欢迎阅读我们的广告创意最佳实践指南!在本文中,我们将分享经过验证的创意最佳实践,这些实践能够显著提升广告表现,并详细讲解如何进行 A/B 测试。
什么是 A/B 测试,其目的是什么?
A/B 测试(又称分组测试)是一种通过比较两种不同版本的广告来确定哪种效果更好的方法。它能够帮助您基于数据做出决策,不断优化广告活动表现。A/B 测试可以应用于广告的多个元素,例如广告创意、标题、描述等。
创意最佳实践
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图片
- 测试纵向和横向图片(9x16 和 16x9),并确保将它们分配到不同的广告组中。
- 使用原生风格的图片,激发用户的好奇心和互动。
- 测试不同的创意角度:科学、医学、产品展示、客户评价、官方公告等。
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视频
- 测试 9x16 和 16x9 视频,确保将它们分配到不同的广告组中。
- 9x16 的 UGC(用户生成内容)风格视频往往互动率更高。
- 15-30 秒的视频效果较好。如果需要播放更长的视频,可以考虑引导用户观看视频销售页面(VSL)。
A/B 测试最佳实践
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创建新广告
- 对于较小的更改,如调整类似类型创意、标题或描述的小改动、图片尺寸调整:
建议:将新广告上传至现有广告组,同时保持旧广告和新广告同时运行几天。如果新广告效果较好,关闭旧广告;否则,继续保留旧广告并关闭新广告。这种方式不会影响预算分配。
- 对于较大的更改,如尝试完全不同类型的创意:
建议:将新广告上传至一个新的广告组中。
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创意预算
- 为了最大化 A/B 测试的效果,请确保每个广告组的日预算大于或等于目标 CPA(每次获取成本)的 10 倍。这能够帮助您收集足够的数据以进行有效分析。
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创意数量
- 建议每个广告组上传不超过 10 个新创意。这能够保证测试变化足够,同时不会对预算造成过大压力。
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绩效监测
- 在上线新创意后,持续监测其 7 天的表现。通过数据评估更改是否对广告活动产生了积极影响。
💡小贴士:在设置广告组时,保持“创意优化”功能开启。这样可以让系统优先展示表现最优的创意。