提高Facebook/IG A/B Test成效！Ad Manager 4大A/B Test要點
Table of Contents 筆者在之前的一篇文章提到，A/B Test其實就是用來驗證假設的工具。當你構思到一個可能提高廣告效益的假設時，A/B Test就能夠科學化地幫你驗證假設的實際影響。 不過，如果A/B Test的結果並不準確的話，我們反而會誤信不正確的實驗結果，然後在將來浪費更多的金錢於效益較低的廣告設定，得不償失。 因此，我們學會如何設定A/B Test之餘，亦必須謹記以下的要點來確保A/B Test能夠給予準確的結果。 要點1：測試變數 如果同一組A/B Test有兩個或以上的變數，即使其中一個版本的廣告或廣告組合跑出，都很難總結是因為哪一個因素影響。因此，每一組A/B Test都只改變一個變數，才是合理的做法。 具體一點來說，例如你設定了一個A/B Test，而兩個版本都有不同的廣告文案（變數A）和不同的投放觀眾（變數B），即使其中一個版本的廣告跑出，我們亦不能夠總結到底是變數A或是變數B導致實驗出現這樣的結果。 如果你想同時測試兩個或以上的變數，則應該使用多變量測試（Multivariate Test）。 簡單來說，例如你希望測試變數A和變數B，而每個變數都有兩個版本的廣告，那麼整個實驗則需要4則廣告：A1 + B1，A2 + B1，A1 +… Read More »提高Facebook/IG A/B Test成效！Ad Manager 4大A/B Test要點