Google 廣告系統近日推出了一項重大的 Beta 版功能，讓廣告主能直接在單一 Performance Max（PMax）素材群組內進行結構化的 A/B 測試。這項更新徹底改變了過去只能依靠推測來優化素材的困境，為電商與數位行銷人員提供了更科學的決策依據。
打破素材優化的黑盒邏輯
長期以來，針對 PMax 素材的成效測試多半處於盲目狀態。廣告主很難判斷究竟是哪一組圖片或文案驅動了轉化。新的原生 A/B 實驗功能允許行銷人員在同一個廣告活動中，將流量精準分配給「對照組」與「實驗組」。這種做法不需要額外建立多個廣告活動，從而大幅降低了管理成本與數據噪音。
實驗機制的運作細節
行銷人員可以選擇一組現有的素材作為對照，並定義另一組變體作為實驗對象。系統會自動進行 50/50 的流量分配，並在持續數週的觀察期後產生成效報告。初步的實測數據顯示，低流量帳戶若實驗期短於三週，結果往往不夠穩定。專家建議，應維持較長的運行時間並避免在此期間頻繁更動廣告活動架構，以確保數據的可靠性。
數據驅動決策取代直覺判斷
這次更新的核心意義在於「控制權的回歸」。當系統能夠提供明確的勝出百分比時，團隊就不再需要為文案風格爭論不休。透過受控的流量分割，廣告主可以清晰地驗證創意決策的影響力。在自動化出價日益普及的今天，精準的素材訊號是品牌脫穎而出的關鍵。
結語與未來佈局
隨著 PMax 變得愈發可測試且透明，行銷人員的角色已從操作者轉型為實驗設計者。利用內建的實驗工具持續汰弱留強，不僅能優化當前的 ROI，更能為品牌累積深度的消費者洞察。數位行銷正進入一個以數據驗證創意的時代，唯有善用工具進行科學實驗，才能在激烈的競爭中保持領先。
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（資料來源 searchengineland.com）