本文主要是介绍业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在本指南中，我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。
我们将介绍不同类型的A/B测试，如何有效地规划和启动测试，如何评估测试是否成功，您应该关注哪些指标，多年来我们发现的常见错误等等。
什么是A/B测试？
A/B测试（有时称为“分割测试”）是一种实验类型，其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体，以查看哪一种效果最好。
本质上，A/B测试让您可以扮演科学家的角色，并根据实际用户在页面上的行为数据做出决策。
A/B测试是如何工作的？
在典型的A/B测试中，流量会根据预定的权重随机分配到每个页面变体。例如，如果您在进行两种登录页面变体的测试，您可能会将流量分成50/50或60/40。为了保持测试的完整性，即使访问者以后再次返回，他们也会看到相同的变体。
决定测试期间如何分配页面变体权重的主要因素是时机：是同时启动多个变体测试还是将新的想法与已建立的页面进行对比测试。
专业提示： 请记住，在结果具有统计显著性之前，您需要通过测试页面引导一定量的流量。您可以在线找到计算器，或者使用具有A/B测试和置信度百分比内置功能的登录页面构建器和转化率优化工具（如Unbounce）。
如果您正在启动一个新的营销活动，并且对选择哪条路线有多种想法，您可以为每个想法创建一个变体。
在这种情况下，您很可能会为每个想要测试的变体分配相等的权重。对于两个变体，是50/50。对于三个，是33/33/34，以此类推。您希望平等对待它们，并尽快选出优胜者。由于您对任何页面都没有转化数据，请从平等的立场开始实验。
如果您 已经有一个活动 并希望尝试一些新点子，通常最好为新变体分配比现有优胜者更小的流量百分比，以减小引入新想法的固有风险。
诚然，这会更慢。虽然不建议通过倾向新变体来加速A/B测试，因为它们未必表现良好。（请记住，A/B测试的全部意义在于降低风险。请谨慎测试！）
多变量测试 vs A/B测试 vs 分割测试 vs A/B/n测试：有什么区别？
简短回答是：
- A/B测试是一个简单的“版本1对版本2”的测试。
- A/B/n测试与A/B测试相同，但涉及三个或更多的变体（n表示变量）。
- 分割测试通常也是一个“版本1对版本2”的测试，但针对的是较大的变化。
- 多变量测试是在同一页面上同时测试多个元素。
所有四种测试类型在表面上听起来都相当相似，但在您开始建立和测试假设之前，了解它们之间的微妙差异是值得的。
A/B测试
A/B测试是数字营销中最常用的一种测试形式。通过比较两个版本的登陆页面或元素，确定哪个在特定目标（如点击率或转换率）方面表现更好。
A/B/n测试
A/B/n测试和A/B测试相同，只是带有两个以上的变体。“n”表示变体的数量（如A/B/C/D/E/F等）。您可以同时测试两个以上的变体，只要小心不要测试过多，否则您可能会陷入像《达·芬奇密码》那样复杂的表现数据中。
分割测试
分割测试与A/B测试类似，它涉及两个页面或元素的比较，但分割测试更常用于描述 较大的变化或完全重新设计，这需要更详细的分析。事实上，您可以交替使用 A/B测试 和 分割测试。
多变量测试
另一方面，多变量测试涉及在同一页面上同时测试 多个变化 的 多个元素。
例如，在基本的A/B测试中，您可能会保持所有变体之间的其他元素相同，唯独更改标题。这样您就可以将测试 单一元素，且任何表现的变化很可能与该元素有关。在多变量测试中，您可能同时测试标题、CTA按钮、表单长度 和 背景颜色。
多变量测试确实可以奏效，但与A/B/n测试存在相同的风险。一次性测试太多元素，您可能不知道究竟是哪个元素引起了任何正面的表现变化。
A/B测试术语基础 101
在我们深入探讨如何运行A/B测试之前，了解一些基本的测试术语是很重要的：
什么是“变体”？
