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    content: Diplodoc Platform v5.64.2
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# 广告实验

## 为什么要进行广告实验？ {#abtest}

您可以为要通过 Yandex Direct 发布的每个广告拟定多个版本的广告材料，其中点击率最高的版本将自动展示给网站访客。 这将帮助您了解哪些广告材料更能吸引目标受众，从而确保广告投放获得更好的效果。

广告专业人士将此称为 A/B 测试或拆分测试。

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|| _A/B 测试_是市场调研中最简单、最常用的方法之一。 根据该方法，在所有其他条件相同的情况下，用户将看到一个广告或网站元素（例如标题或广告文案）的多个版本。 统计结果会显示最受目标用户青睐的版本。 ||
|#



## 选择开始测试 {#start}

1. 首先，按产品/服务类型进行关键词分类。 以售卖自行车为例，可以按照如下方式进行关键词分类：_山地自行车_、_城市自行车_、_儿童自行车和 BMX_。

1. 然后准备多份广告文案，对每组关键词进行测试。

您可以测试各种变体，例如讨论折扣，强调这是限时优惠。

![](../_assets/experiment_bike1.png)

或者指定要在广告中包含的型号。

![](../_assets/experiment_bike2.png)

尝试对图片和文案进行实验。

![](../_assets/experiment_chair.png)

以及快速链接。

![](../_assets/experiment_bath.png)

这样，Yandex Direct 便可让您对广告的几乎所有元素进行 A/B 测试。


{% note alert %}

- 请注意，广告组中的每个广告版本都必须与关键词匹配。

- 我们建议您每次只对一个广告元素进行版本测试，例如只测试不同的文案或不同的图像。 如果所有广告元素都不同，则很难评估每个元素对整体效果的影响。

{% endnote %}


## 实验程序 {#course}

在第一阶段，将广告组中的所有广告轮流展示。 一旦积累到足够的统计数据，系统就能自动识别并更为频繁地展示与每个关键词对应的点击率最高的广告。 您可以随时停止投放或编辑效果较差的广告。

以下示例显示了在一个日历月的时间内，投放到优先展示栏上的一组两个广告的点击率和展示份额的变化。 从图中可以看出，点击率更高的广告展示频率逐渐增大，从而促进了整体点击率的增长。

![](../_assets/experiment_ctr.png)

![](../_assets/experiment_share.png)

该示例说明了广告组的运作原理。 然而，实验也可以通过其他方式进行。 每个案例都具有其独特性，每项测试的结果也受到多个因素的影响。


{% note info %}

需要考虑多个因素（用户行为、季节、一天的时间等）才能确定点击率最高的广告。 这就是同一广告组中不同广告的展示量有所差异的原因。

{% endnote %}


<!-- source: zh/_includes/footer.md -->
#### 有问题吗？ {#questions}

{% note alert %}

我们的客服只能协助您处理与您联系我们时使用的用户名关联的广告系列。 您可以通过在另一个浏览器标签页中打开 [ya.ru](http://ya.ru/) 来查看您的用户名。 我们的团队只有在处理您的请求时才能访问您的数据。

{% endnote %}

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