近年来，随着消费者的心理需求逐步趋向于精神层面、科技的迭代迅速以及市场环境的复杂性逐步上升，我国的广告行业逐步展开新的投放模式。但流量成本高，企业试错成本高昂，如何在控制成本的同时实现广告投放效益最大化，成为广告投放师关注的重点。

广告投放的目的是为保持企业产品的持续曝光，帮助企业获取更多利益。因此广告投放师需要在控制广告投放成本的同时，保证广告投放的效益最大。随着互联网红利的消失，如何同时实现广告投放成本可控和使广告投放效果达到预期，让广告主感受到“物有所值”，成为广告投放师越来越难平衡的问题。

AB 实验是一种小流量随机实验，目前已经被广泛应用在产品更新迭代、营销等业务应用场景中，实际上在广告投放领域，AB 实验也能得到广泛使用。

那么，广告投放该如何应用 AB 测试实现优化？本文来详细聊一聊。

AB 测试在广告投放的应用可以分成五个具体实验：素材拆分对比实验、投放人群对比实验、H5 落地页优化实验、广告增效度量实验以及渠道预算分配实验。本文将围绕这五个实验详细介绍 AB 测试在这广告投放场景下的具体应用。

素材拆分对比实验

为了使广告投放的营销效果最佳，广告投放师需要在已有的广告素材中选择出最有跑量潜力的素材。而素材拆分对比实验可以判别更有爆款潜力的广告素材。

因此，广告投放师可以应用 AB 测试，针对已有的不同广告素材开启素材拆分对比实验，快速判别哪一类素材的调性更贴合产品本次推广的卖点。根据实验数据指标选择出转化率最高的广告投放素材，以实现广告投放效益提升。

投放人群对比实验

不同人群对广告素材的类型偏好不同，给人群精准推送匹配偏好的广告素材能有效提高广告的转化率。

所以，为了分析哪一类人群对哪一类素材更加敏感，判别跟产品和素材更匹配的人群，在进行了素材拆分对比实验之后，广告投放师还需要针对受众群体开启投放人群对比实验。在对可能存在的受众进行分类圈选后，针对不同的人群投放不同的广告素材，以此设置多个实验组并开启 AB 实验。根据实验得出的点击率、转化率等数据指标，选择出与广告素材匹配的人群进行投放。

H5 落地页优化实验

落地页是承接广告流量的第一步，是用户转化的关键，在广告投放的应用场景中占有重要地位。因此，广告投放师需要进行 H5 落地页优化实验。开启 H5 落地页优化实验需要进行三个步骤：确定测试内容、流量分配以及敏捷调整，优化迭代。

首先需要确定测试内容。按钮位置的交换、颜色的改变、顺序的调整等都会对转化率的增长产生影响。广告投放师需要针对上述内容分别开启 AB 实验，根据后台点击率、转化率等数据指标进行方案择优。

当确定好测试内容后，我们需要对 A/B 两个版本进行流量分配。设计测试时有一般有两个目标：尽快得到实验结论以及用户体验影响最小。因此需要在流量分配时进行权衡，根据实验的具体内容选择均匀分配流量实验、小流量实验或者大流量实验。

在 AB 测试流程中，敏捷调整、优化迭代是最重要的。广告投放师需要根据实验数据，不断对落地页进行调整迭代，以此适应用户变化的需求，提高转化率。

广告增效度量实验

广告增效度量实验是通过人群分流和问卷投放两种形式结合，评估品宣效果。在广告投放后，广告投放师需要根据广告投放的效果进行投放调配，因此可以开启广告增效度量实验。

通过在线控制实验，将投广告和不投广告的人群构建成虚拟实验。将两组人群在广告投放后一段时间内的转化差异、行为差异和用户认知差异等进行对比判断，进而科学地衡量广告价值，验证广告投放对受众后续转化行为产生的影响。进而判断得出广告素材的投放效果。在此实验结果的基础上，广告投放师后续再进行广告投流再分配等后续动作。

渠道预算分配实验

广告主用于广告投放的预算有限，要使广告投放效果最佳，就需要对预算进行合理分配，尽可能做到“每一分钱都花在刀刃上”。

因此广告投放师需要应用 AB 测试进行渠道预算分配实验。针对广告投放渠道和广告投放页面等开启 AB 实验。根据实验得到的后台点击率、转化率等数据指标，进行投放效果分析。对比选择出效果更佳的投放渠道和页面，而后再对预算进行合理分配。

AB 测试在广告投放行业中的应用范围广泛，贯穿了广告投放素材制作到投放落地的整个过程。除去上述基础的 AB 实验外，火山引擎 DataTester 针对企业广告投放的场景还提供了跨渠道广告投放能力、集成建站平台、打通人群数据、打通前后链路数据以及实验智能化调优等多种深化能力。在 AB 测试的帮助下广告投放师实现了投放成本和效果的平衡，实现了广告投放的优化。

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