广告系列拆分基于拍卖次数而不是预算，因此不同版本可能会花费不同的预算，尤其是在其效果存在很大差异的情况下。这无需担心，而是事态的自然发展。
实验不使用原始活动的历史数据，因此在比较结果时不应考虑前两周的运营——这是算法的标准学习期。因此，我建议至少分配 6 周的时间进行这样的测试。此外，每个实验最早可以在第二天开始——以便始终获得整整 24 小时的完整结果。事实上，提前设置它是一种很好的做法，这样接受新活动的任何延迟都不会扰乱测试。
复杂的测试程序还需要有效的时间安排规 塞浦路斯电报数据库 划。您可以为单个广告系列提前设置最多五个实验，但每次只能进行一个活跃实验，因此选择最重要的变量是关键。
如果我们想要测试与其他广告系列共享预算的广告系列中的变化，我们必须先将它们分开 - 无法对共享预算的广告系列进行实验。
将实验结束日期设置得比最初预计的结束日期更晚是非常重要的——主要是因为虽然正在进行的实验可以随时中断，但已经结束的实验不能延长。已经开始的实验不能暂时暂停，它会继续运行直到被中断或完成。
我们还应该小心在测试期间对原始广告系列的修改 - 尽管 Google 已经允许在创建实验时在主要广告系列和实验广告系列之间进行同步，但如果发生此类更改，它仍然会扭曲结果，就像它会在没有实验的情况下改变广告系列的效果一样。
另一个重要问题是，实验是在活动级别进行的——如果我们想要在整个帐户级别检查更全局的变化——例如，登录页面对结果的影响——不幸的是，这将需要为每个活动单独设置一个实验。更合理的做法是，先从几个选定的广告活动开始，然后根据测试结果为整个广告帐户的结构做出决策。