Post by account_disabled on Nov 26, 2023 21:39:58 GMT -6
在本实用指南中，您将了解什么是 PPC 的 A/B 测试，并了解做出数据驱动决策所需的不同类型的测试和测试统计数据。您还将学习如何设置您的第一个 A/B 测试，并获得可以自己尝试的实用、高影响力的想法。 什么是 PPC 的 A/B 测试？ PPC 的 A/B 测试是一种测试广告活动元素（例如广告文案、着陆页或定位）的 2 个或更多变体的方法，为各种假设提供统计证据，可用于改进您的活动并改善结果。 虽然与登陆页面或电子邮件 A/B 测试没有完全不同，但由于广告平台的限制、样本量变化以及影响广告系列整体效果的风险，PPC A/B 测试需要采用专门的方法。 PPC 测试的类型 欧洲联盟 PPC 中有四种主要的 A/B 测试类型： A/B 测试 A/B 测试是一种单一假设实验，您可以更改广告活动的单个元素，并根据原始控制变体对其进行测试。
这是最常见的测试类型，可帮助您缩小特定元素的范围并改进您的营销活动。 A/B 测试示例：测试 2 个以免费送货和 15% 折扣作为主要优惠的文字广告。 多变量测试多变量测试是一项涉及多个假设和多个更改的实验。通过这种方法，您可以 特殊数据 测试控制变体的微小变化的不同组合。我很少使用这种类型，因为它需要四种测试类型中最大的样本量（通常对于 PPC 来说是不可能的），并且提供的结果增量最小，从而降低了置信度（请参阅我对样本量、增量和置信度的定义）下一节） 多变量测试示例：使用不同的标题和图片组合测试 4 个广告素材。 A/B/n 测试 A/B/n 测试也是一个涉及多个假设和多个更改的实验。然而，与多变量测试不同，变体可以彼此完全不同。这是我经常用于没有历史数据的新帐户或新营销活动的一种测试类型，我想测试完全不同的设置或元素组合，而不是将我的选择范围缩小到 A/B 或多变量测试。 A/B/n 测试示例：测试 2 组以上具有完全不同布局和/或着陆页的广告素材。 顺序测试 顺序测试是 A/B 测试的一种，分阶段或系列测试活动元素变体。该序列可以是 2 周、1 个月或更长时间（我不建议测试时间少于 2 周）。
这是最不受欢迎的测试类型，因为不同时间段的测试会引入您无法控制的外部因素，例如季节性、样本量变化和目标偏差。然而，这也是一种常见类型，因为并非每个 PPC 平台都提供完整（或任何）A/B 测试功能。 示例：在 Google Ads 中通过“最大化转化价值”测试“最大化转化” 在理想情况下，您将按以下顺序运行所有测试： A/B/n 测试以找到最佳工作设置 A/B 测试可缩小范围并改进您的设置 多变量测试可进一步缩小您的设置范围 当适当的 A/B 测试功能不可用时，顺序测试可按顺序测试项目 A/B 测试统计 为了让 A/B 测试提供具有统计意义的数据、为您的决策提供信息并改进 PPC，您需要考虑 4 个关键统计数据：我们处于先进的统计区域。简而言之，p 值有助于确定结果是否显着偏离预期或结果的统计显着性。该值在 0 和 1 之间变化，值越低，结果在统计上越显着。
这是最常见的测试类型，可帮助您缩小特定元素的范围并改进您的营销活动。 A/B 测试示例：测试 2 个以免费送货和 15% 折扣作为主要优惠的文字广告。 多变量测试多变量测试是一项涉及多个假设和多个更改的实验。通过这种方法，您可以 特殊数据 测试控制变体的微小变化的不同组合。我很少使用这种类型，因为它需要四种测试类型中最大的样本量（通常对于 PPC 来说是不可能的），并且提供的结果增量最小，从而降低了置信度（请参阅我对样本量、增量和置信度的定义）下一节） 多变量测试示例：使用不同的标题和图片组合测试 4 个广告素材。 A/B/n 测试 A/B/n 测试也是一个涉及多个假设和多个更改的实验。然而，与多变量测试不同，变体可以彼此完全不同。这是我经常用于没有历史数据的新帐户或新营销活动的一种测试类型，我想测试完全不同的设置或元素组合，而不是将我的选择范围缩小到 A/B 或多变量测试。 A/B/n 测试示例：测试 2 组以上具有完全不同布局和/或着陆页的广告素材。 顺序测试 顺序测试是 A/B 测试的一种，分阶段或系列测试活动元素变体。该序列可以是 2 周、1 个月或更长时间（我不建议测试时间少于 2 周）。
这是最不受欢迎的测试类型，因为不同时间段的测试会引入您无法控制的外部因素，例如季节性、样本量变化和目标偏差。然而，这也是一种常见类型，因为并非每个 PPC 平台都提供完整（或任何）A/B 测试功能。 示例：在 Google Ads 中通过“最大化转化价值”测试“最大化转化” 在理想情况下，您将按以下顺序运行所有测试： A/B/n 测试以找到最佳工作设置 A/B 测试可缩小范围并改进您的设置 多变量测试可进一步缩小您的设置范围 当适当的 A/B 测试功能不可用时，顺序测试可按顺序测试项目 A/B 测试统计 为了让 A/B 测试提供具有统计意义的数据、为您的决策提供信息并改进 PPC，您需要考虑 4 个关键统计数据：我们处于先进的统计区域。简而言之，p 值有助于确定结果是否显着偏离预期或结果的统计显着性。该值在 0 和 1 之间变化，值越低，结果在统计上越显着。