Facebook的那种政策导致导致用户有关皮肤问题的广告被错误屏蔽？

首先，哩个问题要分地区。欧美噶话，宜家无太多噶讨论必要。因为从04年开始至今，facebook系欧美噶广告投放习惯已经有定性，并被广泛接受。中国国内的话，我觉得最重要的还是先解决政治问题再说吧。其次 ，虽说是社交软件，在欧美老少通吃。但如果到了国内，必须结合自己软件的特点优势＆市场主流需要，分清且抓住自己的核心用户，个人认为按年龄层分段抓取比较可行。（参照QQ 微信）至于回归到问题本身，在中国，永远没有最好的广告投放平台，只有最火的，随着社会潮流在变，市场的注意力时常在变，抓住用户的眼球仅仅是第一步，也是关键一步。至于后面如何产生共鸣，增加它的热度，就是后话了哦~

Facebook广告 A/B Test最全测试指南！学会一个让你的ROI翻倍提升

在广告优化环节，广告测试一直是至关重要的优化工具。通过熟练运用测试技巧，可以帮你找到转化率更高的Facebook广告，从而提升账户的整体转化。而这，也是我们为什么觉得应该尽快向你展示这些有效的Facebook测试技巧的原因。那接下来就让我们一起来找到最适合你的A / B TEST技巧吧！【更多gonghao：知行营销】

1.为什么你需要Facebook A / B TEST

除非你能直接读懂目标受众的真实想法，否则，你无法判别他们对于产品的真实需求度以及对你广告的接受程度。对于Image（广告图片），我应该使用浅色调还是深色调为主导？对于Headline（广告标题），我应该使用陈述语气还是疑问语气？这组Audience（受众），是不是合适的受众，以及优化方式是否有效？

诸如此类问题，A/B Test可以解决你所有的不确定。我听过很多人说过这样类似的话：我们应该使用Video ad（视频广告）”，没有下文了，直接要结束对话，但却完全没有数据和事实来说明这个是否真的可行。最终，这种主观性很可能让你错过最佳的广告方式，浪费金钱。请记住：对于任何你想知道的结果，测试，而不是猜测。

当你开始坚持使用Facebook A / B测试，你会发现很多让你Exciting的东西。比如，Scoro有进行过这样一组拆分测试，想确定一下Headline内添加表情符号后，是否可以提升Facebook广告的CTR（点击率）。

即使是表情符号也可以进行A / B测试

最终，他们发现，使用表情符号的Facebook广告标题CTR（点击率）比没有表情符号的广告高出241％。

这只是一个很小的A/B test，却可以有如此大的改变。现在，如果非要给测试一个理由，那就是不断找出新的有效可行的广告思路来花费你的广告预算，提升ROI。

2.Facebook A/B Test按照账户结构如何划分？

对于大多数的广告平台来说，都有这三个层级： Campaign（广告系列）, Ad Set（广告组）, Ads（广告），Facebook广告也不例外，针对每一个层级，都有着不同的A/B Tests。

CAMPAIGN LEVEL

在广告系列一级，你最先可以选择的是测试各种广告系列目标：

Facebook诸多广告目标

你选择的Facebook广告系列目标，决定了你的广告组内将会包含哪些广告模块，投放优化指标和出价选项，不同的广告目标，里面的细节点是有所不同的。

例如，广告系列目标选择Conversion（转化）”的时候，你的投放优化指标会是以下几项：

Conversion Events-转化事件次数Impressions-展示次数Link Clicks-链接点击量Value-转化总价值

注意：选择的广告目标同样决定了系统优先推荐的流量是怎么样的，所以请坚持使用最接近目标的广告指标，这样可以最大化你的Facebook广告价值 。不过，如果你最开始并不确定自己想要哪种广告系列目标，那你可以创建两个完全相同的广告系列进行测试，他们之间的区别只在于【广告系列目标】的选择不同。通常，Facebook A / B测试不会选择在广告系列一级进行，大多数还都是在ad set和ad层级进行的。