“变体”是指您在A/B测试中包含的任何新的登陆页面、广告或电子邮件版本。它是应用您正在实验的更改的版本——“变量”。尽管您的A/B测试中至少会有两个变体，您可以用尽可能多的变体进行这些实验。（但请注意，这会增加您的测试达到统计显著性所需的时间。）
什么是“控制”？
在A/B测试的背景下，“控制”变体指的是网页、电子邮件或其他营销材料的原版或现有版本，即在进行任何更改之前正在使用的版本。它作为基准，用以与“挑战者”或“变体B”——即经过修改的一个或多个元素的版本进行比较。
在任何A/B测试的开始阶段，您的控制变体也是您的“冠军”。
什么是“冠军”？
您可以将A/B测试想象成角斗士的战斗。两个（或更多）变体进入，但只有一个变体胜出。这个胜者（通常是表现最佳的版本）被加冕为“冠军”变体。
当您开始A/B测试时，您的原始版本默认是您的冠军，因为这是您已经拥有表现数据的唯一版本。一旦测试结束，您可能会发现您的某个“挑战者”变体表现优于原始版本——使其成为您的新冠军。
什么是“挑战者”？
当开始进行A/B测试时，你会创建新的变体来挑战你现有的冠军页面。这些新变体被称为“挑战者”变体。如果某个挑战者表现优于其他所有变体，它就会成为你的新冠军。如果不行，你可以将其丢进失败的营销创意垃圾堆里。
什么是“统计显著性”？
“统计显著性”是A/B测试中一个至关重要的概念，决定了从测试中获得结果的 可靠性 和 有效性。这是理解你正在测试的变动是否 真正 影响到结果的关键，还是数据中的差异仅仅是由于随机波动。
实际上，并没有一个“正确”的计算统计显著性公式，但一种常见的方法是使用皮尔逊卡方检验来确定结果显著性的可能性。
幸运的是，为了避免你 回忆起高中数学（还记得SIN、COS、TAN吗？），Unbounce的A/B测试工具内建了置信百分比，所以你不必每次都自己做所有计算。
无论采用哪种方法，总会有一些误差，所以大多数时候请将这些公式视为 方向性准确 的。
为什么要进行A/B测试？
除了纯粹的好奇心，以下是你应该对你的登陆页面进行A/B测试（总是进行测试，简写为A.B.T.）的四个重要理由。
理由一：提高转化率
首先，显而易见的答案。
A/B测试可以带来更高的转化率。
实际上，这通常是大多数营销人员开始尝试A/B测试的原因。你有一个转化率为2%的登陆页面，你希望它转化率更高。
尤其是当你考虑到平均转化率为4.3%（当然是各行业的平均值，但基本原则仍然适用）时。
推荐阅读： Unbounce行业转化率基准报告
通过A/B测试，你可以针对页面上的每一个元素进行实验，不断追求更高的转化率。转化率越高，大多数情况下投资回报率也会更高，这也引出了下一个理由。
理由二：从所有流量来源获得更高的投资回报率（ROI）
为什么你会希望有更高的转化率？
为了从每一个流量来源中榨取更多的“果汁”。
你已经在进行营销活动（或者很快会开始），在大多数情况下，能生成更多的转化，效果会更好。这是因为你的转化事件最终是较大转化漏斗或销售漏斗的一部分。
一个转化事件会引导到下一个，依此类推。
例如，如果你已经计划花费1万美元在PPC广告上以驱动流量到你的核心登陆页面之一——为什么不积极测试该页面，以确保你在最大化这1万美元的投资呢？
毕竟，你的商业目标可能与实际的收益（即美元）紧密相关，这些收益正是由转化生成的。
更高的转化率=更多的转化=更高的投资回报率。
理由三：降低设计布局和消息更新的风险
我们都经历过。
你已经有了关于你的落地页设计的愿景，并且你 非常自信 认为一旦实施这些改动，转化率将会 飙升。如此自信的你直接跳入编辑器，做出更改并上线。
……然后你在接下来的一周查看Google Analytics……
页面的转化率从5%骤降至2%。
“撤销，撤销，撤销！”
与其心存侥幸地完全推行你的更改，你可以先运行一个简单的拆分测试以显著降低风险。
- 将你梦想中的页面作为一个变体创建出来
- 将其作为A/B测试与当前的控制页面对比上线
- 监控数据以确保你的假设是正确的。最好的情况是，你完全正确，新版本完全打败了旧版本。但通过降低改变的风险，如果形势不妙，你也能迅速叫停这个更改。
理由 #4：更好地了解你的客户和访客
A/B测试的一个不太被重视的好处是，你可以从中获取到 用户行为 的见解。
