这两个平台都具有人工智能驱动的机器学习
例如，，几乎总是会根据广告活动或广告集的预期结果偏向一种广告变体而不是另一种广告变体。出价策略也是如此。如果您正在测试手动与自动出价，或者一个每次转化费用目标与另一个目标，那么这两个广告系列可能不会以同样的方式进入拍卖。其中一个将优先于另一个，并且您将进行不平衡的测试。测试示例 - 实验截图 这就是实验和 对比测试可以发挥作用的地方。 通过使用这些工具，您可以设置测试以关注单个或多个变量，并在拍卖中为每个变量提供公平的机会。 如果您有兴趣了解有关这些工具的更多信息，这里有一些视频可引导您完成实验和 测试。 衡量不同 测试示例的成功程度 现在我们知道了如何测试，我们需要更具体地了解用于确定成功的 指标。不幸的是，我不愿意接受表现更好作为一个好的答案。首先，我们必须决定我们的主要是什么。这是您的每位潜在客户费用吗兑换率点击率印象分享这将完全取决于您的假设以及您选择实施的测试示例。选择最能反映测试成功或失败的统计数据。别担心，这不是我们关 希腊手机号码数据 注的唯一指标。稍后将详细介绍。 就像测试的功能一样，可以通过三种常见的方法来实现这一点。假设我们正在尝试提高帐户的每次转化费用。我可以通过以下一些方式来表达我的成功指标 目标效果如果实验变量产生 美元的每次转化费用，则此测试成功。 改进百分比如果实验变量的比对照低 ，则此测试成功。 统计显着性如果实验变量的表现优于对照的置信度为 ，则该测试成功。
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所有这些都是有效的测量方法。选择最适合您目的的一种。 您的关键指标是否符合行业标准了解我们最新的搜索广告基准和新的 广告基准 设置 测试限制和破坏因素 现在让我们来看看我提到的其他一些指标。虽然您可能正在努力优化每条线索的成本，但这并不意味着所有其他指标都会保持不变。事实上，我敢打赌其中许多都会发生很大的变化。由您决定其他统计数据的可接受变化水平是多少。 也许您并不关心点击率是否下降 ，只要每条线索的成本下降到可盈利的水平即可。只要收入保持稳定，您也许不介意每次点击费用增加。但并不是每个人都同意其他统计数据变化太大。
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