AD SET LEVEL

在Ad set级别，营销人员可以测试：

Audience-受众Optimization for Ad Delivery-广告系统优化方式Placements-版位Product Set-产品组（目录广告用）

我们通过分析超过上千万美金广告的支出表现发现，在Ad set层级，最影响客户广告表现的广告元素有：

Countries-国家Precise Interests-精准兴趣Mobile OS-设备Age Ranges-年龄Genders-性别Images-图形 & 创意Titles-标题Placements-版位Landing Page-落地页

当然，Ad set层面的测试内容不止这些，每一个细节点都可以通过Facebook ad set来进行A / B测试。

AD LEVEL

在广告级别，你可以测试用户看到的所有内容。包括：

Ad type-广告类型Ad image or video-广告图片或视频Ad text-广告文案Headline-标题Link description-链接描述Call-to-action-号召性用语

广告所有部分都是可以测试的

以下是Facebook广告测试的黄金法则：如果你打算在Ad级别测试某些元素，请一定保持Ad set（广告组）和Campaign（广告系列）层级不存在其他变量。

接下来，当你开始广告层级测试后，肯定会遇到这样的问题：当你在一个Ad set中放置多条广告时，Facebook广告系统会进行自动优化，使得Facebook系统会很快决策出某个Ad的CTR最高且CPC最低，从而对其加大预算投放，而无法给到每条Ad均匀的展示次数。

那应该怎样去做呢？拆开！把每个广告变体放在单独的Ad set内进行测试。虽然这个时候也会遇到另外的问题：由于audience overlap（受众重叠），可能会让一部分人在广告发布期间看到你的两个不同广告，但这相比之下显得并不重要。

3.如何使用Split test进行Facebook A / B TEST

3.1.使用Facebook Split Tests（Facebook拆分对比测试）进行测试

目前，支持Facebook Split Test的变量包括：

Creative（广告创意）Delivery Optimization（广告优化方式）Audience（受众）Placement（版位）

根据这些测试元素，你可以在Ad set（广告组）和Ad（广告）层级设定多种变体形式，然后根据系统引导进行设定和测试。

选中此框以在Facebook上创建A / B测试

以下是Facebook拆分测试功能的工作原理：

在开展拆分对比测试前，系统会将受众随机划分为互不重叠的几组。因为是随机划分，所以保证了实验的公平性和准确性，可以让每个Ad set都能得到平等的竞拍机会。测试的每个广告组之间都只存在一个变量，系统只允许你设定一个变量，并且Facebook复制你的广告，也只会改变那一个变量。拆分对比测试基于真实用户展开，而不以 Cookie 为依据，而且还会收集Ad在不同设备上的表现。测试结束后，你会收到包含结果的通知和邮件。之后，你也可以利用这些成效分析制定广告策略，设计今后的Campaign（广告系列）。

3.2.设定你的测试预算

在广告创建的过程中，大多数人会遇到这样的问题：如何衡量这次的FacebookSplit test需要多少广告预算？

对于每一次广告测试，并非都是产生积极的成效，所以建议测试费用设定一个比较中肯的标准。对于这个预算具体设定多少，可以根据其他Campaign的CPA（单次成效费用）作为标准，我们来举个例子：

比如，你想测试两个Audience的表现，那你的常规Campaign的CPP（单次购买费用）为1.5美金，建议的转化次数300-500次转化后可以得到可靠的测试结果，那这组测试你所需要设定的预算就是：2 x $1.5 x 300 = 900美元的Campaign Budget来完成这次的测试。

最后，在广告端的Budget部分，你也可以选择两种预算分配方式：Even Split（均匀分配），或者Weighted Split（权重分配）。

在你设置Split test后，Facebook就开始像你的目标受众展示广告了。广告运行一段时间后，你可以通过Facebook广告测试数据结果来得出结论。当然，在测试的过程中，如果发现一组测试广告完全优于另一组，也是可以衡量后提前结束测试的。