你可能对什么能激励你的理想用户在页面上进行转化有一定的假设，但检验这些假设的最好方法很简单：
用真实用户来测试你的假设。
通过A/B测试来试验产品信息，价值定位，或者整体页面布局。
例如，你可能发现如果表单在移动端的“折叠”以上，移动用户更有可能完成转化，而不是让他们滚动页面。或者你可能发现，如果你在主要的H1标题中添加一个个性化元素，比如用户所在城市的名称，会有更高比例的用户进行转化。
专业提示： 你可以在Unbounce中使用动态文本替换来大规模地个性化你的落地页。这样，你不必为每个城市创建数十个独特页面，只需创建一个中心页面并动态更新城市名称。
你可以进行哪些A/B测试？
大多数市场营销部门在决定什么更适合客户时，依赖于经验、直觉和个人意见。有时这种方法有效，但往往无效。当你开始A/B测试时，你应该准备好抛弃所有的董事会猜测：数据（如果正确解释的话）是不会说谎的。值得把这点告诉你的上司。
有很多元件可以作为测试的重点。不同的变体和内容取决于你，但哪一种效果最好（无论你是否喜欢）取决于客户。
你应该考虑拆分测试的一些元件包括：
标题
你的主要标题通常是你核心价值主张的 简明表达。换句话说，它概括了为什么任何人都应该对你的产品或服务感兴趣。
在测试时，考虑一下措辞对情感共鸣的影响。试试一个能够激发紧迫感的标题，或者是一个能够引起好奇心的标题。同样，标题长度的变化也会影响效果——虽然更短的标题通常更有冲击力，但较长的标题可以传达更多的信息，可能更有效地吸引读者的注意。另外，不要忽视字体样式和大小可能产生的影响——有时更换排版可以让整个页面焕然一新。
在测试标题时，您还可以尝试以下方法：
- 试试长标题与短标题的对比
- 表达负面或正面的情感
- 在标题中提出一个问题
- 将推荐语作为标题的一部分
- 尝试不同的价值主张
号召性用语（CTA）
在登陆页面或网页上，您的号召性用语是一个按钮， 代表了页面的转化目标。您可以测试CTA的文案、按钮的设计及其颜色，看看哪种方式效果最好。比如，可以尝试把按钮做得更大，或者将其改为代表“前进”的绿色、链接颜色的蓝色，或者引起情感反应的橙色或红色。
您还可以探索使用不同的动词来激励行动。（例如，“加入”可能与“发现”产生不同的影响。）不过请记住，文案应当传达您提供的价值，即点击后用户能够获得的好处。
主角部分（Hero sections）
一个主角图是登陆页面或网页上 在首屏展示的主要照片或图片。理想情况下，它应展示您的产品或服务在现实生活中的使用场景，但如何确定哪种主角图更适合哪个登陆页面？您是选择微笑的情侣，还是产品的特写？进行实验来找到答案。
您可以测试不同的图像风格——如照片或插图——以了解哪种风格更能引起观众的共鸣。同样，实验不同图像的大小和方向可以帮助塑造访客的关注点。玩弄颜色方案以唤起不同的情感并设定特定的基调。
专业建议： 就像您的标题和辅助文案一样，主角图也需符合信息匹配原则。如果您的广告提到了床垫，而登陆页面上的主角图却展示了一把摇椅，那显然是不匹配的。
线索表单
根据您的业务，您可能需要的不仅仅是一个名字和一个邮箱——字段数量可能是用户参与的决定性因素。
您可以测试一个只有必填字段的表单，与一个带有额外可选字段的表单进行对比，以评估访客提供更多信息的意愿。此外，尝试不同类型的字段——如下拉菜单或开放字段——可以提供用户偏好的洞察，并有可能增加表单提交率。
如果您特别需要数据，试试不同表单长度的测试。通过这种方式，您可以在权衡所产生的额外数据和放弃率后做出明智的决定。
文案
是时候戴上“内容创作者”的帽子了。
对于您的广告文案（无论是在登陆页面还是在邮件中），您可能考虑测试不同的写作风格。例如，聊天语气可能比正式语气更能引起观众的共鸣。您也可以尝试包括项目符号或编号列表，以增强可读性和参与度。
通常最大的因素是长文案与短文案的对比。尽管较短的文案通常更好，但对于某些产品和市场，详细信息在决策过程中非常重要。您还可以尝试重新排列功能和优势，或者使您的语言更或更少具有字面意思。
关于什么有效，什么无效有很多观点，但为什么不亲自测试一下，看看效果呢？
