別靠感覺優化廣告，用實驗數據說話！
你是否經常糾結：新做的視頻素材到底有沒有效果？換一批受眾定位會不會更好？加了商品Feed真的能提升轉化嗎？
現在，谷歌為需求開發廣告系列推出了官方A/B實驗功能，讓你能用科學的測試方法，精準評估每一次優化調整的真實效果，告別“憑感覺”決策。
一、它能測什么？你的“廣告變量實驗室”
這個功能就像為你的廣告開設了一個專屬實驗室，可以嚴格控制變量，測試：
廣告素材：視頻A vs 視頻B，哪個點擊率更高？
受眾群體：定位興趣受眾 vs 相似受眾，哪個轉化成本更低？
出價策略：目標CPA vs 最大化轉化，哪個ROAS更優？
商品Feed：最實用場景——測試“附加商品Feed”與“不附加”對效果的直接影響。
它的獨特優勢在于：
全渠道覆蓋：實驗會在YouTube、Gmail、Google探索等所有展示位置同步進行，結果更具代表性。
支持所有素材：可同時測試圖片、視頻等多種素材組合。
聚焦單一變量：通過精確控制，讓你清晰知道到底是哪個改動帶來了效果變化。
二、如何設置？掌握兩大核心方法
開始前，請確保已創建至少2個尚未投放的需求開發廣告系列作為測試對象。
方法一：自定義實驗（推薦）
適合測試受眾、出價等復雜變量，或進行多組（最多10組）對比。
進入Google Ads后臺的?“實驗”?頁面，創建“需求開發廣告系列實驗”。
選擇?“自定義實驗”。
關鍵設置：
流量分配：建議設置為50%/50%，以保證對比的公平性。
選擇指標：提前確定核心評估指標（如轉化率、每次轉化費用）。
命名清晰：為實驗組起一個能體現變量差異的名稱。
方法二：素材資源A/B實驗
專門用于快速測試不同視頻或圖片素材的效果。
在創建實驗時選擇?“對素材資源進行A/B測試”。
指定一個“對照組”廣告系列，系統會自動復制一個“實驗組”。
在實驗組中替換或添加你想要測試的新素材即可。
三、關鍵要點與避坑指南
預算設置：實驗不會自動同步調整廣告系列預算，需手動確保各實驗組預算充足且一致。
轉化門檻：如果使用以轉化為目標的出價策略，每個實驗組需要積累至少50次轉化，系統才能給出可靠的統計結果。初期可考慮先用“點擊”等淺層目標來加速測試。
變量唯一：這是科學測試的黃金法則！確保對比的廣告系列之間只有一個核心變量不同（例如只換視頻，但受眾、出價、預算全部保持一致）。
保持耐心：實驗需要時間積累數據。期間避免頻繁手動調整，干擾系統學習。
四、如何解讀實驗結果并行動？
實驗報告會提供清晰的勝出者分析，你需要關注：
置信度選擇：70%（速度優先）、80%（平衡）、95%（確定性優先）。根據決策重要性選擇。
報告狀態：
“正在收集數據”：耐心等待。
“效果相似”：當前變量差異未帶來顯著效果提升。
“其中一實驗組效果較好”：恭喜！找到了更優解。
獲得顯著結果后，你應該：
結束實驗。
將預算集中到勝出的實驗組廣告系列上。
將獲勝的變量（如某類素材、某種受眾）應用到未來的廣告策略中。
即使沒有明確勝出者，實驗也有價值：它告訴你測試的變量可能不是影響效果的關鍵，下一步可以測試差異更大的方案。
掌握A/B測試，意味著你的每一次優化都將有數據支撐，告別盲目。立即為你最不確定的廣告策略，設計一個實驗吧！
歡迎關注【ADS營銷引力場】
文章為作者獨立觀點，不代表DLZ123立場。如有侵權,請聯系我們。( 版權為作者所有，如需轉載，請聯系作者 )
網站運營至今，離不開小伙伴們的支持。 為了給小伙伴們提供一個互相交流的平臺和資源的對接，特地開通了獨立站交流群。
群里有不少運營大神，不時會分享一些運營技巧，更有一些資源收藏愛好者不時分享一些優質的學習資料。
現在可以掃碼進群，備注【加群】。 ( 群完全免費，不廣告不賣課！)
