百度竞价落地页AB测试?信息流投放AB测试简化方法?

一、什么是AB测试

AB测试是为Web或App界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析、评估出最好版本,正式采用。

简单来说就是,分组做测试,进行数据对比,找到合理的优化方法。

在投放场景中,我们往往新建两组及以上的计划,控制每组计划存在一个变量,这个“变量”就是我们要对比的测试。

二、测试的目的

拿到一个新项目或者一个新户时,账户的跑量模型还没建立。

从0到1的这个过程,就需要用到A/B测试。

判断出那种数据是好的,可以大体的认为这个计划的设置和测试变量都是正确的,是可以复用的。这是一种趋好的选择,并不是确定的结果。

三、测试的方法

第一步,确定定量

一般来说,较为常见的测试变量包括但不限于:出价、时段、人群、创意、标签等。

人群可拆分为地域、性别、年龄、行为兴趣、人群包等定向;

创意可拆分为标题、图片&视频、落地页&商品链接等。

为减少账户的探索的周期和成本,指定一个定量(人群)

还有一点就是,确定此次测试计划的目的,比如说,这次是目的是测试视频。测试的就是这个项目的素材方向。

第二步,确定变量

出价是投放前期是恒定的标准,无需过多操作。

变量初步选择为创意层级。

第三步、创意分配

一条计划不需要上传太多的创意,减少探索周期,避免计划空耗。

建议:一般情况下,一条视频匹配1-2条标题。

第四步、分组测试

譬如:这次的目标是测试素材,也要避免创意挤压。(同样的素材不要同时使用/同时开启)

账户的冷启动阶段需要多积累模型,计划不要同时开启,分阶段分组进行开启AB测试。

第一组

计划1,视频A,标题1、2;计划2,视频B,标题1、2;

第二组

计划3,视频C,标题3、4;计划4,视频D,标题3、4;

四、判定效果

A好B不好:留A,再建测其它素材;

A.B是好的:全部保留,测量其他素材。

A.B不好:全部暂停,测试其它素材。

账户一直没起量,或者成本高,建议可以直接换户。

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