數位廣告和傳統廣告最大的差別是，可以獲取廣告相關的投放數據。
傳統廣告，如報紙廣告、電視廣告等，只能控制廣告內容、播放時段、露出平台等，很難量化廣告的觸及人數，更別提廣告產生的實質營收成長。
而現在的數位廣告，則可以在廣告後台看到每一則廣告的觸及人數、受眾樣貌、觀看時長等，如果再加上追蹤碼，則可以更深入了解，因為這則廣告所留下的名單或產生的消費行為。
這些數據不僅是廣告成效的最好證明，更可以協助我們下一次製作出更好的廣告，也就是所謂的「廣告優化」。
廣告該怎麼優化?
過去傳統廣告中，也會有廣告優化的過程，但因為沒有數據佐證，很多時候判斷的只是「相關性（correlation）」而非「因果關係（causation）」。
舉裡來說，某公司近期發布了一則新產品 A 的電視廣告，並選擇在黃金時段播送，下個月 A 產品的銷售量有明顯的提升，因此公司高層覺得廣告在黃金時段播送的效果很棒，決定以後都購買黃金時段的廣告時間。
這樣的決策看似合理，卻不嚴謹，只是將相關性當成因果關係。
其實 A 產品的銷量提升跟電視廣告在黃金時段播送也許並沒有關係，也許是消費者對產品的包裝很滿意，又或者是消費者單純對新產品有種嘗鮮的心態。
消費者的這些決策過程我們都不得而知，因此在過去，要確定一則廣告的成效是很困難的，廣告的優化也都只是經驗的傳承，並不一定具有客觀性。
然而，數位廣告的優化是一種以數據為基礎的優化。
現在我們每個人在網路上的各種行為，都會被網路科技公司，像是 Meta、Google 記錄下來。
這些數據對廣告主來說，是非常重要的資源，我們可以透過分析使用者的不同行為，知道那些廣告較多人點擊、較多人觀看、或是促使較多人產生購買行為。
這種成效分析方式，以數據為基礎，具有一定客觀性，讓我們可以很輕易地知道那些廣告表現比較好，並持續製作類似的廣告素材或設定，而不是只憑感覺。
A/B 測試
在眾多廣告優化的方式中，A/B 測試算是最基礎、也最重要的一種。
A/B 測試的概念很簡單，就是少量投放兩個一模一樣的廣告，兩則廣告只變動一個參數，觀察這兩則廣告的表現是否有顯著差異。
如果有顯著差異，就代表也許可以選擇只用表現好的那個參數進行後續投放，讓預算更有效率運用。
該如何選擇測試的項目？
A/B 測試可以運用的項目很多，包括文案、廣告版位、出價策略、受眾設定等等，如果要一個一個項目進行測試優化的話，不只會浪費大量的時間，也會耗費過多預算在測試上。
至於究竟該測試哪些項目？這就是廣告優化師的價值所在啦！
有經驗的廣告優化師，會知道針對該項產品的相關參數設定，並運用合理的預算進行必要的測試，然後將這項測試結果納入自己的廣告經驗庫中，下次遇到類似的狀況時就能立即判斷該使用哪些設定。
如果你是廣告新手，想練習利用 A/B 測試進行廣告優化，不妨注意以下 3 個重點。
1. 一次只測試一項參數
如果你有兩個廣告條件想要測試，可以分成兩個不同的測試活動，混在一起測試會難以分辨成效歸因，白白浪費預算。
2. 測試時必須取得足夠的量
在進行 A/B 測試時，不宜過快下定論，可以讓廣告跑個兩、三天，再觀察是否有顯著差異。必須要有一定的數據量，才會有一定的可信度，不然很有可能會因為偏差導致產生錯誤的結論。
3. A/B 測試的預算分配
進行 A/B 測試時也會消耗廣告預算，所以通常只要進行最重要的幾組測試即可，另一方面，跟客戶或主管的溝通也很重要，要讓他們知道在測試時也許會有一些預算浪費，但在長期來看，卻能幫助預算更有效率地運用。
如何利用 FB 廣告後台進行 A/B 測試
在 Facebook 的廣告後台中，可以在「分析和報告」的欄位中，找到「實驗」。
點進去之後，可以選擇「A/B 測試」
接下來，要選擇測試的內容，可以選擇行銷活動組合、行銷活動或廣告組合。
- 行銷活動組合: 可以一次衡量多個行銷活動的成效
- 行銷活動: 可以針對單一行銷活動衡量成效，通常是不同廣告目標
- 廣告組則: 衡量不同廣告組合的成效，包含受眾設定、版位、投放地區等
小提醒：必須先建立好兩個待測試的行銷活動或廣告組合才可以進行測試喔～
最後，要選擇關鍵衡量指標，也就是什麼樣的廣告叫做好的廣告。
常見的衡量指標有「每次成果成本」、「每次點擊成本（CPC）」、「每次購買成本」、「每觸及千人成本（CPM）」等等。
當然你也可以自由選擇各式想要測試的條件，基本上就是針對你的廣告目標，選取相對應的衡量指標。
接著按下送出，就大功告成了…嗎？當然不是。
A/B 測試開跑之後，雖然 FB 會自動產生廣告好壞的報告，但還是要定期追蹤廣告的成效，確認這次的測試是否有意義，以及根據這樣的結果，後續的廣告投放該如何進行。
廣告的優化並沒有一個明確的終點，畢竟影響廣告成效的因素真的太多了，但只要你持續進行系統性的測試和驗證，相信廣告成效的提升也會是很明顯的。
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