什么是 A/B 测试？ 如何以 5 种简单的方式执行它

“除非你改变，否则你无法成长。”

这句话在营销界经常被重复，这是理所当然的。 鉴于许多品牌都难以持续增长，这条小建议提供了完美的解决方案。

增长带来变化。 如果您的品牌不能适应受众的需求，这就足以让他们转向您的竞争对手。

但是你如何做出正确的改变呢？

您做出的任何决定都会对您的数字资产产生重大影响。 由于这些资产本质上是您品牌的代言人，因此您所做的任何改变都必须是积极和可持续的。

为了提高您的品牌知名度，您可以进行随机更改并希望事情对您有利，或者在 A/B 测试的帮助下采用更具战略性和逻辑性的方法。

简单来说，A/B 测试就是在数据和统计分析的帮助下找到最佳选择。

在这里，您有一个“控制”页面的原始版本和一个“变体”，即更新版本。 A/B 测试有助于在特定持续时间内向随机选择的访问者同时显示这些版本。

在测试结束时，对结果进行分析以确定哪个版本在先前定义的目标方面表现更好。

资料来源： UNSW DataSoc

A/B 测试的常见转化目标包括增加购买量、添加到购物车、表单提交、免费试用注册等。

借助 A/B 测试平台，您可以将访问者随机分配给控制和变体。 表现更好的版本被宣布为 A/B 测试的赢家。

由于这是通过在测试结束时分析结果来完成的，因此 A/B 测试提供了一种具有统计意义的方法来衡量您在变体中所做的更改的影响。

此外，一旦您确定了获胜者，这个新版本就可以用作“对照”变体。 然后您可以选择继续 A/B 测试过程或直接在页面上实施更改。

因此，与其依赖猜测和直觉，不如利用数据来优化您的网站并推动关键业务指标。

此外，A/B 测试是转化率优化 (CRO) 的重要组成部分——分析访问者行为以优化整体页面体验并提高转化率的过程。 当访问者在您的网站或应用程序上执行所需的操作时，就会发生转化。

A/B 测试的最终目标是提高转化率，即说服越来越多的访问者采取您希望他们采取的行动。 它可以是任何东西，从点击号召性用语 (CTA) 按钮、将商品添加到购物车、滚动到页面 50% 的视点之外，再到观看视频。

A/B测试的不同方法

您可以通过多种方式体验 A/B 测试的好处。 让我们来看看进行 A/B 测试的不同方法。

1.拆分URL测试

这是一个测试同一网页的两个版本的实验。 在您希望测试现有页面上的重大更改（例如重新设计主页）的情况下，您应该选择拆分 URL 测试。

2.多变量测试（MVT）

这个想法是在同一页面上更改多个变量并同时测试所有可能的组合以查看哪种效果最好。 例如，使用此方法，您可以创建表单的多个变体，同时测试对标题、字段数和 CTA 按钮颜色的更改。

3.多页测试

在多页面测试中，您可以跨多个页面更改特定元素，并根据访问者与它们的交互方式来确定哪个页面表现更好。

假设您的销售渠道包括主页、产品页面和结帐页面。 在多页面测试的帮助下，您可以创建每个页面的新版本，并针对原始销售渠道测试这组新页面。 此外，您可以使用此方法来测试对这些页面中重复出现的元素的更改如何影响整个渠道的转化。

无论使用哪种方法，定义明确的 A/B 测试框架都可以让您做出数据驱动的决策、提高网站性能并优化目标受众的整体体验。

为什么 A/B 测试很重要？

发展成功企业的关键是确定哪些有效，哪些无效。 而这正是 A/B 测试提供的，以及对用户行为、受众痛点和网站性能的更好理解。

A/B 测试还允许您在受控环境中对较小的组进行更改测试，从而最大限度地降低发布无法引起目标受众共鸣的内容的风险。 这是一种经济高效且节省时间的策略。

理想情况下，A/B 测试应该是您的营销活动不可或缺的一部分，因为它有助于优化表现更好的元素，同时了解需要更改或改进的内容。

资料来源：财务在线

为什么需要 A/B 测试？

在处理常见的转换问题（如购物车放弃和页面丢失）时，企业往往会错过核心问题——糟糕的用户体验。 这通常发生在访问者遇到问题时，阻止他们在您的网站上实现特定目标。

定期的 A/B 测试有助于识别这些痛点，同时允许您进行有计划的更改以改善用户体验。 此外，它还识别出对用户体验影响最大的因素，因此您可以进一步优化关键要素并改进核心转化指标。

