A/B 测试：如何根据您的数据进行优化？

已发表: 2021-09-01

大家好！

我是 Ettore，28 岁的意大利人，从我开始工作开始就住在西班牙。 我的职业生涯始于一家电子邮件公司，在那里我发现了附属世界。 从那以后，我一直痴迷于在线购买媒体，我一直是不同网络（包括 CPA 网络和流量平台）的媒体购买者和个人会员。

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在这篇文章中，我们将分析如何正确地进行 A/B 测试，更重要的是，如何在我们的广告活动中实施我们的测试结论。

我们可以将 A/B 测试视为一项受控实验，它允许我们以数据驱动的方式获取信息，以提高特定营销活动的转化率，例如登录页面、广告活动、广告位我们的网站等

但是怎么做？

在进行 A/B 测试时，我们开发并发布了相同元素的两个版本，并衡量哪个版本效果更好，以便对我们的活动结构（或登录页面或网站等）进行数据驱动的操作。

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下面，我们将分析如何在广告活动的不同组件上正确使用 A/B 测试，以使其成功。

图像 A/B 测试用于在我们使用的图片组件中找到效果最好的模式。在这个阶段，我们将首先测试我们可以为我们的活动提出的不同角度。让我们以下面的图片为例：

这组广告素材用于PK（巴基斯坦）的移动内容活动，登陆页面是观看PSL（巴基斯坦超级联赛）的流媒体服务。

正如你所注意到的，在这个活动中使用的创意非常不同，这是因为在这个阶段我的 A/B 测试是在角度上进行的：一个非常以转换为导向的测试，上面写着“观看 PSL 没有广告” ；还有一个更具攻击性和点击率的，一个女孩说“我给你发了一个视频”。

正如预期的那样，以转化为导向的转化率最高，但点击率很差，而点击率更高的点击率却令人难以置信，而且转化率仍然不错。

在这种情况下，我决定使用两组不同的广告素材创建两个不同的广告系列，一组仅使用“点击率”广告素材，另一组仅使用“以转化为导向的广告素材”。这样做是为了确认先前测试结果的趋势，并在两种方法之间找到真正的赢家。 长话短说，点击率赢了。

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我们可以说这是一种极端情况，但我们可能希望以不同的方式对角度进行 A/B 测试。例如，我们可以接近一个各种角度的直男约会优惠：

– “看起来像青少年” vs 看起来像成熟

然后深入：

– 特定身体部位的特写与仅带有女孩脸的照片

- 自拍与休闲照片

– 金发女郎与黑发女郎等。

总体思路是，一旦我们找到了获胜的角度，我们就会继续 A/B 测试我们广告系列的其他视觉组件。

我们总是可以通过测试进行更深入的挖掘，但在许多情况下，为了使我们的测试尽可能可靠，最好创建一个新的活动并单独测试新的想法以确认趋势。

现在，让我们看看以下一组广告素材：

在这个阶段，我们已经确定了“获胜的角度”和几个表现最好的图像和图标，我们现在正在 A/B/C 测试一些文本。

通常最好以至少4-6 个广告素材开始一个广告系列，并在此过程中添加产生最佳结果的更多广告素材变体。

一旦我们对第一组广告素材进行了第一次测试并确定了获胜者，我们将按照 A/B 测试我们广告系列的其余变量。

在谈论文本部分时，您甚至可以更加强调这一点，并使用标题和描述（和/或品牌名称，取决于网络），仅隔离两个组件之一，如下例所示：

在这里，我只对这个推送活动的描述进行了 A/B 测试。

虽然在单独的广告系列桌面和移动设备中进行测试非常明显，但对于其他定位组件可能并不那么明显。

现在让我们看看这个桌面广告系列：

看看这个 RON* 活动的表现，我们可以立即注意到每个操作系统的 eCPA 差异很大。在这种情况下，我们可能需要分别对 Mac、Windows 和 Chrome OS 进行 A/B/C 测试（如果稍后以更高的支出确认趋势）。

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这是一个很好的做法，主要是因为它可以让我们分别优化广告系列的所有其他变量，并最终在特定广告系列的全球表现上达到较低的 eCPA。

*我指的是 RON 活动，意思是第一次运行并且还没有白名单或黑名单的活动。

相同的方法可以用于我们广告系列的所有其他定位变量，例如，考虑以下广告系列数据的用户活动：

在这种情况下，我们可以将中等和低级别放在一起，并在单独的活动中对高级别进行拆分测试（因为它们的性能相似），或者我们可以分别对所有三个用户活动进行 A/B/C 测试。

在转换优化方面，A/B 测试无疑是一种强大的武器。

要记住的一件事是不要限制测试的数量。即使我们不这么认为，我们几乎总能改进结果。

最后，始终分析数据和获得的结果。它们是改善我们的广告系列效果的关键。

免责声明。 本文所表达的观点是作者的观点，并不一定反映 PropellerAds 的官方立场。

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