什么是 A/B 测试？指南、好处、示例等等！

已发表: 2021-12-24

我们生活在一个数据驱动的营销时代，远远不是广告商仅仅根据猜测和洞察力做出选择并希望获得良好效果的时代。新营销人员采用科学和基于数据的方法。 A/B 测试是在进行促销或设计网站、广告或其他数字产品决策时消除不确定性和直觉的最简单方法。

您将变得敏捷，但最重要的是，您将通过建立您的 A/B 测试和数据策略来确保输入哪些有效，哪些无效。您将更有能力确定您的客户真正想要什么，并将时间和资源花在您想要的东西上。

什么是 A/B 测试？

A/B 测试是一种方法，其中同一网页的两个变体同时呈现给不同的用户部分，并执行更多转换。 A/B 测试是数字营销中优化网站漏斗的最有效方法之一。您的渠道优化得越多，转化率就越高。

在线环境中网站的访问次数对应于您通过吸引新客户和与老客户建立合作伙伴关系而必须增长的机会数量。您将确定您的网站是否获得了强大的流量并从您的转化渠道转化了更多用户。

在 A/B 测试中提供更高转化率的变体通常是赢家，它将帮助您优化您的网站以获得更好的结果。每个网站都有特定的转化指标。它可以为电子商务销售商品，也可以为 B2B 创建合格的潜在客户。 A/B 测试是优化转化率 (CRO) 整体方法的一部分。使用它们来根据这些数据考虑和优化转化漏斗，并从用户那里获得质量和数量的信息。

A/B 测试与拆分测试

拆分测试和 A/B 测试通常可以互换使用。事实上，它们是两种截然不同的测试形式。

A/B 测试需要在修改营销工具的单个功能的基础上比较两个不同的版本，例如主页上的 CTA 文本或图片，而拆分测试允许比较两个不同的设计。

A/B 测试如何工作？

您必须构建一个内容的两个版本并修改一个属性才能执行 A/B 测试。然后，您可以在两个相同的受众中展示这两个版本，并检查哪个版本在给定的时间内是成功的，足够长的时间来得出准确的结论。

例如，假设您有两个用于登录页面的模板，并且想决定哪个模板效果最好。创建设计后，您将登陆给一组，并将另一个版本提交给第二组。然后，您会看到流量、点击或转化等指标如何在每个着陆页上发挥作用。

如果最终结果表明某个版本的性能优于另一个版本，那么这对您来说是一个好兆头，您可以开始调查深入的解释，这可能会为您进一步的着陆页创建进度引发一些想法。

A/B 测试对营销人员的好处

A/B 测试为营销团队提供了多种优势，具体取决于您的决定。即便如此，这些测试对公司来说还是很有用的，因为它们具有成本效益和回报。

由于今天的公司对他们所有的月度销售线索感到失望，另一方面，电子商务商店在购物车放弃率很高的情况下苦苦挣扎。与此同时，媒体和出版商的参与率仍然有所下降。任何典型问题，例如转化漏斗的泄漏、结帐页面的流失，都会影响这些关键的转化指标。

因此，A/B 测试就是为了解决这些问题。

降低跳出率

您网站的跳出率是衡量您的网站成功的最关键方法之一。您网站的高跳出率可能有很多解释，例如多种可能性、错误的标准等等。当不同的网站服务于不同的目的时，没有安全的方法来解决不同受众的跳出率。

A/B 测试是实现这一目标的一种方法。在找到最佳可用版本之前，您可以通过 A/B 测试尝试网站功能的多个版本。这提升了用户体验，允许用户在他们的网站上花费更多时间并降低跳出率。

降低购物车放弃率

放弃购物车是许多在线和电子商务企业面临的最大挑战之一。许多数据表明，流失率从 40% 到 75% 不等。放弃购物车的原因有多种，但更改显示结帐的时间和地点的运输成本将使您能够找到合适的组合来减少购物车放弃并吸引更多客户完成结帐流程。 A/B 测试是消除猜想以实现正确组合的最简单方法。

改善客户体验

该网站的访问者有一个共同的目的。可能是为了更好地了解您的产品或服务、购买产品或阅读或浏览某个主题。无论如何，用户的目标，当他们达到他们的目标时，可能会面临一些典型的痛点：它可能是一个虚假的副本或很难找到 CTA 按钮，比如现在购买。

