有效 A/B 和自适应测试的 11 个最佳实践
已发表: 2022-04-27
您是否曾经强调过您的潜在客户更喜欢蓝色号召性用语背景还是绿色背景，或者“免费！”这个词？ 不符合你的目标？
关于内容提供以及如何推广它们会影响成功，有许多小的选择。 它们通常没有统计意义，但每个选择实际上都会影响潜在客户的决定，即转换或转向竞争对手。
进行 A/B 测试——向你的受众展示相同优惠的不同变体——有助于量化什么对你的潜在客户有吸引力。 反过来，使用您所学的知识可以提高您的转化率，尤其是当您遵循这些久经考验的 A/B 测试最佳实践和测试技巧时。
A/B 测试最佳实践
- 确定要测试的内容
- 创建“A”和“B”版本
- 不要依赖假设
- 确定要测量的内容
- 定义 KPI 测量方法
- 设置您的 A/B 测试
- 运行 A/B 测试
- 分析结果
- 复制结果
- 应用结果
- 再次测试
确定要测试的内容
您可以在网站页面、登录页面、表单、聊天机器人和 CTA 上进行 A/B 测试（字体、大小、形状、颜色、图像、措辞、位置等）的网站元素不乏，但很少有时间测试它们。
您需要将精力集中在影响最大的页面上——特别是那些流量高的页面，或者那些流量不错但转化率低的页面。 这些元素非常适合测试：
- 标题和副标题
- 登陆页面元描述以影响点击
- 号召性用语 (CTA) 文案、颜色和位置
- 图像和视频放置及其对页面参与度的影响
即使您缩小了元素列表，也不要只潜入测试。 一次只测试一个元素，否则您将无法理解是什么触发了转换。
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创建“A”和“B”版本（以及“C”、“D”和“E”版本，如有必要！）
在确定要测试的单个元素之后，创建变体——标题、登录页面、CTA 副本或支持图像的变体少则两个，多则多。
例如，考虑表单或 CTA 按钮的以下措辞选项：
- 现在下载
- 学到更多
- 立即获取电子书
- 获取免费副本
- 提交
- 是的，我想要这个！
如果您使用的是自适应测试（HubSpot CMS Hub Enterprise 中的强大测试工具），您可以测试多个变体，总共最多五个。 HubSpot 将动态确定表现最佳的变体，并随着时间的推移向其发送更多流量以增加转化率。
不要依赖假设
当你进行测试时，不要假设你知道什么会引起潜在客户的共鸣，除非你有最近的统计数据来支持它。 您可能认为“立即下载”是理想的 CTA 按钮副本，但事实上，根据您的数据，“立即阅读”是一个更好的选择，因为很多流量来自移动设备（用户不愿存储下载东西）。
不要走捷径，不要急于对潜在客户的反应下结论。 相反，请查看分析！
确定要测量的内容
如果您不清楚要改进什么，那么再多的 A/B 测试也无济于事。
了解如何衡量成功至关重要。 例如，如果您将登录页面更改为使用聊天机器人而不是表单，请假设并记录哪种机制将导致最高转化率的估计。 写下实际结果。
定义 KPI 测量方法
一旦你知道你想要测量什么，确定你将如何测量它。
如果您有一个提供分析的网站平台，例如 HubSpot 或 Squarespace，它可能已经设置为收集您需要的数据。 如果没有，谷歌分析、谷歌标签管理器、HotJar 的漏斗跟踪器和许多其他工具可用于根据您的目标跟踪特定的指标目标。
非常具体地说明您将如何衡量关键绩效指标 (KPI)，这样数据中就不会出现歧义。
结果也可能出现偏差。 过滤掉组织中点击 CTA 的人员生成的数据。 这对于访问量很大的网站或登录页面来说不太重要，因为您的内部百分比会很低，但对于更多利基产品和服务来说，这非常重要。
设置您的 A/B 测试
确定测试参数变量后，设置测试。 您可以使用许多平台运行测试，包括：
- HubSpot CMS Hub 专业版或企业版
- 优化
- 谷歌优化
无论平台如何，您都需要一个控制者和一个挑战者。 控件是您已经拥有的页面或 CTA； 挑战者是具有您的新/不同副本、图像或其他元素的版本。 您选择的测试或营销自动化平台将在控制者和挑战者之间随机划分您的受众。
运行 A/B 测试
要有效地运行 A/B 测试，请确定第一个测试周期的设定长度。您可以将测试限制为一周，或者可能是 1,000 次页面浏览量。 这是你的选择。 重要的是运行足够长的 A/B 测试以真正看到模式的发展。
您的测试平台会随机将网站访问者发送到您的控制页面和挑战者页面，即使他们都点击相同的链接。 让两个页面同时上线可以改变受众和时间段。
分析结果
在分配的时间段内运行测试后，根据您之前定义的成功指标分析数据。 哪个 CTA 按钮文本实际获得的点击次数最多？ 哪些图形在您的内容上吸引了更多的转换？
你可能会对结果感到惊讶，这很可能证明你的假设是错误的。 也许您认为会带来更多结果的变化实际上导致您的结果下降，反之亦然。 无论哪种方式，您都可以比开始之前更好地了解您的潜在客户。
复制结果
只有可重复的科学结果才是正确的。 您的初步结果可能是由于外部因素或信号中的噪声。
如果您可以可靠地重新创建测试结果，您对其准确性的信心水平会随着时间的推移而增加。
应用结果
获得结果后，在整个网站和内容推广策略中实施您学到的知识。 如果您知道某些文本会带来更多转化，请更改其余的 CTA 以反映这一点。
我们经常测试一些东西，然后对结果什么都不做。
再次测试
你有个主意。 你测试了它。 你得到的结果验证了你的假设的准确性（或不准确性）。
太好了——现在测试另一个元素，看看你是否可以进一步提升结果！
A/B 测试有点像复利：每一点都叠加在其他点之上。 通过不断测试和迭代您的结果，您将获得更好的内容长期回报。
A/B 测试是一种经过验证的转化率优化工具，是整体迭代持续改进策略的有效部分。 在我们的指南“增长驱动设计 (GDD) 方法论”中了解更多信息。
