广告数据监测平台有哪些？广告数据监测平台( 三 ) _经验知识

然而，基于A/B实验的基本原理，真正科学可信的A/B实验离不开对流量的精准控制和科学分流。但当今主流大型广告平台，由于在广告推荐算法中嵌入实验分流的技术复杂性，很少能够做到向三方提供完备的分流能力。
因此，市面上多数三方服务商提供的所谓广告投放A/B实验能力，更可能是徒有其表，噱头成分偏多，其数据偏差之大并不足以支撑得出可信的实验结论。
如图为极度简化版的广告平台分发流程，大型广告平台的实际流程会复杂得多。
火山引擎DataTester基于字节跳动在抖音、今日头条等信息流产品中的多年实践经验，探索出了很多行之有效的广告效果科学度量和提升策略，可以完成面向大规模人群的精准分流。

人群隔离：DataTester可确保实验中的不同实验对象不会展示给同一用户，一个用户最多只能看到实验中的一个计划广告方案；
竞争公平：DataTester可为多种广告计划提供公平的竞争环境，避免实验中计划相互挤压、抢量，让每一个广告方案都获得同等量级的曝光机会；
报告置信：在收集到充足的实验数据之后，DataTester将智能化生成分析报告，并确保数据具有统计效力，以精确披露在实验中获胜的广告计划或素材。

广告页搭建可无缝衔接A/B实验广告网站或落地页转化率，是会因为页面上元素的细微差别，而产生巨大差距的。例如按钮位置的交换、颜色的改变、顺序的调整等，均能造成转化率的增长或降低。此时，A/B实验就是验证最优版本的科学工具。
DataTester已与橙子建站等多个广告落地页建站平台深度合作，在企业完成广告落地页搭建后，即可无缝开启A/B实验，大幅降低实验创建门槛。
实验智能流量调优能力开启实验前，哪一个版本的方案表现更好通常未知。传统的A/B实验平台，依赖于统计显著性的经典假设检验，为对照版本和实验版本分配等额流量，一般不允许在实验期间变更每个子版本的流量。
因此此类实验缺陷比较明显 —— 即便已发现实验版本明显优于对照版本，实验期间还需要在对照版本上继续花费时间流量，直至整场实验结束。
而DataTester除去提供上述“常规实验”能力外，也同时可提供“MAB实验”实验类型选择。
“MAB实验”是智能调优实验，实验方案可以直接在线上进行，DataTester将根据实时数据反馈，智能调节实验方案的流量分配，给广告收益效果好的方案倾斜更多的流量，帮助企业收益最大化。
与传统的A/B实验相比，以下几种场景适用MAB智能流量调优实验：

促销优惠：此类场景更
推送策略：推送文案/标题为生命周期较为短暂的内容。固定的活动期间后，会失去相关性。因此采用MAB智能实验，可以使策略最大程度地尽快发挥效用；
落地页优化：同时上线几种不同版本的落地页方案，实时优化落地页的点击和转化率。

结语DataTester融合了字节跳动了多年在业务增长、转化、产品迭代，策略优化，运营提效等环节的增长理念，是一款性能强大、使用便捷的A/B实验产品。
在广告投放场景上，DataTester基于多年的打磨和迭代，可支持广告从 *** 到投放，到最终效果收集的全链路场景实验需求，并能够与字节系产品及平台深度打通、相互结合应用。
【广告数据监测平台有哪些？广告数据监测平台】此外，DataTester也能够深度耦合推荐、搜索、UI、产品功能等其他多种业务场景需求，为业务提供科学的决策依据。目前，火山引擎DataTester已经服务了美的、得到、凯叔讲故事等在内的上百家标杆客户，将成熟的 " 数据驱动增长 " 经验赋能给各行业。