如何為您最成功的廣告系列進行 A/B 測試

當您創建營銷活動並製作創意時，您可能會強烈地需要憑直覺行事。 但是，既然有可靠的方法來獲取數據來為您指明方向，為什麼還要根據直覺做出營銷決策呢？ 我們談論的是 A/B 測試。 通過學習如何對廣告進行 A/B 測試，您的廣告系列會更加成功。

這種技術將幫助您驗證或使您的理論無效並增強您的客戶轉換過程。 有了它，您將能夠獲得更好的營銷投資回報率，並充滿信心地開展活動。

究竟什麼是 A/B 測試？

在我們了解如何進行 A/B 測試廣告之前，讓我們仔細看看這意味著什麼。 A/B 測試是指使用任何給定營銷資產的兩個版本來確定哪個版本對受眾產生最佳結果。 需要注意的是，這兩個版本之間的差異不應太大，以便您可以評估是什麼讓資產成為熱門。

平均而言，消費者會遇到各種各樣的營銷創意，它們都試圖讓他們採取特定的行動。 這些包括但不限於展示廣告、促銷電子郵件、活動登陸頁面、入職流程和各種表格。

當您查看如何對正在運行的廣告進行 A/B 測試時，您可以準確地確定要調整哪些內容以使您的轉化率盡可能高。 這可能意味著運行相同的廣告，但副本的版本更長或更短。 或者使用相同的設計，除了不同的背景圖像。

A/B 測試通過將品牌的受眾分為兩組來進行。 然後，每個組都以不同版本的營銷資產為目標。 這兩組將是……你猜對了，“A”和“B”。 A為對照組，B為治療組。 這意味著 A 組將顯示您的廣​​告素材的一個版本，而 B 組將顯示它的不同版本。

關於多變量測試的說明

當您研究如何對廣告進行 A/B 測試時，您可能會遇到多變量測試。 您可能會對此感到非常興奮，因為它包括對多個變體的測試以及對多個元素的測試。 多變量測試的最終目標是確定哪種特定組合最終表現最佳。

問題是您需要擁有大量流量才能以高效且有用的方式進行多變量測試。 因此，暫時將其歸檔為可以返回的內容。

A/B 測試有什麼好處？

您可以運行許多不同類型的拆分測試，看看是什麼給您的品牌帶來了最佳回報。 無論您選擇哪種類型，A/B 測試的共同目標和好處是：

• 增加網站流量。 測試博客文章和網頁標題可以改變點擊鏈接的人數。 弄清楚這一點可以為您的網站帶來更多流量。
• 您可以通過測試 CTA 按鈕的不同顏色或位置，甚至是號召性用語按鈕上的錨文本來提高轉化率。 這些更改可以增加訂閱、提交表單或以任何給定方式進行轉換的人數。
• 它可以降低跳出率。 如果您已經意識到很多人離開了您的網頁，或者某個特定廣告沒有獲得足夠的轉化，那麼使用不同的字體和顏色或文案進行測試可以幫助您減少從您的網站或廣告跳出的人數。
• 大約 40%-75% 的電子商務購物者離開網站時購物車中有商品。 您可以通過測試不同的字體、圖像和顏色，甚至 CTA 的位置來降低購物車放棄率。

現在讓我們看看如何對廣告進行 A/B 測試，以及提示和最佳實踐。 這些將幫助您開始，即使這是您第一次嘗試 A/B 測試。 如果您需要幫助您準備好所有設計以進行 A/B 測試，請讓自己成為一個 Kimp 團隊，並以固定的月費獲得您需要的所有設計。

如何進行 A/B 測試廣告：確定 A/B 測試的目標

您將能夠監控您運行的每個測試的許多指標。 這很好，但密切關注所有這些對於 A/B 測試的目的並不有效。 選擇一個您要關注的關鍵指標。

這個指標，也就是你的因變量，應該在你運行測試之前確定。 理想情況下，甚至在您設置第二個變體之前就應該決定它。

你希望這個變量在測試結束時在哪裡？ 了解這一點將幫助您做出有利於最終目標的決定。 它將幫助您優化 A/B 測試的各個方面。 如果您等到測試後才確定最重要的指標，您可能會發現您的測試需要額外的步驟和比您想要的更多的時間。

如何對廣告進行 A/B 測試：從選擇一個變量進行測試開始

您可能會覺得要測試許多不同的變量，但要做到這一點並獲得可靠的結果可能非常困難。 尤其是當您開始測試廣告時。 因此，在任何時候都只使用一個自變量開始，並衡量其性能。 否則，您將很難確定是哪個變量導致指標發生變化。

