Incrementality Test วัด​ยอด​ที่​เกิด​เพราะ​โฆษณา​จริง

ยอด​ขาย​บาง​ส่วน​ที่​รายงาน​โฆษณา​นับ​ให้​แคมเปญ จะ​เกิด​ขึ้น​อยู่ดี​แม้​ไม่มี​โฆษณา ลูกค้า​ประจำ​ที่​ค้น​ชื่อ​ร้าน​แล้ว​คลิก​โฆษณา​เพราะ​อยู่​บน​สุด​ของ​หน้า ถูก​นับ​เป็น Conversion ของ​แคมเปญ​เหมือน​ลูกค้า​ใหม่ ส่วน​ต่าง​ระหว่าง​ยอด​ที่​รายงาน​นับ​ได้​กับ​ยอด​ที่​โฆษณา​ทำให้​เกิด​ขึ้น​จริง ต้องหา​ด้วย​การ​ทดลอง​ที่​มี​กลุ่ม​เปรียบ​เทียบ เอกสาร Conversion Lift ใน​ศูนย์​ช่วย​เหลือ Google Ads ตอบ​สาม​เรื่อง​ที่​ผู้​ลง​โฆษณา​ต้อง​รู้​ก่อน​เริ่ม คือ​เครื่อง​มือ​นับ​อะไร บัญชี​ต้อง​มี​ขนาด​เท่าไร และ​ธุรกิจ​ที่​ยัง​ไม่​ถึง​เกณฑ์​ทดสอบ​เอง​ได้​แบบ​ไหน

การ​วัดผล​แบบ​นี้​เป็น​หนึ่ง​ใน​สาม​วิธี​ที่​นักการ​ตลาด​ใช้​คู่​กัน อีก​สอง​วิธี​คือ​การ​แบ่ง​เครดิต​ให้​ช่อง​ทาง​ต่าง ๆ ซึ่ง​อธิบาย​ไว้​ในAttribution Model เหลือ​แค่ Data-driven กับ Last click และ​การ​สร้าง​แบบ​จำลอง​จาก​ข้อมูล​ย้อน​หลัง​หลาย​ปี​ในMarketing Mix Modeling (MMM) คือ​อะไร วัดผล​โฆษณา​ไร้​คุกกี้

หน้า About Conversion Lift อธิบาย​ว่าการ​ทดลอง​แบบ Incrementality ใช้​วัดผล​เชิง​เหตุ​ของ​โฆษณา Conversion Lift แยก​ผู้​ชม​เป็น​สอง​กลุ่ม คือ​กลุ่ม​ที่​เห็น​โฆษณา (treatment) และ​กลุ่ม​ที่​ไม่​เห็น​โฆษณา (control) ส่วน​ต่าง​ของ Conversion ระหว่าง​สอง​กลุ่ม​คือ "lift" หรือ​ยอด​ที่​เพิ่ม​ขึ้น​เพราะ​มี​โฆษณา

หน้า​อธิบาย​ผล​การ​ศึกษา​แบบ​แบ่ง​ตาม​ผู้​ใช้ แยก​ความ​ต่าง​จาก​รายงาน​ปกติ​ไว้​ชัด Conversion ใน​รายงาน​แคมเปญ​นับ​ตาม​การ​ตั้ง​ค่า​และ​กติกา Attribution ของ​แต่ละ Conversion เช่น หน้าต่าง​การ​นับ​หลัง​คลิก 7 วัน ส่วน Conversion Lift ไม่​ใช้​กติกา​เหล่า​นั้น แต่​นับ Conversion ทั้งหมด​ของ​สอง​กลุ่ม​ตลอด​ช่วง​การ​ศึกษา​แล้ว​หา​ส่วน​ต่าง ตัว​ชี้​วัด​หลัก​มี​ดังนี้

1. Incremental conversions เท่ากับ Conversion ของ​กลุ่ม​ที่​เห็น​โฆษณา​ลบ​ด้วย​กลุ่ม​ที่​ไม่​เห็น
2. Incremental cost per action (iCPA) เท่ากับ​ค่า​โฆษณา​ทั้งหมด​หาร​ด้วย Incremental conversions
3. Incremental ROAS (iROAS) เท่ากับ​มูลค่า Conversion ที่​เพิ่ม​ขึ้น​หาร​ด้วย​ค่า​ใช้​จ่าย รายงาน​เมื่อ Conversion มี​การ​กำหนด​มูลค่า