A/B测试有什么好处？ 示例和案例研究

A/B 测试有助于改善用户体验并发现未开发的机会以提升网站性能。 它为您提供正确的见解，以做出数据支持的决策，以进一步推动营销策略。

更好的用户参与度

每个 A/B 测试都可以让您更好地了解受众如何与您的网站互动。 它可以帮助您可视化用户旅程并识别阻止他们采取特定行动的障碍。

以 WorkZone 为例，这是一家总部位于美国的软件公司，为组织提供强大的项目管理解决方案。 他们有一个潜在客户生成页面，要求访问者填写演示申请表。

资料来源： VWO

为了建立信任和声誉，WorkZone 在表格旁边添加了“客户评价”部分。 然而，在 A/B 测试的帮助下，他们发现此部分添加的品牌徽标分散了访问者填写表格的注意力。

因此，他们决定使用不同的变体进行快速 A/B 测试，将所有品牌徽标的颜色更改为黑白。

资料来源： VWO

新版本中的这一简单更改使 WorkZone 的表单提交量增加了 34%。 同样，根据测试结果，您还可以做出明智、明智的决策，以提高受众参与度并提高转化率。

更高的转化率

A/B 测试可帮助您更好地了解与目标受众相关的目标、意图、偏好和其他重要方面。 有了恰当的洞察力，就可以很容易地调整某些元素并测试各种数据支持的假设，这些假设可以解决客户的痛点并鼓励他们采取所需的行动。

例如，Northmill 是来自瑞典的一个受欢迎的金融科技品牌，它希望优化其贷款申请页面。 原始版本的一侧有一张申请表，访问者可以在其中填写详细信息并申请贷款。

资料来源： VWO

Northmill 的团队假设用一个 CTA 按钮替换侧窗体将帮助访问者更好地了解公司的产品，从而导致更多人申请贷款。

因此，在新版本中，表单被页面右上角的绿色“应用”按钮所取代。

资料来源： VWO

在运行了将近五个月的测试后，这个新版本产生了 7% 的高转化率。

降低跳出率

除了提高用户参与度外，通过 A/B 测试收集的数据还可以说明用户快速离开或跳出您网站的原因。

例如，Inside Buzz UK（现称为 Target Jobs）注意到许多访问者没有采取任何行动就离开了他们的主页。

资料来源： VWO

他们决定更新整个页面并运行 A/B 测试以找出哪个版本在参与度方面表现更好。 新版本设计简单，只有一个 CTA 按钮，并且只包含访问者认为必要的元素。

资料来源： VWO

测试结果表明，新变体的跳出率较低，用户参与度提高了 17.8%。

改善网站性能

转化渠道中的每个元素都应针对目标受众进行优化。 这包括图像、标题、CTA 按钮、页面设计等。

当提供劳动力管理解决方案的领先品牌 Hubstaff 想要优化其着陆页时，它求助于 A/B 测试。

资料来源： VWO

通过不断的实验，该团队确定了着陆页上表现不佳的元素。 根据这些数据，他们重新设计了整个页面并运行了“拆分 URL”测试来比较两个版本。

资料来源： VWO

在测试结束时，新版本的访问者试用转化率增加了 49%，分享电子邮件的人数增加了 34%。

因此，A/B 测试不仅对您的转化率有积极影响，而且还可以提高您网站的整体性能。

现在您已经看到了潜在的好处，您可以继续并开始在您的网站上运行成功的 A/B 测试，对吧？

好吧，不完全是。

在运行任何 A/B 测试之前，请考虑几个重要因素。

如何进行 A/B 测试

虽然这似乎是一个可以立即实施的简单想法，但 A/B 测试需要大量思考、研究和分析。

首先，您必须了解 A/B 测试不是一次性的概念。 这是一个持续的过程，需要适当的规划、一致性和结构。

此外，您不能只是对某些页面进行随机更改并期望得到积极的结果。 A/B 测试更多地是关于创建高度优化的页面体验，这些体验可以转化访问者并促进您的 CRO 流程。

为了有效地管理这些元素，您需要一个良好的 A/B 测试平台来运行连续测试，并根据有关客户、流量、性能和其他重要因素的可操作见解进行操作。

因此，您可以通过以下方式开始 A/B 测试之旅：

资料来源： VWO

1. 研究你的网站

要制定成功的 A/B 测试策略，您必须首先研究和分析您的网站。 首先了解其当前状态、表现良好的页面、转化的访问者类型以及来自不同活动的流量。

跟踪性能可让您识别带来最高流量的页面或具有良好转化访问者潜力的元素。 这是您的 A/B 测试计划的坚实起点。 然后，您可以将这些页面列入候选名单，并确定首先优化或改进其性能的机会。

