在纷繁复杂的工作中，我们常需要做各种选择：

这两个名字哪个更适合我们的产品？

这个落地页按钮是放中间好还是放底部好？

这两种推广方案哪个效果更好？

传统的解决方式常常是少数服从多数，

或者由领导拍板，

常免不了一场辩论。

（分歧解决终端机）

然而主观意识是很难战胜的，

而且容易产生很多误导和分歧。

但如果能用数据来帮助做决策，

很多东西就不再是靠主观感情、靠想象、靠拍脑袋，

而是靠数据说话。

今天要介绍的“A/B testing”，中文名“对比测试”。

就是互联网工作中利用数据帮助决策的基础方法。

简单来说，就是为同一个目标制定两个以上方案，将用户流量分割成 A/B 两组，一组试验组，一组对照组，两组用户特点类似，并且同时运行。试验运行一段时间后分别统计两组用户的表现，再将数据结果进行对比，就可以科学的帮助决策。

A/B测试三要素：

1、多个方案并行；

2、每个方案只有一个变量不同，其他因素不变；

3、有明确的数据判定规则。

与其一屋子人拍桌子瞪眼，不如做个测试让真实的数据告诉大家：谁！才更接近宇宙真理！

如何利用A/B测试头条广告效果

在头条广告投放中，通过 A/B 测试可了解哪些广告效果最佳。

选择投放目标后，同时创建两个广告组，尝试更改广告的标题（或素材或落地页或定向），并向各组展示不同广告。达到一定流量后，受众分析和数据报告会展示不同的广告效果，你可以通过结果数据选择更优质的广告。

例如，进行创意 A/B 测试时，可以对广告标题做出小改动，保持图片和定向因素不变，最后对比更改前后的效果：

通过测试，A组点击率比B组高20%，转化率比B组高10%，那么对比而言，A组创意则更加优质。

你也可以保证创意一致，测试不同的定向或推广类型效果：

另外，头条后台也提供了智能的创意测试工具：

创意轮播

同一广告组中设置多条广告，它们仅在创意方面存在细微差别（属于 A/B 测试的一部分）。选择创意轮播功能，头条会尽量平分这两个广告的展现量，你可以根据后台提供的数据报告结果选择更优质的创意。

创意优选

同样在同一广告组中设置广告，并且保证只有一个因素不一致后，选择创意优选功能，头条会自动对不同的受众展示两者中相关性更高的广告，以此来帮助你的投放效果。

想要不断改进广告，必须学会做测试。通过对不同的图片类型、图片文字元素、定向、投放位置等的测试，才能够确定效果最好的广告。

(一个表格红包的测试，来感受下...)

士不可以不弘毅，任重而道远...

现在就去头条后台创建广告做A/B测试吧！