ตัวอย่าง​การ​คำนวณ iCPA

สมมติ​แคมเปญ​หนึ่ง​ใช้​งบ 200,000 บาท​ตลอด​การ​ศึกษา และ​แบ่ง​ผู้​ชม​เป็น​สอง​กลุ่ม​ขนาด​เท่า​กัน กลุ่ม​ที่​เห็น​โฆษณา​มี 1,300 Conversion กลุ่ม​ที่​ไม่​เห็น​มี 1,100 Conversion Incremental conversions จึง​เท่ากับ 200 ครั้ง iCPA จึง​เท่ากับ 200,000 หาร 200 ได้ 1,000 บาท​ต่อ Conversion ที่​เพิ่ม​ขึ้น​จริง ขณะ​ที่​รายงาน​ปกติ​อาจ​นับ​ให้​แคมเปญ​หลาย​ร้อย Conversion และ​แสดง​ต้นทุน​ต่อ Conversion ต่ำ​กว่า​นี้​หลาย​เท่า ตัวเลข​ทั้งหมด​ใน​ย่อหน้า​นี้​สมมติ​ขึ้น​ให้​เห็น​วิธี​คำนวณ ไม่​ได้​มา​จาก​แคมเปญ​ใด

iROAS เท่ากับ 2 หมาย​ถึง​อะไร

หน้า​อธิบาย​ผล​การ​ศึกษา​แบบ​แบ่ง​ตาม​พื้นที่ ยก​ตัวอย่าง​ว่า iROAS เท่ากับ 2 หมายความ​ว่า​ทุก 1 ดอลลาร์​ที่​ลง​ไป สร้าง​มูลค่า​ใหม่ 2 ดอลลาร์​ที่​ไม่​เกิด​ขึ้น​ถ้า​ไม่มี​แคมเปญ ผล​มา​พร้อม​ช่วง​ความ​เชื่อ​มั่น เช่น iROAS 2.2 ที่​มี​ช่วง​ตั้งแต่ 1.3 ถึง 3.5 ตัวเลข​นี้​จึง​บอก​ทั้ง​ค่าที่​ประมาณ​ได้​และ​ความ​ไม่​แน่นอน​ของ​ค่า​นั้น ต่าง​จาก ROAS ใน​รายงาน​ปกติ​ที่​แสดง​เป็น​ตัวเลข​เดียว

หน้า About Conversion Lift เขียน​ไว้​ตั้งแต่​บรรทัด​แรก​ว่า​เครื่อง​มือ​นี้​ไม่​ได้​เปิด​ให้​ทุก​บัญชี Google Ads ผู้​ลง​โฆษณา​ต้อง​ติดต่อ​ตัวแทน​ของ Google หน้า​ตั้ง​ค่า​การ​ศึกษา​แบบ​แบ่ง​ตาม​ผู้​ใช้ กำหนด​เกณฑ์​ของ​บัญชี​ดังนี้

1. Conversion ที่​สังเกต​ได้​อย่าง​น้อย 1,000 ครั้ง Conversion ที่​ได้​จาก​ข้อมูล​เสริม​ไม่​นับ​รวม
2. งบ​แคมเปญ​ขั้น​ต่ำ 5,000 ดอลลาร์​สหรัฐ ต่อ​การ​ศึกษา
3. ติดตาม Conversion ที่​รองรับ​อย่าง​น้อยห​นึ่ง​รายการ
4. ประเภท​แคมเปญ​ที่​รองรับ ได้แก่ Display, Search, Video, Demand Gen, App และ Performance Max ยกเว้น​แคมเปญ​แอป​ที่​ยิง​ไป​ยัง iOS และ​โฆษณา​ท่อง​เที่ยว
5. แคมเปญ​หนึ่ง​อยู่​ได้​ใน​การ​ศึกษา​เดียว ไม่​ว่า​จะ​เป็น Brand Lift, Search Lift หรือ Conversion Lift

การ​ศึกษา​แบบ​แบ่ง​ตาม​พื้นที่​ใช้ได้​กับ​แคมเปญ​ที่​ยิง​ใน​ประเทศ​เดียว รับ​ข้อมูล​ออฟ​ไลน์​ที่​รวม​ระดับ​รหัส​ไปรษณีย์​หรือ​เมือง​ได้ และ​หน้า​อธิบาย​ผล​ระบุ​ว่า​แบบ​นี้​มัก​ต้อง​ใช้​งบ​สูง​กว่า​แบบ​แบ่ง​ตาม​ผู้​ใช้

