Bỏ qua đến nội dung chính

Ngân sách Tối thiểu để Thử nghiệm theo Từng Loại Offer

Dưới đây là mức ngân sách tối thiểu hàng ngày và tổng ngân sách thử nghiệm được khuyến nghị cho các loại offer khác nhau.

Được viết bởi HilltopAds

Lưu ý: Các khuyến nghị này được tính toán cho việc thử nghiệm một offer duy nhất. Nếu bạn muốn thử nghiệm nhiều offer cùng lúc, ngân sách cần được tăng tương ứng.

Quy mô GEO cũng là một yếu tố rất quan trọng. Quốc gia bạn nhắm mục tiêu càng lớn về dân số và lưu lượng truy cập thì ngân sách cần thiết sẽ càng cao, bất kể bạn đang chạy loại offer nào. Ví dụ, các chiến dịch tại Hoa Kỳ, Ấn Độ, Brazil hoặc Indonesia thường yêu cầu ngân sách cao hơn so với các quốc gia nhỏ hơn do lượng traffic khả dụng lớn hơn đáng kể.

Vertical

Ngân sách Hàng ngày, Mono GEO

Ngân sách Hàng ngày, Multi GEO

Tổng Ngân sách Test, Mono GEO

Tổng Ngân sách Test, Multi GEO

Gambling

$500

$800

$4,000

$7,000

Betting

$500

$800

$4,000

$7,000

Games

$200

$500

$3,000

$5,000

MVAS

$150

$300

$1,000

$2,000

Sweepstakes

$300

$500

$1,000

$1,500

Store Redirect

$200

$300

$1,000

$1,500

Finance

$500

$800

$4,000

$7,000

Cams

$500

$1,000

$2,000

$4,000

Dating

$200

$500

$1,000

$2,000

eCommerce

$300

$800

$1,500

$4,000

OnlyFans

$200

$300

$3,000

$6,000

YouTube

$100

$300

Linh hoạt

Linh hoạt

AI

$500

$1,000

$3,000

$5,000

SEO

$50

$100

Linh hoạt

Linh hoạt

Thử nghiệm Mono GEO và Multi GEO

Chiến dịch Mono GEO chỉ nhắm mục tiêu vào một quốc gia duy nhất. Điều này giúp việc phân tích kết quả trở nên dễ dàng hơn vì toàn bộ dữ liệu đều đến từ cùng một thị trường.

Chiến dịch Multi GEO nhắm mục tiêu nhiều quốc gia cùng lúc. Cách tiếp cận này giúp bạn thu thập nhiều traffic hơn và so sánh hiệu suất giữa các thị trường nhanh hơn, nhưng đồng thời cũng đòi hỏi ngân sách lớn hơn. Mỗi quốc gia cần có đủ số lần hiển thị (impressions), lượt nhấp (clicks) và chuyển đổi (conversions) để mang lại kết quả đáng tin cậy.

Nếu ngân sách của bạn hạn chế, thông thường nên bắt đầu với một GEO tiềm năng thay vì phân bổ ngân sách cho quá nhiều quốc gia.

Tại sao các GEO lớn cần ngân sách cao hơn?

Nhu cầu ngân sách không chỉ phụ thuộc vào loại offer mà còn phụ thuộc vào quy mô của thị trường mục tiêu.

Các quốc gia lớn thường có nhiều traffic hơn, mức độ cạnh tranh cao hơn và nhiều phân khúc người dùng hơn để thử nghiệm. Vì vậy, bạn sẽ cần ngân sách lớn hơn để thu thập đủ dữ liệu và tránh đưa ra quyết định quá sớm.

Ví dụ, thử nghiệm một offer Dating tại một quốc gia nhỏ ở châu Âu sẽ rất khác so với thử nghiệm cùng offer đó tại Hoa Kỳ. Dù offer giống nhau, chiến dịch tại Mỹ thường yêu cầu ngân sách thử nghiệm cao hơn do lượng traffic lớn hơn rất nhiều.

Cách sử dụng các mức ngân sách này

Ngân sách hàng ngày là số tiền bạn nên chuẩn bị để chi tiêu mỗi ngày trong giai đoạn thử nghiệm.

Tổng ngân sách thử nghiệm là số tiền tối thiểu bạn nên dành riêng trước khi quyết định liệu offer có đáng để mở rộng quy mô (scale) hay không.

Trong quá trình thử nghiệm, mục tiêu không chỉ là tạo ra chuyển đổi. Bạn cần thu thập đủ dữ liệu để hiểu:

  • GEO nào mang lại hiệu suất tốt nhất;

  • Nguồn traffic nào tạo ra chuyển đổi;

  • Zone nào cần được tối ưu hóa;

  • Offer có tiềm năng scale hay không;

  • Funnel, landing page hoặc payout có cần điều chỉnh hay không.

Khuyến nghị cuối cùng

Đừng xem lần thử nghiệm đầu tiên là kết luận cuối cùng về hiệu suất của offer. Một chiến dịch test là cơ hội để thu thập dữ liệu và rút ra bài học kinh nghiệm.

Vertical càng cạnh tranh hoặc payout càng cao thì thường cần ngân sách lớn hơn để thử nghiệm hiệu quả. Các vertical như Gambling, Betting, Finance, Cams và AI yêu cầu ngân sách khởi điểm cao hơn do mức độ cạnh tranh lớn và cần nhiều dữ liệu hơn để tối ưu hóa.

Các vertical có rào cản gia nhập thấp hơn như SEO, YouTube, MVAS, Dating và Store Redirect thường có thể được thử nghiệm với ngân sách hàng ngày thấp hơn. Tuy nhiên, quy mô GEO vẫn là một yếu tố rất quan trọng.

Để đạt được kết quả tốt nhất, hãy bắt đầu với một ngân sách thử nghiệm thực tế, tập trung vào số lượng GEO phù hợp với khả năng quản lý của bạn và chỉ đưa ra quyết định tối ưu hóa sau khi đã thu thập đủ dữ liệu.

Nội dung này có giải đáp được câu hỏi của bạn không?