专家提示： 如果您是Unbounce用户，可以使用Smart Copy，自动生成经过AI优化的转换文案。空白页面真的已成为过去。
布局
您的登陆页面或电邮的布局可以完全改变访客的体验。您可以尝试一个强调视觉元素超过文本的布局——或者反过来——看看哪种更有效。
左侧的行动号召（CTA）是否会比右侧的效果更好？那个推荐视频放在页面底部还是顶部效果更佳？这是个好问题。有时候，改变页面的布局可以对转换率产生重大影响。
推荐阅读： 转换中心设计的7个原则
实验导航也可以影响性能。也许粘性导航栏效果更好，或者侧边栏导航更为用户友好。目标应是创建一个既美观又能促进无缝用户旅程的布局。
专家提示： 如果想要实验布局，一次移动一个元素，并保持页面上的其他元素不变。否则，很难确定哪些变化起了作用。
几乎任何你能想到的东西
现实是，您可以测试任何想要的东西。
显而易见且通常影响较大的元素是标题、CTA按钮以及上面提到的所有其他内容，但可能性清单不止于此。
想测试一下屏幕上的10条推荐与一条大推荐的效果？
做吧。
也许您非常自信“暗模式”会更好？
测试它。
只要能想到，就能测试。毕竟，最坏的结果是……挑战者版本失败，您继续使用原版。毫无压力。即使是失败的测试也会为您提供更多有关理想用户的见解，他们看重或不看重什么。
如果您感兴趣，我们已经建立了一个庞大的 A/B测试创意清单，以帮助您为下一个测试提供灵感，无论大小。立即免费下载指南。
[
](https://unbounce.com/a-b-testing-ebook/)如何进行A/B测试？
很棒，现在您已经了解了A/B测试的基础知识。但究竟如何设置和运行A/B测试以提高您的活动表现呢？
以下是运行A/B测试的逐步过程，从确定目标和制定假设，到创建变体和分析结果。
步骤1：确定您的关键指标和目标
在开始进行 A/B 测试之前，你需要非常明确你希望达成的目标。例如，你可能希望提高广告点击率或降低登陆页面的跳出率。（无论你想影响哪个指标，都要记住 A/B 测试的最终目的是提高你的活动转化率。）
一个明确的目标将帮助你构建 A/B 测试的假设。假设你的网站有大量流量，但访问者并没有点击你的 CTA 按钮，而你希望改变这种状况。此时，你已经缩小了可能测试的变量的范围。你是否可以通过增大按钮的尺寸或增加颜色对比度来提高 CTA 按钮的点击率？你是否可以使 CTA 文案更有吸引力？
一旦确定了测试目标，构建假设就变得容易多了。
步骤 2：构建你的假设
下一步是制定一个你要测试的假设。你的假设应当是一个明确的陈述，预测与某个单一变量相关的潜在结果。务必一次只更改一个元素，以便任何性能差异都能明确归因于那个特定变量。
例如，如果你想提高登陆页面 CTA 按钮的点击率，你的测试假设可能是：“增加 CTA 按钮的颜色对比度将有助于吸引访客的注意，从而提高我登陆页面的点击率”。这个假设仅识别出一个需要测试的变量，并做出一个可以通过实验明确回答的预测。
确保你的假设基于一些初步研究或数据分析，以便它能在现实中站得住脚。（我们已经知道，高对比度的 CTA 按钮更能获得点击。）无论你测试什么，你都希望对其对你的受众的有效性有一定的信心。
步骤 3：创建你的对照组和变体组
创建变体意味着开发至少一个新的内容或元素版本，与你的控制版本一起测试。在标准的 A/B 测试中，你会有两个变体：变体 A 和变体 B。
“变体 A”通常是你的控制版本，即你所测试的原始版本。由于你已知晓这个版本的表现，它就成为我们的基准。这是默认的“冠军版”，也是需要打败的对象。
“变体 B”应包括你假设能改善性能的变量更改。如果我们的假设是不同颜色的 CTA 按钮会获得更多点击，那么这个变体就会进行该更改。
虽然大多数 A/B 测试只有两个变体，你也可以同时测试更多的变体（如变体 C、变体 D）。但要注意，更多变体意味着达到统计显著性所需的时间更长——如果引入任何额外的测试变量（如不同的页面标题），几乎不可能确定为什么某个版本优于另一个版本。
步骤 4：运行测试
一旦准备好了变体，你就可以运行你的 A/B 测试。
