广告效果是否显著优化，这个问题直接看来会比较主观。有的人会认为转化量上涨了10%或转化成本下降了10%，就可以算作显著优化了；还有的人认为应该关注基数的大小，再讨论增长率。其实对于广告效果是否显著优化，我们有一套科学有效的方法论。还记得我们在第2章中介绍的“显著性检验”吗？经过广告优化操作后，同一个广告位（或关键词）带来的流量是否确有增长，可以通过“两个总体均值之差的显著性检验”来实现；转化漏斗中相邻的两个环节之间的转化率，是否确有提高，也可以通过“两个总体比例之差的显著性检验”来完成。
　　我们还是举例说明，下面是一个做写字楼租赁的广告主，以核心词“朝阳区写字楼”的创意优化为切入点，观察点击率、点击→线索转化率是否有显著提高，统计周期为两周。
　　如表4-8和表4-9所示，第一周投放的是创意A，第二周更换为创意B后，点击率由原来的2.05%提高到2.33%，绝对值仅增加0.28个百分点。得益于点击率的提高，展现量略有增长，点击量增长了20%，广告消费增长了14%，CPC略有下降。总体来看，创意优化貌似是成功的。但我们还需要通过显著性检验来判断。

　　在2.5.2节，我们介绍了一个在线的小工具，可以非常简单地计算出两个总体比例的显著性差异。计算结果如图4-11所示，可以看到p值为0.044，小于0.05，说明第二周的点击率确实显著提高了，即创意优化是成功的，创意B比A更适合该关键词的投放。
　　还有一个点击→线索的转化率数据，第二周为11.6%，比第一周提高了33.8%，同样用显著性检验工具计算，p值为0.097，大于0.05，说明在目前的样本量，置信度为95%的情况下，第二周的点击→线索转化率没有得到显著提高。
　　还有一个例子是关于转化量是否显著提高的。如表4-10所示是“好玩的短视频”一词的转化数据，统计周期为4周，后两周因为优化了广告创意，注册量有一定的增长，日均注册量从35.7提高到38.3，增长率为7.2%。注册量是否显著增长了，仍需要做显著性检验。我们用单因素方差分析做显著性检验，如表4-11所示，P值显示这两组数据是显著不同的，即优化后的注册量是显著增长的。

表4-11　某关键词在创意优化前后的注册量数据

　　来源：《广告数据定量分析：如何成为一位厉害的广告优化师》齐云涧

　　广告宣传片，企业宣传片有需要的吗？可以和我联系。