站長資訊網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。火山引擎是字節跳動旗下的企業級技術服務平臺，現在訪問火山引擎官網首頁的“火種計劃”頁面，可以申請A/B測試的12個月免費使用權。
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，最終結合一定的統計方法，通過實驗數據對比來確定最優方案。
廣告投放A/B實驗 ，針對廣告投放中不同素材、預算出價、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果的影響，進而選擇更優的投放策略，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·奧格威最喜歡的一種營銷手段。奧格威用A/B測試優化文案、創意、營銷方式等，獲得的結果也幫助他做出了很多正確的營銷決策。
到現在，隨著數字營銷的發展，用戶的線上行為被數據化，A/B測試實施起來更科學、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、預算出價、落地頁四個環節，火山引擎的廣告投放A/B實驗，涵蓋這四個環節中涉及的十多種廣告元素。
以素材A/B實驗為例，游戲行業在廣告投放中素材呈現多樣性分布。廣告主通常根據不同游戲類型的特性，提煉游戲亮點以達成營銷目的，而游戲廣告轉化的促成因子較其他行業更多元，可能是因為人物精美、坐騎炫酷、技能新穎，戰斗精彩，甚至可能是由于偏愛古風。
火山引擎A/B測試平臺的優勢
火山引擎的A/B測試產品，是經過抖音、今日頭條等多款產品驗證之后，才進行對外開放，具備以下技術優勢：
快速創建對照實驗
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。
自動生成數據報告
可以選擇關注更多維度的指標，如激活率、注冊率、ROI、LTV、留存率等，并通過關注指標自動生成數據報告;
可以將實驗下面所有廣告計劃的數據進行快速對比，快速了解各指標的差異;
數據報告
1、通過設置核心指標識別優勝組
2、可以查看關注指標的置信度
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量，人群包的范圍越大，實驗運行的隨機性越強。據Facebook A/B實驗的結果，每個實驗至少要有300到500次的點擊，廣告展示數要在10000次以上。
廣告投放A/B實驗的價值
對于廣告營銷行業，用好A/B測試，可以產生巨大的價值。
隨著互聯網流量紅利的逐漸衰退，每家企業在用戶增長方面都越來越難，提升廣告轉化效率變得尤為重要。通過A/B測試，企業可以不斷地找到更優的創意、文案、圖片等，每一個元素的更優解，最終將帶來廣告營銷效果、廣告轉化效率的極大提升。
其次，A/B測試可以對廣告投放的出價方式進行實驗，企業能夠以最佳方式使用廣告預算，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測試能夠讓企業更好地理解用戶行為，洞察用戶需求。
以往企業很難大范圍了解自己的用戶，通過A/B測試，企業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，企業能夠更好地把握用戶需求。
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