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在广告投放的场景下，一线广告优化师通常会创建多个计划，去测试不同的广告素材效果。这套方法看似科学，实际上却存在诸多问题：当广告计划过多时，容易使流量无法平均分配而造成数据获取困难，并浪费广告优化师大量人力；同时，过量的广告计划，没办法将受众完全实现隔离，如果同一用户可以看到多组广告，则测试结果无法保证科学性。

这些问题直接导致企业在进行广告投放时浪费了大量的时间精力和金钱，最后也未必能得到科学量化的的有效结论。

在互联网时代，企业该如何做好广告营销，让每 1 块钱都花在刀刃上，通过广告投放持续驱动盈利增长呢？火山引擎 DataTester 或许可以交出一份满意答卷。

DataTester 是字节跳动内部应用多年的 A/B 实验平台，基于自身在因果推断和统计科学方面的多年积淀，结合字节内部用户增长以及广告算法建设的诸多实践，探索出了很多行之有效的广告效果衡量方法和提升策略。

针对企业在营销场景上的诸多痛点，DataTester 提供了全套的广告优化解决方案：在实验配置方面，对实验智能化调优，依照广告效果动态分配流量，实现收益最大化。同时，打通了前后链路数据以及人群数据，实现产生正向反馈越滚越大的复利效应。

DataTester 拥有跨渠道广告投放的能力，与多个建站工具深度合作，打造广告落地页搭建和 A/B 实验创建的无缝体验，大幅降低实验门槛。

DataTester 全域营销场景解决方案

针对具体不同的场景，DataTester 还提供了拆分对比实验、落地页优化实验、增效度量实验、H5 落地页优化实验等多种实验类型，方便用户更加便捷地基于实验进行迭代。

DataTester 广告实验的细分类型

广告实验作为 DataTester 在全域营销场景的重要解决方案之一，具备了大规模人群精准分流、广告页自动开启 A/B 实验、额外提供“MAB 实验”实验类型选择的四个核心优势。

例如，在收集到充足的实验数据之后，DataTester 能够智能化生成分析报告，并确保数据具有统计效力，以精确披露在实验中获胜的广告计划或素材。

火山引擎 DataTester 已与橙子建站等多个广告落地页建站平台深度合作，在企业完成广告落地页搭建后，即可无缝开启 A/B 实验，大幅降低实验创建门槛，帮助企业收益最大化。

DataTester 融合了字节跳动了多年在业务增长、转化、产品迭代，策略优化，运营提效等环节的增长理念，是一款性能强大、使用便捷的 A/B 实验产品。此外，DataTester 也能够深度耦合推荐、搜索、UI、产品功能等其他多种业务场景需求，为业务提供科学的决策依据。

2020 年，DataTester 通过火山引擎面向外部企业开放服务，服务了美的、得到、凯叔讲故事等在内多家标杆客户，将成熟的“数据驱动增长”经验赋能给各行业。