📌 先搞懂 AB 测试和 eCPM 的底层逻辑
做 AB 测试前,得先明白这俩核心概念到底是啥。AB 测试说白了就是把你的用户分成两组,给 A 组看一种广告样式,B 组看另一种,其他条件都不变,最后比一比哪组的效果好。而 eCPM 呢,是每千次曝光能带来的收益,公式是(广告收入 ÷ 曝光量)×1000,这玩意儿直接关系到你账号的赚钱能力。
为啥 AB 测试能提升 eCPM?因为不同用户对广告的接受度天差地别。同样一个弹窗广告,年轻人可能觉得还行,中年人可能直接关掉。你不测试,就只能瞎猜哪种样式管用,大概率会浪费很多曝光机会。AB 测试就是用数据说话,帮你揪出那些用户愿意买单的广告样式。
但别以为 AB 测试就是随便改改广告样子就行。它的核心是控制变量和统计显著性。控制变量意思是每次只能改一个地方,比如这次只换广告图,下次再换文案。统计显著性则是说,测试结果得靠谱,不能是偶然现象。比如你测试了 10 个用户,有 6 个点了 A 样式,这根本说明不了问题。
🎯 先明确你的测试目标和核心指标
很多人做 AB 测试瞎忙活,就是因为没搞清楚到底想达成啥。提升 eCPM 是个大方向,具体到广告样式上,可能是想提高点击率,也可能是想让用户看广告的时间更长,或者是减少用户因为广告而离开的概率。
不同的目标,测试的重点不一样。如果目标是提高点击率,那你就得重点看广告的视觉吸引力,比如图片颜色、标题字体。要是想让用户更愿意看完广告,那广告的开头 3 秒就很关键,得测试不同的开场方式。
核心指标除了 eCPM,还得盯紧这几个:点击率(CTR),广告被点击的次数除以曝光量;展示完成率,用户看完整个广告的比例;还有跳出率,用户看到广告后离开页面的比例。这些指标能帮你分析 eCPM 变化的原因。比如 eCPM 涨了,是因为点击率高了,还是广告的单价本身就高了?
举个例子,有个资讯类 APP 测试两种广告样式,A 是全屏插屏广告,B 是信息流小卡片广告。测试后发现 A 的 eCPM 更高,但跳出率也高得吓人。这时候就得权衡了,是要短期高收益,还是要长期的用户留存?
🔍 选对要测试的广告样式变量
广告样式能改的地方太多了,新手很容易犯的错就是一次改一堆。你得从影响最大的变量开始测。
广告位置是个好起点。同样的广告,放页面顶部和底部效果可能差一倍。有个短视频平台测试发现,在视频播放暂停时弹出的广告,比在视频结束后弹出的,eCPM 高出 30%。因为用户暂停时,注意力还在 APP 上,而结束后可能已经想划走了。
广告尺寸也不能忽视。移动端常见的有横幅(320x50)、插屏(300x250)、原生信息流等。一般来说,大尺寸广告视觉冲击力强,但太占地方可能惹用户烦。小尺寸广告不影响体验,但点击率可能低。有个工具类 APP 测试显示,在首页放一个 728x90 的横幅广告,比放两个 320x50 的,eCPM 更高,因为用户注意力更集中。
广告形式也得测。是图片广告好,还是视频广告好?视频广告里,是 15 秒的好,还是 30 秒的好?有数据显示,在游戏类 APP 里,30 秒的游戏试玩视频广告,比静态图片广告的 eCPM 高出 50%,因为用户能更直观感受到游戏乐趣。
还有广告文案和 CTA(号召性用语)。“立即下载” 和 “免费试用”,哪个转化率高?不同的用户群体吃不同的话术。年轻人可能更喜欢 “冲鸭,免费领”,而商务人士可能更吃 “立即获取专业方案” 这一套。
📊 样本量和测试周期怎么定才科学
样本量不够,测试结果就是瞎扯。那到底需要多少样本?有个简单的公式:样本量 =(Z²×p×(1-p))/e²,其中 Z 是置信水平对应的数值(一般取 1.96,对应 95% 置信度),p 是预期点击率,e 是误差范围。