2.分析访客数据

完成要优化的页面后，对通过这些页面的流量进行详细分析。 A/B 测试工具通过页面调查、热图和会话记录等功能提供访问者数据的完整概览。

除了收集年龄、地区和人口统计等常见类型的数据外，这些工具还收集关键信息，如在页面上花费的时间、滚动行为等。访问者洞察力可帮助您确定他们旅程中的常见痛点并努力寻找最佳选择解决方案。

3. 提出你的假设

现在您已经分析了网站并确定了访问者面临的问题，研究并针对这些问题制定基于数据的假设。

例如，您可能会发现大量访问者没有提交您的表单就离开了。 您假设减少必填字段的数量会导致更多人提交表单。 同样，您可以针对此问题制定其他数据支持的假设。

您可以针对表单的现有版本（控制）测试其中一个或所有假设。 这将带您进入 A/B 测试最重要的部分。

4. 运行 A/B 测试

首先，您需要选择一种方法来检验您的假设。 之后，根据转化率、访问者数量、测试持续时间等为 A/B 测试定义具体目标。

这将帮助您分析结果并确定性能更好的版本。 确保每个测试版本同时运行并运行相同的持续时间。 此外，请确保所有版本的流量尽可能平均（随机）分配。

不要忘记主动监控所有版本的性能并在特定持续时间内运行测试以获得统计上准确的结果。

5. 进行更改

测试结束后，评估结果。

毫无疑问，这是任何 A/B 测试中最重要的步骤之一，因为您最终有机会根据先前定义的目标分析结果。

如果您的假设被证明是正确的，您可以进行更改并将现有版本替换为获胜版本。 但是，如果结果未能产生赢家，请收集相关见解并继续测试可能导致积极结果的其他因素。

A/B 测试是一个持续的过程，需要深入研究和分析，同时让您有机会提高转化率并改善网站的整体性能。

接下来，开始确定最有可能增加收入的页面或网站元素。

A/B测试思路

创建一个强大的 A/B 测试假设可能非常具有挑战性。 这里有几个A/B测试的思路，用于实验和分析。

内容

• 创建不同版本的内容并测试您的受众对每种内容的反应。
• 添加内容推荐部分，以测试用户是否希望获得更多关于类似主题的信息。
• 测试您的观众是喜欢深度指南等长篇内容还是信息图表或幻灯片等短篇内容。
• 测试您的访问者是否更喜欢目录 (TOC) 部分以帮助他们轻松浏览博客。

标题

• 您的访问者喜欢更短的标题还是更长、更详细的标题？ 测试这些变体中的每一个。
• 测试标题的放置和定位。
• 与创意标题相比，您的观众对直接标题的反应如何？ 进行必要的更改并测试两个版本。
• 突出重要的词或尝试用不同的方式来表达标题。

号召性用语 (CTA)

• 测试对 CTA 按钮的大小或颜色的更改。
• 您的 CTA 按钮是否足够吸引用户采取行动？ 更改文本并测试按钮的不同版本。
• 将您的 CTA 按钮移动到页面上的不同位置。
• 与只有一个按钮相比，测试具有多个 CTA 按钮的页面。

设计

• 您的网站有图片或视频吗？ 测试两个版本，看看您的观众更喜欢什么。
• 测试对网站主题或颜色的更改。
• 与固定图片或视频相比，轮播图片的表现如何？
• 用户能否轻松找到您网页上的重要部分？ 通过更改字体类型、颜色等来测试不同的变体。

额外的 A/B 测试想法

• 您的受众对特别优惠或特定地区的促销活动有何反应？ 测试不同类型的优惠和促销活动。
• 添加一个部分，用于将您的价格与竞争对手的价格进行比较。 测试此变体，看看它是否有助于与访问者建立信任和透明度。
• 使用可用数据调整他们的消息传递，为回头客构建个性化体验。 测试以查看相同的影响。
• 添加免费试用选项，以查看访问者是否希望在做出最终决定之前试用您的产品，并通过注册进行测试以衡量影响。

这些想法将启动您的 A/B 测试之旅，并将您的转化优化活动提升到一个新的水平。

A/B 测试挑战

尽管强大的 A/B 测试框架可以促进您的营销活动，但在此过程中您可能会遇到一些挑战。

1.提出有效的假设

大多数组织在制定假设时都在 A/B 测试过程中挣扎，尤其是在他们没有可靠数据的情况下。 要提出有效的假设，请进行彻底的研究并确定您网站中的问题区域。

2.选择合适的样本量

测试组的样本大小会显着影响 A/B 测试的结果。 每个 A/B 测试都应该有一个大的样本量，以获得准确且具有统计意义的测试结果。 如果样本量太小，A/B 测试的结果可能不可靠。

