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在廣告投放的場景下，一線廣告優化師通常會建立多個計劃，去測試不同的廣告素材效果。這套方法看似科學，實際上卻存在諸多問題：當廣告計劃過多時，容易使流量無法平均配置設定而造成資料擷取困難，并浪費廣告優化師大量人力；同時，過量的廣告計劃，沒辦法将閱聽人完全實作隔離，如果同一使用者可以看到多組廣告，則測試結果無法保證科學性。
這些問題直接導緻企業在進行廣告投放時浪費了大量的時間精力和金錢，最後也未必能得到科學量化的的有效結論。
在網際網路時代，企業該如何做好廣告營銷，讓每 1 塊錢都花在刀刃上，通過廣告投放持續驅動盈利增長呢？火山引擎 DataTester 或許可以交出一份滿意答卷。
DataTester 是位元組跳動内部應用多年的 A/B 實驗平台，基于自身在因果推斷和統計科學方面的多年積澱，結合位元組内部使用者增長以及廣告算法建設的諸多實踐，探索出了很多行之有效的廣告效果衡量方法和提升政策。
針對企業在營銷場景上的諸多痛點，DataTester 提供了全套的廣告優化解決方案：在實驗配置方面，對實驗智能化調優，依照廣告效果動态配置設定流量，實作收益最大化。同時，打通了前後鍊路資料以及人群資料，實作産生正向回報越滾越大的複利效應。
DataTester 擁有跨管道廣告投放的能力，與多個建站工具深度合作，打造廣告落地頁搭建和 A/B 實驗建立的無縫體驗，大幅降低實驗門檻。
DataTester 全域營銷場景解決方案
針對具體不同的場景，DataTester 還提供了拆分對比實驗、落地頁優化實驗、增效度量實驗、H5 落地頁優化實驗等多種實驗類型，友善使用者更加便捷地基于實驗進行疊代。
DataTester 廣告實驗的細分類型
廣告實驗作為 DataTester 在全域營銷場景的重要解決方案之一，具備了大規模人群精準分流、廣告頁自動開啟 A/B 實驗、額外提供“MAB 實驗”實驗類型選擇的四個核心優勢。
例如，在收集到充足的實驗資料之後，DataTester 能夠智能化生成分析報告，并確定資料具有統計效力，以精确披露在實驗中獲勝的廣告計劃或素材。
火山引擎 DataTester 已與橙子建站等多個廣告落地頁建站平台深度合作，在企業完成廣告落地頁搭建後，即可無縫開啟 A/B 實驗，大幅降低實驗建立門檻，幫助企業收益最大化。
DataTester 融合了位元組跳動了多年在業務增長、轉化、産品疊代，政策優化，營運提效等環節的增長理念，是一款性能強大、使用便捷的 A/B 實驗産品。此外，DataTester 也能夠深度耦合推薦、搜尋、UI、産品功能等其他多種業務場景需求，為業務提供科學的決策依據。
2020 年，DataTester 通過火山引擎面向外部企業開放服務，服務了美的、得到、凱叔講故事等在内多家标杆客戶，将成熟的“資料驅動增長”經驗賦能給各行業。