โอกาส​ได้​ผล​ชัด​คำนวณ​อย่างไร

ก่อน​เริ่ม ระบบ​ประเมิน​ความ​แน่นอน​ของ​ผล (Study Power) จาก​งบ​ราย​วัน ระยะ​เวลา สัดส่วน​กลุ่ม​ที่​ไม่​เห็น​โฆษณา Conversion ที่​เลือก และ​ข้อมูล​ย้อน​หลัง​ของ​บัญชี แสดง​เป็น​ช่วง 50% ถึง 95% ขั้น​ละ 5% Google แนะนำ​ให้​ตั้ง​เป้า​ที่ 90% ขึ้น​ไป ถ้า​ต่ำ​กว่า​นั้น​ระบบ​จะ​แนะนำ​งบ​ที่​ต้อง​เพิ่ม ผล​ที่​อยู่​ระหว่าง 50% ถึง 90% ใช้​เป็น​ทิศทาง​ได้ Conversion ที่​เกิด​บ่อย เช่น การ​เข้า​ชม​หน้า​เว็บ​หรือ​การก​รอก​แบบ​ฟอร์ม ช่วย​ให้​ผล​ชัด​ขึ้น Google จึง​แนะนำ​ให้​วัด​ทั้ง Conversion ปลาย​ทาง​และ Conversion กลาง​ทาง​คู่​กัน

ควร​วัด​ทุก​แคมเปญ​หรือ​เฉพาะ​บาง​แคมเปญ

หน้า​ตั้ง​ค่า​แนะนำ​ให้​รวม​ทุก​แคมเปญ​ที่​เป็น​ประเภท​เดียวกัน กลุ่ม​เป้า​หมาย​เดียวกัน และ​กลยุทธ์​การ​ยิง​แบบ​เดียวกัน​ไว้​ใน​การ​ศึกษา​เดียว การ​วัด​เฉพาะ​บาง​แคมเปญ​บอก​ได้​ว่า​แคมเปญ​เหล่า​นั้น​เพิ่ม​มูลค่า​เท่าไร​ขณะ​ที่​แคมเปญ​อื่น​ยัง​เปิด​อยู่ แต่​โอกาส​เห็น​ผล​ชัด​จะ​ลด​ลง เพราะ​คนใน​กลุ่ม​ที่​ไม่​เห็น​โฆษณา​ยัง​อาจ​เห็น​โฆษณา​จาก​แคมเปญ​ที่​ไม่​ได้​อยู่​ใน​การ​ศึกษา ส่วน​การ​วัด​ทุก​แคมเปญ​ของ​ประเภท​นั้น​บอก​มูลค่า​ของ​ทั้ง​ช่อง​ทาง​เทียบ​กับ​ไม่​ลง​โฆษณา​เลย

ต้อง​ทดสอบ​นาน​เท่าไร

อย่าง​น้อย 14 วัน ระบบ​อนุญาต​ให้​สั้น​สุด 7 วัน แต่​หน้า​ตั้ง​ค่า​ระบุ​ว่าการ​ศึกษา​ที่​ลูกค้า​ใช้​เวลา​ตัดสิน​ใจ​นาน​และ​ทดสอบ​ไม่​ถึง 14 วัน มี Absolute Lift ลด​ลง​ได้​ถึง 17% สินค้า​ที่​ตัดสิน​ใจเร็ว เช่น สั่ง​อาหาร ทดสอบ 7 ถึง 14 วัน​ได้ ส่วน​สินค้า​ราคา​สูง​ควร​ทดสอบ​นาน​กว่า​นั้น สัดส่วน​กลุ่ม​ที่​ไม่​เห็น​โฆษณา​ตั้ง​ได้​ถึง 50% ยิ่ง​มาก​ยิ่ง​ได้​ข้อมูล​เร็ว แต่​ยิ่ง​เสีย​โอกาส​ขาย และ​ตาม​ข้อมูล​ของ Google ผู้​ลง​โฆษณา​ส่วน​ใหญ่​ทำการ​ศึกษา​ประมาณ 1 ถึง 2 ครั้ง​ต่อ​ปี

หน้า Implement campaigns for geo experiments อธิบาย​การ​ทดลอง​แบบ​แบ่ง​พื้นที่​ที่​ผู้​ลง​โฆษณา​ตั้ง​เอง​ใน​บัญชี​ได้ แยก​จาก​เครื่อง​มือ​เบต้า​ของ Google Ads การ​ศึกษา​มี​สาม​แบบ

