📊 Facebook 廣告分組測試 (Split Test)

✅ 分組測試適用的廣告目標

分組測試可應用在以下廣告目標，透過不同設定，檢驗哪一種策略最有效：

• 🚀 流量 (Traffic)：導流到網站或登陸頁
• 📲 應用程式安裝 (App Install)：測試哪種受眾或素材帶來更多下載
• 🎯 開發潛在顧客 (Lead Generation)：比對哪個廣告更能收集名單
• 💳 轉換次數 (Conversions)：測試哪個素材/受眾能帶來最高成交率
• 🎥 觀看影片 (Video Views)：找出最能吸引用戶觀看的影片
• 🛍️ 目錄銷售 (Catalog Sales)：測試不同商品組合、素材呈現
• 👥 觸及人數 (Reach)：比對不同投放方式下，觸及最大化的差異
• 💬 互動 (Engagement)：測試不同文案或素材能帶來更多互動
• ✉️ 發送訊息 (Messages)：檢驗哪個廣告能引導更多 Messenger 對話
• 🌟 品牌知名度 (Brand Awareness)：測試哪個受眾群或素材能提升品牌印象

✅ 分組測試適用的變數

廣告主可以針對以下任一變數進行測試，每次專注一個元素，才能清楚比較效果：

1. 目標廣告受眾 (Audience)
   • 年齡、性別、興趣、行為、地區
   • 不同受眾群體對廣告的反應差異
2. 投遞最佳化 (Delivery Optimization)
   • 點擊 vs. 轉換 vs. 觸及
   • 系統在不同最佳化模式下，會偏好不同的人群
3. 版位 (Placements)
   • Facebook 動態消息、右側欄
   • Instagram 限時動態、Reels
   • Messenger、Audience Network
4. 廣告創意 (Creative)
   • 單圖 vs. 輪播 vs. 影片
   • 長文案 vs. 短文案
   • 色彩風格 / CTA 按鈕不同
5. 商品組合 (Product Set)
   • 單一產品 vs. 多商品目錄
   • 熱銷商品 vs. 新品推廣

✨ 小結

• 廣告目標：決定測試要達成的結果（流量？轉換？名單？）
• 變數測試：一次只測一個因素（受眾 / 版位 / 創意 / 商品），才能看出數據差異來源。
• 好處：讓決策從「猜測」變成「數據證明」，降低廣告成本、提升 ROI。

老師，您要不要我幫您設計一份 「分組測試矩陣表」（橫軸：廣告目標，縱軸：測試變數），讓學員能一眼看懂「哪個目標可以搭配哪些測試元素」？

太棒了 👏 您這份內容已經是 Facebook 廣告 A/B 測試的完整操作準則。我幫您整理成一個 清晰結構版教學大綱，每一點都抓到核心，適合放在課堂教材或簡報：

📊 Facebook 廣告 A/B 測試準則

1️⃣ 一次測試一個變數

• 每次僅測試單一元素（標題 / 圖片 / 受眾 / CTA）。
• 變數越少，越容易追蹤與評估，結果也更快產生。

2️⃣ 使用合理的變數量

• 測試變數需依照 時間 & 預算 來設定。
• 想測太多，會導致數據分散、時間拉長、預算不足。
  👉 建議：一次選擇最重要的 1–2 個元素，逐步優化。

3️⃣ 測試 3–5 個差異度高的變數

• 測試版本間要有「明顯差異」：
  • 標題風格完全不同（折扣 vs. 情感訴求）
  • 圖片類型完全不同（生活照 vs. 純產品圖）
• 若只是小改幾個字或圖片位置，通常不會有顯著數據差異。

4️⃣ 使用正確的廣告架構

• 錯誤做法：2 個標題 + 2 張圖片 + 2 個內文 → 全部丟在同一個廣告組。
  👉 Facebook 系統會自動優化，導致不同測試元素互相競爭，數據失真。
• 正確做法：
  • 標題測試 → 單獨一組廣告
  • 圖片測試 → 單獨一組廣告
  • 內文測試 → 單獨一組廣告

5️⃣ 確保測試結果有效

• 測試必須有 足夠的數據量 才有意義。
• 建議至少蒐集 100–500 次轉換或點擊。
• 可使用統計工具檢驗（如 AB Test Guide）。

6️⃣ 足夠的測試預算

• 沒有數據，就沒有測試結果。
• 預算計算示例：
  • 每次轉換成本 = $2.5
  • 測試變數 = 4 個
  • 每個變數需要約 300 次轉換
  • 預算需求 = $2.5 × 4 × 300 = $3,000
    👉 結論：選擇關鍵變數，給予合理預算，才不會浪費資源。

7️⃣ 設定測試變數的優先順序

• 因為預算有限，必須先測「影響最大的元素」。
• 優先測試項目建議：
  1. 廣告圖片 / 影片（最影響點擊率 CTR）
  2. 廣告標題（次影響 CTR）
  3. 受眾設定（影響轉換率 CVR）
  4. 登陸頁內容（影響最終轉換）

✨ 小結

👉 A/B 測試的關鍵思維：

• 少變數 → 數據清晰
• 差異大 → 更快看到結果
• 有數據 & 預算 → 測試才有意義
• 有策略 → 測試先從「最可能影響成效」的元素開始

老師，您要不要我幫您把這份 「A/B 測試準則」整理成一張流程圖（測試計劃 → 選擇變數 → 設定架構 → 蒐集數據 → 分析 → 優化），讓學員一眼就能看懂整個操作流程？

░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░