不过切记，当你使用Split test功能时，一次只能测试一个变量，并且， 只能存在一个变量。

4.Facebook A / B TEST高ROAS测试元素有哪些？

到现在如果大家脑子里面还没有测试想法的话，也没关系，我们这里也给大家准备了需要着重测试的元素。下面列举出来的这些元素是经过诸多广告商测试认证的可以最大化提升投资回报率的元素。

1）A / B测试受众

之所以把受众放在第一位来说，也是因为受众对于广告效果的影响是第一位的。对于受众也可以用二八定律来形容，你选择受众用了20%的时间和精力，但是对于广告效果来说却有着至关重要的80%的作用。遇到了对的人，契合度会让你们更快的产生火花。Facebook统计报告也多次提到：选择受众不同，所影响的CPC（单次点击费用）可以有1000%以上的差异。这些差异，都是money。

因此，持续测试完美的目标受众，是你始终应该坚持的事情。

对于受众来说，因为选项相对繁多，包括人口统计、地理位置、Interest（兴趣受众）、Customer audience（自定义受众）、Lookalike audience（类似受众）……等等，这么多的选择也会让你感觉不知道应该先测试什么。

不用急，选择越多，能给你带来高质量受众的选择也多，你可以一次创建多个目标受众群体去测试。比如，你可以先测试地理位置：

等到后续结果呈现，你会看到这样不同的表现，以决定你后续的投放重点。

特定位置定位工作

当然，对于受众来说，很难有一直表现良好的受众，不同的素材、不同的广告文案、不同的优惠等等，每一个细小的因素都可能会影响到受众的转化率，所以，不要武断决定什么受众一定一直是好的，也不要停止对受众的测试。

这里，给到大家A / B测试受众的最佳实践方式：

一次测试至少两个以上的目标受众，并且保证这些受众之间没有受众重叠。为避免受众重叠，可以在受众层面使用Exclude功能，排除掉自定义受众。应该让每一组测试受众都足够支撑你的测试周期，即受众的人数应该大致相似，尽量不要出现50w和5k受众测试对比情况。使用不同的受众群体进行测试：兴趣受众群体，自定义受众群体，类似受众群体。

如果想掌握更多的Facebook广告受众方面的技巧，可以看我们的有关受众的其他文章。

2）A / B测试广告展示位置

Facebook广告展示位置决定了目标受众群体看到广告的位置。

Facebook广告展示位置包括：

Feeds-动态栏Stories-快拍In-Stream-视频插播位Messages-收件箱和消息功能Contextual Spaces-语境内容广告专区（Facebook即阅文）Apps and Sites-更多应用和网站（Facebook网盟）

为什么要测试展示位置？

Scoro的营销人员有发现过这样有趣的问题：进行了一组广告位置测试，测试结果中，桌面广告的CPC比移动端广告高出534％。但是桌面端虽然CPC较高，但是转化各方面都优于移动端，这最终说明什么？便宜的点击并不能让你盈利。

这一次，桌面广告的表现优于移动广告

另外，每个展示位置适合的广告形式也是不同的。

比如MOO就有测试过两种版位，他们发现：对于他们的产品，放在Facebook News Feed（Facebook 动态消息）时，用户更喜欢色彩鲜艳的广告；

而放在Facebook Right Column（Facebook 右边栏）时，用户则更喜欢MiniCard的广告。

针对广告展示位置的测试，你可以使用Split Test，只需要为两个Ad set设定不同的展示位置即可。

在Facebook广告管理系统中设置展示位置A / B测试

值得注意的是，在版位的下方，你还可以选择投放的系统（Android/IOS）。

如果你还不确定应该使用哪些广告展示位置，可以参考Facebook的展示位置建议：

Brand awareness（品牌知名度）： Facebook和InstagramEngagement（互动率）： Facebook和InstagramVideo views（视频观看量）： Facebook，Instagram和Audience NetworkApp installs（应用程序安装）： Facebook，Instagram和Audience NetworkTraffic（访问量）： Facebook和Audience NetworkCatalog sales（目录促销）： Facebook和Audience NetworkConversions（转化量）： Facebook和Audience Network

