A/B Test הוא השוואה בין 2 גרסאות (A ו-B) של אותו דבר, עם כל השאר זהה. ב-Meta יש 2 דרכים: 1) Built-in A/B Test (Experiments tool) - מחלק את הקהל בין 2 קמפיינים, מבטיח שאף אחד לא רואה את שניהם. 2) Ad Set Testing - 2 Ad Sets באותו קמפיין עם הבדל אחד. ה-Built-in מדויק יותר אבל דורש תקציב כפול. למרבית העסקים, Ad Set Testing מספיק.

סדר עדיפויות לפי אימפקט: 1) Hook (3 השניות הראשונות) - השפעה הכי גדולה, בדוק קודם. 2) Creative Type (וידאו vs סטטי) - השפעה גדולה. 3) Audience (Lookalike vs Broad) - השפעה בינונית. 4) CTA Button - השפעה קטנה. 5) Body Text Length - השפעה קטנה. 6) Color/Design - השפעה מינורית. כל בדיקה לפחות 7 ימים, ולפחות 50 המרות לכל גרסה. אם פחות - אין סטטיסטיקה. בדוק 1 משתנה בחודש.

מאמן כושר השיק קמפיין בעלות ליד 180 ₪. הוא ביצע בדיקה חודשית: חודש 1 - Hook חדש (180→145 ₪). חודש 2 - וידאו במקום סטטי (145→118 ₪). חודש 3 - Lookalike 1% במקום 5% (118→105 ₪). חודש 4 - CTA 'הזמן שיחת היכרות' במקום 'למידע נוסף' (105→92 ₪). חודש 5 - Body קצר יותר (92→89 ₪). חודש 6 - מודעה חדשה לחלוטין (89→78 ₪). סה"כ: 180 ₪ ל-78 ₪ = שיפור 57% ב-6 חודשים. כל אחד מהשינויים בפני עצמו לא ענק, אבל ההצטברות עצומה.

1) לבדוק 4 משתנים בו זמנית - לעולם לא תדע מה גרם לשינוי. תמיד 1 בכל פעם. 2) לעצור בדיקה אחרי 3 ימים 'כי A כבר טוב יותר' - 3 ימים הם לא מספיק. תמיד 7+ ימים, ועדיף 14. 3) לבדוק בלי תקציב מספיק - 30 ₪/יום בכל גרסה לא יספק 50 המרות. תמיד מינימום 70-100 ₪/יום לכל גרסה.