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A/B 测试
消除发送活动中的猜测工作。
不确定哪个主题行会导致最佳点击率？试图决定最吸引人的CTA文案？需要一些数据来支持关于最佳主图的讨论？
A/B测试可以消除发送活动的猜测工作。
如何进行 A/B testing
一旦您决定了要测试的内容，以及如何衡量广告活动的成功，您将添加内容并建立测试的参数。
胜出指标
胜出指标是我们用来确定“获胜”变体的测量标准。您将在配置阶段选择这一项。可用的选项将取决于您用来进行测试的渠道。
点击率：打开消息并点击其中至少一个链接的收件人的百分比。
阅读率：(仅限 WhatsApp)：打开并阅读消息的收件人的百分比。
打开率：(仅限电子邮件)：打开消息的收件人的百分比。
“获胜”变体将是对您选择的任何指标结果最好的变体。
测试规模
您的名单或目标群体中必须有100名收件人才能向他们发送 A/B 测试广告活动。
在配置阶段，您将选择希望在多少百分比的收件人中测试您的变体。
测试名单的最小规模为100名收件人，但请记住，您的测试规模越大，结果越准确。
如果您比较多个变体，这一点尤其重要。在10%的100名收件人名单上测试八个变体不会产生非常显著的统计结果！
我们建议您在至少10%的收件人中测试您的广告活动变体。
测试持续时间
默认情况下，测试持续时间设置为两小时。您可以根据需要增加此时间。
测试变体的时间越长，A/B 测试结果就越准确。然而，重要的是要记住，测试窗口的长度会影响发送获胜变体的时间，并在测试广告活动时考虑这一点。
例如，如果您知道最佳发送时间是星期四上午11点，您可能决定在星期三上午10点 A/B 测试广告活动24小时，以便在最佳时间发送获胜变体。
胜者回退
有时 A/B 测试结果无法得出明确结论。这可能是由于以下几个原因：
数据不足以得出结论。例如，如果您选择了“点击率”指标，但没有人在任何变体上点击。这可能发生在测试持续时间太短或测试样本量太小时。
结果差异微乎其微（小于1%）。例如，如果您选择了“点击率”指标，您的第一个变体实现了8.1%的点击率，而第二个变体实现了8.7%的点击率。
在配置阶段，您将选择在测试没有结论时要发生的事情：
手动选择回退获胜者：此选项允许您选择希望发送的变体。
将所有测试变体平均发送给其余收件人：此选项允许我们将测试中的变体平均分配给剩余的收件人。
一旦您决定了要测试的内容，以及如何衡量广告活动的成功，您将添加内容并建立测试的参数。
胜出指标
胜出指标是我们用来确定“获胜”变体的测量标准。您将在配置阶段选择这一项。可用的选项将取决于您用来进行测试的渠道。
点击率：打开消息并点击其中至少一个链接的收件人的百分比。
阅读率：(仅限 WhatsApp)：打开并阅读消息的收件人的百分比。
打开率：(仅限电子邮件)：打开消息的收件人的百分比。
“获胜”变体将是对您选择的任何指标结果最好的变体。
测试规模
您的名单或目标群体中必须有100名收件人才能向他们发送 A/B 测试广告活动。
在配置阶段，您将选择希望在多少百分比的收件人中测试您的变体。
测试名单的最小规模为100名收件人，但请记住，您的测试规模越大，结果越准确。
如果您比较多个变体，这一点尤其重要。在10%的100名收件人名单上测试八个变体不会产生非常显著的统计结果！
我们建议您在至少10%的收件人中测试您的广告活动变体。
测试持续时间
默认情况下，测试持续时间设置为两小时。您可以根据需要增加此时间。
测试变体的时间越长，A/B 测试结果就越准确。然而，重要的是要记住，测试窗口的长度会影响发送获胜变体的时间，并在测试广告活动时考虑这一点。
例如，如果您知道最佳发送时间是星期四上午11点，您可能决定在星期三上午10点 A/B 测试广告活动24小时，以便在最佳时间发送获胜变体。
胜者回退
有时 A/B 测试结果无法得出明确结论。这可能是由于以下几个原因：
数据不足以得出结论。例如，如果您选择了“点击率”指标，但没有人在任何变体上点击。这可能发生在测试持续时间太短或测试样本量太小时。
结果差异微乎其微（小于1%）。例如，如果您选择了“点击率”指标，您的第一个变体实现了8.1%的点击率，而第二个变体实现了8.7%的点击率。
在配置阶段，您将选择在测试没有结论时要发生的事情：
手动选择回退获胜者：此选项允许您选择希望发送的变体。
将所有测试变体平均发送给其余收件人：此选项允许我们将测试中的变体平均分配给剩余的收件人。
一旦您决定了要测试的内容，以及如何衡量广告活动的成功，您将添加内容并建立测试的参数。
胜出指标
胜出指标是我们用来确定“获胜”变体的测量标准。您将在配置阶段选择这一项。可用的选项将取决于您用来进行测试的渠道。
点击率：打开消息并点击其中至少一个链接的收件人的百分比。
阅读率：(仅限 WhatsApp)：打开并阅读消息的收件人的百分比。
打开率：(仅限电子邮件)：打开消息的收件人的百分比。
“获胜”变体将是对您选择的任何指标结果最好的变体。
测试规模
您的名单或目标群体中必须有100名收件人才能向他们发送 A/B 测试广告活动。
在配置阶段，您将选择希望在多少百分比的收件人中测试您的变体。
测试名单的最小规模为100名收件人，但请记住，您的测试规模越大，结果越准确。
如果您比较多个变体，这一点尤其重要。在10%的100名收件人名单上测试八个变体不会产生非常显著的统计结果！
我们建议您在至少10%的收件人中测试您的广告活动变体。
测试持续时间
默认情况下，测试持续时间设置为两小时。您可以根据需要增加此时间。
测试变体的时间越长，A/B 测试结果就越准确。然而，重要的是要记住，测试窗口的长度会影响发送获胜变体的时间，并在测试广告活动时考虑这一点。
例如，如果您知道最佳发送时间是星期四上午11点，您可能决定在星期三上午10点 A/B 测试广告活动24小时，以便在最佳时间发送获胜变体。
胜者回退
有时 A/B 测试结果无法得出明确结论。这可能是由于以下几个原因：
数据不足以得出结论。例如，如果您选择了“点击率”指标，但没有人在任何变体上点击。这可能发生在测试持续时间太短或测试样本量太小时。
结果差异微乎其微（小于1%）。例如，如果您选择了“点击率”指标，您的第一个变体实现了8.1%的点击率，而第二个变体实现了8.7%的点击率。
在配置阶段，您将选择在测试没有结论时要发生的事情：
手动选择回退获胜者：此选项允许您选择希望发送的变体。
将所有测试变体平均发送给其余收件人：此选项允许我们将测试中的变体平均分配给剩余的收件人。
