一直都搞錯了？如何用行銷漏斗、A/B 測試和受眾區隔，真正提升廣告成效

大家好，我是 Eric。即使在數位行銷的領域工作多年，仍常常聽到大家對「A/B 測試」、「受眾區隔」以及「行銷漏斗」的概念並不陌生，卻總是苦惱該如何真正落實在廣告投放或行銷活動中。

為了幫助你更好地掌握這三個常見但又經常被誤用、用不好的方法，今天想要更從「實務」的角度，切入如何更好地運用這三個概念，適合正在摸索數位行銷、想讓廣告發揮最大效益的朋友們參考。

行銷漏斗：掌握顧客旅程

行銷漏斗就像把顧客的購買過程拆成幾個階段，並用「漏斗」的形狀代表從大範圍的目標族群，漸漸縮小到真正完成購買的人。

如果沒有漏斗思維，往往只會盯著最後的「銷售數字」，卻看不到在前面哪些地方已經失去了大量潛在顧客。這就好比只關注「餐廳一天賣了多少份餐」，卻忽略有多少人走進店內、看了菜單又離開，導致無法對症下藥。

行銷漏斗的三大階段

大多數的行銷漏斗會分成四個常見階段：

• 認知 (Awareness)：顧客第一次看見或聽到你的品牌。
• 考慮 (Consideration)：顧客仔細閱讀產品介紹、評價，並和競品比較。
• 購買 (Conversion)：顧客最終下單或進行預約。

如果想知道「人為何在某階段就離開」，就要有漏斗的概念來追蹤。比方說，點擊率或到訪人數很多，卻沒人下單，問題可能在產品頁面或價格策略。相反地，如果沒人點擊，代表「廣告素材或標題」先天就不吸睛。

A/B 測試：用「小實驗」找出最佳做法

想像一下，賣飲料時，可以同時推出「莓果口味」和「檸檬口味」，看哪一種更受喜愛。A/B 測試在廣告投放上也是同理：

• 兩個素材或標題，哪個更吸睛？
• 兩種廣告文案，哪一種轉換率比較高？
• 不同折扣方案，哪一個更能刺激消費？

好處是，透過小規模測試就能找到更適合你的做法，避免一次就投入大量預算卻選錯方向。

測試優先度：先解決最大的瓶頸

在做 A/B 測試時，如果「什麼都想試」，反而容易分散資源、拖慢效率。建議先找出對最終成效影響最大的區塊，優先投入測試。常見的測試優先順序如下：

1. 行銷漏斗關鍵瓶頸：先從漏斗中找出「最大流失」的階段，例如點擊率雖高但網站停留率很低，或加入購物車後卻極少下單。
2. 廣告素材本身 (含視覺、文案、標題)：如果廣告 CTR (點擊率) 很低，可能是素材或標題不夠吸睛。先在小規模範圍內嘗試不同廣告素材，找到能提升點擊的版本，再擴大投放。
3. 到達頁面 / 官網頁面：當點擊率不錯、卻沒有轉換時，問題常在到達頁面資訊不足、轉換流程複雜，或缺乏誘因。可以先嘗試簡化表單、強化說明或增加社群評價等方式。
4. 優惠策略：若商品特色不易再調整，則透過測試不同折扣、免運條件或行動號召 (CTA) 按鈕文案，如「立即下單」vs.「領取 100 元折扣」，找出對轉換影響最大的誘因。
5. 再行銷/受眾區隔：當累積一定的流量和名單後，可測試不同細分受眾對素材的反應，並進一步調整再行銷與類似受眾的條件。
6. 廣告出價與預算分配：這是優先度最低的測試。

如果沒有顯著差異該怎麼辦？

許多人做完 A/B 測試後，發現兩個版本的數據「好像差不多」，於是覺得白忙一場。其實，不一定是測試沒意義，可能是：

• 樣本量或測試時間不足：時間太短、曝光量太少，結果不具代表性。
• 干擾因素：競爭對手突發大折扣，或時節因素（節慶、天氣）讓數據失真。
• 指標不正確：也許點擊率沒有差別，但其中一版的購買率、停留時間卻有差異。

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別急著放棄；可以嘗試延長測試或改變測試指標，如果依然沒差異，或許表示你的策略已經相當穩定，也可以去測試其他更重要的部分。

小規模成功卻難以擴大？該怎麼應對？

有時候，我們在小規模測試時，看到轉換率或互動率不錯，就信心滿滿地擴大預算，結果卻發現成效反而下滑，讓人摸不著頭緒。
可能原因包括：

• 受眾的「有效打點」被耗盡：小規模投放時，鎖定的那群人正好最有需求。一旦投放預算擴大，興趣較低或符合條件較少的人進入，成效自然下降。
• 市場或環境變化：小規模測試期間沒有競爭促銷，等到擴大投放時，市場環境早已改變。
• 素材曝光頻率太高導致疲乏：同一支素材不斷擴大投放，導致受眾疲乏，點擊率和轉換率開始下滑。

所以，如果遇到這種情況，可以：

1. 重新檢視受眾區隔與預算配置：確保你是在正確的族群裡擴大投放，並保持一定的投放頻率上限，避免「洗版」造成負面效應。另一方面
2. 持續進行小規模實驗：就算已擴大投放，也可以在新受眾中同時進行小規模的 A/B 測試，看看是否需要換素材或分眾設定。
3. 觀察市場變因：在大促銷季或競爭對手大動作時，更要緊盯數據波動，及時調整出價和素材。