查看廣告中的各種元素，例如設計、佈局、措辭和使用的顏色。 您可以測試其中任何一個。 如果您正在運行電子郵件活動，您可以測試主題行以及您可以個性化電子郵件的方式。 請記住，即使是最簡單的更改也可能帶來重大變化。

您所做的更改越簡單，就越容易衡量結果和性能。

如何對廣告進行 A/B 測試：確定您的控制者和挑戰者

一旦確定了因變量和自變量以及目標，您就可以使用該信息來設置控制。 控件是您正在運行的廣告活動的當前版本或使用與往常一樣的樣式、元素和文案的設計。

然後，開始創建變體或挑戰者。 這就是您將測試控件的對象。 例如，在您的控制廣告活動中，您可能有一個號召性用語，即立即購買。 在您的挑戰者中，您可以包含一個行動號召，即立即購買。

如何進行 A/B 測試廣告：拆分受眾

如果這是您第一次運行 A/B 測試，那麼第一個挑戰就是隨機劃分受眾。 這種分裂是隨機的，這一點非常重要。 如果您使用的是一個平台，就像您使用電子郵件活動一樣，請檢查它是否有用於此目的的內置工具。 如果沒有，請嘗試 Unbounce、Optimizely 或 Google Optimize。

作為一般經驗法則，兩組應盡可能相似。 例如，如果您按性別劃分受眾，然後進行測試，您將得到一個受受眾影響而不是實際變量影響的結果。

當然，對於某些測試，您不會從一開始就劃分出固定的受眾。 繼續閱讀以了解如何導航該場景。

如何對廣告進行 A/B 測試：考慮樣本量

您還應該根據測試工具和要運行的測試類型來決定樣本受眾的規模。 有些工具會要求您擁有特定規模的受眾。

說到那種考驗，有的會讓你對觀眾的控制力比衣服還大。 例如，如果您正在對電子郵件進行測試，那麼您有一個設置列表。 您可以將測試發送到電子郵件列表的一小部分以開始。 這將使您獲得更顯著的結果。 一旦您選擇了獲勝的變體，您就可以將其發送到整個列表。

在測試沒有固定受眾的營銷資產（例如登錄頁面）的情況下，您運行測試的時間將決定您的受眾規模。 這將決定你的結果。

因此，請務必進行足夠長的測試，以便您可以看到兩個控制者和挑戰者之間的統計數據存在顯著差異。

如何對廣告進行 A/B 測試：確定結果的顯著程度

接下來，重要的是要考慮你的結果需要有多顯著才能讓你選擇對挑戰者的控制。 或相反亦然。 不應低估 A/B 測試的統計意義的重要性。 最終，置信度越高，您將獲得更好的結果。

如果實驗需要花費大量時間來設置，您可能希望在繼續之前保持高達 95% 的信心。

同時，還有一些其他的事情需要考慮。 例如，當您測試高度具體的東西（如按鈕顏色），但只會微妙地影響轉化率時，您需要確保自己更有條理。 這是因為您實際上可以通過一次修改一個元素來採取非常精確的方法。

但是，當涉及到更劇烈的變化時，可能會大大提高您的轉化率，您可能更願意放棄統計意義。 如果您想嘗試一種全新的方法或設計風格，因為您當前的創意無法正常工作，就會出現這種情況。

這真的歸結為知道你喜歡使用什麼賠率。 有些事情值得為之付出更大的飛躍和冒險。

如何對廣告進行 A/B 測試：每個廣告系列一次只運行一項測試

如果您在單個廣告活動中測試多個內容，您就會為難以解讀的複雜結果做好準備。 例如，如果您正在運行一個將人們引導至您的網站的電子郵件測試，那麼也不要運行另一個指向您的目標網頁的測試。 你不會知道哪個測試導致了哪個結果。 反過來，您將不太清楚要處理的潛在客戶。

如何對廣告進行 A/B 測試：在粒度級別進行測試（大部分情況下）

大多數營銷人員最常犯的錯誤之一是測試兩種截然不同的變體。 如果控制廣告素材和挑戰者廣告素材相差太大，您可能沒有任何可操作的數據。

當兩個版本之間存在很大差異時，很難看出是哪個方面導致了轉化的增加或減少。 還有一種誤解，認為測試中的所有變化都必須是戲劇性的和大規模的轉變。 如果您已經有了可以為您帶來一些結果的廣告或登錄頁面，請不要相信這種炒作。 在這種情況下，您的目標只是增加這些結果。

