Visão geral
Introdução
O Teste A/B permite que os anunciantes segmentem os usuários que estão alcançando no X para que possam entender a melhor forma de otimizar o desempenho da campanha e reunir aprendizados para informar suas estratégias de marketing. Esses segmentos — chamados de user group splits — são randomizados e mutuamente exclusivos. Com a randomização, os fatores que influenciam os resultados são distribuídos igualmente. Em outras palavras, não há diferenças inerentes entre os grupos ou seus comportamentos esperados. Por causa disso, quando uma única variação é aplicada a um grupo de usuários e não aos outros, a diferença no desempenho da campanha pode ser atribuída a essa variação. Embora seja possível testar muitas variações de uma vez, recomendamos fortemente testar uma única variação por vez. Isso isola o fator causal para a diferença observada no desempenho da campanha. Variações são definidas em nível de campanha. Por exemplo, se o anunciante quiser testar a eficácia de um novo criativo, ele deve criar duas campanhas idênticas onde a única diferença é o criativo. No futuro, planejamos oferecer suporte a variações em nível de line item.Casos de uso
O teste A/B é mais comumente usado para dar suporte a (1) casos de uso de otimização para clientes de performance que desejam entender o que funciona melhor no X para otimizar seu investimento e (2) casos de uso de aprendizado para anunciantes de marca que desejam usar aprendizados para informar sua estratégia de marketing. A API dará suporte a testes A/B para qualquer variável de campanha, incluindo:- Criativo
- Segmentação
- Tipo de lance
- Unidade de lance