在此阶段，你将观众分成两组（如果你有超过两个变体，则分成更多组），一半暴露于变体 A，另一半暴露于变体 B。（理想情况下，这些组应完全随机分配，以避免任何可能影响结果的偏差。）
确保测试运行时间足够长，以达到统计显著性。（这个术语又来了。）基本上，你需要确保每个变量都暴露给足够多的人，以确信结果是有效的。
测试的持续时间可能取决于你的业务类型、受众规模和被测试的具体元素。务必计算你的A/B测试规模和持续时间，以确保你的发现是准确的。
步骤五：分析你的结果
在你获得足够大的样本量后，是时候分析你收集的数据了。这意味着要仔细审查与你变量相关的指标—点击率、跳出率、转化率，以确定哪个变体表现更好。胜出的变体将成为你的新“冠军”变体。
举个例子，你在测试登陆页面上新的呼叫行动（CTA）按钮颜色，看是否能获得更多点击。你会想要比较页面变体上按钮的点击率，看看哪个吸引了更多的访客互动。
根据你所测试的内容，你可能需要使用分析工具深入挖掘数据，并提取可行的见解。这一步很关键—它不仅帮助你确定获胜的变体，还能提供宝贵的信息，供你在未来的营销活动中利用。
步骤六：实施获胜版本
A/B测试的最后一步是将你的学习成果应用到整个活动中。有了这些新的见解，你可以自信地推出你的“冠军”变体，并期望整体表现更佳。很棒。
但过程并未止步于此。你应该持续监控变化后的表现，以确保它们带来了预期的结果。你也应该开始思考接下来可能要测试的内容，寻找新的方法来提高表现。
这引我们到最后一步：
步骤七：进行另一次A/B测试（然后再进行一次）
在你实施了获胜版本并完成了初次测试后，你能做的最好的事很简单：
再进行一次测试。
字面意义上，你可以且应该 一直 在测试某些东西。没有理由不这么做。无论你过去的10次测试是全部失败还是全部超出预期，都要继续测试。
测试你的主标题（H1）。
测试你的按钮。
测试你的表单长度。
测试你的主图。
测试你使用的推荐语。
测试章节顺序和整体布局。
不断前行。把从一个页面的测试中学到的东西应用到另一个页面的测试中。然后再把从那次测试中学到的东西应用到下一个测试中，等等。
优化是一种思维方式。永不停止测试。
推荐阅读： 免费电子书：更少投入获得更好结果的A/B测试
A/B测试指标衡量
首先，你已经熟悉的指标。
通常情况下， 转化率 将是你在A/B测试中希望提高的最终指标。
有时这可能是间接的（例如，测试关注改善一个可能会导致更多转化的领先指标），但最终目标将保持不变：
获得更多转化。
转化率指标
转化率可以根据页面上的期望操作分为三类主要类别：
1. 表单提交率
表单提交 / 页面访客数
对于直接在页面上放置表单的潜在客户捕获页面，您优化的转换行为将是表单提交的次数。如果您能够提高表单提交的速率，那么您正在朝着正确的方向前进。
2. 购买率
购买访客数 / 页面访客数
对于电子商务企业和产品页面而言，页面上的理想行为是完成购买。根据您的结账流程，您可能会使用“加入购物车率”作为替代指标，但请记住最终目标是促进购买。
3. 点击通过率（CTR）
点击访客数 / 页面访客数
最后，对于希望访客点击某个内容（通常是按钮）的页面，“全能”指标是点击通过率。如果访客点击您的行动号召按钮的频率上升，那么这通常是个好兆头。
用户体验和访客行为信号
除了以上主要指标，您还可以针对许多用户体验相关的指标进行测试，以优化那些 表明 可能会发生转换的因素。
例如，如果您能够提高 开始填写表单 的用户百分比，您很可能会看到整体转换率的上升。
- 页面停留时间：用户在特定页面上的平均停留时间。
- 表单启动率：开始填写表单的用户百分比。
- 表单放弃率：开始填写表单但未完成的用户百分比。
- 每次会话的页面数：用户在单次会话中访问的页面数量。
- 会话时长：用户在单次访问网站期间的总停留时间。
- 滚动深度：用户滚动到页面的哪一部分，表明内容参与度。
- 跳出率：只查看一个页面后离开的访客百分比。
- 退出率：从特定页面离开的访客比例。
- 导航路径分析：用户通过您的网站所采取的常见路径，表明用户流向。
- 交互元素参与度：用户与滑块、计算器或测验等元素的交互情况。
- 视频参与度指标：包括观看次数、播放率和平均观看时间。
