Performance Max: indbygget A/B-test af kreative annoncer

I en tid hvor data-drevne beslutninger og løbende optimering er afgørende for succes i digital markedsføring, har Google netop lanceret en eftertragtet beta-funktion i Google Ads’ Performance Max (PMax): indbygget A/B testing af kreative aktiver.

Tidligere har kreative tests i Performance Max stort set været baseret på formodninger og usystematiske justeringer, men med denne nyhed kan annoncører nu gennemføre kontrollerede eksperimenter direkte i én og samme kampagne uden at skulle duplikere eller oprette separate testkampagner. Hvar du brug for hjælp til dine google ads – Så besøg:  MorningShow.

Hvad er indbygget A/B testing for kreative aktiver?

Med denne feature kan du sammenligne to sæt kreative aktiver (billeder, videoer, tekster osv.) i en enkelt PMax-assetgruppe – også kaldet et asset group. Ved at definere et “kontrol”-sæt (dine nuværende creatives) og et “treatment”-sæt (nye versioner eller variationer) kan du lade Google splitte trafikken, f.eks. 50/50, for at identificere, hvilke annoncer der performer bedst i forhold til dine målsætninger såsom klikrate (CTR), konverteringer eller ROAS.

Sådan fungerer den indbyggede A/B test i Performance Max

1. Valg af kampagne og asset group
   • Vælg en eksisterende Performance Max-kampagne.
   • Udpeg den asset group, hvor du ønsker at teste kreative aktiver.
2. Oprettelse af kontrol- og treatment-sæt
   • Kontrol-sæt: Dine nuværende annoncer (tekst, billede, video).
   • Treatment-sæt: Nye kreative aktiver eller variationer af de eksisterende.
   • Shared assets: Du kan vælge at lade visse elementer (f.eks. headlines eller logoer) køre i begge sæt for at fokusere testen på udvalgte ændringer.
3. Opsætning af trafiksplit
   • Definér procentfordelingen af brugere, som eksponeres for kontrol- og treatment-sættet (typisk 50/50 eller 70/30).
   • Angiv varighed: Google anbefaler mindst tre uger for at opnå pålidelige data.
4. Kørsel og rapportering
   • Eksperimentet afvikles automatisk inden for din valgte kampagne og asset group.
   • Google Ads genererer statistikker og sammenligninger, så du kan se, hvilket sæt kreative elementer der leverer den bedste performance.
5. Implementering af vinder-aktiver
   • Når testen er afsluttet, kan du hurtigt anvende det vindende sæt aktiver i hele kampagnen for at maksimere resultaterne.

Hvorfor er denne nye A/B test-funktion vigtig?

• Flere præcise data: Isolering af kreative elementer i samme kampagnestruktur reducerer “støj” fra ændringer i budstrategi, målretning eller budget.
• Tidsbesparelse: Du undgår at oprette og vedligeholde separate testkampagner, hvilket frigør tid til analyse og optimering.
• Bedre beslutningsgrundlag: Med kontrollerede tests kan marketingteams træffe beslutninger baseret på reelle resultater frem for mavefornemmelser.
• Hurtigere skalering: Når du identificerer top-performende annoncer, kan du hurtigt udrulle dem i større skala og dermed øge ROI på tværs af din Google Ads-portefølje.

Tidlige erfaringer og best practices

1. Eksperimentlængde: Under tre uger kan føre til ustabile eller misvisende resultater, især i konti med lav trafik eller få konverteringer. Planlæg mindst 21 dages testperiode.
2. Kontrol over eksterne ændringer: Undgå at ændre budstrategi, budget eller målretning i løbet af eksperimentet. Disse strukturelle ændringer kan forvrænge data og gøre det umuligt at identificere effekten af de kreative elementer alene.
3. Segmentér efter performance: Overvej at teste variationer i forskellige asset groups, hvor målgrupper eller budstrategier allerede er homogene. Det øger chancen for, at forskellen i performance udelukkende skyldes de kreative forskelle.
4. Fokuser på én variabel ad gangen: Test kun én type kreativ ændring per eksperiment (f.eks. farvetone, annoncelayout eller tekststil), så du præcist ved, hvilken variation der driver forbedringen.
5. Brug shared assets strategisk: Lad generiske elementer ligge fast på tværs af sæt for at minimere uvæsentlig støj og undgå at fragmentere læringen.

Praktiske eksempler på testscenarier

• Farve- og billedtest: Kontrol: Produktbillede på hvid baggrund. Treatment: Produktbillede i kontekst (lifestyle).
• Tekstvariation: Kontrol: Standard benefit-driven overskrift. Treatment: Kundefokus (“Hvordan X forbedrer dit liv”).
• Video vs. statisk: Kontrol: Kort videoannonce (15 sek.). Treatment: Statiske bannere med bevægelseseffekter (GIF/HTML5).
• Call-to-action (CTA): Kontrol: “Køb nu”. Treatment: “Få 10% rabat i dag”.

Sådan kommer du i gang med din første kreative A/B test i PMax

1. Identificér den mest kritiske performance-måling i din nuværende kampagne (f.eks. CPA eller ROAS).
2. Udvælg et konkret element til test (billede, overskrift eller CTA).
3. Forbered asset sets – én kontrol, én treatment.
4. Sæt trafiksplit og eksperimentlængde.
5. Monitorér løbende via Google Ads’ eksperimentrapport og noter eventuelle afvigelser.
6. Implementér vinderen og justér på din øvrige kreative strategi. Se også vores dybdegående guide til A/B tests i PMax på MorningShow.

Konklusion

Den nye beta-funktion for indbygget A/B testing af kreative aktiver i Performance Max markerer et afgørende skridt mod mere sofistikeret og data-drevet annoncering i Google Ads. Ved at lade dig isolere kreative variationer i samme kampagnestruktur får du:

• Skarpere indsigt i, hvilke annoncer der virkelig driver dine forretningsmål.
• Mindre spildtid på oprettelse af duplikatkampagner og manuelle sammenligninger.
• En robust ramme for løbende at eksperimentere, optimere og skalere dine kampagner.

Hvis du arbejder med online marketing, PPC eller Google Ads, er det nu tid til at integrere Performance Max’ indbyggede A/B testing i din workflow. Start med en konkret test, læringspunkter og byg derfra – før dine konkurrenter gør det. Med bedre kontrol, klarere rapporter og hurtigere implementeringsevne kan du sikre, at hver eneste annonceinvestering bringer dig tættere på dine mål.