A/B测试如何运作

社媒营销

数字营销如何进行A/B测试

AdStage Team 3分钟阅读分享

你有没有想过如果你改变了你的广告的一部分会发生什么?改变标题会产生更好的结果吗?也许在拷贝中直接包含价格将会带来更高的转化率。您可以只进行更改，看看情况是否会继续改善，但其他变量（如季节性）可能会影响结果并扭曲数据。为了避免这种情况，营销人员进行A/B测试。在这篇文章中，我将向您展示A/B测试是如何工作的，这样您就可以自己运行测试并发现改进。A/B测试概述在在线广告中，A/B测试（也称为分裂测试）是一种测试你所做的更改是否会产生更好结果的方法。你只需创建一个测试实体的变体，看看是否能从用户那里获得更多回应。你可以对广告活动的许多方面进行A/B测试:广告拷贝、目标设置（尤其是Facebook广告）、登陆页面等。

“当前广告”



为了说明它是如何工作的，让我们看看如何在谷歌搜索活动中对广告进行a /B测试。假设你正在运行一个广告，在过去30天内获得了如下结果:点击量:16次印象:1000次点击率所以你创造了另一个广告变体，最终得到了两个广告:一个对照广告和一个实验广告。









控制





实验



接下来，您将激活两个广告并让它们运行，以便收集足够的性能数据来接受或拒绝您的假设，并发现赢家。当你在测试广告时，你需要检查你的结果，一旦你拥有足够的数据去做出明智的决定（也许每个广告至少有1000次呈现，数据越多越好）。假设我们在过去30天中获得了以下结果:



控制





实验

“点击:70次印象:4400 CTR 1.59%点击:28次印象:1208 CTR 2.32%

一开始，看起来控制做得更好，因为它有更多的点击。然而，控制广告也有不成比例的印象数量，所以它不一定更好。当比较CTR时，看起来实验做得更好。但也许是样本量太小了，这人为地抬高了CTR。在这一点上，你可能希望每个广告都有相同的印象数量，以便更容易进行比较，但还有另一种方法。检查统计显著性

您可以使用统计显著性计算器来查找获胜者。我在这里使用MixPanel提供的一个。因为你所优化的响应是点击量，所以将你的点击量插入目标字段，并将你的印象插入访客字段。

  



计算器将比较两个广告的反应率和告诉你是否自信的表现将继续优于其他。

  

在这个例子中，看起来我们可以有95%的信心，实验广告拷贝将超过对照!在这个广告中加上价格似乎会带来更高的点击率。现在，未来的测试可以建立在这种洞察力的基础上。知道如何测试统计显著性是非常有价值的，但你也可以依靠网络来找到表现最好的广告变化。在每个广告组中创建多个广告将你的广告投放设置为“为点击（或转换）优化”。谷歌会自动对你的广告进行分割测试，并比手动测量测试结果更快地开始偏向获胜者。必应广告Cre将你的广告组的广告轮换设置为“优化点击量”。必应将自动测试你的广告，并开始支持获胜者，但他们的系统不能很好地处理大量的广告变化，所以坚持每个广告组最多三个广告。在每个广告集中创建多个广告（并尝试AdStage广告扰频器输入多个图像，标题和描述，以快速构建几十个广告变体）。确保你的测试广告是基于相同的广告类型，目标和出价。Facebook会自动测试你的广告，并开始偏向获胜者。在活动中创建多个广告。改变你的广告变化旋转设置为“优化点击率”。LinkedIn会自动测试你的广告，并开始支持获胜者。

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