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2020-01-14 17:30
看到很多人投放廣告根本不在乎素材，覺得廣告投放技巧會了就可以了，但素材好不好真的差別很大。不乏有很多人在用別人家用“爛”的素材或者“一言難盡”的素材跑廣告，心想：“真是不心疼錢啊……”。
其實，Facebook廣告效果如何，關鍵在于兩點：其一是受眾的分析，考驗你對受眾的了解程度以及如何用標簽找出精準受眾。
其二就是使用的廣告素材。但廣告素材的表現參差不齊，這時候只能靠A / B測試了。不測你就不知道受眾喜歡什么，問題是出在圖片、標題、受眾還是投放方法。
Facebook A / B測試從設置過程開始，在此過程中，你將創建一個廣告或廣告組（Ad Set）的多個變體。
設置完測試廣告系列后，Facebook會將你的廣告展示給目標受眾。一段時間后，你將能夠基于Facebook廣告測試結果得出結論。
你可以使用AdEspresso或Facebook Ads Manager之類的工具來設置多變量A / B測試，也可以在Ads Manager中手動設置拆分測試。
除了圖片和廣告文案之類的廣告元素外，你還可以測試其他重要的方面，例如不同的受眾類型類型、廣告刊登位置或投放優化設置等。每一個變量都需要反復試驗。
Facebook廣告分為三個級別：廣告系列（Campaign）、廣告組（Ad Set）和廣告（Ads）。
1）廣告系列級
在廣告系列一級，你可以在各種廣告系列目標之間進行選擇：
而你的Facebook廣告系列目標進而確定了你的廣告組將運用到哪些廣告模板、投放優化方法和競價策略。
例如，以轉化為目標的廣告系列，你可以針對以下方面對廣告投放進行優化：
?轉化次數
?展示次數
?鏈接點擊量
?每日觸達率
如果不確定要使用哪個廣告系列目標，則可以創建兩個具有不同目標的相同廣告系列。
Facebook A / B測試通常不在廣告系列一級進行，因為在“廣告組”和“廣告”一級有更多的實質性測試選項。
因此，相較于對兩個廣告系列進行測試，在一個廣告系列中測試各種廣告元素可能來得更有意義。
2）廣告組級
在廣告組一級，你可以測試包括：
?廣告投放優化方法
?廣告刊登位置
?競價策略
?目標受眾
如果你想要測試不同的廣告組元素，請確保每個廣告組內包含的是相似的廣告。否則變量太多，你將無法知道是哪個元素使得一個廣告組的表現優于另一個廣告組，從而降低測試結果的參考價值。
AdEspresso此前對超過300萬美元的廣告支出進行了分析，發現了對廣告系列效果影響最大的廣告元素包括：
?國別
?精確興趣（Precise Interests）
?移動端操作系統
?年齡范圍
?性別
?圖片
?職稱
?婚姻狀況
?著陸頁
?對……有興趣（Interested in）
通過創建多個Facebook廣告組，以上這些受眾定位因素和廣告組元素都可以進行A / B測試。
3）廣告級
在廣告一級，你可以測試幾乎所有看到你的廣告的人都可以看到的內容。這包括：
?廣告類型
?圖片或視頻
?廣告文字
?標題
?鏈接描述
?號召性用語（CTA）
如果你打算在廣告級別上進行測試，請保持廣告組和廣告系列的變量不變。
如果一次測試太多東西，將會發生以下情況（你可能最終會得到多達625個的廣告變體 ）：
你可能會遇到的另一個問題是Facebook的自動優化。
這意味著Facebook很快將開始投放整個廣告組中具有最高點擊率和最低CPC的廣告。但是，有時Facebook做出決定的速度過快，從而會給你留下當下相關的A / B測試結果。
為了避免自動優化，請為每個廣告變體分別創建廣告組，然后讓它們同時跑起來。
但是，你可能又會遇到另一個問題：受眾重疊。這意味著同一個人將在整個廣告系列投放期間看到你正在測試期間的兩個廣告。這通常也是Facebook拆分測試問題的次要缺點。
新手和經驗豐富的營銷人員都容易犯下的Facebook廣告錯誤之一是立即測試所有內容，但那樣是行不通的。
舉個例子，假設你要測試3個不同的目標受眾、2個廣告標題和4個廣告圖片。
結果，你將獲得3個廣告組，每個廣告組中包含8個廣告。如此，花了數千美元的廣告預算不說，得到的統計結果也并沒什么用。
你擁有的廣告變體越多，需要收集的展示次數越多，你的統計結果才有意義。
此時，你需要關注的是廣告或廣告集的展示次數，而不是網站訪問量，是每個廣告或廣告集的廣告點擊總數或廣告系列的轉化次數，而不是網站轉化次數。
另外，廣告發布后至少要等待24小時，然后才能評估拆分測試結果。這使Facebook算法有時間優化你的廣告系列（因此你可能需要等待更長的時間才能收集到足夠的結果）。
Facebook表示，它的算法需要花一些時間才能將你的廣告正確投放：
“當我們開始投放廣告集時，無論是在廣告系列開始時還是在你對其進行修改之后，我們沒有穩定投放廣告所需的所有數據。為了獲得這些數據，我們需要向不同類型的受眾展示廣告，以了解誰最有可能為你帶來優化事件。這個過程稱為“學習階段”。”
對于生成測試報告所需的Facebook廣告系列結果的數量沒有嚴格的規定，但還是建議在生成報告前，每個變體至少能夠收集300次至500次點擊，并且廣告系列的展示次數至少達到10000次以上，這樣的測試結果才更有意義。
在Facebook上進行A / B測試需要多少預算才行？這需要視情況而定。
要計算你的Facebook拆分測試廣告系列的預期費用，可以以其他廣告系列為參考。也就是說，你現有廣告系列的平均每次轉化費用是多少？用它作為你計算的基礎。
假設你要測試3個不同的目標受眾，平均每次轉化費用為3.5美元。前面提到，每個變體平均需要300次至500次轉化才能獲得可靠的測試結果。因此，你可能需要的廣告預算則為3 x 3.5 x 300 = 3150美元。
但是，如果你發現一種變體明顯優于其他變體，則可以放棄繼續測試這個變體，使用剩余的預算進行另一個拆分測試，以確認結果或測試新變量。
此外，至于如何設置A / B測試，測試測什么，咱們放到下期的更新里細說。
（來源：流量FB）
