A / B测试
什么是A/B测试?
A/B测试，也被称为分割测试，是一种测试方法，用于比较同一页面或应用程序的两个或多个版本，以确定哪个转换或性能更好。虽然名字(A/B测试)表明该实验是为了比较两个页面，但实际上它可以包含任意多的页面。
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开始免费试用A/B测试如何工作?
要运行A/B测试，请选择您想要测试的页面元素(一次只能测试一个)(例如，CTA按钮，标题，副本，图像，视频等)，并在页面的一个版本中更改它。
然后，将这些版本展示给两个规模相似的观众，并使用统计分析来确定哪个版本对设定的转换目标表现更好。你也可以考虑让你的整个登录页或电子邮件活动一个变量，这意味着创建两个完全不同的页面(或电子邮件活动)，并对它们进行测试。
为了确保你的实验产生有效的结果，你需要设置一些被称为“对照”的东西。控件只是当前正在使用或被视为主要选择的登录页面的未更改版本。它会习惯的对结果进行基准测试．您将构建的控制页面的不同版本被称为“处理”或“挑战页面”。在运行A/B测试并分析结果之后，您将决定哪个页面变体是“冠军”页面(具有最佳性能的赢家页面)。
在为页面变量分配流量时，保持随机是至关重要的。经验法则是向两个不同的页面发送相同数量的流量，以保持测试的完整性并获得最终结果——最常用的分流流量的方法是50/50或60/40。同样重要的是要记住，实验需要你同时运行两个或更多的变化，因为时间在a /B测试中起着核心作用。
为了确保实验干净，请遵循以下A/B测试最佳实践:
- 运行测试至少7天，以避免季节性或时间影响
- 确保每个页面接收至少100个独立访问者
- 对于为什么要进行测试有一个非常明确的目的(和假设)
为什么要进行A/B测试?
A/B测试消除了页面优化的猜测，并为您提供可靠的数据，以做出关于提高页面转换的明智决策。获得付费流量可能是一项昂贵的工作，而通过优化来提高现有流量的转化率的成本是最小的，并且可以更快地实现。即使是A/B测试中最小的变化也能带来巨大的收益。
A/B测试还允许你仔细修改用户体验并观察其影响，确保只有那些提高转化率的修改被执行。准确的A/B测试可以极大地提高你的底线，因为你可以尝试改善微观(转换路径中的小步骤，如新闻订阅和用户注册)和宏观转换(收入目标)。
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