- 热图分析：用户在页面上点击、移动和滚动的位置的视觉数据。
- 页面加载时间：页面完全可交互所需的速度。
- 移动响应得分：您的网站在移动设备上的适配程度。
营销活动、漏斗和业务指标
除了 直接在页面上 的指标外，您还可以监控与整体活动、潜在客户质量和投资回报率相关的许多高级别指标。
对于以下每个指标，您可以对用户进行分段，将通过特定登陆页面转换的用户与其他用户进行比较以进行相应优化。例如，您可能会运行一个A/B测试，最终导致 50％的转换率下降，但 潜在客户质量评分提高200％，这些都应被视为记录中的成功案例。
- 线索质量评分: 您页面生成的线索平均质量。
- 漏斗转化率: 营销漏斗不同阶段的转化率。
- 每条线索成本 (CPL): 获取一条线索的成本，表示活动的效率。
- 广告支出回报率 (ROAS): 每花费一美元广告费用所产生的收入。
- 电子邮件打开率: 收件人打开邮件的百分比。
- 电子邮件点击率: 收件人点击邮件内链接的百分比。
- 客户获取成本 (CAC): 获取一个新客户的总成本，表示活动的效率。
- 自然流量与付费流量转化率: 来自自然流量和付费流量的转化率。
- 推荐流量转化率: 来自推荐链接的访问者转化率。
- 用户保留率: 随时间推移继续购买的客户百分比，表示长期价值。
- 忠诚度计划参与度: 参与和参与忠诚度计划的客户数量，表示客户忠诚度。
- 净推荐值 (NPS): 客户根据其细分是否愿意推荐您的产品/服务的意愿。
- 平均转化时间: 线索转化为客户的平均时间。
当您的测试运行了一段时间后，就该开始分析了。A/B测试应该运行多长时间会取决于许多不同的因素，因此何时深入数据分析会根据具体情况而有所变化。
一旦开始评估您的测试结果，可以按照以下简单框架进行：
回顾您的目标指标
首先，分析您的 主要指标 的趋势。
- 在改善: 这是一个好的开始。
- 在下降: 这不理想，但还没有到无法挽回的地步。如果您在A/B测试规划阶段设定了目标，也应该评估您朝着目标的进展。您是否已经达到了目标？是否接近但略有不足？或者是否远远落后且方向错误？
目前您只需关注顶层数据。接下来我们将进行更精细的分析。
查看可能有所变化的相关指标
正如我们已经覆盖的内容，即使您正在优化 一个指标，也有 数十个其他指标 可能会受到您的测试影响。
在仅根据主要指标判定A/B测试成功或失败之前，花点时间探索可能相关的其他指标。
考虑页面停留时间、线索质量、购物车结算率等。
自问几个高层次的问题:
- 指标是否有显著变化？
- 在结束测试前是否有需要注意的警示信号？
- 根据所见还有什么测试可以进行？
确认或否定您的假设
在深入数据后，如果您的测试结果具有统计显著性，您应该能够“验证”您的假设。在此阶段您有两个选项：
确认您的假设: 您认为会发生的事发生了，您是正确的。您的挑战者击败了对照组，您可以将挑战者宣告为胜利者。
否定您的假设: 您认为会发生的事没有发生 或 结果没有明确。如果您不正确且表现下降，您可以将对照变体宣告为胜利者。如果结果没有明确，您可以选择延长测试或宣布胜者并启动新的测试。
提出5-10个新问题或想法
这可能是所有步骤中最重要的一步了。
在你结束一次A/B测试之前， 想出另外5-10个基于这次测试学到的问题或想法来探索。
这些想法不需要完美。
坦白说，它们甚至不一定要现在就能讲通。
最重要的是你要不断“喂养”你的A/B测试引擎。如果每次A/B测试结束时你都能想出五个新的想法，那么系统中的想法数量将会迅速累积。
重要提示： 这并不意味着你 必须启动 每一个想法。
你可能只会启动10%的想法，这完全没问题。只要不断积累你的想法库，你就不会再面对“创建新的变体”时一片空白。
始终保持测试。
常见A/B测试错误和避免方法
市场营销人员在进行A/B测试时经常会犯错误——他们会过早停止测试，在没有获得必要的数据之前就跳到结论中。在进行自己的测试时，请务必避免这些常见的陷阱。
为错误的受众优化
不幸的是，这一点可以说是无声的杀手。
这无声的杀手很可能表面上看起来你的A/B测试结果十分出色。我们说的是点击率飙升，平均每条线索成本创历史新低。
这有什么不好呢，对吧?
