilità quotidiana.

Strategie di test specifici per piattaforma

Test di Instagram

L’algoritmo di Instagram non mostra i contenuti a tutti i follower allo stesso modo, rendendo i test A / B organici difficili. Nonostante questo, sono possibili test significativi confrontando il formato dei contenuti (Reels versus caroselli), i ganci di prima linea, gli stili visivi e il posizionamento call-to-action. Traccia i salvataggi e le condivisioni come metriche primarie poiché segnalano un valore più profondo dei like.

Test di LinkedIn

LinkedIn premia i contenuti di avvio della conversazione. Testa diversi ganci di apertura (casi contraddittori rispetto a storie personali rispetto agli apripista guidati dai dati), lunghezza del post (corto contro forma lunga), formato del contenuto (solo testo contro caroselli di documenti rispetto a video nativi) e se porre una domanda diretta aumenta i commenti.

X e test dei thread

Il ritmo rapido di queste piattaforme crea un’elevata variabilità post-post. Esegui più iterazioni di test per tenere conto della velocità della timeline. Testare il formato del thread rispetto ai singoli post, alle variazioni di tono e se il contesto aggiunto rende il contenuto più condivisibile.

Interpretazione dei risultati praticamente

Non è necessario un grado di statistica per interpretare i risultati del test A / B, ma è necessario disciplina. Il metodo più semplice e affidabile è il conteggio delle vincite: esegui cinque o più round, conta quanti vince ogni versione e adotta il vincitore più frequente. Se i risultati si dividono da tre a due, eseguire round aggiuntivi prima di dichiarare un vincitore.

Cosa significano i risultati inconcludenti

A volte un test non mostra alcuna differenza significativa tra le variazioni. Questo è un risultato valido e utile. Significa che la variabile che hai testato non influisce in modo significativo sulle prestazioni, liberandoti di prendere quella decisione in base ad altre considerazioni e passando a testare una variabile che potrebbe essere più importante.

Coerenza sulla magnitudine

Una variazione che vince con un piccolo margine su molti round è un risultato più affidabile di uno che vince con un margine enorme in un singolo round. La coerenza di direzione conta più della dimensione della differenza. Se la versione A supera leggermente la versione B in sette round su dieci, hai un risultato robusto anche se i margini individuali sono modesti.

Incorporare il test nel tuo flusso di lavoro

I test A/B funzionano meglio quando sono incorporati nelle operazioni quotidiane, non trattati come un progetto occasionale. Crea test nel tuo calendario dei contenuti designando post specifici come post di test. Mantenere un registro di test che registra ogni ipotesi, variabile, metrica di successo, risultato e apprendimento.

Questo registro diventa una base di conoscenze inestimabile. Quando un nuovo membro del team chiede perché usi sempre gli hook delle domande su LinkedIn, punti ai test specifici che hanno stabilito tale pratica. Quando si pianificano post organici attraverso uno strumento come , il social media scheduler SocialBlaze, taggare i post di test nel calendario rende semplice tenere traccia degli esperimenti attivi su tutte le piattaforme.

Condividi i risultati dei test con il tuo team di marketing più ampio. Le informazioni provenienti dai test A/B sociali si applicano spesso alle righe degli argomenti delle e-mail, alla copia degli annunci e ai titoli della pagina di destinazione. Gli apprendimenti inter-impollinatori moltiplicano il valore di ogni test eseguito.