为什么要做A/B测试?Google ads如何设置AB测试?

AB test,简单来说,就是要达到同样的目标,以不同的方式给出足够的样本进行测试,最终得出哪种方法是最优解.

AB测试是什么?

A/B测试的概念来源于生物医学的双盲测试.在双盲测试中,患者随机分为两组,在不知情的情况下分别给予安慰剂和测试药物.经过一段时间的实验,我们可以比较这两组患者的表现是否有显著差异,从而决定用药是否真的有效.

在制作产品的过程中,A/B测试是一种产品优化方法,为同一优化目标制定两个方案(如两页),让一部分用户使用a方案,另一部分用户使用B方案,对不同方案的转化率、点击率、留存率等指标进行统计比较,判断不同方案的优缺点并做出决策.

2000年,谷歌工程师首次使用A/B测试来测试搜索结果页面显示多少搜索结果.虽然AB测试因为搜索结果的加载速度而失败,但A/B测试可以被认为是谷歌的第一次AB测试.从那以后,A/B测试广泛应用于互联网公司的优化迭代中,每年都有数万个AB实验被谷歌使用、Amazon、eBay、阿里巴巴等主流互联网公司应用于在线UI内容优化、算法优化、收益优化等方面.

二、为什么要做A/B测试?

A方案和B方案主观上各有优缺点,无法判断.选择部分用户样本进行AB测试,根据上线后的数据性能确定哪个更好.

通过A/B测试,产品优化过程可视为两个阶段.

第一阶段是后验.通过对当前用户行为和系统指标的统计分析,可以判断哪些地方可以改进产品.比如注册页面流失率太高,需要优化?还是购物车报废率太高需要改进?

第二阶段是测试,并尝试改进这些产品的薄弱环节.例如,你能在注册过程中添加一个优惠券链接吗?你能简化购物车支付的过程吗?你想重写文案吗?你想更换图片吗?这需要对可能的决定进行A/B测试和评估,只有那些被测试数据证明真正有改进效果的决定才能真正实施.

三、AB测试原理

AB测试的核心原理只有四个字：假设测试.测试我们提出的假设是否正确.在AB测试中,是测试实验组和控制组,指标是否有显著差异.

在AB测试中,零假设是：实验组&对照组指标相同,无显著差异;另一方面,实验组&对照组指标不同,存在显著差异.

例如.我们优化了一个算法,以提高页面的点击率.对于这个场景的AB测试,零假设新算法和旧算法的页面点击率没有明显差异,替代假设新算法和旧算法的页面点击率有显著差异.

四、Google AdsAB测试设置教程

1.点击GoogleAds账户左下角的“草稿与实验”

2.新建草稿

3.选择要测试的广告系列

4.点击保存到这个页面,现在是复制我们选择的广告系列

5.在这个广告系列中,修改要测试的内容

例如,如果我们想测试新的广告语言,我们应该删除原来的广告语言,改为新的广告语言

如果您想测试其他登陆页面,请将原始登陆页面修改为您想要测试的登陆页面

6.修改后,点击“广告系列实验”

7.点击新的实验

8.选择刚刚创建的草稿,设置实验名称,点击保存即可

PS:默认情况下,广告组和实验组各有50%的流量.如果您想修改这个比例,您可以自定义“实验分配的比例”

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