如果你为错误的目标受众优化，你可能只是吸引来了那些完全 无意购买你所提供的东西 的访客。没错，你的潜在客户名单可能充满了 逛逛族。
让我们用一个电子商务的例子来说明这一点：
受众A：逛逛族
-
他们喜欢随便看看和浏览
-
他们会疯狂点击“加入购物车”
-
但他们并不打算实际结账 受众B：认真购物者
-
他们知道自己想要什么，不会随便浏览
-
他们在加入购物车前会做更深入的研究
-
如果产品适合他们，他们会有意购买
如果你 只 优化 加入购物车率 而没有进一步的措施，很容易陷入优化逛逛族的陷阱，忽略了认真购物者（显然这是你不想发生的情况）。
在评估测试结果时，特别要确保你没有戴着眼罩。了解你的理想目标受众和理想买家是谁，理解你理想的 最终业务转换动作 是什么，然后优化以促使他们采取行动。
同时测试太多东西
我们在开始时简短提到了这一点，当时我们把A/B测试与A/B/n测试和多变量测试进行了比较。
如果你同时测试太多变量，你的数据可能会变得混乱。换句话说，如果你同时测试10个不同的变量，而表现有所改善，你怎么知道哪个变量 真正 导致了提升呢？
现在你可能会想…
“谁在乎呢？表现提升了，不管怎么样都是赢。”
你这样说也没错，但考虑一下：
如果在你做出的10个改变中，有两个 非常积极 而其他八个都是 负面的 呢？
表现不应该让人感觉随机。A/B测试是了解为何某些事情表现良好的关键，这样你可以利用这些见解，并从坚实的基础上不断改进。
过早宣布赢家
营销人员常犯的一个错误是过早停止测试，在获得必要的数据来做出知情决策之前就急于下结论。
当你开始看到转化率的提升时，可能会很想立刻推出获胜的版本，但在看到全局之前不要急于下结论。正如优化转化率（CRO）专家Michael Aargaard所说：
你需要包含足够多的访客，并长时间运行测试，以确保你的数据能够代表工作日和业务周期内的常规行为。最常见的陷阱是将95%的置信度作为停止规则。仅有置信度并不能保证你已经收集到足够的代表性数据。样本大小和业务周期对于判断你的测试是否成熟绝对至关重要。
Michael本人会进行长达四周的测试，每个变体至少要有100次转化（最好接近200次），并且达到95%的置信度才会宣布冠军。
尽管他有自己的方法论，Michael强调没有一种万能的规则可以宣布冠军，因为有许多上下文因素使每次测试都独一无二。重点是覆盖足够大的样本量和足够长的时间，以确保你在宣布结果前对页面性能有全面的了解。
A/B测试工具
显然，我们在这里稍有偏见，但我们的首选是…
Unbounce。
*假装感到震惊*
在谈及原因之前，我们还发布了一份现今市场上最佳A/B测试工具的完整分析。名单上有 16种不同的工具（包括Unbounce）。
如果你真的想提高转化率，并最大化每个营销活动的价值，绝对要看看完整的工具列表。
以下是我们对Unbounce作为登录页A/B测试工具充满信心的原因：
- 对任何内容进行A/B测试：通过拖拽功能测试标题、按钮、图片等内容。
- 测试类型选项：可以在登录页面、弹出窗口和固定栏上运行A/B测试、A/B/n测试和多变量测试，并支持无限变体。
- 拖拽式建站工具：即使您不是设计师或开发者，也可以制作漂亮且响应迅速的登录页面。
- 登录页面模板：您不需要从零开始进行A/B测试。Unbounce拥有十多年来积累的模板库。
- AI转化率优化：利用AI更有效地优化您的登录页面。一旦找到获胜的变体，您可以利用AI将访客引导到最可能转化的页面。
- 内置分析功能：您可以直接在Unbounce平台内分析您的A/B测试结果。
