如何在谷歌优化日落后继续前进

最近，Google Optimize 将于 2023 年离开的消息震动了数字版图，标志着这个流行的 A/B/n 测试平台时代的结束。 作为网站所有者和营销人员，很自然地想知道优化之旅的影响和前景。

幸运的是，Google 优化工具的退出并不意味着您进行有效 A/B/n 测试和推动转化的能力的终结。 事实上，它提供了一个机会来重新评估您的策略、探索替代解决方案并将您的优化工作推向新的高度。 有很多 Google Optimize 替代方案和策略可供测试。

在这篇博文中，我们将深入探讨为什么拥有 A/B/n 测试策略对于最大限度地提高网站性能至关重要。 我们还将为您提供有关如何使用最佳实践设置您的第一个 A/B/n 测试的分步指南。

什么是谷歌优化？

什么是谷歌优化？ Google Optimize 是 Google 提供的一种网络优化工具，允许用户测试和优化他们的网站以获得更好的性能和用户体验。 借助 Google 优化工具，营销人员可以创建其网站内容的不同变体，例如标题、图片、按钮或布局，并相互进行测试以确定哪种变体在转化率、参与度或其他定义的指标方面表现更好。 这种数据驱动的方法可帮助营销人员就网站设计和内容做出明智的决策，以提高用户满意度并实现其业务目标。

但不幸的是，该工具将于 2023 年 9 月 30 日停用。

那么，如果 Google 优化工具一直是您进行实验的主要工具，那么您现在可以做什么？

为什么需要 A/B/n 测试策略

随着 Google 优化工具的停用，为您的网站创建和实施 A/B/n 测试策略变得更加重要。 A/B/n 测试是任何成功的网站优化计划的重要组成部分。 它允许您做出数据驱动的决策，并最大限度地发挥所做更改的影响。 以下是您需要 A/B/n 测试策略的几个关键原因：

减少猜测：如果不进行测试，您的营销决策将依赖于假设和猜测。通过测试不同的变体，您可以收集有关每个元素如何影响用户行为和偏好的具体数据。 这种数据驱动的方法消除了猜测，并提供了宝贵的见解，让您了解真正引起观众共鸣的内容。

改善用户体验： A/B/n 测试允许您试验不同的设计元素、布局和用户流程，以确定提供最佳用户体验的组合。通过测试和改进这些元素，您可以为访问者创造无缝且引人入胜的体验，从而提高满意度、延长访问持续时间和提高转化机会。

建立持续改进的循环： A/B/n 测试是一个持续的过程，可让您不断完善和优化您的网站。它使您能够根据实时数据进行增量更改，而不是依赖一次性重新设计。 通过采用通过测试持续改进的文化，您可以在竞争中保持领先地位并不断提高网站的性能。

如何设置 A/B/n 测试

第 1 步：定义您的目标和变量

首先明确定义 A/B/n 测试的目标。 您希望改进网站或转化渠道的哪些具体方面？ 建立一个明确的目标将有助于您集中精力并准确衡量测试的影响。 然后，确定要在 A/B/n 实验中测试的特定元素。 这可能包括标题、号召性用语按钮等。

第 2 步：提出假设

就测试变量的每个变化可能如何影响用户行为或性能提出假设。 这些假设将作为您预测的基础，并帮助您解释测试结果。

第 3 步：创建测试变体并分配流量

使用 A/B/n 测试工具或平台，创建测试元素的变体。 确保每个变体都以单一、孤立的方式与其他变体不同，从而使您能够准确地将性能的任何变化归因于被测试的特定元素。 然后，决定 A/B/n 测试中每个变体的流量分配。 分配可以在所有变体之间均匀分布。

第 4 步：启动和监控测试

启动 A/B/n 测试并监控其进度。 定期审查测试结果并检查是否存在任何可能影响实验准确性或完整性的技术问题或异常情况。 留出足够的时间让测试运行以收集有意义的数据量。

第 5 步：分析和解释结果

一旦您的测试达到统计显着性或运行了预定的持续时间，就可以分析结果。 将每个变体的性能与定义的目标进行比较，并评估任何观察到的差异的统计显着性。 根据您的假设解释结果并得出可操作的见解。

第 6 步：实施您的制胜变式

如果一个变体明显优于其他变体，请在您的网站上实施获胜的变体。 应用从测试中获得的见解来做出数据驱动的决策和改进。 提示：如果没有出现明显的赢家，请考虑重复测试或进行进一步的实验以获得更多见解。

A/B/n 测试最佳实践

现在我们知道如何设置 A/B/n 测试，让我们将注意力转向以 CRO 为中心的提示和技巧，它们将使您的 A/B/n 测试能力更上一层楼。

从大处着眼，从小处着手：不要试图一次解决所有问题。相反，做一些小的改变来学习，然后重复这些学习。 根据您的发现构建更多测试。

确保您有足够的流量：使用足够大的样本量来确保统计显着性。低流量页面上的测试需要更长的时间来确定获胜者，并且它们不会提供准确的学习或对大多数用户体验的洞察。

为您计划测试的每个页面创建一个优先级路线图：确定页面中最大胆和最具影响力的元素以获取您的初始知识，然后根据它们的易实施性和对您的主要指标的潜在影响来确定其他测试的优先级。您的测试路线图应包括假设、测试想法、目标、期望的学习和特定的启动日期，以确保您的测试工作步入正轨。

使用热图和其他用户行为分析工具来了解访问者如何与着陆页进行交互：测试您在首屏和非首屏放置的内容会对转化率产生巨大影响，尤其是对于某些受众和微型受众而言，因此了解什么人们正在探索的元素和他们忽略的元素是创建完全优化的着陆页的关键。

• 这里有一个提示，如果您发现人们一直滚动到首屏而不是点击上方，则这是一个主要指标，表明您没有在首屏提供足够的信息。

现在您对 A/B/n 测试的重要性以及它如何优化您网站的性能有了更深入的了解，即使在 Google 优化工具离开后也是如此。 请记住，虽然一个时代的终结可能会带来一些不确定性，但它也带来了成长和探索的机会！ 当您踏上 A/B/n 测试之旅时，请回顾我们分享的有关 A/B/n 测试结构、测试策略的价值、测试设置和最佳实践的见解。

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