如何为您最成功的广告系列进行 A/B 测试

当您创建营销活动并制作创意时，您可能会强烈地需要凭直觉行事。 但是，既然有可靠的方法来获取数据来为您指明方向，为什么还要根据直觉做出营销决策呢？ 我们谈论的是 A/B 测试。 通过学习如何对广告进行 A/B 测试，您的广告系列会更加成功。

这种技术将帮助您验证或使您的理论无效并增强您的客户转换过程。 有了它，您将能够获得更好的营销投资回报率，并充满信心地开展活动。

究竟什么是 A/B 测试？

在我们了解如何进行 A/B 测试广告之前，让我们仔细看看这意味着什么。 A/B 测试是指使用任何给定营销资产的两个版本来确定哪个版本对受众产生最佳结果。 需要注意的是，这两个版本之间的差异不应太大，以便您可以评估是什么让资产成为热门。

平均而言，消费者会遇到各种各样的营销创意，它们都试图让他们采取特定的行动。 这些包括但不限于展示广告、促销电子邮件、活动登陆页面、入职流程和各种表格。

当您查看如何对正在运行的广告进行 A/B 测试时，您可以准确地确定要调整哪些内容以使您的转化率尽可能高。 这可能意味着运行相同的广告，但副本的版本更长或更短。 或者使用相同的设计，除了不同的背景图像。

A/B 测试通过将品牌的受众分为两组来进行。 然后，每个组都以不同版本的营销资产为目标。 这两组将是……你猜对了，“A”和“B”。 A为对照组，B为治疗组。 这意味着 A 组将显示您的广告素材的一个版本，而 B 组将显示它的不同版本。

关于多变量测试的说明

当您研究如何对广告进行 A/B 测试时，您可能会遇到多变量测试。 您可能会对此感到非常兴奋，因为它包括对多个变体的测试以及对多个元素的测试。 多变量测试的最终目标是确定哪种特定组合最终表现最佳。

问题是您需要拥有大量流量才能以高效且有用的方式进行多变量测试。 因此，暂时将其归档为可以返回的内容。

A/B 测试有什么好处？

您可以运行许多不同类型的拆分测试，看看是什么给您的品牌带来了最佳回报。 无论您选择哪种类型，A/B 测试的共同目标和好处是：

• 增加网站流量。 测试博客文章和网页标题可以改变点击链接的人数。 弄清楚这一点可以为您的网站带来更多流量。
• 您可以通过测试 CTA 按钮的不同颜色或位置，甚至是号召性用语按钮上的锚文本来提高转化率。 这些更改可以增加订阅、提交表单或以任何给定方式进行转换的人数。
• 它可以降低跳出率。 如果您已经意识到很多人离开了您的网页，或者某个特定广告没有获得足够的转化，那么使用不同的字体和颜色或文案进行测试可以帮助您减少从您的网站或广告跳出的人数。
• 大约 40%-75% 的电子商务购物者离开网站时购物车中有商品。 您可以通过测试不同的字体、图像和颜色，甚至 CTA 的位置来降低购物车放弃率。

现在让我们看看如何对广告进行 A/B 测试，以及提示和最佳实践。 这些将帮助您开始，即使这是您第一次尝试 A/B 测试。 如果您需要帮助您准备好所有设计以进行 A/B 测试，请让自己成为 Kimp 团队，并以固定的月费获得所需的所有设计。

如何进行 A/B 测试广告：确定 A/B 测试的目标

您将能够监控您运行的每个测试的许多指标。 这很好，但密切关注所有这些对于 A/B 测试的目的并不有效。 选择一个您要关注的关键指标。

这个指标，也就是你的因变量，应该在你运行测试之前确定。 理想情况下，甚至在您设置第二个变体之前就应该决定它。

你希望这个变量在测试结束时在哪里？ 了解这一点将帮助您做出有利于最终目标的决定。 它将帮助您优化 A/B 测试的各个方面。 如果您等到测试后才确定最重要的指标，您可能会发现您的测试需要额外的步骤和比您想要的更多时间。

如何对广告进行 A/B 测试：从选择一个变量进行测试开始

您可能会觉得要测试许多不同的变量，但要做到这一点并获得可靠的结果可能非常困难。 尤其是当您开始测试广告时。 因此，在任何时候都只使用一个自变量开始，并衡量其性能。 否则，您将很难确定是哪个变量导致指标发生变化。