未能实现他们的目标会导致糟糕的用户体验。这会增加摩擦，从而影响转化率。为了解决访问者的不适，使用从访问者行为跟踪方法收集的数据，例如折线图、谷歌分析和网站调查。

提高转化率

任何高质量的流量都可能非常昂贵。 A/B 测试可让您最大化当前流量，并鼓励您提高转化率，而无需投资新流量。 A/B 测试可以提供很高的投资回报率，即使是最小的修改也可以大大提高转化率。

点击此类 CTA 以到达目标网页的人数可以通过测试其 CTA 上的各种位置、颜色甚至锚文本来更改。这将增加在您的网站上填写表格、向您提供联系方式并成为会员的人数。

增加网站流量

可以通过测试页面上的各种博客文章或主页标题来更改使用超链接标题的用户数量。因此，网站上的流量将会增长。

将风险降至最低

在某些情况下，重大改进可能会导致巨额成本或战略调整。在做出重大决策并帮助您评估网站上的访问者和消费者行为之前，可以使用 A/B 测试。简而言之，A/B 测试让您能够通过优化效率和可靠性来锁定资本以提高投资回报率，或者它建立在短期转化、长期消费者满意度或其他主要指标的基础上，从而防止不必要的风险。

外部变量会影响测试结果。确保在准备促销和评估时考虑到假期、主要力量和其他影响消费者行为的事件。

您可以使用 A/B 测试测试什么？

您网站的渠道决定了您业务的未来。因此，您通过您的网站访问的任何内容都应配置为最大容量。这尤其适用于影响访问者行为和转化率的元素。

标题和文案

访问者在您的网站上看到的第一件事就是您的标题。决定客人如何在转化漏斗中走得更远的是第一次体验。因此，在复制、起草和格式化您的网页时，您应该格外小心。检查您的标题是否在访问者到达您的博客后立即吸引他们的目光。保持简短和及时，并确保您公开谈论什么是和支持您的产品或服务。通过 A/B 测试不同的字体、大小、副本和消息。

测试各种长度的段落和说服速度。正文的段落还应与您网站的标题相关。精心编写的标题和正文将提高您的网站成为磁铁转换器的几率。

主题行

主题电子邮件行直接影响打开率。如果你没有看到你需要订阅者的东西，那么电子邮件通常会被扔进垃圾箱。 A/B 主题测试行将提高您点击的机会。尝试问题与公告，衡量权力条款与彼此，并尝试使用带有或不带有表情符号的主题行。

图像、视频和音频

如果您有一个视频库，一个明智的做法是将视频与书面或简短的信息图表进行比较以获得更长的版本。

如果您目前没有视频频道或资源页面，即使库存图片也会影响您的 A/B 测试。例如，无论您是否有某人指向您的标题或 CTA 的照片，该图片当然会吸引观众使用此功能。这两个 A/B 测试都将帮助您了解受众的反应。

页面布局

A/B 测试可以帮助找到最好的元素添加到您的网络显示中。例如，从转换的角度来看，您作为电子商务商店的产品页面非常重要。可以肯定的是，消费者在购买最新阶段的技术进步时喜欢以高清方式看到它。因此，必须优化产品页面的配置和功能。副本包括网站概念和设计中的照片（产品信息图表和图像等）和视频（产品视频、演示视频、广告等）。

主页和登陆页面也是需要构建的关键页面。要找到这些页面的最佳版本，请使用 A/B 测试。测试多种想法，例如放入大量空白和高清图像、产品视频而不是图像，或评估各种格式。通过利用点击图表中的洞察力，披露页面以分析无效点击并检测干扰。您的主页和登录页面越不尴尬，访问者就越容易和更快地找到他们需要的东西。

客户调查

当人们浏览您的商店时，会显示客户调查。例如，现场调查问卷可能会在之后询问同一页面上的访问者是否有任何东西阻止他们今天购物。如果是这样，那是什么意思？该定性数据可用于提高转换率和复制质量。

表格是潜在客户与您联系的方式。如果它们是购买渠道的一部分，它们就会变得更加相关。正如没有两个博客是一样的，对于特定的受众也没有两种方式。虽然一个简短而完整的设计可能适合某些公司，但其领导一致性的长表格可能适用于许多其他公司。通过使用表单分析等测试工具，您可以评估最适合您的受众的风格并努力对其进行优化。

号召性用语 (CTA)

CTA包含所有的实际措施，访问者是否完成交易，是否完成注册表转换以及更多直接影响您的转换率的行为。它应该鼓励读者对您的交易采取行动，因为它太有价值而无法拒绝。

您甚至可以修改 CTA 中的一个术语。其他功能，例如颜色按钮、文本颜色、对比度、大小和形状，也会影响其输出。在 A/B 测试期间，不要改变几个品质。如果要测试背景颜色，甚至不要更改字体或链接颜色，否则，您将无法知道 A/B 测试结果的准确性。

