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Post by rafisomrat on May 19, 2024 11:35:19 GMT 1
吉列尔梅·拉塞尔达|2023年7月13日 为什么在数字营销学习之前需要有结果?答案很简单:您首先需要从营销活动中赚钱。 学习也很重要,从长远来看会给你带来成果,但它有强制性要求,要求你真正声称你已经学到了一些东西。 进行A/B 测试意味着进入一个科学宇宙,您需要了解并处理统计定律。 这对于防止您陷入一些陷阱至关重要,例如:确认偏差、归纳、误报和其他混淆,这些陷阱会误导您并造成损失,而您甚至没有意识到自己犯了错误。 在本指南中,我们将阐明这些要点并提供提示以促进您的 A/B 测试计划。在本文中您将看到: 生成学习可能会很昂贵 流量低的情况下学习很可疑 确认偏差 什么是统计显着性。 如何计算 A/B 测试的统计显着性? 我需要多少次 智利 Whatsapp 号码 访问才能运行 A/B 测试? 信任算法和规模,然后学习 元广告:动态创意 (Power5) Google AD:智能出价和机器学习 更多市场事实 巴西数字营销专业人士的愿景 Mercado Livre 在 Google AD 中使用机器学习 该算法并非无所不知 结论 生成学习可能会很昂贵 进行 A/B 测试的主要要求之一是拥有足够的数据采样量。 换句话说,这意味着您的营销活动和登陆页面需要足够的流量,以便能够在可行的时间内确定地验证您的实验。 在流量很少的情况下,您甚至可以观察到该时段内的获胜变量,但该变量误报的可能性很高。 在进行实验时,您需要保持怀疑态度,否则您的决定可能会让您付出高昂的代价。 流量低的情况下学习很可疑 如果你想成为一名认真的专业人士,请注意这一点。 您无法根据样本量不足得出结论。一个好的估计是每个变体至少实现350-400 次转化。 根据具体情况(例如当控制版本 A 和变体 B 之间的差异非常大时),该数字可能会较低,但幻数并不存在。 不要被某个号码挂断。这是科学,不是魔法。 Peep Laja,CXL 研究所 下面我将详细解释统计显着性。 确认偏差 在任何一段合理时间内运行的 A/B 测试中,不完成实验并选择数据表明更优越的版本都会产生成本:这就是机会成本。 完成测试并可能做出错误的选择也会产生成本:这就是错误的成本(当然,即使在显着性为 95% 的结果中,它也存在)。
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