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Post by account_disabled on Dec 24, 2023 5:47:08 GMT
我很少使用这种类型,因为它需要所有四种测试类型中最大的样本量(这在 PPC 中通常是不可能的),并且产生的结果增量最小,从而降低了置信度(请参阅我对样本量、增量和增量的定义)下一节中的置信度)。 多变量测试示例:使用不同的标题和图像组合测试 4 个广告。 A/B/n 测试 A/B/n 测试也是一种具有多个假设和多个更改的实验。然而,与多维测试不同,变体可以彼此完全不同。这是我经常在历史数据不可用时对新帐户或新营销活动使用的一种测试类型,并且我想测试完全不同的设置或元素组合,而不是使用 A/B 或多变量测试来缩小选择范围。 A/B/n 测试示例:测试 2 个以上具有完全不同布局和/或登陆页面的创意集。 连续测试 顺序测试是 A/B 测试的一种, 化。该序列 WhatsApp 号码数据 可以持续 2 周、1 个月或更长时间(我不建议测试时间超过 2 周)。这是最不理想的测试类型,因为不同时间段的测试会引入无法控制的外部因素,例如季节性、样本量偏差和目标偏差。然而,这也是一种常见的方式,因为并非每个 PPC 平台都提供完整(或任何)A/B 测试功能。 示例:在 Google Ads 中测试“最大化转化出价”与“最大化转化价值”。 在理想情况下,所有测试将按以下顺序使用: A/B/n 测试以找到最佳设置。 A/B 测试以缩小和细化设置。 多变量测试进一步缩小设置范围。 顺序测试在缺乏适当的 A/B 测试功能的情况下按顺序测试元素。 A/B 测试统计 为了提供具有统计意义的数据、为您的决策提供信息并提高 PPC 的 A/B 测试,需要考虑四个关键统计数据: 样本量 查看排名追踪器 有效 SEO 优化的一体化平台 每个成功企业的基础都是强大的 SEO 活动。但是,由于存在无数的优化工具和技术,因此可能很难知道从哪里开始。好吧,别害怕,因为我正好可以帮助你。隆重推出 Ranktracker,这是一个用于有效 SEO 优化的一体化平台。
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