像我們之前所說的顏色、字體或副本這樣的簡單更改可能是微妙的，但會造成很大的不同。 有時，只需要使用不同的號召性用語來推動人們參與。 事實上，標點符號也可以改變客戶的行為。

但有一個例外。 也許您正在處理您沒有太多經驗的營銷資產。 或者想通過創意進入一個全新的方向。 在這種情況下，在測試過程的早期使用兩個非常不同的概念是有好處的。 根據它們的表現，您可以使其中一個成為新測試中的控件。 並從那裡繼續調整。

如何進行 A/B 測試廣告：您應該如何處理結果？

您在 A/B 測試過程中使用的大多數工具都允許您在測試運行時跟踪進度。 這將幫助您了解哪些變體顯示出更好的性能。 如果改進是非常明顯的，在足夠多的組中，您可能只能提前結束測試。

但如果不是這樣，你會怎麼做？ 假設您正在為橫幅廣告運行 A/B 測試。 根據您通常擁有的每周流量，您預計到 6 週結束時會增加 25%。 然而，6 週過去了，您只看到了 10% 的增長。

由於很難有信心對微小的變化採取行動，因此從技術上講，您必須以相同的速度保持測試運行 32 週才能獲得足夠大的受眾樣本。 這將使您對這 10% 的增長充滿信心。

除非這個橫幅廣告對時間非常敏感，否則等待的時間太長了。 在大多數情況下，營銷人員在這種情況下所做的就是確定變化太小，以至於他們沒有信心。 然後，他們專注於換檔以進行另一項可能為他們提供進一步清晰度的實驗。 從本質上講，重要的是要知道何時將時間和精力分配給測試，何時不分配。 如果您有機會將時間和精力投入到可以產生更好結果的不同測試中，那就去做吧。

如何進行 A/B 測試廣告：測試、調整、重複

您從 A/B 測試中獲得的任何改進都是迭代的。 這意味著通過您運行的每個測試，您將更多地了解您的客戶以及他們向您購買的動機。 同樣，它還可以告訴您是什麼驅使客戶遠離您的品牌。

當您掌握了運行這些測試的竅門時，您將能夠形成更好的假設，並找出可以運行的更有影響力的測試。 這最終將幫助您獲得更廣泛、更滿意的客戶群。 這裡的關鍵是繼續測試。 在任何企業中，持續改進的文化都會幫助您成長和繁榮。 A/B 測試也可以幫助您在品牌中培養這種文化。

如何對廣告進行 A/B 測試：徵求實際用戶的反饋

A/B 測試與定量數據有很大關係，正如我們所提到的，它在許多不同的方面都有幫助。 但它確實缺乏一個重要領域。

弄清楚如何對廣告進行 A/B 測試並不能幫助您理解為什麼人們會採取某些行動而不是其他人。 只是他們這樣做。 因此，我們建議您同時收集一些定性數據。

基本上你需要做的是從你的實際用戶那裡收集反饋。 您可以輕鬆地進行一項調查或民意調查，以獲得這種定性洞察力。 例如，在您的網站上添加退出調查，詢問人們為什麼選擇不點擊某個 CTA。 或者，您可以在感謝頁面上進行調查，通過該調查詢問客戶為什麼單擊按鈕或提交表單。

您可能會發現，有時當人們點擊將他們帶到電子書的鏈接時，他們在看到價格時並沒有轉化。 這種信息可以讓您了解激發客戶行為的原因。

不要忽視 A/B 測試的重要性

雖然它肯定會讓人感到從令人生畏到平凡和乏味的一切，但不要推遲到最後一分鐘測試您的廣告和營銷創意。 或者直到您在廣告中投入了大量的時間、精力和金錢。 如果您在流程的早期開始運行測試，您將獲得有關客戶為幫助您運行更成功的廣告系列所做的實際數據。 而且您不會根據您認為他們可能會做的事情做出決定。

這將幫助您製作更好的廣告和著陸頁。 反過來，您的廣告系列將為您提供更好的潛在客戶和轉化率。 不要被所有的細節和技術術語氣餒。 有許多資源和工具可以幫助您簡化流程。

A/B 測試的有用資源

以下是一些有用的資源，可幫助您了解如何為您的廣告系列進行 A/B 測試。 在開始之前嘗試通過它們，並在需要更多提示時隨時返回它們：。

• Facebook A/B 測試
• 谷歌廣告 A/B 測試
• Instagram 故事 A/B 測試