- 报告仪表盘：提供置信区间和实时报告，帮助您清晰地识别登录页面的获胜版本。
- 一键A/B测试：Unbounce的无代码A/B测试工具适用于没有时间请求帮助的营销人员（不需要设计师或开发者），您可以从头到尾独立完成实验。
- 手动流量分配：不必所有流量都按50/50分配。您可以根据自己的需求，在不同变体间分配流量，无论是60/40还是10/30/50。
- 原生集成测试：通过服务器端加载，创建无用户体验中断（如页面加载延迟或闪烁）的优秀访客体验。
推荐阅读： 16种最佳A/B测试工具和Google Optimize替代软件
A/B测试常见问题解答
我应该运行多长时间的A/B测试？
上面的样本量计算器也是一个估算您应该运行A/B测试多长时间的好方法。实际上，这取决于多个变量，没有一个统一的答案。
如果流量足够且影响显著，有些A/B测试可能会在几天内得出统计上显著的答案。
我可以同时测试多个内容吗？
是的，可以，但您需要注意这样做的潜在缺点。
我们在本指南中深入介绍了这些缺点，但测试多个内容时需特别注意的一点是，很难确定究竟是哪些变化实际带来了改进或下降。
我可以运行包含三个或更多变体的A/B测试吗？
与上一个问题类似，答案是可以，但要注意一些问题。引入的变体越多，您实现统计显著结果所需的时间就越长。
我应该瞄准什么样的A/B测试成功率？
一般而言，您应该努力实现20-30%的统计显著的A/B测试成功率。虽然这更像是一门艺术而不是科学。
如果您的成功率超过50%，可能表明您的控制页面在许多最佳实践方面表现不佳，可以在不需要A/B测试的情况下进行显著改进。
推荐阅读： 十个简单步骤创建着陆页面
如果你的成功率只有10%或更低，你可能设定了不切实际的目标或者测试过于琐碎（比如仅仅修改副标题中的一个词）。
立即开始A/B测试
启动A/B测试的最佳时机是[插入几天、几个月或几十年前的日期]前。
其次最佳的时机就是今天。
我们已经说过很多次了，未来还会继续强调——你应该一直在进行测试。
几乎没有什么负面影响，但正面效果可能非常大。你可以尝试任何想法。如果不奏效？没关系，换个下一个。如果奏效了？你就能享受到成果（在这个场景下意味着更多的转化率！）
以下是最佳的开始方式：
- 注册一个免费的Unbounce试用账号，这样你就可以构建你的第一个着陆页面（并进行A/B测试）
- 下载我们关于A/B测试的一本全面免费的电子书
- 观看我们的网络研讨会，学习如何成为着陆页面A/B测试大师（也是免费的）
总结：
A/B测试，也被称为“分割测试”，是进行数字营销优化的有效工具。通过创建不同的内容变体展示给不同的受众群体，可以准确评估哪种变体效果最佳，从而帮助提升转化率。在典型的A/B测试中，流量按照预定权重分配到不同的页面变体，并通过评估统计显著性来确定胜出的变体。多变量测试和A/B/n测试则是测试多个变体和元素的组合，以更精细地优化用户体验。此外，进行A/B测试不仅可以提高转化率，还可以从用户行为中获得有价值的见解，帮助实现更高的投资回报率。测试应包括标题、号召性用语（CTA）、布局等多个元素，通过不断优化和测试，确保营销活动的成功。
选择光年AI，让您的私域营销效果全面提升，品牌影响力大幅提升。光年AI不仅具备强大的AI模型和自研知识库，还能够通过长记忆能力和灵活的工作流满足各种流量增长需求，使业务取得超常规的增长。用光年AI，智能分析提升私域流量效率，让营销效果更显著，助您在竞争激烈的市场中脱颖而出，赢得市场先机。
这篇关于业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
