ABtest，意思是用A和B两个测试计划组，在AB两组只有1个不同变量的前提下，保持其他设置都相同，用来测试唯一变量对广告最终效果的影响。
概念说起来比较拗口，通俗的讲就是，两个一模一样的广告投放计划，其中的B计划改变一项设置，A计划保持不变，对比AB两个计划最终的结果，从而判断那种广告投放设置最有利于广告的最终效果。那么具体有哪些应用方式呢，我们举几个例子。
1.测试不同定向方式对广告的影响：比如一则相亲交友的广告，在其他设置都不变的情况下，我们可以对比AB计划测试投放不同的性别，用来对比最终广告投放给男性效果好，还是投放给女性效果好。又或者投放AB计划测试投放不同的年龄，比如投放给30-40岁的效果好，还是投放给20-30岁的效果好。
2.测试不同投放时段对广告的影响：比如A计划在白天投放，B计划在夜间投放，从理论上讲夜间玩手机的用户比较多，夜间投放效果可能会好，但那只是理论，需要自己做出实验数据来证明它，用事实说话。
3.测试不同出价对广告的影响：AB计划采用不同的出价区间，看看哪种出价最有优势，通常出价过高会造成广告成本过高，出价过低又会跑不出量，需要在自己的广告账户测试出出价的平衡点。
4.测试不同广告位或产品端对广告的影响：比如A计划投放在抖音，B计划投放在今日头条，对比看看是哪个广告位置转化效果好。
5.测试不同创意对广告的影响：比如AB计划采用不同类型的素材，对比看看哪种素材转化效果好。
最后再给大家重复一下，ABtest一定是只有一个唯一变量，这样才能真正测试出效果。
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