社会证明

社交数据可能采用专业领域、名人和消费者提供的反馈、评级或证据的形式，也可能被视为证据、媒体通知、奖励和徽章、证书等。

该证据的存在证实了您网站的声明。 A/B 测试将让您了解添加社交证明是否是一件积极的事情，您需要什么类型的社交证明，以及您需要添加多少信息。您可以衡量各种应用程序的社会认同、设计和定位。

如何进行 A/B 测试？

正式的 A/B 测试计划将通过识别需要优化过程的最重要问题来提高营销活动的盈利能力。 A/B 测试现在正从一项独立的终生事物操作转变为一项更有组织和更持久的活动，该活动仍应在明确定义的 CRO 阶段内进行。

第 1 步：研究

在制定 AB 测试计划之前，必须对网站的实际运行方式进行详细分析。您需要收集有关网络上的用户数量、哪些页面推送最多、哪些页面进行转换等数据。Google Analytics 和 Omniture 等定量网站分析应用程序可以与 A/B 测试一起使用工具。您将看到这些页面、使用时间最长的网站或跳出率最高的页面。这些是最常用的。

网站使用调查是进行更明智分析的常用方法。调查可以直接将网站工作人员与客户联系起来，还可以说明可以从汇总结果中忽略的问题。此外，上下文视图可以从用于识别消费者旅程差异的访客体验数据收集方法中获得。

第 2 步：选择要测试的元素

在优化网页和电子邮件时，您可以找到各种要衡量的变量。但是要评估更改的益处，您需要将其输出与自变量分开并量化，否则您无法看到哪个变量对性能改进负责。

对于单个网页或电子邮件，您可以测试多个属性，只需确保一次测试一个即可。查看您的营销工具的不同方面以及它们未来的风格、措辞和界面选择。您可能测试的其他内容包括电子邮件主题行、发件人姓名以及个性化地址的各种方式。

第 3 步：收集数据

您只能使用定性和定量分析方法从访客行为中收集数据。现在由您来评估这些数据并理解它们。分析、发表强烈评论，然后将网站和用户观点发展成数据支持的假设，是使用本报告中收集的任何数据的完美方式。当一个理论准备好时，用不同的标准来衡量它，比如你会赢得多少信心，建立起来有多容易，等等。

测试解决方案 A/B 允许您在统计上确认某些理论，但不能为您提供复杂的消费者理解。将其他方式提供的知识添加到 A/B 测试中也很重要。您可以使用许多信息源来更清楚地了解这一点。

热图和会话记录：这些方法允许用户查看他们如何与网站上或网站之间的项目进行通信。
客户反馈：公司提供来自消费者的详细意见，例如网站上列出的意见或客户服务问卷。客户调查或实时聊天可以完成他们的研究。
网站分析数据：虽然这些数据没有阐明用户行为，但它可能会导致转化问题，例如识别和降低购物车放弃率。您还可以确定可以首先尝试哪些页面。
客户评价：尽管受到样本量的限制，但消费者评价可以包含大量定量技术无法提供的知识。

第 4 步：形成假设

为了检测转换问题并阐明用户行为，A/B 测试必须由两条信息提供。这一研究过程至关重要，可以帮助您建立清晰的理论。

您形成的假设应与明确确定的与原因相关的问题相关联，并且必须确定潜在的解决方案。还应指出与要测试的 KPI 特别相关的估计结果。也许这里要提出一个问题陈述和一个理论。

例如：

问题陈述：“铅生产形式太长，造成不必要的摩擦。”

假设：“我们将通过将表单字段的数量从 30 个增加到 20 个来最大化潜在客户的数量”。

第 5 步：创建变体

下一步应该是根据您的假设构建一个变体，并在 A/B 测试中使用当前版本对其进行验证。您打算尝试的修改之间的一个区别是您的新版本的另一个版本。要查看哪一个适合，您可以针对控件尝试几种变体。根据从用户体验的角度来看可能成功的假设来创建修改。

如果您进行 A/B 测试，您可能需要同时进行这两种变体，否则您将不得不评估性能。在这种情况下，唯一的区别是您测试您的时间，例如确定发送电子邮件的最佳时间。这是一个很大的考验，因为订阅承诺的最佳期限将根据您的公司提供的内容和订阅者的身份而有很大差异。

