TikTok Ads Manager 的分组测试功能,也被称为 A/B 测试,允许广告主在其他变量保持不变的前提下,测试两个不同版本的广告组。系统会将你的受众平均拆分为两个不重叠的群体,每个群体只看到一个广告组,以此得出具备统计意义的测试结果。
这个过程的核心目标是:通过数据说话,明确哪个广告版本效果更好,从而为未来投放提供依据。
TikTok 分组测试支持以下三种变量的测试:
测试不同的受众人群,如年龄段、兴趣标签、地区等,找出哪个人群对你的广告更感兴趣、互动率更高。
比较不同的出价模型(如CPC vs oCPC),或优化目标(如点击优化 vs 转化优化),衡量哪种组合带来的转化效果更佳。
测试不同的素材形式、文案、封面图或背景音乐,判断哪一个更吸引用户注意、提升点击率或转化率。
通过结构化、可控的测试方式,帮助你科学识别最有效的广告方案,从而提升每一分预算的投放效率。
TikTok分组测试基于严谨的统计模型,达到90%置信度时才会判定“优胜组”,避免因偶然波动产生误导。
测试期间,系统会严格确保每位用户只看到一个测试组的广告,避免A/B组之间互相争抢流量,确保测试结果真实有效。
测试结束后,可直接选择表现最好的广告组继续投放,无需重新设置,大大简化后续操作,并助力快速放量。
测试前做好基础设置:确保像素已部署、事件追踪准确,才能评估真实转化效果。
单次只测试一个变量:避免混淆测试结果,比如只对“出价方式”做测试,其他元素保持一致。
测试时间不宜过短:建议测试持续至少3-5天,确保收集到足够的数据进行对比分析。
结果不显著时不要盲目判断:若系统未判定出优胜广告组,建议进一步扩大样本或调整测试方向。