什麼是 A/B 測試?廣告優化師最重要的工作之一

A/B 測試的概念很簡單,就是少量投放兩個一模一樣的廣告,兩則廣告只變動一個參數,觀察這兩則廣告的表現是否有顯著差異。

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數位廣告和傳統廣告最大的差別是,可以獲取廣告相關的投放數據。

傳統廣告,如報紙廣告、電視廣告等,只能控制廣告內容、播放時段、露出平台等,很難量化廣告的觸及人數,更別提廣告產生的實質營收成長。

而現在的數位廣告,則可以在廣告後台看到每一則廣告的觸及人數、受眾樣貌、觀看時長等,如果再加上追蹤碼,則可以更深入了解,因為這則廣告所留下的名單或產生的消費行為。

這些數據不僅是廣告成效的最好證明,更可以協助我們下一次製作出更好的廣告,也就是所謂的「廣告優化」。


廣告該怎麼優化?

過去傳統廣告中,也會有廣告優化的過程,但因為沒有數據佐證,很多時候判斷的只是「相關性(correlation)」而非「因果關係(causation)」。

舉裡來說,某公司近期發布了一則新產品 A 的電視廣告,並選擇在黃金時段播送,下個月 A 產品的銷售量有明顯的提升,因此公司高層覺得廣告在黃金時段播送的效果很棒,決定以後都購買黃金時段的廣告時間。

這樣的決策看似合理,卻不嚴謹,只是將相關性當成因果關係。

其實 A 產品的銷量提升跟電視廣告在黃金時段播送也許並沒有關係,也許是消費者對產品的包裝很滿意,又或者是消費者單純對新產品有種嘗鮮的心態。

消費者的這些決策過程我們都不得而知,因此在過去,要確定一則廣告的成效是很困難的,廣告的優化也都只是經驗的傳承,並不一定具有客觀性。


然而,數位廣告的優化是一種以數據為基礎的優化。

現在我們每個人在網路上的各種行為,都會被網路科技公司,像是 Meta、Google 記錄下來。

這些數據對廣告主來說,是非常重要的資源,我們可以透過分析使用者的不同行為,知道那些廣告較多人點擊、較多人觀看、或是促使較多人產生購買行為。

這種成效分析方式,以數據為基礎,具有一定客觀性,讓我們可以很輕易地知道那些廣告表現比較好,並持續製作類似的廣告素材或設定,而不是只憑感覺。


A/B 測試

在眾多廣告優化的方式中,A/B 測試算是最基礎、也最重要的一種。

A/B 測試的概念很簡單,就是少量投放兩個一模一樣的廣告,兩則廣告只變動一個參數,觀察這兩則廣告的表現是否有顯著差異。

如果有顯著差異,就代表也許可以選擇只用表現好的那個參數進行後續投放,讓預算更有效率運用。


該如何選擇測試的項目?

A/B 測試可以運用的項目很多,包括文案、廣告版位、出價策略、受眾設定等等,如果要一個一個項目進行測試優化的話,不只會浪費大量的時間,也會耗費過多預算在測試上。

至於究竟該測試哪些項目?這就是廣告優化師的價值所在啦!

有經驗的廣告優化師,會知道針對該項產品的相關參數設定,並運用合理的預算進行必要的測試,然後將這項測試結果納入自己的廣告經驗庫中,下次遇到類似的狀況時就能立即判斷該使用哪些設定。

如果你是廣告新手,想練習利用 A/B 測試進行廣告優化,不妨注意以下 3 個重點。

1. 一次只測試一項參數

如果你有兩個廣告條件想要測試,可以分成兩個不同的測試活動,混在一起測試會難以分辨成效歸因,白白浪費預算。

2. 測試時必須取得足夠的量

在進行 A/B 測試時,不宜過快下定論,可以讓廣告跑個兩、三天,再觀察是否有顯著差異。必須要有一定的數據量,才會有一定的可信度,不然很有可能會因為偏差導致產生錯誤的結論。

3. A/B 測試的預算分配

進行 A/B 測試時也會消耗廣告預算,所以通常只要進行最重要的幾組測試即可,另一方面,跟客戶或主管的溝通也很重要,要讓他們知道在測試時也許會有一些預算浪費,但在長期來看,卻能幫助預算更有效率地運用。


如何利用 FB 廣告後台進行 A/B 測試

在 Facebook 的廣告後台中,可以在「分析和報告」的欄位中,找到「實驗」。

點進去之後,可以選擇「A/B 測試」

接下來,要選擇測試的內容,可以選擇行銷活動組合、行銷活動或廣告組合。

  • 行銷活動組合: 可以一次衡量多個行銷活動的成效
  • 行銷活動: 可以針對單一行銷活動衡量成效,通常是不同廣告目標
  • 廣告組則: 衡量不同廣告組合的成效,包含受眾設定、版位、投放地區等


小提醒:必須先建立好兩個待測試的行銷活動或廣告組合才可以進行測試喔~

最後,要選擇關鍵衡量指標,也就是什麼樣的廣告叫做好的廣告。

常見的衡量指標有「每次成果成本」、「每次點擊成本(CPC)」、「每次購買成本」、「每觸及千人成本(CPM)」等等。

當然你也可以自由選擇各式想要測試的條件,基本上就是針對你的廣告目標,選取相對應的衡量指標。

接著按下送出,就大功告成了…嗎?當然不是。

A/B 測試開跑之後,雖然 FB 會自動產生廣告好壞的報告,但還是要定期追蹤廣告的成效,確認這次的測試是否有意義,以及根據這樣的結果,後續的廣告投放該如何進行。

廣告的優化並沒有一個明確的終點,畢竟影響廣告成效的因素真的太多了,但只要你持續進行系統性的測試和驗證,相信廣告成效的提升也會是很明顯的。


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