这里，给到大家A / B测试Facebook广告展示位置的最佳实践方式：

为你的每个测试Ad set设定不同的展示位置，避免广告展示位置重叠。注意：你的广告文案包含的文字数量也会影响你的广告展示位置。切记只存在一个变量，不要被其他的广告元素干扰到测试结果。测试中应尽量使用在所有设备和展示位置上都很好看的广告图片。

3）A / B测试广告出价和竞价策略

Facebook广告出价和竞价策略也是一个值得重点测试的点。这里面包含的不仅仅是简单的手动出价。它是集Budget（预算），Manual bidding（手动出价），Optimization for Ad Delivery（广告投放优化）等多元素的混合体。

广告出价和竞价策略的调整，也可以让你获得截然不同的广告成效。

例如，假设每天的预算是50美金，同样的Audience下，在Optimization for Ad Delivery部分选择优化指标为Link Clicks时，系统预测你每日的覆盖人数可以达到20k-58k。

而当你选择Impressions（展示次数）作为投放优化指标时，系统预测那你你每日的覆盖人数会在130k-376k之间。相差是不是特别大的？

有看到过AdEspresso进行的这样一个广告竞价实验，他们选择了四种竞价方式进行测试：

Cost Per Click-每次点击费用Cost Per Mile-每千次展示成本Optimized Cost Per Mile-为每千次展示成本进行优化Cost Per Acquisition-每次转化费用

而在实验结果上，差异十分明显，最大的差别超过2800%。

只是一个相当小的Test，就有这样大的差异，足以说明Facebook的出价和竞价上面的测试是值得大家去尝试的。

这里，给到大家A / B测试Facebook广告出价和竞价的最佳实践方式：

Delivery options、系统手动出价&自动出价这两项值得最先测试。测试开始之前，设定一个你的预期转化成本，后续可以根据这个指标进行分析。（这主要是为了避免所有测试结果都没有达到预期的情况出现）

4）A / B测试广告形式

在广告形式这个元素上，因为Facebook本身就具有不同的广告类型，而且每种类型的广告又各自拥有自己的调性，比如尺寸、文案字数、展示位置等等。所以就导致了组合的方式多种多样，需要持续测试，才能慢慢找到适合你的方式。建议：测试过程中，同类型广告测试尽量保持风格和调性没有太大差异，尽可能保持其中一个设计元素不同。

NewsFeed Ads-动态消息广告

NewsFeed Ads通常是初学者首选的广告形式，很容易被创建和设定。

Right-Hand Column Ads-右边栏广告

这类广告也很简单，带有标题，描述和单个图像。不过这类广告只能在桌面端右边栏展示。

Lead Ads-线索广告

Facebook Lead Ads为广告商提供了一种可以快速收集潜在客户信息的方式，可以直接选择电子书、报价和优惠等内容以及填写自己的某些信息。

你可以通过Download/Sign Up”等号召性用语按钮识别潜在客户开发广告。

Carousel Ads-轮播广告

又称为多产品广告，此广告类型允许在一个广告中展示最多十个图片和链接。

Catalog Ads-目录广告DPA

设定一个产品目录，每次可以展示5款产品，还可以用来做再营销广告，是目前市场上C端用户用的比较多的广告，系统会根据受众的过往行为推荐他感兴趣的产品广告。

Page Like Ads-主页赞广告

主页赞广告可以给你的公共主页带来更多主页赞和粉丝，适用于前期公共主页品牌知名度的积累。

Canvas Ads

移动优化和动画Canvas广告有助于通过引人注目的内容来讲述您的品牌故事。

Facebook Canvas广告是动画的。

App Install Ads-移动应用安装广告

此广告类型有助于宣传您的应用并让人们在移动设备上安装它。

GIF广告

GIF也是目前非常棒的广告形式，GIF广告的设计制作可以参考后续课程。

Video Ads-视频广告

目前短视频广告也和国内的短视频趋势是一样的，是一种更容易被大众接受的广告形式。

注意：每种广告类型都具有多维度影响， 比如时间、版位、地理位置等等，所以在考虑使用不同的广告类型时候，请先考虑：能让我的目标受众一眼看到，就难以挪开目光的最佳广告形式是怎样的？”

