Facebook广告优化技巧—A/B测试
　　对于出海企业，Facebook营销想必都不陌生，Facebook作为全球最大流量的平台之一，每月拥有近30亿活跃用户，通过Facebook收集用户标签，包括身份特征、地理位置、兴趣习惯、生活轨迹等，我们可以将广告展示给特定的目标群体，从而准确传递产品信息。同时Facebook广告可以扩大企业的知名度，用户分享的次数越多，广告传播的就越多。
　　在Facebook上投放广告，广告类型丰富，确保广告尽可能发挥最大效果是非常重要的。用户的广告疲劳（用户已连续多次看到你的相同Facebook广告产生疲劳，无法获得新客户）也推动我们不断地优化广告以及广告素材。
　　我们想让广告发挥出最大的效果，我们需要了解什么类型的广告文案以及素材是吸引Facebook用户来点击我们的广告从而产生转化，那么广告数据复杂而且不易分析，所以在优化广告时通常选择A/B测试对比广告的效果。通过不断测试来找到适合本产品的投放策略提升转化效果。
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　　什么是A/B测试
　　简单来说，AB测试就是为了达到相同的目的，使用不同的方法，给每种方法足够的样本进行测试，最后得出哪一种方法是最优的解决方案。在过去，企业很难大规模地了解自己的受用用户以及产品的优质投放方向。现在通过A/B测试，企业可以发现潜在用户喜欢什么，想要什么。通过对用户的深入洞察分析，可以更好地把握用户的需求及心理。
　　A/B Test也可以帮助我们看到哪个广告达到了最佳效果，不断地找到更好的广告文案、图片素材，为每个元素找到更好的解决方案，最后带来广告营销效果和广告转化效果的极大提升。
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　　如何在Facebook发布A/B测试广告
　　广告系列、广告组、广告作为Facebook广告的三个级别，A/B测试可以通过这三个级别创立。创建广告系列时，可以看到A/B测试选项。需要我们注意的是，我们需要已经完成创建的广告系列来完成测试。对于Facebook广告A/B测试来说，有很多都可以选择成为测试的对象，例如，视频的内容、图片素材、广告文案、CTA（号召性用语）、着陆页等等。
　　首先，要进行对比测试，我们可以选择复制广告并加以编辑，或者另选一条广告。之后选择测试变量，包括创意、受众、版位或者自定义四种方式。
　　◆ 创意
　　通过比较不同类型的广告图片/视频素材、广告文案或创意，广告图像占广告效果的75—90%，广告创意比广告文案更容易吸引用户，所以广告素材的好坏也会对广告投放效果产生一定的影响，当然，不同的产品可能会产生不同的结果。在实践中，我们需要比较自己的数据。
　　◆ 受众
　　通过比较广告在不同受众用户上的效果。例如通过自定义受众与感兴趣的受众进行比较。
　　◆ 版位
　　通过比较用户看到的不同的广告版位类型，Facebook版位较多，包括动态栏、快拍、视频插播位、搜索广告位、文章内嵌以及应用和网站。
　　测试变量选择完毕后，发布之后，A/B测试就可以正常运作了。
　　图片
　　当然，我们也可以选择通过复制广告系列/广告组/广告创建A/B测试，可以更改单个变量，并与原始策略进行对比，了解哪种策略表现更好，从而提高广告效果。
　　◆ 小tips分享给大家
　　1.通过只测试一个变量以获得更明确的结果
　　例如我们测试创意这个变量时，如果需要判定图片素材的效果，可以保持文案内容一致，受众一致等等，通过唯一变量来测试，可以帮助我们更加清楚的了解哪种该产品的图片素材在Facebook广告上的表现效果好，方便我们之后对于图片素材的选择。
　　图片
　　通过上图的示例，我们可以看出在文案受众一致的情况下，通过对比图片素材，色彩丰富并且高质量的图片更能吸引人的眼球，效果越好的Facebook广告点击它的成本就越低。从图中我们也可以看到效果好的广告可以达到0.7美金的成本，有了数据的支撑，从而为之后的图片广告的制作提供了经验。
　　2.选择一个合理的测试时间框
　　A/B测试的运行时长为1—30 天，少于一天的测试可能导致不明确的结论，无法确定表现最好的广告组，而超过30天的测试可能导致预算的低效使用。
　　3.选择合适的受众来完成测试
　　你选择的受众群体用户数量应该足够大，能够支持测试，并且该受众不能运用到其他广告系列，受众群体用户的重叠可能会导致测试结果的准确性。受众的选择对于Facebook广告这种信息流广告来说有着至关重要的影响，花了20%的时间和精力选择受众，但对于广告效果来说，它有80%的关键作用。
　　4.设置合理的预算
　　以其他系列广告为参考，也就是说，你现投放的广告系列中的平均每转化率成本是多少，可以把它作为你计算设置A/B测试广告预算的基础。
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　　查看测试数据报告
　　在广告实验室版块，找到想希望看到结果的A/B测试点击查看报告，报告可以看到成效以及测试详情，例如：发现优胜广告，总结了效果较好的广告策略及其表现程度。同时在报告中，我们也可以看到广告的CPL、展示次数以及消耗等等，同时也包括测试的事件以及来源。在测试数据结果报告的末尾，我们还可以看到可以对未来可以创建的测试提供建议，当然这些建议，我们也可以运用到实际投放广告中的操作中。
　　A/B测试的灵魂是：持续测试。通过广告的A/B测试，也进一步证实广告效果是需要不断进行优化的，找到一个更好的解决方案是一步一步的测试和验证，多次模拟每个广告组合的效果，并对每个广告组合的结果进行比较，可以帮助确定有意义的优质广告组合，广告只有通过不断的优化才能获得用户的“喜欢”，并最终实现转化效果的提升。