第 6 步：运行测试

当您根据站点的要求和业务优先级选择了测试类型和方法后，开始测试并等待必要的时间产生统计上的实质性结果。请注意，无论您使用哪种方法，测量过程和统计精度都将决定最终结果。例如，测试活动的时间安排就是这样一种情况。必须确定考试的时间和持续时间。

以下是您可以为您的网站应用的一些最常见的 A/B 测试方法。

拆分 URL 测试

托管在各种 URL 上的网站的多个版本正在通过拆分 URL 测试进行测试。您对您网站的访问量分为规则和差异，并计算转换数字以决定获胜版本。如果只能进行前端修改，则首选 A/B 测试，但在需要对架构进行重大改进且不影响原始网站设计时，首选拆分 URL 测试。

多页测试

多页测试是一种非常规的方式，可以在许多网站上测试某些元素的改进。多页测试可以通过两种方式进行。一种是漏斗多页测试，您可以在其中获取销售漏斗的所有页面并创建每个漏斗的新副本，使您的销售挑战者漏斗，然后您可以对其进行测试。另一种是经典的多页测试，可以通过重复的元素影响转化，例如安全徽章、推荐书等。

多变量测试

这是一种技术，通过该技术可以更改网页的许多部分并生成所有组合的变体。您将在多变量测试的单个测试中测试所有变体。多功能测试可让您确定在网站上对您的转化效果影响最大的因素。它比 A/B 更复杂，更适合有经验的营销人员。

统计检验

频率测试：频率测试方法确定事件的概率，即某个事件在广泛的数据点中发生的频率。在 A/B 测试世界的背景下，您会看到任何使用频率技术的人都需要更多的证据才能得出正确的结论。这限制了您进行任何 A/B 测试尝试。这限制了你。为了得出准确的研究结果，频率论方法包括根据样本量指定 A/B 测试的长度。这些分析基于所有实验都可以无休止地重复这一事实。
贝叶斯测试：贝叶斯方法较差。它允许您使用概率定律在评估结束之前解释结果。在贝叶斯统计下，当获得新知识而不是成为一个恒定值时，可能性会有所不同。贝叶斯方法表明，如果您有足够的数据，变异 A 的可能性与变异 B 或对照相比具有较低的转化率。但是，请确保您正确阅读了置信区间。

第 7 步：分析结果

随着实验的继续，您将看到实验的进展情况。如果您能及早看到一个变量肯定是赢家，您应该在此时结束实验。运行实验以查看在给定时间内会发生什么。

请注意，测试的结果可能不稳定。为了得到更准确的答案，整个过程最好在两周内完成。如果评估完成，则使用诸如百分比增加、置信水平、其他指标的直接和间接影响等度量来评估测试结果。如果测试有效，请在考虑这些数字后使用获胜的变体。如果测试没有结束，请从中获得洞察力，并在未来的二次测试中使用它。

A/B 测试时要避免的一些错误

使用错误的工具

随着 A/B 测试变得越来越普遍，现在可以使用许多低成本工具，但并非所有这些工具都同样成功。一些工具大大降低了网站的速度，而另一些工具没有与导致数据退化的定性工具紧密集成。使用此类有缺陷的仪器测试 A/B 会从一开始就危及测试的有效性。

测试错误的时机

在统计显着之前，对您的流量和目标运行一定时间的 A/B 测试。该测试可能会导致测试失败或导致测试结果太长或太短而可以忽略不计。自从试用发布后的最初几天，您的网站的一个版本似乎已经中标，这并不意味着您可以取消它并尽早宣布获胜者。公司鼓励活动持续太久也是一个常见的错误。

另一个常见的计时错误与不同时间段的非线性比较有关。您无法比较高流量日和低流量日之间的拆分测试结果。此外，如果您是电子商务零售商，则无法对假日旺季销售和低迷季节结果进行拆分测试。在这两种情况下，您并不是在所有情况下都将同一事物与同一事物进行比较，因此您不会获得一致的结果。另一种方法是在可比较的时间内运行您的测试，以便您可以可靠地确定哪些更改得到了改进。

还必须注意可能影响拆分测试结果的外部变量。当您在本地做广告并且由于自然灾害而断电时，您将无法获得所需的流量或结果。与冬季相关的报价不会产生与夏季相同的效果。

不平衡的流量

您还必须拥有正确的流量以及正确的测试时间。一般来说，必须有足够多的参与者对这些活动进行测试，才能产生真正的结果。当您拥有一个高流量的站点时，由于该站点的访问者持续不断，您可以轻松完成拆分测试。如果您的网站流量低或访问量不高，您将需要更长的时间。也有必要以正确的方式中断流量，以便您真正尝试这样做。

