廣告創意測試 · 預檢
廣告創意， 先預檢，再進競價。
你的 AI 代理在任務進行中，透過 CrowdOS MCP 伺服器預檢整支廣告，所有方案均可使用，Free 也不例外：標題、鉤子和行動號召，再經由 Ads Labo 和 Screening Room 預檢圖片和影片版本。一個以人口普查為基準、內部存在分歧的樣本組評判每個版本，給出 ship、tied 或 rework，而不是一個模型的意見。
一條廣告的兩半
文字和畫面，都由一個代理完成。
文字部分，代理呼叫 compare_options，傳入 2–10 個文字選項（標題、正文、鉤子句、行動號召），得到 Borda 排行榜和勝者。preview_cost 先估算費用，呼叫免費。
畫面部分，Ads Labo 接收 2–4 個圖片或影片版本（圖片最大 10 MB，影片最大 100 MB）、Meta 式定向和一個版位：Meta Feed、Reels 或 Stories。每位樣本成員以隨機順序看到所有版本，選出自己會點的那一個，或者都不選。MCP 在每個方案上都與網頁版功能相同，所以版本也由代理自己提交。
ADS LABO 給你什麼
一個結論、誠實的誤差範圍，以及理由。
01
Ship、tied 或 rework。
一句話結論，由配對符號檢驗支撐。同一個人評判了每個版本，人設噪聲相互抵消。02
帶 95% Wilson 區間的偏好。
每個版本的偏好份額及 95% Wilson 置信區間，另加一個 0–100 的 Pull Index，來自每位樣本成員 0–10 的點選意願評分。相對偏好，就按偏好來報告。03
人群翻轉。
按年齡、性別、收入和興趣拆分偏好，並明確指出翻轉：總體勝者在哪些細分人群中落敗。04
該改什麼，用他們自己的話說。
每個版本歸納出 3 個優點和 3 個缺點，來自逐字理由。結論是 rework 時，“都不選”的理由就是簡報。05
樣本規模。
Quick Test：100 名受訪者，75 積分。Standard Lab：300 名，225 積分。Deep Test：500 名，375 積分。同一樣本組最多測試 4 個版本，價格與 1 個相同。單創意模式提供 Pull Index 和人群拆分。樣本規模隨方案而定，網頁版和 MCP 一致。
市場與版位
同樣的版本，放在它們將要投放的版位上。
可針對 24 個市場層級的受眾測試同樣的版本。Meta 動態消息、Reels 與 Stories——樣本組在版位的脈絡中評判你的創意。
相關頁面
同一群人，換一種提問。
上市前測試除了廣告，還涵蓋資訊、設計稿和簡報。這一頁只講廣告本身：文案、圖片和影片，由代理透過 MCP 或在網頁版中預檢。
常見問題
上線前如何測試廣告創意？
讓你的 AI 代理在任務進行中，透過 CrowdOS MCP 伺服器來預檢，所有方案均可使用，Free 也不例外。compare_options 給文案排序；圖片和影片版本交給 Ads Labo：2–4 個版本，一個以人口普查為基準的樣本組，一個帶 95% Wilson 區間的 ship / tied / rework 結論。
我的代理能透過 MCP 測試圖片或影片廣告嗎？
可以。MCP 在每個方案上都與網頁版功能相同：你的方案在 Ads Labo 和 Screening Room 中能做的，包括圖片和影片版本，代理都能透過 MCP 完成，並與它用 compare_options 排序的標題、正文、鉤子和行動號召一起進行。僅 REST API 為 Enterprise 專屬。
Ads Labo 能預測 CTR、CPM 或 CPI 嗎？
不能。樣本組衡量的是相對偏好：哪個創意勝出、對誰勝出、勝出多少。CPM 和 CPI 由競價決定。帶著樣本組選中的創意進入競價，再用一小筆實投預算確認絕對數值。
廣告創意測試和上市前測試有什麼不同？
上市前測試是線上 A/B 測試之前的整個環節：資訊、設計稿、簡報和廣告。廣告創意測試只針對廣告本身：代理透過 MCP 預檢的文案、圖片和影片版本，在版位語境中接受評判。
樣本組有多準確？
在 Pew 民意基準上，人群的意見分佈與公開民調的一致性達 93.3%。這個數字衡量的是意見。創意排序相對於線上投放是另一項測量，因此 Ads Labo 的結論是方向性的預檢判斷。