1. Holdback เปิด​กลยุทธ์​ใหม่​เฉพาะ​บาง​พื้นที่ แล้ว​เว้น​พื้นที่​ที่​เหลือ​ไว้​เปรียบ​เทียบ ใช้​พิสูจน์​ช่อง​ทาง​ที่​ยัง​ไม่​เคย​ใช้
2. Go-dark ปิด​โฆษณา​ใน​พื้นที่​ทดสอบ​ทั้งหมด ใช้​พิสูจน์​ว่า​แคมเปญ​ที่​เปิด​อยู่​ตลอด​สร้าง​ยอด​เพิ่ม​จริง หรือ​แค่​เก็บ​ยอด​ที่​ลูกค้า​จะ​ซื้อ​อยู่​แล้ว
3. Heavy-up เพิ่ม​งบ​ให้​แคมเปญ​เดิม​เฉพาะ​พื้นที่​ทดสอบ ใช้​ดู​ว่า​เงิน​ก้อน​ถัด​ไป​ยัง​คุ้ม​หรือ​ไม่

สำหรับ​ประเทศ​นอก​สหรัฐอเมริกา ข้อมูล​ที่​ต้อง​ใช้​คือ​รหัส​เมือง​หรือ​รหัส​ไปรษณีย์​ของ​พื้นที่​ทดสอบ ขั้น​ตอน​ใน Google Ads ใช้​การ​เพิ่ม​พื้นที่​แบบ​กลุ่ม ตั้ง​ตัว​เลือก​ตำแหน่ง​เป็น Presence เพื่อ​กัน​โฆษณา​รั่ว​ไป​ยัง​คน​ที่​แค่​สนใจ​พื้นที่​นั้น และ​กำหนด​งบ​ราย​วัน​แยก​ของ​แคมเปญ ไม่​ผูก​กับ​งบ​ที่​ใช้​ร่วม​กัน

Go-dark เหมาะ​กับ​คำถาม​แบบ​ไหน

เหมาะ​กับ​แคมเปญ​ที่​เปิด​มา​นาน​จน​ไม่มี​ใคร​รู้​ว่า​ถ้า​ปิด​แล้ว​ยอด​จะ​ตก​หรือ​ไม่ เช่น โฆษณา​ค้นหา​ด้วย​ชื่อ​แบรนด์ หรือ​โฆษณา​วิดีโอ​ที่​ยิง​ต่อ​เนื่อง​ทุก​เดือน ตัวอย่าง​ใน​หน้า​ของ Google คือ​การ​ปิด​โฆษณา YouTube ที่​เปิด​ตลอด​ใน​บาง​พื้นที่ ถ้า​ยอด​ใน​พื้นที่​ที่​ปิด​ลด​ลง​ชัด​เมื่อ​เทียบ​กับ​พื้นที่​ที่​ยัง​เปิด แปล​ว่า​แคมเปญ​นั้น​สร้าง​ยอด​จริง ถ้า​ยอด​ไม่​เปลี่ยน งบ​ก้อน​นั้น​อาจ​ย้าย​ไป​ทดลอง​ช่อง​ทาง​อื่น​ได้

ผล​การ​ศึกษา​เริ่ม​เห็น​เมื่อไร

หน้า​วิธี​ทาง​สถิติ​แบบ Bayesian ของ Conversion Lift ระบุ​ว่า​ผล​เริ่ม​แสดง​ใน​วัน​รายงาน​ที่ 4 ของ​การ​ศึกษา และ​อาจ​ใช้​เวลา​ถึง 10 วัน​เพราะ​ต้อง​รอ​ประมวล​ผล Conversion Google ทยอย​เปลี่ยน​ทุก​บัญชี​จาก​วิธี​แบบ Frequentist มา​ใช้ Bayesian ซึ่ง​นำ​ข้อมูล​แคมเปญ​ย้อน​หลัง​มา​ช่วย จึง​ใช้​งบ​และ Conversion น้อย​กว่า​เดิม​ได้ ผล​รายงาน​เป็น​ช่วง​ความ​น่า​จะ​เป็น 80% ที่​ค่า​จริง​อยู่​ใน​ช่วง​นั้น Google แนะนำ​ให้​รอ​จน​จบ​การ​ศึกษา​ก่อน​อ่าน​ผล

