通过 AB 测试持续优化广告投放提高APP广告收益！

　　前言：如今，A/B测试在互联网产品、设计、搜索、推荐系统、用户增长、数据分析、数字化运营、智能营销等领域应用广泛。这种对照试验，被认为是对产品最有效的测试之一。

　　在广告投放方向中，A/B测试主要是应用于APP流量拆分、分组测试，以达到优化变现策略、提高收益的目的。

　　本期MaoYan将详细介绍A/B测试对于APP广告收益优化提升的作用。具体而言，我们将探究A/B测试的策略制定和实施步骤，并结合举例，阐述A/B测试是如何持续提高APP广告收益的。

　　在变现冷启动阶段，可以帮助制定广告变现策略；在广告变现开始后，可以验证实际效果；还可以帮助分析诊断变现问题原因；以及优化运营策略等，全方位运用。

　　一般进行A/B测试主要是为了检验变现收益，并且关于收益可以从不同的流量维度来进行评估。通常这需要结合流量分组功能才能完成。A/B测试的方向主要包括相同流量不同渠道的表现、不同流量相同渠道的表现和不同策略组合的表现等。

　　例如，将相同比例的流量分配给不同的渠道进行测试，以查看不同渠道是否有差异；按不同频次给同一渠道分配流量，以查看不同频次的差异；以及通过不同广告分层组合的串行和并行等方式来比较表现上的差异。

　　1)首先对APP进行全面的流量分析，针对自身所处行业、用户数量、用户行为等方面进行全面分析，才能准确掌握自身流量的特点。这样能够更好地把握用户需求，为后续APP发展提供有效支持。

　　2)其次要明确测试的目标是什么，即想要观察什么样的差异，例如广告收益、eCPM、页面展示次数、点击率等。这些差异应该针对具有重要影响因素且对变现有较大影响的方面为主，不应在细节上过于纠结，浪费不必要的精力。

　　3）此外在进行测试时，我们需要按与测试目标相关的维度来分配流量组，这样可以更加准确地进行测试。一般而言，我们可以基于操作系统、网络环境、频次、展示间隔、地域、时间、应用程序版本、软件开发工具版本等因素来进行流量分配。

　　在分配流量进行测试时，我们通常会在相同的实验环境下进行，并对单个变量进行改变，以确保测试结果的准确性然后收集测试数据，对实验组和对照组的广告数据进行全面统计和分析。

　　4）最后经过对比测试结果的分析，可以得出一个结论：在测试既定目标的数据上，出现了不同的差异。基于这些差异，我们可以得出或验证某种结论，进而调整或优化广告变现策略，使之更加完善。因此，查看两组对比测试结果对于改善广告变现策略至关重要。

　　举例：以MaoYan聚合SDK为例其A/B测试功能，支持简单化创建A/B测试，区分操作系统、广告形式、广告位等，还可配置测试流量比例，分配对照组和实验组的流量比例。支持为A/B测试配置充足广告源，快速开启测试实验。还有测试数据报表提供完整实验数据报告，数据呈现，实验结果完全掌握，及时调整广告策略。