A / B測試，也被稱為對比測試，是一個網站所有者和業務業主可以使用，以便管理他們的銷售頁麵和登錄頁麵並優化它們以獲得最大可能的銷售。從理論上講，這是一個“防傻瓜”的係統，即使是最不有效的銷售策略也應該變成一個完善的係統。
什麼是A/B測試?
A / B測試是一個多變量測試在網絡分析中，這涉及到兩個變量，以確定哪個版本的網頁產生更好的結果。一個網頁的兩個版本被隨機分配給網絡訪問者，進行統計分析，分析的結果決定了哪個版本變異一個網頁的效果更好。
A/B測試(也稱為桶測試)指的是涉及比較不同版本的網頁，以找出哪個版本的表現或轉換更好。雖然“A/B”的名稱可能意味著一次隻能比較兩個頁麵，但實際上，您可以比較任意多的頁麵。網頁通過向同時具有相似品質和習慣的訪問者展示兩種不同的變體(比如A和B)來進行比較。A/B測試的測試結果將顯示頁麵生產更好的結果和更成功地轉換訪問者，該頁麵被認為是更好的選擇。
運行一個A / B測試將頁麵的直接變化與當前正在使用的頁麵進行比較，可以讓您了解更改的時間，如果有的話，您應該對您的網頁進行更改，以提高其有效性。通過使用AB測試，猜測圍繞轉換優化和網站優化可以省去。它允許您根據數據而不是猜測或預測做出決定。通過測量變更對度量的影響，您可以確定所做的變更將產生積極的結果。
A/B測試工具如何工作?
進行A/B測試的過程非常簡單。你可以從一個特定的網頁開始，並對其進行更改，以創建第二個(或第三個，或第四個，或任何你想要的)版本。的變化你可以簡單的改變標題或者是移動一個按鈕，或者是像徹底檢查頁麵設計一樣複雜。
作為遊客顯示頁麵的控製或變化，通過分析儀表板測量和收集他們與每個人的互動。這些信息然後通過統計引擎進行分析，您可以查看是否更改頁麵以提供更積極的信息經驗如果它創造了一種消極的體驗，或者沒有效果在用戶行為方麵。
如何進行A/B測試
那麼，下一個問題就是:如何進行A/B測試?
一種選擇是簡單地創建兩個不同版本的著陸頁然後去創造自己第三頁麵，將訪問者重定向到這兩個網站之一。重定向應該是隨機的，而不是基於地理或其他類似的東西。理想情況下，它隻是輪流進行。這將創建一個隨機樣本,避免樣本偏差(例如，你不希望所有早起的人或一個國家的人都被派到一個站點)。
如果你沒有這樣做的技術技能，那麼你可以找到插件和工具來為你處理這個過程。這些網站包括優化這將讓你看到一個計算的重要性以及-使一切簡單和容易為您。
另一種選擇，不管你使用哪種方法，都是隻發送你的一小部分觀眾到您網站的兩個版本。例如，你有你的主網站，然後你有你的A/B測試，在那裏你將發送你的一部分訪問者。
什麼可以被測試?
實際上，網站上任何對訪問者行為有影響的元素都可以進行A/B測試。一些可以測試的元素的例子包括:
A/B測試示例
比如說，你是銷售一個電子書這保證能幫助你減肥和塑形。你通常要做的是創建一個銷售頁麵(有時也被稱為“登陸頁”)，並在那一頁上填滿大量的文字和圖片，試圖讓讀者相信這就是他們一直在尋找的、他們需要的書。
這些又長又窄的頁麵傾向於這樣說:
“嘿，你是否厭倦了看起來超重和情緒低落能源？我也曾像你一樣。我曾經相信它是正常的當你變老的時候，會有這樣的感覺。哎呀，我的很多朋友都有這種感覺……”
你知道的。
這些頁麵都是精心設計和製作的盡可能高效，並高度“優化”銷售．其目的是增加被稱為轉換率。這是打開頁麵然後繼續購買的人數。
0.1%這樣的水平是比較低的轉化率，而10%則被認為是一個難以置信的高轉化率．鑒於你通常通過使用來支付點擊PPC廣告，你會想要盡可能地利用每一次點擊轉化率．這將增加你的利潤。
其他提高轉化率的技巧包括使用狹窄的布局(這鼓勵人們向下滾動)，使用大量的事實和數據此外，還有社會證明和獎狀，以及使用顏色技巧——比如眾所周知會鼓勵衝動行為的紅色。我們經常會看到很多很短的句子，很多粗體和下劃線的文本，還有很多標題。
良好的新聞一旦你設計好了你的銷售頁麵，你就不會被你所建立的東西所“困住”。網絡的工作方式是這樣的，你可以不斷更新和調整你已經發布的東西。
所以，如果你建立了你的登陸頁麵，並發現它沒有將任何訪問者轉化為付費客戶，那麼你可以做出改變，以嚐試提高這個數字。
通常情況下，你可以簡單地跟隨你的“直覺”來做這件事。也許一個更大膽的標題會有用?也許你需要增大字體的大小?也許你需要在營銷談話中更“當著你的麵”。或者，也許它是太在你的臉上，你需要更微妙，以免嚇跑更憤世嫉俗的訪客。
問題就在這裏:沒有辦法確定問題是什麼，也沒有辦法確定解決問題的最佳方法是什麼。
這就是A/B測試的用武之地!
