这可能是针对扩大的市场，也可能是您当前目标的一部分（即您的活动针对整个美国，但对于此测试，您所做的更改仅在少数几个州有效）。 ab 测试示例 - 地理位置定位 ab 测试示例屏幕截图 要实现此目的，您需要确保您的控制和实验是互斥的，因此不会有重叠。这可以通过设置新的营销活动并排除控制营销活动中的位置来完成。与顺序 A/B 测试示例不同，地理位置测试可以允许您同时运行变体并比较结果。您在测试过程中感受到的任何顺风或顺风在两个地点都应该是相同的。
当你意识到没有两个地区是完全相同的时候，你就会陷入困境。谁能说出为什么以成本为中心的消息在俄 法国 WhatsApp 号码 克拉荷马州比内布拉斯加州效果更好，或者为什么东海岸在自动出价方面比山区时区表现更好 A/B 分割测试 分割测试可能是 A/B 测试的最佳示例，因为它消除了我们在顺序测试和地理定位测试中看到的一些缺点。问题是真正的 A/B 测试也是最难实现的。 ab 测试示例 - Google Ads 广告轮换优化选项的屏幕截图 Google Ads 和 Meta Ads 等平台早已废除了均匀轮换变量。例如，这两个平台都具有人工智能驱动的机器学习，几乎总是根据广告活动或广告集的预期结果偏向一种广告变体而不是另一种广告变体。
出价策略也是如此。如果您正在测试手动与自动出价，或者测试一个每次转化费用目标与另一个目标，那么这两个广告系列可能不会以同样的方式进入拍卖。其中一个将优先于另一个，并且您将进行不平衡的测试。 ab 测试示例 - google ads 实验截图 这是 Google Ads 中的实验和 Facebook Ads 中的对比测试可以发挥作用的地方。通过使用这些工具，您可以设置测试以关注单个（或多个）变量，并给每个变量一个公平的机会在拍卖会上。如果您有兴趣了解有关这些工具的更多信息，这里有一些视频可以引导您完成 Google Ads 实验和 Facebook Ads A/B 测试。衡量不同 PPC A/B 测试示例的成功既然我们知道了如何测试， 指标。不幸的是，我不愿意接受“表现更好”作为一个好的答案。首先我们必须决定我们的主要 KPI 是什么。是您的 Google Ads 潜在客户成本 转化率 点击率 展示份额 这将完全取决于您的假设以及您选择实施的 A/B 测试示例。选择最能反映测试成功或失败的统计数据。 （别担心，这不是我们关注的唯一指标。稍后会详细介绍。）就像测试的功能一样，有三种常见的方法可以解决这个问题。假设我们正在尝试提高帐户的每次转化费用。以下是我表达成功指标的一些方法： 目标绩效：如果实验变量产生 $ CPA，则此测试成功。
發表於 2024-3-18 17:34:24
