创意(CTR/点击率)测试

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方案 A 数据

方案 B 数据

⚠️ 使用说明与注意事项

📚 深度解析:创意(CTR/点击率)测试

💡 常见使用场景

两创意 CTR 显著性检验
A 组展示 10000、点击 500(CTR 5.0%);B 组展示 10000、点击 580(CTR 5.8%)。两比例 z 检验 p 值约 0.11(α=0.05 下不显著),说明差距可能来自随机,建议继续放量到每组 3 万+ 曝光再判定。

❓ 常见问题(FAQ)

显著性水平 α 是什么?
α 是'误判差异显著'的可接受风险,常用 0.05(95% 置信)。α 越小越保守,越难判显著。样本小的时候即便 CTR 看着高,也可能因波动大而不显著,需结合样本量看。
样本量不够能下结论吗?
不够时差异极易被噪声掩盖或放大。经验上每组至少数千曝光、数十次点击再检验较稳;未达标前只作方向参考,不宜据此停投某版创意。
📖关于「创意(CTR/点击率)测试」

📝工具简介

创意 A/B 测试点击率(CTR)统计显著性检验工具,使用双比例 Z 检验计算两方案 CTR 差异的 Z 值、P 值与置信区间,判断创意优劣是否具有统计学意义。

功能特点

🎯使用场景