在Facebook旗下产品投放广告时，广告成功与否取决于多个变量的内容。借助A/B测试，您可以对比各个变量的具体策略，从而找到有效方法，最终改善广告表现。测试结果有助于您根据关键表现指标(KPI)确定哪种广告策略能带来最高的营销成效。
在开展Facebook A/B测试时，您可以创建多个广告组，然后相互对照测试每个广告组的表现，以确定哪些营销策略的效果最理想。
例如，测试相同广告投放给两组不同受众的效果，对比哪组受众的表现更好，以便了解哪组受众对广告的反响更强烈。再比如，测试两个不同的创意，了解哪种创意的效果更出色，从而确定在今后投放广告时使用哪种类型的创意。我们有时将这种做法称为变量竞争策略。一旦获得测试结果，即表示比赛结束，决出了优胜策略。
开展A/B测试时，系统会将受众随机划分为互不重叠的几组。这种随机化有助于确保测试的公平，不让对比结果受其他因素的干扰。每组受众将看到除测试的变量外其他方面完全相同的广告组，测试的变量可以是受众、投放优化目标、版位、创意或者商品系列。注意：建议一次仅测试一个变量。如果一次测试多个变量，便不能清楚了解是哪个变量影响了广告成效。
A/B测试的适用情形
1. 了解具体哪个图片、视频或行动号召效果最好。
使用A/B测试了解哪些创意素材更有可能吸引受众。假设示例：我们酒店的顾客对人物照片的反响比日落照片更强。
2. 找出表现最佳的广告版位和平台，以便高效分配广告预算。
3. 了解哪组变量（创意、受众、投放优化目标、商品系列或版位）更利于实现业务目标。
4. 了解营销漏斗所有环节的最佳预算分配。
解读A/B测试结果时需要关注两个关键要点：
1. 优胜广告组
优胜广告组是指表现最佳的广告组。Facebook将根据您选择的广告目标，对比每个广告组或广告的单次成效费用，来决定哪一个广告组胜出。之后，Facebook还会根据测试数据无数次模拟各个变量的表现，以确定优胜广告组获胜的频率。
2. 置信度
Facebook还使用置信度来表示再次开展测试时得到相同结果的几率。
举个例子，以创意为变量，开展A/B测试来对比视频广告(Video Ads)与图片广告(Image Ads)的效果。测试结果表明，视频广告组为表现最佳的策略，置信度达90%。这意味着，视频广告的单次成效费用最低，且多次开展相同测试时，获得同样结果的几率为90%。
根据测试结果，我们会建议您采用表现最佳的策略。这时，建议您将表现较差的广告的预算分配给优胜广告组，或编辑表现较差的广告组，使其与优胜广告组具有相同的特征。在所有A/B测试中，只要置信度高于75%，即表示优胜广告组可能是一个不错的策略。
解读测试结果并了解到哪一种策略表现最出色后，您可以：
1. 直接从测试结果邮件中为优胜广告组新建一条广告。
2. 在广告管理工具中重新投放优胜广告组。
3. 根据所了解的信息，新建一个广告系列。
您也可以开展更多测试来改进策略。比方说，如果18-30岁的受众表现优于24-30岁的受众，那么接下来您可以测试对比18-30岁与31-43岁的受众。细化受众后，广告系列可能会获得更高的成效。如果测试结果的置信度低，建议您使用较长的排期或更高的预算再次测试广告系列。更长的投放时间和更高的预算通常能生成更多信息，这有助于提升结果的置信度。
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