查看广告中的各种元素，例如设计、布局、措辞和使用的颜色。 您可以测试其中任何一个。 如果您正在运行电子邮件活动，您可以测试主题​​行以及您可以个性化电子邮件的方式。 请记住，即使是最简单的更改也可能带来重大变化。

您所做的更改越简单，就越容易衡量结果和性能。

如何对广告进行 A/B 测试：确定您的控制者和挑战者

一旦确定了因变量和自变量以及目标，您就可以使用该信息来设置控制。 控件是您正在运行的广告活动的当前版本或使用与往常一样的样式、元素和文案的设计。

然后，开始创建变体或挑战者。 这就是您将测试控件的对象。 例如，在您的控制广告活动中，您可能有一个号召性用语，即立即购买。 在您的挑战者中，您可以包含一个行动号召，即立即购买。

如何进行 A/B 测试广告：拆分受众

如果这是您第一次运行 A/B 测试，那么第一个挑战就是随机划分受众。 这种分裂是随机的，这一点非常重要。 如果您使用的是一个平台，就像您使用电子邮件活动一样，请检查它是否有用于此目的的内置工具。 如果没有，请尝试 Unbounce、Optimizely 或 Google Optimize。

作为一般经验法则，两组应尽可能相似。 例如，如果您按性别划分受众，然后进行测试，您将得到一个受受众影响而不是实际变量影响的结果。

当然，对于某些测试，您不会从一开始就划分出固定的受众。 继续阅读以了解如何导航该场景。

如何对广告进行 A/B 测试：考虑样本量

您还应该根据测试工具和要运行的测试类型来决定样本受众的规模。 有些工具会要求您拥有特定规模的受众。

说到那种考验，有的会让你对观众的控制力比衣服还大。 例如，如果您正在对电子邮件进行测试，那么您有一个设置列表。 您可以将测试发送到电子邮件列表的一小部分以开始。 这将使您获得更显着的结果。 一旦您选择了获胜的变体，您就可以将其发送到整个列表。

在测试没有固定受众的营销资产（例如登录页面）的情况下，您运行测试的时间将决定您的受众规模。 这将决定你的结果。

因此，请务必进行足够长的测试，以便您可以看到两个控制者和挑战者之间的统计数据存在显着差异。

如何对广告进行 A/B 测试：确定结果的显着程度

接下来，重要的是要考虑你的结果需要有多显着才能让你选择对挑战者的控制。 或相反亦然。 不应低估 A/B 测试的统计意义的重要性。 最终，置信度越高，您将获得更好的结果。

如果实验需要花费大量时间来设置，您可能希望在继续之前保持高达 95% 的信心。

同时，还有一些其他的事情需要考虑。 例如，当您测试高度具体的东西（如按钮颜色），但只会微妙地影响转化率时，您需要确保自己更有条理。 这是因为您实际上可以通过一次修改一个元素来采取非常精确的方法。

但是，当涉及到更剧烈的变化时，可能会大大提高您的转化率，您可能更愿意放弃统计意义。 如果您想尝试一种全新的方法或设计风格，因为您当前的创意无法正常工作，就会出现这种情况。

这真的归结为知道你喜欢使用什么赔率。 有些事情值得为之付出更大的飞跃和冒险。

如何对广告进行 A/B 测试：每个广告系列一次只运行一项测试

如果您在单个广告活动中测试多个内容，您就会为难以解读的复杂结果做好准备。 例如，如果您正在运行一个将人们引导至您的网站的电子邮件测试，那么也不要运行另一个指向您的目标网页的测试。 你不会知道哪个测试导致了哪个结果。 反过来，您将不太清楚要处理的潜在客户。

如何对广告进行 A/B 测试：在粒度级别进行测试（大部分情况下）

大多数营销人员最常犯的错误之一是测试两种截然不同的变体。 如果控制广告素材和挑战者广告素材相差太大，您可能没有任何可操作的数据。

当两个版本之间存在很大差异时，很难看出是哪个方面导致了转化的增加或减少。 还有一种误解，认为测试中的所有变化都必须是戏剧性的和大规模的转变。 如果您已经有了可以为您带来一些结果的广告或登录页面，请不要相信这种炒作。 在这种情况下，您的目标只是增加这些结果。

