分裂试验（A / B检验）对长期PPC成功至关重要，因为它们帮助您了解哪种变量导致您的利润和胜利。
构建测试是同样重要的是给它足够的时间来指导您的数据。读者问，
“”你如何设置分裂测试？您是否只建议测试一个变量（即，创意或复制或广告的位置）？您认为的任何其他事情都可以帮助0> 1将很棒！“
在这询问PPC帖子中，我们会结束：
什么是分裂测试？提示构建成功的A / B测试。如何评估和对测试进行行事。
虽然该帖子将从PPC Mindset接近分割测试，所讨论的想法可以应用于所有数字营销渠道。
S.plit测试？
分流测试（或
A / B测试
）测试您的广告系列的一个元素。下面这些测试可以专注于：
AD Copy Creative
。观众目标。兰德页面。调用Action 。页面/ Ad.email /呼叫脚本上的Visual元素。用户工作流程 .any的获取/保留过程的其他元素。您需要决定将保持一致性，哪个元素将是您的变量。变量是您正在寻找的单个元素去测试。它们应该是他们方面的唯一不同的元素。
控制是当前的活动设置，应该与您的测试一起运行。
结构化A / B测试的提示
最困难的部分拆分测试正在设置它，因此您可以获得可操作的见解。
常见的缺陷包括：
太多的变量：
评估多个变量邀请怀疑是测试的有效性。
结束测试过早：
如果您可以实现统计学意义（在一天中不能发生），则分割测试仅适用。
从一开始就没有成功/失败措施：如果你不知道你希望实现什么，测试将是毫无意义的，可能是浪费时间和金钱。在下面虽然大多数PPC专业人士同意10,000个会议是统计意义的最低，一些品牌赢得了在一个季度的情况下，在30天内甚至不那么击中。 这就是为什么设置现实时间框架和英里很重要您的业务的石头。获得至少1000个课程是一个合理的阈值，就像让测试运行30-60天一样。
一旦你有数据，你就可以了行动。保持当前基线，或通过充分采用变量来演变您的广告系列。
有意义的测试具有成功/失败措施，以确保您能够从测试期间收集值。这些可能是：
site.average订单值.Conversion率。
无论您选择的公制，它都很重要，并拥有测试是否成功或失败。在数据兽医腐败之前让情感上附加到创意或策略，所以请务必保持客观。
如何评估和行动测试
判断“船舶能力” A / B测试可以变得非常复杂。它涉及挖掘一系列度量（一些有用的，有些人）来了解用户如何遇到您的更改。
行为分析流简化了此过程，将所有数据简化为您的用户交互的视觉解。
它有助于您更有效地了解您的A / B测试的结果 – 无论您的假设是否经过验证，它可能导致的惊喜，无论治疗是否足够好，或者如果需要更多的迭代。
类似于您在Microsoft Clarity中找到的行为分析为您提供“为什么”在“如何”移动的“如何”。
如何在A / B测试中使用清晰度特征
会议记录
A / B检验将在度量中显示各种运动（上下），会话录制可以帮助回答为什么通过观察真实会话的用户行为来回答指标。
来自Microsoft Clarity的屏幕截图，9月2021
Heatmaps
在下面的
上读数使用聚合视图来比较处理和控制，看看页面的特定部分的关键指标是否正在按计划进行。
单击“加热”
了解单击处理对您的处理VS控制。
比较用户CTA注意在两者中的关注。措施分散内容和可能的意外的混乱区域（如点击静态内容）。使用新功能显示全up交互模式。
滚动Heatmaps
了解两者上的滚动深度。
比较读者 – 您的页面用户可能是多少读取.Helps故障排除发现问题（有多少用户实际看到特定的CTA或段落）。
从Microsoft Clarity屏幕截图，9月2021年9月
rage clicks 作为提供新的UX体验，用户是否了解如何使用该功能，并且是在所有边缘案例中按预期工作的功能？确定是否需要进一步迭代（用户意外地挫败了新体验的一些部分？）标识是否是可学学是一个问题（用户不了解如何使用新功能？）
有用的过滤器/ B检测 UTM滤波器：跨交通来源切片和切割。是某种转介交通lea在一个治疗中叮去更多的成功？例如，读取更多，较长的会话持续时间，更高的CTR，更整体转换。将整个会话用于来自不同来源的治疗 – 他们探索不同的页面或者使用您的治疗方式不同吗？自定义标签：
差异化控制VS治疗会话。根据每个治疗是否存在于CANTERCAN堆栈附加过滤器（例如，请参阅处理= A和用户执行XYZ的会话（如单击特定按钮）或访问联系页面等）。外带拆分测试是运行成功的PPC活动的关键要素。广告联系读数下面他们将在清楚地了解您想要测试的内容时，他们会产生最佳结果和什么成功/失败e看起来。 更多资源：
SEO的A / B和多变量测试：如何以正确的方式进行方式 5 PPC测试的想法你应该尝试 ppc 101：PPC营销基础的完整指南
对PPC有一个问题？提交Via 此表格 或用#askppc标签推文我@navahf。下个月见！ 特色图片：Paulo Bobita / Search引擎日记