เอกสาร​ชุด​นี้​ละเอียด​เรื่อง​วิธี​การ แต่​ยัง​มี​คำถาม​ที่​ผู้​ลง​โฆษณา​ใน​ไทย​ต้อง​ถาม​ตัวแทน​ของ Google เอง

1. บัญชี​แบบ​ไหน​ได้​สิทธิ์​ใช้​งาน หน้า About Conversion Lift ระบุ​แค่​ว่า​ไม่​เปิด​ให้​ทุก​บัญชี ไม่​ได้​ระบุ​เกณฑ์
2. งบ​ขั้น​ต่ำ​ของ​แบบ​แบ่ง​ตาม​พื้นที่ เอกสาร​บอก​ว่า​มัก​สูง​กว่า​แบบ​แบ่ง​ตาม​ผู้​ใช้ แต่​ไม่​ได้​ให้​ตัวเลข
3. การ​นับ​ยอด​ขาย​หน้า​ร้าน​และ Conversion ออฟ​ไลน์ เอกสาร​ระบุ​ว่า​ใช้​แบบ​จำลอง​ทาง​สถิติ​ประกอบ​กับ Conversion ที่​สังเกต​ได้ ตัวเลข​ส่วน​นี้​จึง​เป็น​ค่า​ประมาณ ไม่ใช่​การ​นับ​โดยตรง

ผล​การ​ทดลอง​แบบ​แบ่ง​พื้นที่​ที่​ตั้ง​เอง​ต้อง​อาศัย​ข้อมูล​ยอด​ขาย​ที่​แยก​ตาม​พื้นที่​ได้ ธุรกิจ​ที่​เก็บ​ข้อมูล​ลูกค้า​ไม่​ถึง​ระดับ​เมือง ต้อง​เริ่ม​จาก​เก็บ​ข้อมูล​ให้​ครบ​ก่อน

ตาราง​นี้​วาง​วิธี​วัดผล​สี่​แบบ​คู่​กัน เพื่อ​เลือก​ให้​ตรง​กับ​คำถาม​และ​ขนาด​ของ​ธุรกิจ

Google เอง​แนะนำ​ให้​ใช้ Conversion Lift ก่อน​ตัดสิน​ใจ​เรื่อง​งบ​ก้อน​ใหญ่ หรือ​ใช้​ยืนยัน​สมมติฐาน​ที่​ได้​จาก MMM ทั้ง​สอง​วิธี​ต้อง​อาศัย​ข้อมูล Conversion ที่​เก็บ​ต่อ​เนื่อง การ​ตั้ง​ค่า​เครื่อง​มือ​วัดผล​ให้​เก็บ​ข้อมูล​ได้​นาน​พอ อธิบาย​ไว้​ในMarketing Stack SME ข้อมูล GA4 ฟรี​เก็บ​ได้​นาน​แค่​ไหน ส่วน​นิยาม​ของ ROAS และ​ตัว​ชี้​วัด​อื่น​ที่​ใช้​เทียบ อยู่​ในKPI โฆษณา CTR กับ ROAS ที่ Google และ Meta นับ​ต่าง​กัน

Conversion Lift ของ Google Ads วัด​ยอด​ที่​เกิด​เพราะ​โฆษณา​ด้วย​การ​เทียบ​กลุ่ม​ที่​เห็น​โฆษณา​กับ​กลุ่ม​ที่​ไม่​เห็น โดย​ไม่​ใช้​กติกา Attribution ตัว​ชี้​วัด​หลัก​คือ Incremental conversions, iCPA และ iROAS ที่มา​พร้อม​ช่วง​ความ​ไม่​แน่นอน การ​ศึกษา​แบบ​แบ่ง​ตาม​ผู้​ใช้​ต้อง​มี Conversion ที่​สังเกต​ได้​อย่าง​น้อย 1,000 ครั้ง งบ 5,000 ดอลลาร์​สหรัฐ และ​ทดสอบ​อย่าง​น้อย 14 วัน เครื่อง​มือ​นี้​ยัง​ไม่​เปิด​ให้​ทุก​บัญชี ธุรกิจ​ที่​ยัง​ไม่​ถึง​เกณฑ์​ตั้ง​การ​ทดลอง​แบบ​แบ่ง​พื้นที่​เอง​ได้​ด้วย​วิธี Holdback, Go-dark หรือ Heavy-up โดย​ต้อง​แยก​ยอด​ขาย​ตาม​เมือง​ได้​ก่อน