使用分割測試，您可以采用更係統的方法來解決問題，創建站點的兩個不同版本並自動上傳。
所以，你有一個頁麵上的“立即購買”按鈕是紅色的，另一個頁麵上的“立即購買”按鈕是藍色的。
這將允許您直接比較兩個頁麵看看哪一個做得最好。在此基礎上，你可以選擇采用能帶來最大銷售額的方法忘記效果較差的那個。
這很重要，否則我們就會犯下結論的錯誤。正如他們在科學中所說的，相關並不意味著因果關係．換句話說，僅僅因為兩件事同時發生，並不一定意味著一件事是由另一件事引起的。
僅僅因為你將購買按鈕改為紅色，從而增加了點擊量，並不意味著紅色按鈕會帶來更多點擊量!這可能隻是意味著你在周六換了，人們更有可能在周六購買。同樣地，這可能隻是意味著純粹的隨機機會，你在那天有更多的點擊。
通過做分割測試看到這兩個不同的版本並排表演，你可以排除這種可能性，你可以絕對肯定它是這種變化,最終領導對業績的提高。
A/B分割測試的過程
進行A/B測試的過程包括以下內容:
- 收集數據。分析可以為你從哪裏開始優化提供很好的見解。從網站上的高流量區域開始，可以更快地收集數據。要考慮的頁麵包括那些有高流量，但轉化率低和/或你想改善的高退出率的頁麵。
- 確定轉換目標。轉換目標是一個衡量標準，你將使用它來發現一個網頁的變化是否比原始版本的頁麵更成功。轉換目標可能有所不同，可以包括用戶點擊一個按鈕或鏈接，注冊一個電子郵件列表，或進行購買。
- 提出一個假設。在你建立了一個目標之後，你可以開始為你的a /B測試產生想法，以及關於為什麼你認為變體會比現有版本的網頁表現更好的假設。一旦你創建了一個想法列表，開始按照你預期的影響和實施這些變化的難度來優先考慮它們。
- 發展變化。使用你選擇的任何A/B測試工具，對網頁進行你想要的更改。這些更改可以包括更改按鈕的顏色和位置，增加或減少導航元素的可見性，或者更改頁麵上元素的排列。它也可以是完全定製的東西。大多數知名的A/B測試工具都會提供一個可視化的編輯器，使更改變得更容易。在進行更改之後，進行質量保證，以確保更改按您期望的方式工作。
- 進行實驗。開始你的實驗吧。站點訪問者將被隨機分配控製頁或變化頁。用戶與每種體驗的交互將被測量、計數，並進行比較，以查看哪一種表現更好。
- 評估結果。實驗完成後，分析實驗結果。A/B測試軟件你所使用的將顯示來自實驗的數據，以及你的網頁版本之間的差異，讓你看到是否有差異被認為是有統計學意義的。
無論你的實驗結果如何，確保你利用你的體驗來改善你的網頁，改善你的用戶體驗。
警告-樣本量，統計和顯著性
然而，你們中間非常憤世嫉俗的人可能已經發現了這個計劃的一個潛在問題。也就是說，任何變化都有可能隻是偶然而不是你所做的任何事情造成的。
因為如果你有兩個獨立的網站，其中一個比另一個表現得更好，那可能就是說你隨機選擇的人被送到另一個網站發生了讓更多的人從你這裏買東西!
那麼如何避免這個錯誤呢?
答案是，你需要確保你收集的數據是正確的統計上顯著．這是科學研究中使用的另一個術語，考慮到這一點非常重要。
因為如果你有100個訪客，每個網站上有50個，有10個人在第一個網站上購買，而第二個網站上沒有人購買很可能是偶然．
然而，如果你有100萬名訪問者，每個網站上有50萬名訪問者，你在一個網站上有1萬筆銷售額，在另一個網站上有53筆銷售額，那麼這種巧合的可能性現在幾乎為零。
這個數字會從來沒有是零。然而，您運行測試的時間越長，您可以使數字越低，並且您可以更確定您應該采用更改。
測試人員還需要注意其他方麵混雜變量．這些因素可能會使結果不必要地複雜化。例如，如果你的站點使用紅色按鈕獲得了更大的成功，並且被證明具有統計學意義，那麼仍然有可能存在你沒有想到的“混淆變量”。例如，也許紅色現在很流行，這隻會持續到時尚改變?
