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哪个广告效果好?火山引擎A/B测试帮你做实验

来源:互联网    作者:      2021年07月23日 17:52

导语:

7月20日,火山引擎A/B测试平台推出新功能——广告投放A/B实验。火山引擎是字节跳动旗下的企业级技术服务平台,现在访问火山引擎官网首页的“火种计划”页面,可以申请A/B测试的12个月免费使用权。

A/B测试又被称为小流量实验。针对想改进的某个功能/UI/逻辑策略等,提供两种或多种不同的备选解决方案,从总体企业用户中抽取一小部分,随机地将抽取出的流量分配给不同方案,最终结合一定的统计方法,通过实验数据对比来确定最优方案。

广告投放A/B实验 ,针对广告投放中不同素材、预算出价、人群定向、落地页等广告元素进行实验,帮助广告投放人员了解不同元素对投放结果的影响,进而选择更优的投放策略,提升投放效果。

A/B测试可以测哪些广告元素?

早在20世纪六七十年代,A/B测试就成为了广告教父大卫·奥格威最喜欢的一种营销手段。奥格威用A/B测试优化文案、创意、营销方式等,获得的结果也帮助他做出了很多正确的营销决策。

到现在,随着数字营销的发展,用户的线上行为被数据化,A/B测试实施起来更科学、精准。可测试的元素也更丰富多样。

一条广告计划主要有广告素材、人群定向、预算出价、落地页四个环节,火山引擎的广告投放A/B实验,涵盖这四个环节中涉及的十多种广告元素。

以素材A/B实验为例,游戏行业在广告投放中素材呈现多样性分布。广告主通常根据不同游戏类型的特性,提炼游戏亮点以达成营销目的,而游戏广告转化的促成因子较其他行业更多元,可能是因为人物精美、坐骑炫酷、技能新颖,战斗精彩,甚至可能是由于偏爱古风。

火山引擎A/B测试平台的优势

火山引擎的A/B测试产品,是经过抖音、今日头条等多款产品验证之后,才进行对外开放,具备以下技术优势:

快速创建对照实验

火山引擎的广告投放A/B实验可以快速添加实验版本,同时保证实验变量的唯一性。例如,多素材广告实验用户只需修改素材即可完成实验计划的创建,而计划的其他元素如用户定向、广告位等与对照计划全部一致。

自动生成数据报告

可以选择关注更多维度的指标,如激活率、注册率、ROI、LTV、留存率等,并通过关注指标自动生成数据报告;

可以将实验下面所有广告计划的数据进行快速对比,快速了解各指标的差异;

数据报告

1、通过设置核心指标识别优胜组

2、可以查看关注指标的置信度

广告投放A/B实验的注意事项

需要注意的是,广告投放A/B实验与标准的A/B测试有一定的差异。

首先是在流量分配上。标准的A/B测试需要对流量进行平均分配,但广告投放实验无法确保在实验过程中的流量是平均分配的。

其次是在随机性(无偏性)上。标准的A/B测试是在线上流量中取出一小部分,完全随机地分给原策略A和新策略B,目前广告投放实验的计划之间无法完全排除干扰,不同计划存在一定的竞争性。

但是也有一些方法减少实验误差:

一是增加实验时长。由于周一和周日的人群会有很大的差距,因此建议实验运行7天以上,才能有足够的样本,保证实验的精准性。

二是增加人群包的范围数量,人群包的范围越大,实验运行的随机性越强。据Facebook A/B实验的结果,每个实验至少要有300到500次的点击,广告展示数要在10000次以上。

广告投放A/B实验的价值

对于广告营销行业,用好A/B测试,可以产生巨大的价值。

随着互联网流量红利的逐渐衰退,每家企业在用户增长方面都越来越难,提升广告转化效率变得尤为重要。通过A/B测试,企业可以不断地找到更优的创意、文案、图片等,每一个元素的更优解,最终将带来广告营销效果、广告转化效率的极大提升。

其次,A/B测试可以对广告投放的出价方式进行实验,企业能够以最佳方式使用广告预算,让每一分钱都花在刀刃上。甚至有人认为,A/B测试是广告营销不浪费钱的核心法则。

更重要的,A/B测试能够让企业更好地理解用户行为,洞察用户需求。

以往企业很难大范围了解自己的用户,通过A/B测试,企业可以挖掘出潜在用户更喜欢什么、更希望得到什么。有了对用户的深入洞察,企业能够更好地把握用户需求。

(文章为作者独立观点,不代表艾瑞网立场)
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