受眾區隔：把預算花在最值得的人身上

怎麼做受眾區隔？

即使同樣是「20~40 歲女性上班族」，對健康零食或健身產品的關注度也會大不同。受眾區隔就是在廣告投放時，不只看年齡和性別，更細緻地考慮興趣、瀏覽行為或過去的消費紀錄。

好處是，你可以把預算用在那些真正對你的產品「有需求、有興趣」的人身上。對他們來說，看到的廣告更切合需求；對你來說，轉換率更高，也避免浪費資源。

制定受眾區隔並不是「在廣告後台設定受眾」

隨著 Google Ads 和 Meta Ads 等廣告平台越來越強調自動化，儘管目前仍保留一定的手動調整空間，但就我們的操作經驗來看，自己選擇興趣受眾的效益越來越差。這時可以透過以下方法，依然達到分眾與精準投放的目標：

1. 善用第一方資料與名單
   • 上傳 CRM、會員名單或官網訂閱者，讓平台依據這些「實際有互動的用戶」找出相似族群 (Lookalike/Similar Audience)
   • 上傳離線轉換資料 (購買紀錄、表單洽詢等)，讓演算法了解「哪些人是真的帶來收益」，因此即使並不是產生實際收益的轉換，也還是要盡可能地去定義轉換價值。
2. 用素材做間接分眾
   • 一次投放多種截然不同的廣告素材，把運動、健康、價格訴求等概念分開呈現。
   • 從平台回傳的互動資料中哪類素材吸引了哪群人，做進一步最佳化。
3. 設定明確廣告目標
   • 調整廣告活動的「最終目標」(轉換、互動、曝光等)，因為演算法會優先推送給最有機會達成該目標的人。
   • 透過追蹤像素或事件追蹤，讓平台知道哪些行為是你最在意的，進而自動鎖定高潛力受眾。
4. 小規模測試與回饋機制
   • 先以小預算投放，觀察成效並把「成功事件」回饋給平台 (例如：哪些人完成下單)，讓演算法「學習」哪種用戶最優質。
   • 若結果良好，可逐步擴大預算，同時留意外部因素的變化，如競爭對手的促銷或季節性。
5. 整合多元指標並持續觀察
   • 用行銷漏斗觀點，從不同層級追蹤用戶是否只是瀏覽，還是進一步加購、詢問或下單。
   • 雖無法手動分眾，但可用自身網站或 CRM 收集更多細節，定期回饋給廣告平台，讓自動化設定更「懂」你的目標客群。

進行成效分析時，該注意哪些重點？

許多人會都想要了解成效分析的「技術」，但事實上成效分析的核心，只有三個：知道

清楚的測試目標與評估指標

在做任何測試或投放前，先問問自己：

• 「這個行銷活動/廣告活動想改善哪個階段？是想提高點擊，還是要增加訂單？」
• 「最終想看的指標是什麼？點擊率、停留時間、還是實際銷售額？」

有了清楚的目標，才能設定正確的分析方式。否則，做了很多測試，最後卻不知道要看哪個數據、該下什麼結論，很容易浪費時間與預算。

外部因素很重要，但我們不能控制

成效分析最難的一點在於找出「有效、可以測試的假設」。

活動檔期、節慶、優惠價格很重要，也確實會影響廣告的成效，但這些就如同投資所說的「系統性風險」，是我們無法控制的。

舉例來說，客戶在雙 11 檔期，推出了優惠活動，成效得到了改善，這時候成效分析可以很直覺的說「因為優惠，所以成效改善」、「因為素材符合檔期意象，所以成效改善」但是這樣的推論，極端來說會導致「只能依賴檔期、削價競爭」的結論。

因此，當市場波動造成成效變化時，分析成效更需要排除掉市場的雜訊：

• 根據過去成效來看，如果活動檔期成效平均可以改善 20%，這次為什麼只有改善 15%
• 這次活動使用的素材，除了價格訴求外，是否有其他次要訴求？
• 同樣的促銷內容，有哪些不同的表現可以測試？

有效的溝通：成效要「被理解」

不論是企業和代理商來說，有效的溝通都非常重要。市場會不斷變化，競爭對手的做法也可能干擾你的測試。

• 建議採用固定的週期檢討，或重要節日前後進行討論。
• 讓所有團隊成員或決策者都了解「為什麼要測這個」、「什麼時候能看到結果」。
• 避免資訊不透明或「黑箱」決策，讓溝通雙方更有信任感，後續分析與建議才更容易被採用。

結語：用好三招，讓廣告更有效！

最後再幫大家整理一下重點：

• 行銷漏斗：先拆解顧客在每個階段的行為，抓出真正的流失點。
• A/B 測試：先挑影響最大的區塊或瓶頸，小規模驗證後再擴大。
• 受眾區隔：無論能否手動設定，都應善用數據與素材策略，確保預算用在最有可能轉換的族群。

只要明確設定測試優先度、釐清目標、並定期分析與調整，你就能在高度競爭的數位行銷環境中，不斷地優化廣告成效、提高投資報酬率。