AB TEST 廣告中的AB測試

A/B Test 不是亂試:廣告投放該測什麼、何時停?

A/B 測試(A/B Test)究竟在測什麼?很多人以為廣告投放中的 A/B Test,是把兩個版本丟出去,看哪個表現比較好就收工。但真正困難的不是「測出 A 贏還是 B 贏」,而是測試數據跑出來之後,你要怎麼判斷下一步。

是繼續加預算?換素材?重寫文案?換受眾?還是直接停掉這組廣告?

A/B Test 真正的價值,是幫你把模糊的廣告問題拆開,找到下一步該優化的方向。

什麼是A/B 測試?

A/B 測試最簡單的解釋,是把不同版本的產品、頁面或廣告,隨機分配給不同受眾,再根據結果決定下一步。

數位產品的世界,AB測試幾乎無所不在。從目標市場、產品研發過程、流程設計和廣告設計,都會使用Ab測試的技巧來決定發展方向。

A/B 測試怎麼進行?AB測試要準備的三件事

產品經理、行銷經理、工程師、設計師、到業務經理,都可能透過AB測試優化決策過程。

產品經理需要AB測試,來幫團隊決定開發哪一種功能、設計師需要AB測試,決定產品的視覺定調、行銷經理需要AB測試,決定廣告策略或內容行銷的主題。

進行A/B 測試,需要準備三件事:A和B兩個版本、用戶痛點和驗證假說、選擇指標來決定成效。

用戶痛點和驗證假說:

所有的AB測試都是為了驗證某個假說,例如推出的新產品「熱感應相片列表機的主打客群為女性」,接下來的廣告視覺、情境,甚至未來要開發的新功能,都要符合女性市場的需求。

A和B兩個版本:

都叫AB測試了,你當然要準備版本A和版本B。就廣告投放來說,AB測試廣告,版本A是符合女性客群設計的廣告素材,例如圖案、配色、標題、訊息內文到訊息傳遞的口吻,版本B原本版的廣告內容(或不特定性別的廣告內容)

選擇指標來決定成效

在廣告投放裡,CTR 是最常用來判斷素材是否吸引人的指標之一,算是廣告表現的Early Signal(早期訊號),它不是唯一的成效指標。

你要看的是:這次測試真正想回答什麼問題?

點擊率高的廣告勝出,假若A組主打男性受眾、B組主打女性客群,只能說目前廣告內容讓女性客群願意點擊、卻不能斷定是否從此放棄男性市場。(試想男女通用的商品,例如葉黃素、維他命之類的保健食品,就能理解)

廣告名詞CTR,CPC,CPA到底是什麼?評估廣告成效會用到哪些廣告指標?我的這篇文章整理了15個常見的廣告名詞,可以搭配參考。

廣告中的A/B 測試,其實算「多變量測試」

AB測試的概念是提供兩種版本進行測試,依照實驗精神,版本A和版本B一次只應該有一個變因,才能以控制組和對照組來比對、分析結果。

但在實務的廣告投放操作中,所謂的AB測試其實算多變量測試,因為同時有3個以上的不同元素。測試的廣告素材同時會有很多組,而且好多地方都不同,文字標題不同、Call to Action按鈕不同,廣告格式有的用照片、有的用輪播圖、有的用影片。而且,連潛在的目標族群都不只有兩組,20~45歲女性上班族、25~50歲不分性別的居家工作者、30~55歲不分性別對智慧產品有興趣者。

廣告中的AB測試:單變量測試與多變量測試
廣告中的AB測試:單變量測試與多變量測試

以不同的廣告目標族群搭配不同的廣告呈現,找出廣告點擊率最高的組合。在這種不止兩個版本的測試情況下,在資料科學的領域裡稱為「多變量測試」。這篇我在Medium找到的文章 藏身在A/B測試身後的「多變量測試」,寫得非常好、值得參考。

A/B 測試數據有了,什麼時候該決定下一步?

決定好指標了,我該等多久才能進行下一步?一天、兩天,還是一週兩週?以上皆非。

從統計學和隨機抽樣的觀點來看, 無論你的母體為多少,在95%信心水準下,樣本數都會落在1000左右。這也是為什麼民調都會採樣1000人的回答。採樣人數的多少,會影響的是誤差值。

Facebook廣告投放的曝光次數,就屬於隨機抽樣。廣告曝光1000次,等於你進行了民調1000個樣本,你的受眾在「要點擊此廣告」和「不點擊此廣告」之間做選擇。

所以,什麼時候該決定下一步?

在實務上,每1000次曝光,通常是我決定下一步的「最小單位」時機點(不過這不是最終定案的統計結論)。 也就是,當兩則廣告都累積最少1000次曝光,此時,A廣告的點擊率大於B廣告,淘汰B廣告。

另外補充,如果廣告預算很小,1000 次曝光可以幫你避免太早下判斷;但如果你要做更嚴謹的決策,還是要搭配轉換數、CPA、CVR 和商業目標一起看。

這裡有計算的抽樣樣本數比例的工具,https://www.surveymonkey.com/mp/sample-size-calculator/ 可以看看是否無論母體多少(也就是目標市場的人口,例如美國3.2億人、台灣2千3百萬人),你的樣本數都在1000左右。

AB測試中的樣本數工具
AB測試中:無論母體數多少,95%信心水準之下,樣本數為1000人。

AB測試的規模可大可小,小從廣告圖像按鈕的顏色,大到新品功能的開發,都算是AB測試的一環。廣告中的 A/B 測試,或者更準確地說,多變量測試,幾乎每分每秒都在進行。

A/B測試完,然後呢?

A/B Test 的重點不是找到贏家,而是做出下一步判斷

測試結果可能代表什麼下一步判斷
CTR 高、CVR 低素材吸引人,但 landing page 或 offer 沒接住不急著停廣告,先檢查頁面與轉換流程
CTR 低、CPM 高受眾不精準,或素材無法讓人停下來換受眾或重做 hook
CTR 高、CPA 高點擊有興趣,但購買動機不足測試賣點、價格、信任元素
兩組素材都差可能不是素材問題,而是 offer / audience mismatch回頭檢查產品賣點與受眾假設
小樣本就判斷輸贏資料不足,容易誤判延長測試或降低變因數量

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