使用无效假设

在执行测试之前，在 A/B 测试中构想了一个假设。这取决于接下来的所有步骤：应该做什么，为什么要改变，预期的结果是什么，等等。当您继续使用错误的假设时，测试遵循的可能性会降低。

请注意，所有要素都是有效假设所必需的：数据观察、解释推测、关于如何修复某事物的理论以及做出更改后的测量结果。

拆分测试太多元素

通过测试网站的这么多元素，不可能一起找出哪个因素对测试的性能或失败的影响最大。检查的组件越多，必须使用网站上的更多流量来证明统计相关研究的合理性。因此，优先级测试对于有效的 A/B 测试很重要。

测量不正确的分析结果

衡量结果与衡量一样重要，但这是人们犯下代价高昂的 A/B 测试错误的一种环境。当您没有正确计算绩效时，您不能依赖您的报告，也不能就您的营销做出数据驱动的决策。执行此操作的最简单方法之一是确保您使用 Google Analytics 来处理您的 A/B 研究方法。

A/B 测试示例：电子邮件营销

电子邮件营销涉及优化打开、点击和响应速度，同时为特定电子邮件活动创建尽可能多的指导和收入。但是，在我们这个邮箱超载的时代，您的潜在客户无法打开您的电子邮件，因为他们收到了很多。事实是，没有其他人能想象出贵公司理想的电子邮件活动——这将依赖于我们稍后讨论的许多项目。因此，A/B 测试是计划和编写最强大的电子邮件的最佳方式。

为什么 A/B 测试在电子邮件营销中很重要

正如您所看到的，电子邮件营销平均每花费 1 美元就能获得 40 美元的回报，即展示广告或横幅广告的升级。由于电子邮件营销是一个具有商业利益的领域，因此进行电子邮件 A/B 测试将利大于弊。

首先，您可以通过识别共同趋势和行为来加快点击率和打开率。此外，通过研究漏斗和流量来源，这对于确定有多少打开的消息实际上对潜在客户或销售做出了贡献，这将提高转化率和产生的收入。您将获得对电子邮件营销投资回报率的详细评估，这是帮助提高转化率和利润的积极开始。这是一个好的开始。

经过一些明确的测试，您即将进行的电子邮件营销工作将很快取得成功。你会发现很大的差异化因素。通过 A/B 测试，您将生成量身定制并适合您的潜在客户的电子邮件。为了进行成功的 A/B 测试，将您的电子邮件营销活动提升到一个新的水平，您可能需要智能且易于访问的电子邮件营销服务提供商的帮助，而 AVADA 电子邮件营销是一个值得一试的知名品牌一看。

通过电子邮件发送什么 A/B 测试

您可以为您的电子邮件营销活动 A/B 测试各种变量。以下是您可以考虑用于研究目的的最常见的电子邮件 A/B 测试元素列表：

主题和标题
图片和视频
电子邮件设计和布局
预览文本
文案（长度、语气、词序等）
CTA
链接和按钮
不同的推荐

示例：音调

您的电子邮件活动的语气将极大地影响您获得的点击量。研究表明，如果您在文案中添加正面信息，您会更频繁地瞄准读者的大脑，这样您就可以快速掌握要点并增加点击和购买商品的欲望。

让我们看一个 Campaign Monitor 的例子。在版本 A 中，他们使用版本 A 中的悲观语言来强调开始新职位的“糟糕”现实。为了产生一种清晰的消极感和阻碍读者行为，他们专门使用了诸如“困难”、“不认识很多人”等语言。

然而，在电子邮件版本 B 中，Campaign Monitor 有意识地使用了诸如“令人兴奋”、“新的、聪明的人”和“学习一整套新工具”等乐观的术语，以使电子邮件听起来更加积极。测试显示，他们的电子邮件转换率在使用正面词语的情况下增加了 22%。因此，下次您撰写电子邮件营销活动的副本时，请考虑一下语气，看看积极的语气是否可以超过消极的语气。

最后的话

A/B 测试对于提高您网站的转化率非常重要。如果以最大的承诺和您已经拥有的专业知识来实现，A/B 测试将消除优化系统操作中固有的许多风险。它还将通过删除所有不良链接和优化网站更新来显着提升用户体验网站。

什么是 A/B 测试？ 指南、好处、示例等等！