A ／B 測試可讓您透過變更廣告圖像、廣告文案、分享對象或廣告版位等變數來針對廣告策略的兩個版本進行比較。我們會將各版本展示給您的部分廣告受眾，並確保沒有人同時 ... ... <看更多>

簡單來說，A/B Test是驗證廣告成效的假設。系統通過測試不同的廣告元素，找出哪個廣告表現最為出色。 例如你設計了一個廣告的版本之後，覺得另外一個 ... ... <看更多>

無論你是身為公司創辦人，希望可以透過廣告帶來營收；或是想要成為品牌端、媒體代理商廣告投手的你，一定有聽過前輩們說廣告投放最重要的就是「不斷 ... ... <看更多>

很有可能實驗組只是「隨機」出現你想看到的結果，因此我們首先要做完整性測試（Sanity Check），確保我們的實驗設置和進行都是正確的，然後再來分析結果並 ... ... <看更多>

Facebook 在Creator Studio 推出專為Organic Post 而設的A/B Testing 功能與廣告的A/B Testing 不同這次大家不用花錢都可以做測試。 ... <看更多>

如果你想同時測試兩個或以上的變數，則應該使用多變量測試（Multivariate Test）。 簡單來說，例如你希望測試變數A和變數B，而每個變數都有兩個版本的廣告，那麼整個實驗 ... ... <看更多>

你必須先進行有系統的受眾測試，從測試中的真實數據找出最有機會購買的受眾，並篩走不管用的。GrowthSpot行銷團隊就曾以受眾A/B Testing成功將獲客成本減低60%。 ... <看更多>

Facebook行銷專家Andrea Vahl對於下廣告自有一套見解，「A/B測試」尤其是她大力推廣的優化方法，這種測試的主要概念是不同廣告內容，設定不同條件去對 ... ... <看更多>