7月20日，火山引擎A/B测试平台推出新功能——广告投放A/B实验。火山引擎是字节跳动旗下的企业级技术服务平台，现在访问火山引擎官网首页的“火种计划”页面，可以申请A/B测试的12个月免费使用权。
A/B测试又被称为小流量实验。针对想改进的某个功能/UI/逻辑策略等，提供两种或多种不同的备选解决方案，从总体企业用户中抽取一小部分，随机地将抽取出的流量分配给不同方案，最终结合一定的统计方法，通过实验数据对比来确定最优方案。
广告投放A/B实验 ，针对广告投放中不同素材、预算出价、人群定向、落地页等广告元素进行实验，帮助广告投放人员了解不同元素对投放结果的影响，进而选择更优的投放策略，提升投放效果。
A/B测试可以测哪些广告元素？
早在20世纪六七十年代，A/B测试就成为了广告教父大卫·奥格威最喜欢的一种营销手段。奥格威用A/B测试优化文案、创意、营销方式等，获得的结果也帮助他做出了很多正确的营销决策。
到现在，随着数字营销的发展，用户的线上行为被数据化，A/B测试实施起来更科学、精准。可测试的元素也更丰富多样。
一条广告计划主要有广告素材、人群定向、预算出价、落地页四个环节，火山引擎的广告投放A/B实验，涵盖这四个环节中涉及的十多种广告元素。
以素材A/B实验为例，游戏行业在广告投放中素材呈现多样性分布。广告主通常根据不同游戏类型的特性，提炼游戏亮点以达成营销目的，而游戏广告转化的促成因子较其他行业更多元，可能是因为人物精美、坐骑炫酷、技能新颖，战斗精彩，甚至可能是由于偏爱古风。
火山引擎A/B测试平台的优势
火山引擎的A/B测试产品，是经过抖音、今日头条等多款产品验证之后，才进行对外开放，具备以下技术优势：
快速创建对照实验
火山引擎的广告投放A/B实验可以快速添加实验版本，同时保证实验变量的唯一性。例如，多素材广告实验用户只需修改素材即可完成实验计划的创建，而计划的其他元素如用户定向、广告位等与对照计划全部一致。
自动生成数据报告
可以选择关注更多维度的指标，如激活率、注册率、ROI、LTV、留存率等，并通过关注指标自动生成数据报告;
可以将实验下面所有广告计划的数据进行快速对比，快速了解各指标的差异;
数据报告
1、通过设置核心指标识别优胜组
2、可以查看关注指标的置信度
广告投放A/B实验的注意事项
需要注意的是，广告投放A/B实验与标准的A/B测试有一定的差异。
首先是在流量分配上。标准的A/B测试需要对流量进行平均分配，但广告投放实验无法确保在实验过程中的流量是平均分配的。
其次是在随机性(无偏性)上。标准的A/B测试是在线上流量中取出一小部分，完全随机地分给原策略A和新策略B，目前广告投放实验的计划之间无法完全排除干扰，不同计划存在一定的竞争性。
但是也有一些方法减少实验误差：
一是增加实验时长。由于周一和周日的人群会有很大的差距，因此建议实验运行7天以上，才能有足够的样本，保证实验的精准性。
二是增加人群包的范围数量，人群包的范围越大，实验运行的随机性越强。据Facebook A/B实验的结果，每个实验至少要有300到500次的点击，广告展示数要在10000次以上。
广告投放A/B实验的价值
对于广告营销行业，用好A/B测试，可以产生巨大的价值。
随着互联网流量红利的逐渐衰退，每家企业在用户增长方面都越来越难，提升广告转化效率变得尤为重要。通过A/B测试，企业可以不断地找到更优的创意、文案、图片等，每一个元素的更优解，最终将带来广告营销效果、广告转化效率的极大提升。
其次，A/B测试可以对广告投放的出价方式进行实验，企业能够以最佳方式使用广告预算，让每一分钱都花在刀刃上。甚至有人认为，A/B测试是广告营销不浪费钱的核心法则。
更重要的，A/B测试能够让企业更好地理解用户行为，洞察用户需求。
以往企业很难大范围了解自己的用户，通过A/B测试，企业可以挖掘出潜在用户更喜欢什么、更希望得到什么。有了对用户的深入洞察，企业能够更好地把握用户需求。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
