在今日的分享中，我们将深入探讨一个我们经常接触并且使用频繁的优化策略—AB测试。虽然在市场上关于AB测试法的文章层出不穷，但是它们大多集中在网站布局或产品对比的角度，而我们今天将从信息流营销创意领域的角度，来探讨如何运用AB测试来优化广告素材。

一、如何理解AB测试

首先，我们需要明确AB测试的定义和用途。AB测试也被称为拆分测试，是一种科学的测试方法，用于对比两种或多种选择的效果，以确定哪一种选择更能达到预期的效果。在信息流营销创意领域，AB测试可以帮助我们理解哪种广告素材的表现更优秀，从而实现广告效果的优化。

在实际操作中，我们可以通过对比不同的广告素材，比如图片、文案、标题等，来进行AB测试。我们将这些不同的广告素材展示给相同的受众群体，然后根据他们的反馈和互动情况来判断哪种广告素材更受欢迎，从而优化我们的广告策略。

此外，AB测试不仅可以帮助我们优化广告素材，还可以帮助我们深入理解我们的目标受众。通过观察和分析受众对不同广告素材的反应，我们可以了解他们的喜好和需求，从而制定更符合他们需求的广告策略。

二、测试方向

在广告优化的实践中，AB测试被誉为一种有效的策略，但是在实际操作中，我们需要明确它能测试哪些元素？又能在哪些方面进行优化？我在这里为大家梳理了三个主要元素和三个优化角度。

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1、三大元素是构建广告的基本材料，包括图片、文字、CTA（行为召唤）。

Ø图片：背景底色、背景配图、重点凸出图、修饰素材；

Ø文字：展示图内文案以及外层文案；

ØCTA：引导按钮，例如点击咨询、提交订单、立即注册等；

2、从以下三个角度进行思考和优化。

Ø首先我们可以从视觉效果的角度进行优化：对于图片元素，我们可以调整其色彩、大小、形状等视觉元素，以吸引用户的注意力。对于文字元素，我们可以通过调整字体、大小、颜色等方式，提高其阅读性和吸引力。对于CTA元素，我们可以通过调整其颜色、形状、位置等，增强其引导作用。

Ø其次我们可以从信息传递的角度进行优化：对于图片元素，我们可以选择更能表达广告主题的图片，或者添加一些信息性的元素，如图表、数据等。对于文字元素，我们可以通过修改文案，使其更能吸引用户，更能准确传达我们的信息。对于CTA元素，我们可以调整其文案，使其更明确地告诉用户下一步要做什么。

Ø最后我们可以从用户体验的角度进行优化：对于图片元素，我们可以调整其布局，使其更符合用户的浏览习惯。对于文字元素，我们可以通过调整其布局，使其更易于阅读。对于CTA元素，我们可以调整其位置，使其更易于点击。

三、如何测试AB效果

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1、确定目标

每一次的AB实验都是根据一个特定的前提进行的，而这个前提的证实就是实验的目标。一个完备的实验目标由两个部分构成：首先是实验的主题，其次是评估的准则。

比如我们做出一个设想：我认为在广告图片中，橙色的文字比黑色的文字带来的点击效果更佳。这时文字的颜色（橙色&黑色）就变成了这次A/B实验的主题，而广告的点击率则是评估实验的准则。广告效果的评估准则并不是一成不变的，可以CTR，eCPM或者是你自己设定的CPA或者ROI。

2、准备AB物料投放

一旦测试目标已经确定，就可以着手准备测试版本并进行发布了。在创建广告素材的过程中，必须严格按照预定的测试内容进行设计和调整两个测试版本，确保除了独立变量外，其余部分完全一致。在发布过程中，也要保证投放环境的一致性。如果发布平台支持多样化创意功能，可以在同一广告系列下放置两个素材版本进行测试，如果平台暂时不支持，需要保证两个广告素材的发布时间、定向条件等相同，以确保两者能在相同条件下获得平均的曝光流量。

3、分析对比投放结果

Ø转化率：比较两个素材的转化率，即用户从浏览到实际行动（如购买、注册等）的比例。通过比较转化率，可以确定哪个素材对用户更具吸引力和影响力。

Ø点击率：比较两个素材的点击率，即用户对素材的点击次数与曝光次数的比例。通过比较点击率，可以了解哪个素材更能吸引用户的注意力和兴趣。

Ø用户满意度：通过用户调查或反馈收集用户对两个素材的满意度评价。这可以帮助了解用户对素材的主观感受和喜好，以及对用户体验的影响。

Ø用户行为路径：分析用户在两个素材下的行为路径，比较用户在不同素材下的行为习惯和行为转化情况。这可以帮助了解素材对用户行为的影响和激励效果。

Ø数据分析：使用数据分析方法，比如统计分析、第三方统计工具、信息流后台数据报表等，对用户行为数据进行挖掘，发现潜在的用户群体、特征和行为模式。这可以帮助了解素材对不同用户群体的影响和效果差异。

四、使用AB测试注意点

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1.明白A的优势，但并不一定明白A优势的来源

A/B测试的结果只是表明了两者之间的关联性，并不能证明因果性。我们根据结果推断的原因，只是一种可能性，并非绝对的事实。要确立一个因果关系，需要在严格的实验环境下进行反复的验证，而我们日常推导出的理由，只不过是我们的经验总结。

2.A优于B，但并不一定是最优的

A/B测试的结果只能表明，在特定的环境下，某一方案更胜一筹，但这并不意味着它就是最好的方案。有可能还有更出色的方案等待我们去发现，因此我们需要不断提高自我，持续探索。

3.这一次A更胜一筹，但下一次不一定还是A胜出

A/B测试的结果是在特定条件下得出的，如果环境发生了变化，我们之前的经验可能就不再适用，甚至可能产生逆转的效果，因此在应用这些结论时需要谨慎。