對展示廣告進行 A/B 測試所需的所有知識

A/B 測試是優化一系列數字材料時的首選方法，但您知道如何正確執行嗎？ 許多營銷人員因做錯了事或沒有做所有事情而感到內疚。 無論是用於您的目標網頁、展示廣告，甚至是您的平面廣告。 A/B 為設計優化和提高投資回報率 (ROI) 提供了不容忽視的數據。

通常，該過程似乎過於復雜，並有損於真正的營銷業務。 是的，如果您仍在使用手動流程，那麼觀看油漆乾燥會更好地利用您的時間（可能也更有趣）。 但是，借助創意管理平台 (CMP) 和本 A/B 測試指南，這種做法變得既有用又有趣。

那麼什麼是 A/B 測試？

它應該很簡單，但這就是你錯的地方。 今天有多種方法可以測試設計的變化。 A/B 測試、A/B/n 測試、多變量測試、多臂老虎機測試、多頁漏斗測試、量子色動力學，你明白了。 這足以讓你在開始之前就想放棄。

但不要害怕，有希望！ 標準 A/B 測試仍然是優化廣告系列的有效且非常有用的工具。

A/B 測試可以很簡單； 您可以在廣告或著陸頁上僅測試一種變體。 然後你運行測試，直到你得出結論，哪個是更好的版本，簡單。 然後從另一個方面重新開始。 這就像測試巧克力與香草冰淇淋、蘋果與大黃碎屑或 kottbullar 與 prinskorvar 一樣簡單（我們不確定最後一個）。

你應該測試什麼？

您可以通過 A/B 測試來改變一系列看似無窮無盡的事情。 但是有一些關鍵功能在優化後會真正影響您的點擊率 (CTR)。 下面我們列出了所有最有用的方面。

標題——

考慮標題的長度，保持簡短和甜美。 你在標題中使用什麼語氣？ 你想表達一種緊迫感嗎？ 還是正面或負面的語氣？ 您還可以調整頁面上的顏色、對比度、字體大小和位置。

圖片 -

您的背景圖片是黑白還是彩色，是人物還是產品，您是一張圖片還是多張圖片？ 優化圖像時要考慮的所有事情。

號召性用語 (CTA) –

可以說是最重要的方面。 您可以測試按鈕的顏色、對比度、語言和按鈕本身的樣式。 你甚至可以測試是否需要一個按鈕。

複製 -

看看什麼更能引起客戶的共鳴。 長格式或短格式。 只需確保簡明扼要地解釋功能和優點。

登陸頁面表格 -

您可以測試表單的長度、字段的數量和設計本身。 請記住平衡您對數據的渴望與您所提供的內容。

A/B 測試您的發布策略

您可能擁有適合您的廣告的最佳設計，但不要忘記測試您的發布策略。 A/B 測試您的網絡。 正如我們的系統所有者 Travis Isaacson 所說，“您需要確保您的網絡為您提供廣告所需的結果”。 每個網絡都有自己的出版商，因此也有不同的受眾。 儘管堅持使用您知道的網絡可能會很舒服，但為了獲得最相關的流量，您應該改變您的網絡作為另一種優化形式。

如果您花時間創建最佳圖像和文本，那麼為您的廣告獲得最高質量的流量是有意義的。 您可以 A/B 測試在線廣告的最佳受眾、細分和一天中的時間，以提高投資回報率。

這可能看起來有點壓倒性，但技術可以讓這個過程變得更簡單。 使用 Bannerflow，我們的標籤系統是不可知的。 這意味著您可以在不同的網絡、不同的變體、細分市場上測試您的廣告，並輕鬆地直接發布給他們。

數據如何幫助您達成假設

使用這些識別因素，並在收集相關數據之後，是時候為您的 A/B 測試創建一個可行的假設了。

一個很好的方法是通過熱圖。 您可以使用熱圖作為實時分析工具來識別問題區域。 熱圖可幫助設計師了解觀眾被吸引到哪些區域，哪些區域讓他們反感或分散注意力。 他們為您的 A/B 測試添加了另一層。