5）A / B测试广告设计

当你的受众人群圈定好了之后，随之而来的，就是设计你的广告了。根据广告成效研究统计：广告图像占据广告效果的75％-90％权重。”如果你并不确定应该使用哪种广告设计，那么，你最少需要测试五种以上风格迥异的广告图片，来找到正确的设计方向。

首映效应尤为重要，用户在第一眼看到产品进行初次互动后，会在90秒内下定决心决定是否完成购买。而根据消费者洞察，决定消费者冲动的因素中大约62-90％取决于广告图片的颜色。而这也是现在为什么越来越多的广告商喜欢选择五颜六色的产品图来抓住用户眼球的原因。

同样的，你也可以尝试设置不同颜色广告背景的A / B测试……

好，现在我们来举一个Scoro基于广告设计拆分测试的例子，给你A/B Test的思路参考：

变体A：包含产品端截图以及集成徽标变体B：以浅蓝色背景为特色变体C：特色是带有文字的Stock Image

根据这三种拆分测试的设计方法，你猜最后哪个表现最好？

最终，以产品端屏幕截图配合徽标的变体A表现最好，CTR优于变体C 146%，这是个差异很大的结果，只是一张图片影响的广告成效。我相信，还会有更好的选择等待着Scoro去测试，而他们也一直进行着从未停止。

A / B测试您的Facebook广告设计的4个Ideas：

测试Stock Image与定制设计。使用各种颜色组合测试广告图像。在图像上测试带有文本的广告。测试高对比度和低对比度广告设计。

如果想知道更多关于设计方面的Ideas，我们后续的文章会给你建议。

6）A / B测试图像与视频的表现

从2015年开始，Facebook视频广告相比于图片广告的CTR（点击率）都是居高不下的，在报告中，视频广告的eCPC价格又是最低的。

视频广告始终是最低的eCPC

提示：根据视频类广告整体表现，有四种原因会使得视频参与率低：

包括介绍在开头使用徽标试图在视频中讲述太多内容让一个人在没有背景的情况下与相机交谈

现在广告系统给了更多广告主机会，里面有丰富的自定义Video模板可供你选择，而且还可以把图片直接以Video的形式来进行展示。

7）A / B测试广告文案

当用户通过图片或者视频注意到你的广告时，你已经只成功了一半，剩下的一半看你是否可以用你的广告文案说服他们。因此，接下来你需要测试你的广告文案。

文案层面可以测试：广告主要文字，标题和链接说明。

举个文案测试的例子：Dapulse只改动了广告主要的文字部分，其他元素没有改动，符合只改动一个元素的标准，而这组测试最后结果相差高达500%。

一个优秀的文案，可以让你的产品开始病毒式传播。

在文案测试中， Headline（标题）是最为重要的，原因是这是读者最先注意到的第一行文字，所以建议大家最先测试。还有个有趣的结论：59%的人在分享Facebook帖子时，除了标题之外，没看其他的东西。（研究人：哥伦比亚大学和法国国家研究所的计算机科学家）

至此，需要在广告文案中测试的内容：

测试广告文案的长度尝试包括感叹号或问题测试将表情符号添加到您的广告文案中拆分测试列出各种产品的好处A / B测试限时优惠或各种奖品测试在广告中提及产品价格使用带有具体数字的广告文案

对于文案层面的撰写建议，我们后续的文章会重点讲述。

8）A / B测试价值主张

你的Facebook广告就像一个糖果的包装，通过包装吸引人们点击广告，最终在网页/应用上完成购买。

来吧，给你Canky，点击广告

因此，Facebook广告设计的核心在于如何选择一个最吸引用户的独特价值主张（UVP），即中心思想。如果你不能确定对于自己的产品，什么才是你的价值主张，那就开始你的A / B测试吧。

