广告界众所周知的事实是，持续成功的广告活动需要创新策略。这是超越竞争对手的唯一途径。然而，可靠的策略并不能保证每次都有更好的竞选结果。这就是 A/B 测试的用武之地。
这种形式的测试和分析允许您衡量新实施策略的潜在结果。它还可用于突出显示广告系列中效果最好的广告。
在本文中，我们将深入研究 A/B 测试，了解如何在下一个广告活动中使用它来改善结果。
什么是 A/B 测试？
A/B 测试是在两个不同的变体（标记为 A 和 B）之间进行拆分测试。这种技术允许广告商确定两个单独广告的表现不佳和表现出色的因素。
通过考虑转化率和其他指标，此测试可让您确定哪个广告或元素最有效地推动您的目标。
如何设置 A/B 测试
要运行 A/B 测试，您需要：
- 为您要测试的广告创建两个不同的变体。
- 设置并识别您希望分析的变量的变化。
- 设置测试周期。
- 向两种相似类型的观众展示这些不同的版本。
- 记录一定时间内的结果。
然后，根据效果指标和参与度，您将能够确定哪个广告在设定的时间段内效果更好。
2 A/B测试的策略
A/B 测试有两种主要策略，根据变体的可用性而有所不同：
1. 测试两个变体
这是标准的 A/B 测试策略。通过这种方式，广告商可以在测试过程中对两个单独的选项进行拆分测试。这种策略涉及一些优点和缺点，我们将在本文后面概述。
2. 测试多个变体
这种类型的 A/B 测试使用与两种变体方法相同的底层机制。但是，此策略允许您比较更多变量以获得有关它们如何相互作用的更多信息。
此多变体测试的目的是衡量和记录每个组合对主要目标的有效性。
该策略可能会出现一些问题：
- 有太多的数据需要分析。
- 广告文案变体之间存在内部冲突。
为了克服这些问题，您应该密切关注您的数据以改进测量，并设置一个活动实验。
使用 A/B 测试的 5 个好处
使用这种类型的测试有很多好处，例如：
- 更详细地了解用户行为。
- 降低跳出率，因为您的广告具有更高的相关性。
- 更好的受众定位。
- 成功的战略发展。
- 处理优化策略开发的大量数据。
A/B 测试的 6 个常见问题
虽然这种形式的测试为您的广告活动带来了很多好处，但它也有很多问题。
下面列出了您可能会遇到的六个常见问题，以及一些关于如何避开这些陷阱的建议。
1. 引入无效假设
一个关键的 A/B 测试错误是包含一个无效的假设，说明为什么您会在广告文案或网页上收到特定的结果。通常，该理论基于不正确的性能参数。如果您没有针对正确的绩效尺度或目标衡量正确的指标，通常会发生这种情况。
例如，假设您的广告文案没有根据其展示次数获得足够的点击次数。这更有可能是处理目标受众和出价关键字之间相关因素的问题。广告商可能会将其与出价混为一谈，并选择提高出价，从而导致支出浪费。
2. 在测试期间更改设置
在测试运行时编辑或更改测试变体设置是错误的做法，因为它会破坏测试的可信度。它需要一致的数据，因此您不应在测试期间通过任何更改来扭曲结果。
请耐心等待，并记住，您只能在一段较长的时间后才能清楚地了解广告系列的效果——而不是一天。
3. 拆分测试多个变体
这是最不寻常的测试错误之一——它也恰好是最常见的错误之一。
当广告商试图在一次测试中对太多项目进行拆分测试时，认为这可能会节省时间，但他们最终会遇到问题，并最终误解是哪个变化导致了结果。
这使过程变得复杂，并且难以查明缺陷或识别表现出色的副本。
4. 测试运行时间不够长
运行 A/B 测试一段时间以获得成熟和具体的数据至关重要。这一次可以让您的广告文案产生准确的结果。
根据您的结果，您可以自由地做出任何新的营销决策以改进广告优化。
5. 从以前的案例研究中学习
虽然从案例研究中获得灵感是一个绝妙的主意，但您应该意识到，对其他广告商有用的方法可能对您不起作用。
话虽如此，最好以案例研究为起点，为您独特的广告活动制定测试策略。这将帮助您确定什么最适合您的特定客户，而不是其他人的客户。
6. 衡量适当的绩效衡量标准
虽然这种形式的测试是一种很好的策略，但许多广告商仍然没有正确掌握测试时应该衡量的内容。在拆分测试之前，您应该弄清楚这一点。
在开始您的流程之前确定关键绩效指标，并阅读 Essential CRO Knowledge 以更好地了解您应该为活动的各个领域衡量的参数。
您的 A/B 测试要点
只要您了解要查找的内容以及如何实施这些策略，A/B 测试就可以帮助您创建更准确、更成功的广告活动。
通过密切关注常见问题并了解应衡量哪些指标，您将为启动活动打下坚实的基础。