Navigando online alla consueta ricerca di novità e spunti interessanti per il miglioramento e l’ottimizzazione delle campagne pay per click, mi sono imbattuto in uno strumento utilizzabile via web per il controllo della performance di CTR degli annunci: Clickthrough Rate Validity Checker.
Lo strumento serve a “validare” il confronto tra il CTR di due annunci, ma può tranquillamente essere utlizzato per il confronto tra singole parole chiave. Il concetto è semplice: quando confronto la performance degli annunci inseriti in parallelo in uno stesso gruppo, devo assicurarmi che i dati siano omogenei, o rischio di prendere decisioni sbagliate. Un esempio concreto rende più semplice chiarire il concetto.
Confronto due annunci, con lo scopo di stabilire quale sia la migliore creatività per un gruppo parole chiave:
- annuncio 256 clicks, 1,7% ctr
- annuncio 15 clicks, 2,4% ctr
Ad una prima occhiata, potrei considerare migliore la creatività 2 rispetto alla 1, per il fatto che ha un CTR più alto: se faccio tuttavia attenzione, mi rendo conto che il numero di click ha un peso differente. Ciò è dovuto al fatto che gli annunci sono stati creati in momenti diversi, ed hanno quindi età diverse:
- annuncio creato il 01 gennaio, 256 clicks, 1,7% ctr
- annuncio creato il 01 febbraio, 15 clicks, 2,4% ctr
Se inserisco i dati nella maschera di analisi suddetta, il responso sarà: Your test has not acquired enough data to obtain statistical validity yet.
Ciò significa che non è ancora possibile stabilire quale sia il migliore tra i due annunci.
Dopo qualche giorno ripeto il test con i nuovi dati:
- annuncio 331 clicks, 1,8% ctr
- annuncio 60 clicks, 1,3% ctr
In questo caso lo strumento mi restituisce un 95% di probabilità che l’annuncio 1 sia migliore del 2, contrariamente a quanto sembrasse in un primo tempo. Ho evitato un errore di valutazione! 
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