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        火山引擎A/B測試推出新功能——廣告投放A/B測試

          7月20日,火山引擎A/B測試平臺推出新功能——廣告投放A/B實驗。火山引擎是字節(jié)跳動旗下的企業(yè)級技術(shù)服務(wù)平臺,現(xiàn)在訪問火山引擎官網(wǎng)首頁的“火種計劃”頁面,可以申請A/B測試的12個月免費使用權(quán)。

          A/B測試又被稱為小流量實驗。針對想改進的某個功能/UI/邏輯策略等,提供兩種或多種不同的備選解決方案,從總體企業(yè)用戶中抽取一小部分,隨機地將抽取出的流量分配給不同方案,最終結(jié)合一定的統(tǒng)計方法,通過實驗數(shù)據(jù)對比來確定最優(yōu)方案。

          廣告投放A/B實驗 ,針對廣告投放中不同素材、預(yù)算出價、人群定向、落地頁等廣告元素進行實驗,幫助廣告投放人員了解不同元素對投放結(jié)果的影響,進而選擇更優(yōu)的投放策略,提升投放效果。

          A/B測試可以測哪些廣告元素?

          早在20世紀六七十年代,A/B測試就成為了廣告教父大衛(wèi)·奧格威最喜歡的一種營銷手段。奧格威用A/B測試優(yōu)化文案、創(chuàng)意、營銷方式等,獲得的結(jié)果也幫助他做出了很多正確的營銷決策。

          到現(xiàn)在,隨著數(shù)字營銷的發(fā)展,用戶的線上行為被數(shù)據(jù)化,A/B測試實施起來更科學(xué)、精準。可測試的元素也更豐富多樣。

          一條廣告計劃主要有廣告素材、人群定向、預(yù)算出價、落地頁四個環(huán)節(jié),火山引擎的廣告投放A/B實驗,涵蓋這四個環(huán)節(jié)中涉及的十多種廣告元素。

          以素材A/B實驗為例,游戲行業(yè)在廣告投放中素材呈現(xiàn)多樣性分布。廣告主通常根據(jù)不同游戲類型的特性,提煉游戲亮點以達成營銷目的,而游戲廣告轉(zhuǎn)化的促成因子較其他行業(yè)更多元,可能是因為人物精美、坐騎炫酷、技能新穎,戰(zhàn)斗精彩,甚至可能是由于偏愛古風(fēng)。

        火山引擎A/B測試推出新功能——廣告投放A/B測試

          火山引擎A/B測試平臺的優(yōu)勢

          火山引擎的A/B測試產(chǎn)品,是經(jīng)過抖音、今日頭條等多款產(chǎn)品驗證之后,才進行對外開放,具備以下技術(shù)優(yōu)勢:

          快速創(chuàng)建對照實驗

          火山引擎的廣告投放A/B實驗可以快速添加實驗版本,同時保證實驗變量的唯一性。例如,多素材廣告實驗用戶只需修改素材即可完成實驗計劃的創(chuàng)建,而計劃的其他元素如用戶定向、廣告位等與對照計劃全部一致。

        火山引擎A/B測試推出新功能——廣告投放A/B測試
        火山引擎A/B測試推出新功能——廣告投放A/B測試

          自動生成數(shù)據(jù)報告

          可以選擇關(guān)注更多維度的指標,如激活率、注冊率、ROI、LTV、留存率等,并通過關(guān)注指標自動生成數(shù)據(jù)報告;

        火山引擎A/B測試推出新功能——廣告投放A/B測試

          可以將實驗下面所有廣告計劃的數(shù)據(jù)進行快速對比,快速了解各指標的差異;

        火山引擎A/B測試推出新功能——廣告投放A/B測試

          數(shù)據(jù)報告

          1、通過設(shè)置核心指標識別優(yōu)勝組

          2、可以查看關(guān)注指標的置信度

        火山引擎A/B測試推出新功能——廣告投放A/B測試

          廣告投放A/B實驗的注意事項

          需要注意的是,廣告投放A/B實驗與標準的A/B測試有一定的差異。

          首先是在流量分配上。標準的A/B測試需要對流量進行平均分配,但廣告投放實驗無法確保在實驗過程中的流量是平均分配的。

          其次是在隨機性(無偏性)上。標準的A/B測試是在線上流量中取出一小部分,完全隨機地分給原策略A和新策略B,目前廣告投放實驗的計劃之間無法完全排除干擾,不同計劃存在一定的競爭性。

          但是也有一些方法減少實驗誤差:

          一是增加實驗時長。由于周一和周日的人群會有很大的差距,因此建議實驗運行7天以上,才能有足夠的樣本,保證實驗的精準性。

          二是增加人群包的范圍數(shù)量,人群包的范圍越大,實驗運行的隨機性越強。據(jù)Facebook A/B實驗的結(jié)果,每個實驗至少要有300到500次的點擊,廣告展示數(shù)要在10000次以上。

          廣告投放A/B實驗的價值

          對于廣告營銷行業(yè),用好A/B測試,可以產(chǎn)生巨大的價值。

          隨著互聯(lián)網(wǎng)流量紅利的逐漸衰退,每家企業(yè)在用戶增長方面都越來越難,提升廣告轉(zhuǎn)化效率變得尤為重要。通過A/B測試,企業(yè)可以不斷地找到更優(yōu)的創(chuàng)意、文案、圖片等,每一個元素的更優(yōu)解,最終將帶來廣告營銷效果、廣告轉(zhuǎn)化效率的極大提升。

          其次,A/B測試可以對廣告投放的出價方式進行實驗,企業(yè)能夠以最佳方式使用廣告預(yù)算,讓每一分錢都花在刀刃上。甚至有人認為,A/B測試是廣告營銷不浪費錢的核心法則。

          更重要的,A/B測試能夠讓企業(yè)更好地理解用戶行為,洞察用戶需求。

          以往企業(yè)很難大范圍了解自己的用戶,通過A/B測試,企業(yè)可以挖掘出潛在用戶更喜歡什么、更希望得到什么。有了對用戶的深入洞察,企業(yè)能夠更好地把握用戶需求。

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