这种测试方法很有用并且可以产生
我个人对此有点过敏支持内容将有助于创造更多参与度的潜在客户，并且我们会看到更高的转化率。 附赠阅读材料可帮助您开始提出假设：您应该使用理论 x 哲学 现在您已经有了假设，让我们开始实际进行此测试。 使用我们易于使用的增长策略模板立即制定发展您的业务的计划。 每个广告客户都应该尝试的 A/B 测试示例 您可以通过多种方法在 Google Ads 和 Microsoft Ads 等付费媒体平台中测试假设。根据您使用的平台，可能有一些 A/B 测试工具可以提供帮助。 检验假设的方 意大利电报数据 法没有真正错误的方法，但您应该了解以下每个 PPC A/B 测试示例的优点和缺点。 开/关顺序测试 对于大多数广告商来说，第一个 A/B 测试示例可能是最简单的。 在这里，您记下现有设置中的数据，然后进行支持您的假设的更改，以这种方式运行活动一段时间，然后比较统计数据。 很容易。 ab 测试示例 - 顺序 ab 测试格式的屏幕截图 它可能看起来像这样。 您的常青广告文案有四个星期的数据。 然后，您暂停这些变体并启动以成本为中心的副本四个星期，然后进行比较。 良好的结果。
https://lh7-us.googleusercontent.com/ODMAfhMnQg0Ch52wkGa2JMSyitfKELuLRy8uveTCCIqFdIPfvaX-mGxCXEGNoNHKhabnXUamr-PPGomDf9CdPk8baiKJ2mINM--8u5SwfO0zm99v1qfBMUft9NWW5_4vDO6OnfG4gLsd9PJZRics9BM
它易于实施，只需要您监控广告系列的效果是否有大幅波动。 缺点是变体永远不会相互重叠。 第二周是否发生了一些季节性影响 您当月的预算是否不足，需要削减支出以达到您的水平 新闻报道是否对任一时期的绩效产生了更差（或更好）的影响 是否还有其他方面 测试运行的八周内活动变化的情况虽然并不完美，但按顺序测试以查看结果可能很有用。 地理位置测试 在地理位置 A/B 测试示例中，您保持现有营销活动设置不变，然后在第二个位置创建实验变体。 这可能是针对扩大的市场，也可能是您当前目标的一部分（即您的活动针对整个美国，但对于此测试，您所做的更改仅在少数几个州有效）。 ab 测试示例 - 地理位置定位 ab 测试示例屏幕截图 要实现此目的，您需要确保您的控制和实验是互斥的，因此不会有重叠。
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