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做信息流推广，A/B测试是一种非常有效的优化方法，它通过对比两个或多个不同的版本，用数据来判断哪个版本的效果更好。但很多操作员在真正做A/B测试时，容易犯一些错误，导致测试结果不准确、或者测试了也得不到有效的结论。这里讲讲，信息流的A/B测试该怎么做。
做A/B测试，第一步是明确你要测试什么。是要测试创意？是图片？还是标题？还是出价策略？还是定向人群？先要确定一个明确的测试目标，知道你要验证的是什么，这样才是有的放矢。不要东测一下、西测一下，没有一个明确的目标，那样测了也白测，得不出有意义的结论。
第二步，是保证控制变量，只改变一个因素。这是A/B测试最核心的原则，也是很多人容易犯的错。如果你要测试A、B两张图片，那就保持其他的所有条件，比如标题、文案、定向、出价、落地页，都完全一致，只让图片这一个因素不同。这样才能确定，结果的差异确实是由图片造成的，结论才可信。
第三步，是给测试分配合理的预算和时间，并且要随机分流。你要把流量随机地、均等地分配到A、B两个版本上，不能有偏向性。同时给测试留出足够的时间和预算，让数据积累到一定的量，这样得出的结论才具有统计意义，才是可靠的、站得住脚的，而不是因为偶然的波动造成的假象。
第四步，是用明确的数据指标来评判结果。测试之前，你就要想好用什么指标来评判，是点击率、转化率、还是成本。然后看测试的结果，是A好还是B好，好在哪些指标上。用统一、明确的指标来对比，才能客观地判断出哪个版本更优，为下一步的决策提供依据。
测试完成后，还要把结论落地、并持续迭代。测试不是为了测而测，而是要找到更好的方案。测出了B比A好，那你就该采用B，把A替换掉。然后，可以用这个更好的版本作为新的基准，再去测试新的变量，让效果不断地迭代、优化、提升，形成一个良性的循环。
做A/B测试，还要注意一个心态的问题。测试的结果可能是B更好，也可能是A更好，甚至可能两者差不多。无论结果如何，你都要客观地接受，以数据为准，而不是只愿看自己想看的结论。保持一个科学、开放的心态，让数据说话，是做好A/B测试的重要前提。
信息流的A/B测试，是让广告效果科学优化的利器。通过明确目标、控制变量、合理分配、明确指标、落地迭代，并保持客观的心态，你就能做好A/B测试，用数据来精准地指导你的优化决策，让你的广告在不断的测试和对比中，效果越来越好，越来越接近最优。
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