我们将两个细分市场的点击率都减少了一半，但最终得到了更高的“总体”结果。这是由于低绩效和高性能细分市场的数量不同所致。 现在，真实的数字看起来更像马蒂的幻灯片。但是，如果您自己尝试一下这些数字，您就会发现，如果您有 2 个性能统计数据截然不同的细分市场，那么操纵这些数字是多么容易。
点击率 7.2% 使用这些极端的例子
回复 乔纳森·卡顿 说 2017 年 11 月 16 日上午 9:00 根据马蒂的 通话清单 评论，我发现解释不同网络事物的最佳方法是使用假设的极端例子。想象： 广告 A： Google 主要 – 点击次数 50，展示次数 100。点击率 50% 搜索合作伙伴 – 点击次数 5，展示次数 1000。点击率 0.5% 总计 – 点击次数 55，展示次数 1100。点击率 5% 广告 B： Google 主要 – 点击次数 50，展示次数 200。点击率 25% 搜索合作伙伴 – 点击次数 1，展示次数 500。点击率 2% 总计 – 点击次数 51，展示次数 700。
你如何才能对广告测试有 90% 的把握呢
广告 A 具有最佳的整体点击率。广告 B 在 Google 和搜索合 壁画数据 作伙伴上的点击率更高。B 在所有方面都优于 A，但如果只看总体数字，A“看起来”会更好。 B 是您想要选择的广告，但如果遵循最佳实践，您最终会得到 A 广告。 这是违反直觉的，但却是真实的事情。根据我的数据，大约 12% 的广告测试都会发生这种情况。这就引出了一个问题：如果 12% 的时间数据指向错误的方向
