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L’A/B test sur Facebook

Si vous vous intéressez aux publicités digitale, notamment grâce au levier que représente Facebook Ads, vous avez certainement entendu parler d’A/B testing.

L’A/B test sur Facebook

Si vous vous intéressez aux publicités digitale, notamment grâce au levier que représente Facebook Ads, vous avez certainement entendu parler d’A/B testing.

Qu’est-ce que l’A/B testing ?

L’A/B testing, aussi appelé test par répartition, est une méthode comparative qui consiste à comparer deux ensembles de publicités dont un seule élément diffère d’un ensemble à l’autre. Par exemple si vous souhaitez comparer les résultats en conversion achat ou ajout au panier, d’une même campagne sur une audience donnée, il vous suffit de créer un A/B test de cette campagne en choisissant la conversation achat sur l’une et ajout au panier sur l’autre.

Quel est l’intérêt d’un A/B testing ?

L’A/B testing a pour but de vous aider à mieux comprendre ce qui fonctionne ou non sur vos campagnes publicitaires. En isolant un facteur et en testant ses différentes variantes, vous pouvez mieux analyser vos campagnes et ce à quoi votre audience réagit le mieux. Une audience cible peut très bien réagir à quelque chose qui ne fonctionne pas sur une autre audience. L’A/B testing vous permet alors de tenir compte de l’ensemble des données que vous avez récoltés et d’optimiser vos campagnes avec les éléments qui ont les meilleures performances.

Pourquoi il est important d’indiquer à Facebook que les campagnes sont en A/B test ?

Si vous souhaitez réaliser un A/B test, vous pouvez être tenté de lancer deux campagnes ordinaires et de changer une seule variable, sans utiliser l’option A/B test directement implantée dans Facebook.

On vous le déconseille

En indiquant à Facebook que vous soumettez vos campagnes à un A/B test, vous vous assurez que les audiences sont de la même taille et statistiquement comparable.
A contrario, si vous n’utilisez pas la fonctionnalité A/B test, vous risquez d’obtenir des chevauchements d’audiences, ce qui rendra vos données fausses ou incomplètes.

Donc si vous souhaitez optimiser vos publicités et obtenir de meilleurs résultats, l’A/B test est un bon moyen d’atteindre votre objectif !

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