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的两个或多个版本，以确定哪一个转换或表现更好。虽然名称(A/B测试)表明实验是为了比较两个页面，但它实际上可以包含尽可能多的页面。
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开始免费试用如何进行A/B测试?
要运行A/B测试，选择你想要测试的页面元素(一次只有一个)(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受众，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。你也可以考虑把你的整个登陆页做成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)并相互测试。
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“控制”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。人们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(具有最佳性能的获胜页面)。
当涉及到将流量分配给页面变体时，保持随机是很重要的。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决定性的结果——最常见的分配流量的方法是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量，因为时间在a /B测试中扮演着核心角色。
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效应
- 确保每个页面至少有100个独立访问者
- 对你为什么要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测试消除了对页面优化的猜测，并为您提供可靠的数据，以做出有关提高页面转换的明智决策。获取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成本是最小的，而且可以更快地实现。即使是A/B测试中最小的变化也能产生显著的收益。
A/B测试还允许你对用户体验做出谨慎的改变，并观察其影响，确保只有那些能够提高转化率的改变才会被执行。准确的A/B测试可以大大提高你的底线，因为你可以尝试改善微观(转换路径中的小步骤，如时事通讯订阅和用户注册)和宏观转换(收益目标)。
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