3. 解释测试结果

正确分析结果并做出明智的决定是另一个关键挑战。 误解通常会导致错误的决策，从而阻碍您的业务发展。 因此，请仔细分析测试结果并消除您未考虑的外部因素造成的任何偏差。

4. 实施变更

仅基于 A/B 测试进行更改并不总是那么容易。 通常情况下，带宽问题和资源限制等各种因素都会阻碍。 要成功实施更改，请为您的 A/B 测试计划创建清晰的路线图并提前做好准备。

5. 与 A/B 测试保持一致

仅仅因为您的一些 A/B 测试失败并不意味着您就放弃了。 A/B 测试需要不断的分析和计划。 确定 A/B 测试失败的原因将帮助您发现问题区域并更好地了解受众。

发展与您的整体营销策略无缝融合的 A/B 测试文化对于您网站的长期发展和改进至关重要。 尽管这些挑战对于任何 A/B 测试程序来说都很常见，但您可以通过一些最佳实践逐渐克服它们。

A/B 测试最佳实践

A/B 测试是关于研究、统计和分析的。 但是，更重要的是，它需要一致性。

这里有一些提示和一般最佳实践，可用于牢记和管理成功且高效的 A/B 测试程序。

1. 有清晰的路线图

在您的网站上实施 A/B 测试之前，定义您的目标、期望、见解、机会和 A/B 测试框架的其他重要方面。 这还涉及根据可靠的数据和可操作的见解制定假设。

2.关注你的数据

仅仅因为亚马逊有一个适合他们的明亮橙色 CTA 按钮，并不意味着您对 CTA 按钮进行了类似的更改。 最常见的 A/B 测试错误之一是在您的页面上复制其他网站的成功测试结果。 相反，您应该根据网站的目标、受众和访问量做出经过计算的决策，以获得准确的结果。

3.选择合适的元素

决定在您的网站上测试什么可能很棘手。 根据研究和分析，您需要选择对流量和转化有显着影响的元素。 例如，首先查看流量最高的页面并确定关键元素以优化和提高转化率。

4.一次进行有限的测试

在同一个页面上同时运行多个测试不是一个好主意。 您可能无法确定影响测试结果的因素。 当您一次只更改一个变量时，您可以更好地理解结果，同时避免数据偏斜。

5.设置适当的持续时间

A/B 测试的最佳持续时间是多少？

虽然没有固定数字，但您可以根据网站的流量、目标​​和其他重要方面来确定测试的持续时间。 您可以使用免费的 A/B 测试持续时间计算器来更好地了解测试的理想长度。 运行 A/B 测试足够的时间对于确保可靠和准确的结果至关重要。

假设您的网站通常在周末出现流量高峰。 在多个周末运行测试可以帮助解释这种增加并避免误解测试结果。

6.分析结果

测试一结束，您就应该专注于仔细研究结果。 除了确定“获胜者”之外，这些结果还将为您提供一些有用的见解，您可以使用这些见解来改进未来的测试和活动。

在这些最佳实践的帮助下，您可以让您的 A/B 测试程序更有机会为您的网站提供可靠和有效的结果。

A/B 测试指标

当您在网站上试验和尝试不同的更改时，请确保您的 A/B 测试平台正在跟踪重要指标并为每个测试提供有用的见解。

以下是在 A/B 测试期间跟踪的常见目标，您在监控网站上的不同测试时应该关注这些目标。

• 产生的潜在客户数量：表单提交、演示请求注册、免费试用预订、电子书下载等，是企业产生潜在客户的多种方式。
• 点击率 (CTR)：跟踪每个变体的点击率可以显示哪个版本产生了最高的点击次数并带来了最多的流量。
• 在页面上花费的时间：此指标显示用户在不同页面上花费的时间。 您可以调整布局或对这些页面的内容进行一些更改，以缩短在这些页面上花费的时间。
• 跳出率：高跳出率表示访问者没有采取任何行动就离开了网站。 使用它来测试具有高跳出率的不同版本的页面，并开发独特的想法来吸引访问者。

最后的想法

A/B 测试是一个强大的概念，可以帮助优化您的营销工作并推动关键业务指标。 尽管在运行不同的测试时必须考虑很多因素，但 A/B 测试的核心思想是通过优化关键转换指标来改善用户体验。

想要构建您网站的最佳版本？ 通过评估消费者对多个变量的反应并使用多变量测试跟踪参与度来了解方法。