像CoPromote一样：

分裂测试UVP

这两则广告的UVP分别是：

第一则：在Twitter上与创作者进行交叉推广第二则：每月吸引50万新人

UVP不同，可以让你得到不同人群的青睐。拆分测试多个价值主张时，你可以参考这两个指标：

哪个优惠对目标受众更具吸引力，容易让用户点击，即CTR较高。哪个UVP具有更高的ROI（投资回报率），即转化次数和销售额。

提示：广告中测试UVP的最佳位置是标题和主要文本，这两个位置是用户最容易注意到的地方。

9）A / B测试号召性用语

号召性用语，表明着自己想让用户采取的某种行动。在最新统计中，Learn More（了解更多）”是使用最多的Facebook广告号召性用语。不过，这是提升ROI的最佳号召性用语吗？

Scoro有对号召性用语进行过A / B测试测试，在其他元素保持不变的条件下，号召性用语分别是Learn More”和Sign Up”两种。A / B测试结束的时候，Scoro发现Learn More”的广告的CTR更高，但是Sign Up”的转化率却高了14.5％。当然，Scoro想要的是转化。

选择号召性用语的最佳做法是根据你最希望用户采取的行动来选择号召性用语，比如，你的CTA是Download时，你最希望用户下载，那这个时候，用户也不会喜欢Sign Up的服务。

Facebook广告号召性用语

对于测试号召性用语的提示：

测试最接近你期望用户进行操作的2-3个CTA。不要将自己限制在选择CTA按钮上，在广告标题中也可以加入号召性用语。使用动词使你的CTA更具可操作性。避免与你广告的目标网页优惠不符的号召性用语。

10）A / B测试LANDING PAGES（着陆页）

Landing Page对于你的意向客户来说也是至关重要的，当用户点击链接进入着陆页，那这个时候如果他们不喜欢你的网页设计以及站内的产品排序等等，他会直接跳出。

Typeform有测试过动画效果的登录界面……

Typeform的登录页面使用动画

Moz还尝试过用长款的登录页面替代短款的登录页面，最终使销售额提升51.83%……

有时，长着陆页的性能更好

这一切，你都可以去测试，展示什么产品、提供什么优惠，你都可以去测试。如果你想在Facebook广告端来设定设置A / B测试，也可以通过创建多个Ad sets来更改广告内的URL来实现。

Facebook A / B测试如何实现最佳？

注意践行下面几个点，会让你的测试结果具备更高的可行性和准确性。

1.不要试图一下测试掉所有的项目。

如果你想测试四个广告受众，两个标题和四个广告创意，那你需要创建4个Ad set，并且每个Ad set下面需要包含8个Ad，而这个过程下来，需要花费数千美金预算才能测试完成，否则，你的数据将具有很大的随机性。

2.你想测试的广告变体越多，那你需要收集更多的展示次数，才能保证结果的准确性，具备统计意义。

3.如果你想最终评估测试结果，请在发布后24小时后评估，如果你想得到更精准的测试成效，建议1-2weeks是一个比较理想的测试周期。

4.拆分对比测试的预算应能产生足够数据，这样才能有十足的把握确定测试结果。如果你不清楚设置多少预算合适，可采纳我们的建议（文中有写）。

5测试时间：通常而言，测试时间至少要达到 3 天，最长不宜超过 14 天。测试短于 3 天可能导致数据不足，无法准确判断表现最佳的广告组，而测试长于 14 天可能导致未有效使用预算，因为通常在14 天以内即可确定表现最佳的广告组。

6.对于产出测试结果并没有一个确定的基数标准，但我建议如果你想得出准确结论，最好让每个广告变体都能有至少500次点击 & 10000次展示，这样才能有效的避免掉偶然性。

7.评估A/B TEST效果：首先，先确定好你的Facebook A / B Test的目标，如果你的目标是想找到提升转化率，提升销售的广告元素，那你最终衡量测试广告效果的时候，请首先对你的CPP和ROI进行衡量；如果你的测试目标是获得更多的广告展示次数，那这是，CPM是你的首选评判标准。