举个例子,如果你预期点击率是 5%,误差范围想控制在 1%,那样本量就是(1.96²×0.05×0.95)/0.01²≈1825。也就是说,每个测试组至少需要 1825 次曝光。
当然,你也不用自己算,网上有很多样本量计算器,输入预期指标、置信度、误差范围,就能出来结果。
测试周期也有讲究。不能太短,比如只测一天,可能刚好那天用户活跃度低,或者有特殊事件影响。也不能太长,拖一两个月,期间用户习惯可能都变了。一般来说,至少要覆盖一个完整的用户活跃周期。比如你的 APP 用户周末更活跃,那测试就得包含周末,大概 7-10 天比较合适。
还有个小技巧,测试期间尽量避免其他大的运营动作,比如搞大型促销活动。这些活动会影响用户行为,让测试结果不准。
📈 怎么分析测试结果,找到最优解
测试跑完了,一堆数据摆在面前,怎么看?首先看 eCPM,哪个样式的 eCPM 高,肯定是优先选项。但不能只看这个,得深挖原因。
比如样式 A 的 eCPM 比样式 B 高 20%,看看点击率,A 的点击率是 8%,B 是 5%。再看广告的千次曝光收益(也就是广告主给的单价),如果两者差不多,那说明 A 的高 eCPM 主要是靠点击率拉起来的。这时候你就知道,这种能提高点击率的设计元素(比如更鲜艳的颜色)值得保留。
如果两个样式的点击率差不多,但 eCPM 差很多,那可能是广告匹配度的问题。比如样式 C 展示的广告更精准,用户感兴趣,广告主给的价格就高,所以 eCPM 高。这时候你就得考虑,是不是广告样式的呈现方式影响了广告系统的匹配精度。
还要看用户体验指标。如果某个样式 eCPM 很高,但用户跳出率也飙升,那得小心。短期看收益涨了,长期可能因为用户流失导致总收益下降。有个社交 APP 就遇到过,全屏广告 eCPM 高,但用户留存率降了 15%,最后还是换回了原生广告。
分析的时候,别忘了统计显著性。用 T 检验或者 Z 检验,看看两个样式的差异是不是真的存在,而不是偶然。网上有很多免费的统计检验工具,输入数据就能出结果。如果 p 值小于 0.05,就说明差异是显著的,结果可信。
🔄 持续迭代,让 AB 测试成为常态
找到一个好的广告样式不是结束,而是开始。用户的喜好会变,广告平台的算法会更新,竞争对手的策略也在调整。你得定期做 AB 测试,不断优化。
可以建立一个测试日历,比如每月测试一个广告样式变量。这个月测广告位置,下个月测文案风格,再下个月测视频长度。每次测试完,把结果记录下来,形成自己的经验库。
还要关注行业动态。看看同类 APP 在用什么广告样式,有没有新的广告形式出来。比如现在很火的互动式广告,用户可以点击广告里的按钮进行简单互动,这种样式的 eCPM 往往比静态广告高。你可以拿来测试,看是否适合自己的账号。
另外,别只盯着成功的测试。失败的测试也有价值。比如测试发现某种广告样式效果很差,这至少能帮你排除一个错误选项,避免以后再踩坑。把失败的原因分析清楚,比如是用户不喜欢这种风格,还是位置放得不对,下次就能改进。
最后提醒一句,AB 测试不是万能的。它能帮你找到已有的选项中最好的,但不能帮你创造新的广告样式。所以除了测试,还要多观察用户行为,多思考创新点。比如有个电商 APP 发现用户喜欢看产品细节,就设计了一种可滑动查看多角度图片的广告样式,测试后 eCPM 提升了 40%。
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