或者，也許紅色隻是和你選擇的按鈕設計更搭。如果你改變字體，藍色可能會更好。
你永遠不能100%確定你已經消除了所有的混淆變量。但你能做的是讓所有元素盡可能精確地保持相同，以減少它們發揮作用的可能性。
正如你所看到的，A/B測試並不完美，你總是需要考慮你是如何使用它的，在任何給定的時間，它是否確實是工作的正確工具．
A/B測試和搜索引擎優化
主要搜索引擎,包括穀歌美國不僅允許A/B測試，而且還鼓勵這種測試。事實上，搜索引擎已經聲明進行A/B測試或其他類型的多變量測試不會對您網站的排名造成任何損害。然而，話雖如此，如果你過於頻繁地使用A/B測試工具，特別是如果你使用它們來掩蓋你的頁麵排名，就有可能使你的頁麵排名處於危險之中。
為了避免損害你的網頁排名，請確保遵循以下最佳實踐，這些最佳實踐由穀歌：
- 不要鬥篷。隱形指的是向搜索引擎展示的行為內容這與普通的網站訪問者所看到的是不同的。如果你進行隱身，你的網站可能會被降級甚至完全刪除搜索引擎結果。
- 實驗隻在必要的時候進行。運行A/B測試的時間超過實際需要的時間可能會被視為試圖欺騙搜索引擎。如果你要向大量用戶展示網頁的一個變體，這一點尤其正確。根據穀歌，你應該更新你的網站，並刪除所有的測試變化，隻要你的A/B測試完成。此外，您不應該運行超過所需時間的測試。
- 選擇302重定向，而不是301重定向。如果您運行的測試將網頁的原始URL重定向到變體URL，請確保使用302重定向而不是301。302重定向是臨時的，而301重定向是永久的。使用302重定向會讓搜索引擎知道重定向隻是暫時的，他們應該保留網頁的原始URL，而不是測試URL。
通過遵循穀歌提供的這些最佳實踐，您可以確保進行A/B測試不會對站點的排名產生負麵影響。
網站/登陸頁A/B測試的好處
通過A/B測試，你可以清楚地看到一個網頁的哪個變體頁麵的客戶與更多的人互動，有更好的體驗。有了這些信息，你可以改進你的策略，創建一個更有吸引力的網頁，你的訪問者會喜歡與之互動，這可以提高你的設計轉換你的頁麵排名，以及你的整體成功業務．
除了這些好處，下麵是a /B測試可以提供的其他一些顯著的好處:
- 更好地參與內容。從A/B測試中收集的信息可以幫助你改進內容的結構。當你的內容得到更好的設計和結構時，客戶互動這樣內容就會得到改善。
- 更低的彈跳率。高跳出率真的很糟糕。通過A/B測試，你可以顯著降低成本跳出率幫助你的訪問者在你的網站上停留足夠長的時間，這樣你就可以為他們提供有價值的信息，這些信息最終可以幫助他們引領更多的轉換。
- 更好的轉化率。A/B測試是最簡單和最有效的方法來轉換一個網頁，把它變成一個網站，獲得更多的轉換。通過測試結果，你可以看到你的訪問者與哪些元素互動更多，並對你的網頁進行必要的更改，以鼓勵更多的人參與頁麵，這將導致更多的轉換。
- 更好的內容。內容是最重要的——如果不是的話的網站最重要的元素。通過A/B測試，你可以為你的網站創建更好的內容，這可以改善你的用戶的體驗，提高你的網站的整體排名和成功。
這些隻是A/B測試所提供的一些好處。簡而言之，這種類型的測試提供了有價值的信息，你可以用它來改進你的網站，從而提高你的工作效率頁麵的排名和你的整體的成功．
為什麼A/B測試有效
通過A/B測試，你可以看到你網站上的哪些內容領導遊客:
- 更多地參與你的網站
- 花更多時間在你的網站上
- 點擊您的網站到其他頁麵
- 采取某些行動，比如注冊郵件列表和購物
換句話說，A/B測試允許您查看A的哪個版本網頁線索你的目標觀眾采取你希望他們采取的行動。例如，如果你的目標是讓更多的人注冊你的郵件列表，通過A/B測試，你可以嚐試不同的方法設計或內容作為你的行動呼籲，找出哪一個會導致最多的注冊人數。
A/B測試的其他用途
A/B測試還有很多潛在的用途。例如，正如我們已經討論過的，這是一種在科學中一直使用的技術。例如，在醫學領域，如果你試圖測試一種新藥的有效性，那麼你通常會把參與者分成兩組。A組服用藥物，B組服用安慰劑。然後將測試結果的顯著性，以嚐試並“證明”排除合理懷疑，觀察到的效果的原因是新藥。
在任何情況下，A/B測試允許用戶看到哪些更改有積極的影響，哪些沒有。這樣，他們隻有在100%確定這些更改是有效的情況下才能采用任何新的更改，讓產品、服務或銷售頁麵隨著時間的推移逐漸發展並變得越來越好。
通過這種方式，產品、網站、服務或銷售頁麵可以“進化”，以成為自身最優化的版本——幾乎沒有失敗的風險。
底線
A/B測試是web分析的一個有價值的工具。它可以極大地提高一個網站的成功，並導致更多的轉換，並最終幫助你達到你所設定的目標。
