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Vidéo 5 : Campagnes AdWords tests : À propos des résultats et de la pertinence statistique des tests
Au cours de la troisième étape de configuration d'une campagne AdWords test, le test est exécuté
et vous en évaluez les résultats. Ce cours vous aidera à comprendre certains des résultats
que vous pouvez obtenir pendant le test.
Durant le test, des données sont rassemblées pour les versions "Contrôle" et "Test"
au niveau de la campagne, du groupe d'annonces et des mots clés. Pour rappel, si vous ne voyez pas de lignes distinctes
"Contrôle" et "Test" pour l'un des onglets, cliquez sur
"Segment" pour les activer, puis faites défiler la liste pour cliquer sur "Test".
Au fur et à mesure que les données s'accumulent, différents types d'indicateurs de pertinence statistique
apparaissent dans l'interface pour vous aider à comprendre si les valeurs que vous comparez
sont différentes.
Une variation est significative d'un point de vue statistique s'il y a peu de chances qu'elle soit le fruit du hasard.
Si la variation d'une valeur n'est pas pertinente d'un point de vue statistique,
cela signifie qu'elle n'est probablement pas le résultat de votre test.
Une icône grise pointant dans les deux sens indique qu'une valeur n'a pas évolué de façon significative
d'un point de vue statistique. La variation observée est probablement due à des perturbations liées aux tests.
Une icône pointant vers le haut indique qu'une valeur a augmenté de façon significative
d'un point de vue statistique. Si vous décidiez d'appliquer ces modifications à toutes les enchères,
cette valeur devrait augmenter.
Une icône pointant vers le bas indique qu'une valeur a diminué de façon significative
d'un point de vue statistique. Si vous décidiez d'appliquer ces modifications à toutes les enchères,
cette valeur devrait diminuer.
Pour ces icônes, trois gradations déterminent le niveau de fiabilité des informations,
indiquant si les résultats sont liés aux modifications ou s'ils sont dus au hasard :
Une flèche simple pointant vers le haut ou vers le bas indique une probabilité de 95 % que la valeur ait augmenté
ou diminué. En d'autres termes, si vous appliquez l'ensemble des modifications testées,
alors que tous les autres paramètres restent inchangés, la probabilté que la valeur diffère
du résultat obtenu est seulement de 5 %.
Deux flèches pointant vers le haut ou vers le bas indiquent une probabilité de 99 % que la valeur ait augmenté
ou diminué. En d'autres termes, si vous appliquez l'ensemble des modifications testées,
alors que tous les autres paramètres restent inchangés, la probabilité que la valeur diffère
du résultat obtenu est seulement de 1 %.
Trois flèches pointant vers le haut ou vers le bas indiquent une probabilité de 99,9 % que la valeur ait augmenté
ou diminué. En d'autres termes, si vous appliquez l'ensemble des modifications testées,
alors que tous les autres paramètres restent inchangés, la probabilité que la valeur diffère
du résultat obtenu est seulement de 0,1 %.
N'oubliez pas que si la répartition de votre test entre les versions "Test" et "Contrôle" est différente de
50/50 (par exemple, 70/30 ou 20/80), les statistiques enregistrées pour votre campagne
dans les versions "Test" et "Contrôle" ne peuvent pas être comparées directement. Imaginons, par exemple,
que vous exécutiez un test dont la répartition est 90/10. Si aucune modification n'est apportée à votre test,
le rapport attendu est de 900 impressions dans la version "Contrôle" contre 100 impressions dans la version
"Test". Si, le résultat était de 900 impressions dans la version "Contrôle" contre 400 impressions
dans la version "Test", vous pourriez en déduire une augmentation significative d'un point de vue statistique. En effet,
les 400 impressions obtenues sont largement supérieures aux 100 impressions prévues en cas d'absence de modifications.
Cela indique que, si vous appliquez les modifications, vous pouvez vous attendre à une augmentation du nombre
des impressions, même si 900 est supérieur à 400.
Les répartitions 50/50 sont beaucoup plus faciles à comparer, car les valeurs absolues ne doivent normalement varier que
si les modifications ont un impact. De plus, bon nombre de campagnes n'enregistrent pas un trafic suffisamment important pour
que les résultats des tests soient pertinents lorsque vous optez pour une répartition autre que 50/50. Nous conseillons donc
à la plupart des annonceurs d'exécuter des tests 50/50, à moins qu'ils ne soient disposés à faire les calculs qui s'imposent
pour déterminer eux-mêmes les pourcentages nécessaires si les modifications testées doivent être appliquées
à toutes les enchères.