在 Outbrain 投放中，创意不是“拍脑袋想出来的”，而是“用数据筛选出来的”。

很多广告主的问题在于：

• 素材测试做了，但没结论

• CTR 有差异，但不知道该留谁

• 换了很多创意，效果却越来越不稳定

根本原因只有一个：

没有把 A/B 测试，变成一个“可复用的数据决策流程”。

本文将从 测试怎么设、数据怎么看、结果怎么用 三个层面，系统讲清楚：
如何通过 A/B 测试和数据反馈，持续优化 Outbrain 广告创意。

一、先纠正一个误区：Outbrain 的 A/B 测试不是“多上素材”

很多人理解的 A/B 测试是：

• 同时上 5–10 条创意

• 看谁 CTR 高

这并不是有效测试，而是：

让系统随机分配流量，结果不可复现。

真正的 A/B 测试，必须满足两个前提：

• 变量尽量单一

• 流量分配相对可比

二、Outbrain 广告创意可测试的核心变量

在 Outbrain 中，最值得测试的创意变量主要有 4 类：

1️⃣ 标题（影响 CTR 的第一因素）

可测试方向：

• 信息型 vs 问题型

• 直接陈述 vs 好奇引导

• 数据型 vs 情绪型

一次测试只改标题，其余不变。

2️⃣ 图片（决定是否“被注意到”）

可测试方向：

• 场景图 vs 人物图

• 强对比 vs 干净简洁

• 新闻感 vs 广告感

避免一次同时换图 + 换标题。

3️⃣ 内容角度（决定点击质量）

可测试方向：

• 痛点切入 vs 解决方案切入

• 教育型 vs 转化型

这是影响后端转化的关键变量。

4️⃣ 落地页承接方式

• 软承接（内容页 → 转化）

• 硬承接（直接转化页）

非常适合做 A/B 对照。

三、如何搭建一个“有效”的 Outbrain A/B 测试结构

1️⃣ 控制素材数量

• 每组 2–3 条创意即可

• 避免素材过多稀释流量

2️⃣ 给测试足够时间和数据量

建议：

• 至少跑 2–3 天

• 每条素材有基础消耗

不要用极小样本下结论。

3️⃣ 保持其他条件稳定

测试期间：

• 不频繁调预算

• 不大幅改出价

• 不同时换媒体

否则数据无法对比。

四、A/B 测试结果应该看哪些数据？

第一层：CTR（是否愿意点）

• 判断吸引力

• 但不能作为唯一标准

第二层：页面行为数据（是否值得点）

重点看：

• 停留时间

• 跳出率

• 滚动深度

这是判断 CTR 是否“虚高”的关键。

第三层：转化与再营销表现

• 是否有直接转化

• 再营销 ROI 是否更好

很多好创意的价值在后端释放。

五、如何用数据反馈指导下一轮创意优化

1️⃣ 不是“赢者通吃”，而是“提炼规律”

不要只问：

• 哪条赢了？

而要总结：

• 赢的原因是什么？

例如：

• 信息更具体

• 承诺更清晰

2️⃣ 用数据反向淘汰错误方向

• CTR 高但行为极差 → 少用

• CTR 一般但行为稳定 → 值得保留

3️⃣ 建立“创意素材库”

• 记录测试结果

• 标注适用场景

让每次测试都成为资产。

六、A/B 测试中最常见的 5 个错误

• 同时改多个变量

• 测试时间过短

• 用单日数据做决策

• 只看 CTR

• 频繁中断测试

这些都会导致“测试越多，越没结论”。

七、总结

在 Outbrain 中：

A/B 测试的目的不是选一条最好的广告，而是建立一套可复制的创意增长逻辑。

当你学会：

• 用测试验证假设

• 用数据指导创意方向

• 用反馈优化下一轮素材

Outbrain 创意优化，
就会从“靠感觉”，
变成一套稳定、可扩展的方法论。