最佳实践：广告变现A/B测试
A/B测试可以确保您的广告变现方法获取最大化收益和业务增长。使用ironSource的A/B测试工具，您能够测试不同的广告变现策略，了解用户与广告的互动习惯并最终选择获胜策略。
A/B测试较为复杂，如果未正确进行测试，有可能得出错误结论。在本指南中，您将找到A/B测试的最佳实践，以便根据准确的结果做出最佳决策。
- 每次测试一个变量：优化广告策略时，您可能会发现有多个功能需要进行测试。评估数据有效性的唯一方法是隔离一个变量并测量其在测试中收到影响。这意味着您无法在测试一个新的广告网络的同时改变一个视频广告位的奖励数量。您可以测试多个变量，只要确保每个变量都进行了自己的独立测试即可。
- 不要变更对照组：确定要测试的变量后，请确保对照组（A组）保持不变。这意味着A组设置作为当前广告变现策略部署，不应做任何更改。您只需对B组进行更改，以挑战当前策略并比较结果。
- 确定目标：测试前，花一些时间考虑您希望改进哪些指标（KPI）以及这些改进的重要性。如果多个KPI可能受到影响，请确定哪个KPI最重要，以免在它们受到不同影响时对您的决策造成干扰。这将确保您可有效检查结果，以便对最佳策略做出明智的决策。
- .逐步扩大测试：即使是一项简单的更改也可能产生重大影响，因此，重要的是首先对一小部分用户（即10-20%）进行测试，以确保任何潜在的负面结果不会对您的业务造成大的影响。然而，如果一小部分用户的测试结果是有正面的，并不意味着应用至所有用户时会有同样的效果。您可以将B组上的配置部署至更多的用户（即80-90%），以模拟完整部署时的情形并确认测试结果是正确的。
- 给予足够的测试时间：每个测试都需要足够的时间来生成有效数据。否则就很难知道结果是否可靠。此外，B组使用的instance ID将是全新的，各家平台都需要一些时间来收集数据。每项测试都需要2-3天的时间来使同一层在A/B两组的效果趋同。我们建议测试至少进行一周，理想情况下应进行2周或更长时间。
- 给予足够的流量：如果您的测试组没有获得足够的流量，也会导致结果不可靠。若流量较少，测试结果会有很大的波动。根据我们的经验，B组每天应该获得至少1万展示，或者每层每天获得1千展示。如果不满足这个标准，请考虑增加测试组获得的流量比例。
- 不断进行测试：每改善一小点都可以为您带来额外的收入。任何变现策略都有优化空间，所以不要只停留在一项测试上，不断进行测试！