像我们之前所说的颜色、字体或副本这样的简单更改可能是微妙的，但会造成很大的不同。 有时，只需要使用不同的号召性用语来推动人们参与。 事实上，标点符号也可以改变客户的行为。

但有一个例外。 也许您正在处理您没有太多经验的营销资产。 或者想通过创意进入一个全新的方向。 在这种情况下，在测试过程的早期使用两个非常不同的概念是有好处的。 根据它们的表现，您可以使其中一个成为新测试中的控件。 并从那里继续调整。

如何进行 A/B 测试广告：您应该如何处理结果？

您在 A/B 测试过程中使用的大多数工具都允许您在测试运行时跟踪进度。 这将帮助您了解哪些变体显示出更好的性能。 如果改进是非常明显的，在足够多的组中，您可能只能提前结束测试。

但如果不是这样，你会怎么做？ 假设您正在为横幅广告运行 A/B 测试。 根据您通常拥有的每周流量，您预计到 6 周结束时会增加 25%。 然而，6 周过去了，您只看到了 10% 的增长。

由于很难有信心对微小的变化采取行动，因此从技术上讲，您必须以相同的速度保持测试运行 32 周才能获得足够大的受众样本。 这将使您对这 10% 的增长充满信心。

除非这个横幅广告对时间非常敏感，否则等待的时间太长了。 在大多数情况下，营销人员在这种情况下所做的就是确定变化太小，以至于他们没有信心。 然后，他们专注于换档以进行另一项可能为他们提供进一步清晰度的实验。 从本质上讲，重要的是要知道何时将时间和精力分配给测试，何时不分配。 如果您有机会将时间和精力投入到可以产生更好结果的不同测试中，那就去做吧。

如何进行 A/B 测试广告：测试、调整、重复

您从 A/B 测试中获得的任何改进都是迭代的。 这意味着通过您运行的每个测试，您将更多地了解您的客户以及他们向您购买的动机。 同样，它还可以告诉您是什么驱使客户远离您的品牌。

当您掌握了运行这些测试的窍门时，您将能够形成更好的假设，并找出可以运行的更有影响力的测试。 这最终将帮助您获得更广泛、更满意的客户群。 这里的关键是继续测试。 在任何企业中，持续改进的文化都会帮助您成长和繁荣。 A/B 测试也可以帮助您在品牌中培养这种文化。

如何对广告进行 A/B 测试：征求实际用户的反馈

A/B 测试与定量数据有很大关系，正如我们所提到的，它在许多不同的方面都有帮助。 但它确实缺乏一个重要领域。

弄清楚如何对广告进行 A/B 测试并不能帮助您理解为什么人们会采取某些行动而不是其他人。 只是他们这样做。 因此，我们建议您同时收集一些定性数据。

基本上你需要做的是从你的实际用户那里收集反馈。 您可以轻松地进行一项调查或民意调查，以获得这种定性洞察力。 例如，在您的网站上添加退出调查，询问人们为什么选择不点击某个 CTA。 或者，您可以在感谢页面上进行调查，通过该调查询问客户为什么单击按钮或提交表单。

您可能会发现，有时当人们点击将他们带到电子书的链接时，他们在看到价格时并没有转化。 这种信息可以让您了解激发客户行为的原因。

不要忽视 A/B 测试的重要性

虽然它肯定会让人感到从令人生畏到平凡和乏味的一切，但不要推迟到最后一分钟测试您的广告和营销创意。 或者直到您在广告中投入了大量的时间、精力和金钱。 如果您在流程的早期开始运行测试，您将获得有关客户为帮助您运行更成功的广告系列所做的实际数据。 而且您不会根据您认为他们可能会做的事情做出决定。

这将帮助您制作更好的广告和着陆页。 反过来，您的广告系列将为您提供更好的潜在客户和转化率。 不要被所有的细节和技术术语气馁。 有许多资源和工具可以帮助您简化流程。

A/B 测试的有用资源

以下是一些有用的资源，可帮助您了解如何为您的广告系列进行 A/B 测试。 在开始之前尝试通过它们，并在需要更多提示时随时返回它们：。

• Facebook A/B 测试
• 谷歌广告 A/B 测试
• Instagram 故事 A/B 测试