Facebook广告的A/B test，你完全了解吗？

相信很多广告主在投放广告时，都会关注广告的转化，也就是我们常说的ROI，广告转化低相信是困扰很多广告主的难题，其实想要获得高的转化，必须要清楚顾客喜欢什么，你的广告内容顾客喜欢看，才会产生购买欲望。

那我怎样才能知道顾客喜欢什么呢？就像上面说的，你不是顾客肚子里的蛔虫，肯定也不知道顾客喜欢什么，想要知道顾客喜欢什么，你肯定要通过不断的测试，目前拆分对比测试（ A/B test）是Facebook广告主最常用的测试方式。它可以帮你找到转化率更高的Facebook广告，从而提升账户的整体转化。接下来YinoLink易诺将带你找最适合你的A/B test技巧。

1.什么是A/B test

简单来讲， A/B test可让您测试不同的广告版本，从而发现哪些广告方案的效果最理想，并改进今后的广告。

例如：您可以测试相同广告投放给两组【不同受众】，对比哪组受众的表现更好。

2.A/B test可以测试哪些内容

广告分为三个层级，广告系列、广告组和广告。

广告主可以选择测试以下任一变量。将以下任一项作为变量测试的 4 种不同策略。目标受众、投放优化、广告版位、创意，目标受众、投放优化、广告版位是在广告组里设置，创意是在广告设置。

3.如何创建 A/B test

新建广告系列

如上图，填写完相应的内容

1.填写【广告系列的名称】，方便之后查找

2.选择相应的【营销目标】YinoLink易诺建议选择广告最接近的营销目标，这样更利于转化

3.打开【拆分对比测试】按钮

4.选择【变量】，变量有创意、投放优化、受众、版位这四种（可以选择一个变量，也可以选择多个变量，YinoLink易诺建议大家选择一个变量，这样能获得更加明确的结果，这里就选择【受众】

5.选择【广告组数量】，这里为了方便展示效果，就选择2个广告组

6.点击【保存草稿】，进入下一步设置

设置广告组

两个广告组命名为GroupA和GroupB，根据右边提示，好相应的变量和广告组及广告的共同设置。

设置合适的测试预算

拆分对比测试的预算应能产生足够的成效，让您有信心确定表现最佳的策略。如果您不清楚设置多少预算合适，可使用我们建议的预算。

选择合理的时间范围

我们建议测试 4 天以便获得最可靠的测试结果，如果您不确定测试多长时间为宜，可先测试 4 天时间。通常而言，测试时间至少要达到 1 天，最长不宜超过 30 天。测试短于 1 天可能导致结论不明，无法确定表现最佳的广告组，而测试长于 30 天可能导致未有效使用预算，因为通常在 30 天以内就可确定哪个广告组表现最佳。

因此，如果在广告管理工具中创建拆分对比测试，则测试时间必须为 1-30 天。对于通过 API 创建的拆分对比测试，我们建议测试时间为 1-30 天。

合适的测试时间（例如 4 天以内）应根据您的目标和垂直行业而定。例如，如果您知道用户看到广告后完成转化的时间通常要超过 4 天，则测试时间应多于 4 天（例如 10 天），以便留出充足的时间实现预期转化。

如上图，以上两个广告组除了受众，其他都保持一致，这样就能很清楚看到对比结果。

4.如何查看 A/B test结果

在你设置后，Facebook就开始向你的目标受众展示广告了。广告运行一段时间后，你可以在Facebook广告工具的【广告报告】一栏中，就能查看A/B test结果，而且系统也会在A/Btest完成之后，给你的邮箱发送一份投放报告

当然，在测试的过程中，如果发现Group A测试广告完全优于Group B，也是可以衡量后提前结束测试的。

以上yinolink易诺总结出的关于FacebookA/B test的内容，更多信息或者交流可以联系我们（搜索：yinolink）~