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测试新想法是数字营销策略的核心组成部分——事实上，我们的机构认为这是 这 核心组件。 实验，无论是广告文案、着陆页、出价策略还是新的广告系列类型，都可以让每个广告商为他们磨练最有效的策略，并在不冒巨大不利风险的情况下不断取得成功。
但是，在跨多个广告系列或帐户测试一项更改时，这种测试和学习方法会变得复杂。 上个月，我概述了管理广告活动分布在多个 CID 的广告商的一些一般技巧（并反映在 2001 年金棕榈奖提名者的遗产中）。 在本月的帖子中，我们将扩展该主题，深入探讨在跨多个帐户测试更改时跟踪和呈现测试结果。
情况
我们的一位客户为大约 250 个不同的房产做多户住宅广告，每个房产都有自己的广告帐户和目标。 与该客户合作的一个特别令人兴奋和令人满意的方面是，与我们仅查看一个特定帐户的数据相比，我们能够更快地总体评估策略。 在这种特殊情况下，我们一直在测试将自适应展示广告包含在以前仅投放图片广告的再营销广告系列中。 （注意：有关响应式展示广告的入门读物，请参阅 Andrew Harder 就该主题发表的出色博文）。
使衡量这些 RDA 相对于传统图片广告的性能变得棘手的一个问题是 RDA 是 未同时添加和启用. 因此，我们必须设计一种方法来跟踪每个 RDA 相对于同一广告系列中的图像广告的效果，只有在该广告系列中启用了 RDA 之后。 否则，我们可能会包含来自之前运行过的图片广告的数据，这些数据会捕捉到由于季节性和广告类型而导致的性能差异。 尝试在如此多的不同活动和帐户中手动提取和更新数据将是对工时的不合理投资。
解决方案：自动数据查询和 Google 表格
相反，我们创建了一个查询（使用 Supermetrics，但也可以使用其他工具，例如 Google Ads 插件）将每个帐户的数据提取到 Google 表格中，并按广告类型、广告系列名称和日期进行细分。 然后，我们创建了一个单独的选项卡来记录为每个帐户实施 RDA 的日期。 最后，我们创建了一个面向客户的标签，展示了 RDA 相对于每个帐户的图片广告的效果。 您可以在下面看到该表的屏幕截图：
这种方法允许客户查看 RDA 在总体上的表现，以及每个特定活动和帐户的表现。 在这种情况下，您可以看到 RDA 通常优于传统图片广告。 从这里开始，这些数据可以帮助您开启更高效的对话，例如：
- 我们是否推荐针对所有帐户进行测试的内容？
- 对于测试没有优于传统策略的帐户，是否存在可以解释性能的共性？
- 是否存在我们建议从广告系列中删除一种或另一种广告类型的主要异常值？
对于那些有兴趣在自己的工作中复制这种方法的人，这里有一些与我们如何设置此报告表相关的技术方面。 在隐藏列中，有 sumif 公式引用我们的自动查询获取的原始数据。 这些 sumif 公式同时引用了活动名称和日期，这样每个单元格只提取测试发布后日期以及预期活动和广告类型的数据。 例如，用于对广告系列的 RDA 展示次数求和的公式如下所示（引用的列和单元格在括号中标识）：
=sumifs(‘Raw Data’!F:F (impressions),’Raw Data’!$D:$D (date),”>=”&$F21 (发布日期),’Raw Data’!$L:$ L（广告系列名称和广告类型串联），$C21（广告系列名称）&“响应式展示广告”）
结论
在管理复杂业务的数字营销时，测试比以往任何时候都更加重要。 但是，有时，该业务的结构使得很难以有组织的方式进行测试，从而允许对汇总数据和特定数据进行分析。 提前为此创建一个系统对于确保您能够做出数据驱动的决策至关重要。 上述案例概述了一种用于呈现和分析跨多个 CID 的实验数据的特定策略，但该策略的各个方面可以适应各种情况，包括跨多个活动的账户内数据。 从中得出的主要结论不一定是此处概述的策略应该完全复制，而是客户经理考虑如何有效地呈现这些测试的结果至关重要
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