頁面上的調查和訪客記錄是另一種確定他們沒有轉換的地方。

從這裡你可以推測為什麼。 一旦您更好地了解頁面或廣告上的問題所在，您可以使用上述建議測試不同的變體。 當你有了你的假設時，A/B 測試的真正樂趣就開始了。

“理論、測試、結果、重複”：A/B 測試的讚歌

理論 -

A/B 測試是一個過程。 這也是一個簡單的。 有了一個可行的假設，您可以選擇如何加權每個變體並開始測試過程。 標準的 50/50 拆分適用於所有新視圖。

測試 -

A/B 測試的長度取決於許多因素。 不同的廣告網絡有不同的流量水平。 還要考慮預期的轉化率變化。 如果您已經擁有很高的轉化率，那麼您將需要更少的時間來達到統計置信度。 有一些工具可以自動計算這一點。 達到統計顯著性後，分析結果。

A/B 測試對數據的統計置信度的標準做法需要至少為 95%。 雖然這取決於您正在測試的變體。 變化越顯著，您在流程方面需要的科學性就越少。 更具體的變化，例如微拷貝，需要更多的數據來證明它們的積極或消極影響。 而全新的設計或劇烈的變化在轉換方面更容易評估。

結果 -

您的 A/B 測試很可能會以不確定的形式返回。 在這種情況下，你只需要回到你的假設並重新開始一個新的想法。 堅持下去。 更改 CTA 中的單個單詞可以將 CTR 提高多達 161%。

重複 -

當您確實得出決定性的結論時，讓冠軍變體佔據 100% 的流量。 在確定下一個假設後，該過程可以重新開始。 這似乎是一項艱鉅的任務，特別是如果您手動完成這一切。 但如果您與 CMP 合作，那麼設計調整、調度和分析都可以在幾分鐘內完成； 在敏捷廣告時代，這是一個令人欣慰的想法。

'Should, Willa, Cana'：A/B 測試的注意事項

在開始 A/B 測試時，您應該養成一些習慣。 還有一些你應該積極避免的。 例如：

做：

始終同時運行變體。 每週的流量可能會有很大差異。 如果您要在一周內測試一個著陸頁，然後在另一周測試另一個著陸頁，那麼您可能會面臨數據不准確的風險。

有統計信心。 確保使用工具或在線計算器來衡量數據的統計置信度。 如果您過早結束測試，您可能會做出錯誤的決定。

重複該過程。 永遠不要只測試 HBICC 列表中的一種變體。 完成一項測試後，您可以優化許多其他因素。

不：

一次測試多個變體。 如果您嘗試同時優化電子郵件活動和登錄頁面，您將不知道為什麼您的轉化率會發生變化。

運行測試時間過長。 即使在達到統計顯著性之後運行測試也會使其更容易受到外部因素的影響。 日曆事件可能會導致流量和行為異常激增。

忽略潛在客戶的性質。 確保您的測試符合您的業務目標。 看到這些轉化率上升可能會很令人滿意，但如果他們是錯誤的客戶，那麼這些轉化就毫無意義。

DCO 和 A/B 測試的未來

AI DCO 不僅為創意提供了令人興奮的前景，還為測試提供了令人興奮的前景。 Travis 的另一個重要提示：“使用 AI DCO 解決方案進行 A/B 測試提供了自動優化的機會。 您已經在 DMP/網絡中擁有來自客戶群的數據，您應該將其投入使用。

AI DCO 使用饋送內容並選擇每次展示要測試的單個項目。 該技術使用多個預定變體增強現有廣告，因此您不必這樣做。 該過程正在從手動和艱鉅的過程發展到一個新的水平。 很像橫幅廣告……

結論

你有它。 一個簡單直接的 A/B 測試指南。 畢竟，這不是理論物理學。

如果你手頭有合適的工具，這個過程就不必費力。 事實上，這是一個強有力的假設和測試的問題，直到你有數據證明你的更改對點擊率產生了積極影響。 之後，您可以處理各個方面，直到獲得最有效的廣告。

如果您想了解更多關於我們的創意管理平台如何幫助您進行 A/B 測試的信息，請與我們聯繫。