未来 5 年最适合的 10 大 A/B 测试工具（根据功能、隐私、成熟度和价格进行审查）
已发表: 2021-08-19
因此，您正在寻找购买 A/B 测试工具。 也许这是您第一次进行实验，或者您正在市场上寻找新的，但关键是：
您选择的工具现在应该可以满足您的需求，同时还能够随着您的需求和实验目标而随着时间的推移而增长，因此您暂时不必升级。
这就是我们将在本指南中介绍的内容。 满足当今测试需求和功能的最佳 A/B 测试平台，同时也展望我们在行业中看到的未来趋势和想法。
我们将每个工具与这些当前趋势、它们的含义以及我们认为满足这种需求的工具一起分解（同时也满足您当前的测试需求）。
通过这种方式，您可以简化决策并为您的投资找到最佳的 A/B 测试解决方案。
所以让我们潜入...
- 未来 5 年最适合的 10 大 A/B 测试工具（基于当前的转化率优化趋势）
- #1：转换体验
- #2：谷歌优化/优化 360
- ＃3：AB美味
- #4：优化
- ＃5：SiteSpect
- #6：Adobe 目标
- #7：VWO 测试
- ＃8：Kameleoon
- #9：OmniConvert
- #10：动态产量
- 了解有关 A/B 测试工具的更多信息
- 什么是 A/B 测试工具？
- 如何设置 A/B 测试？
- 如何在网站上进行 A/B 测试？
- A/B 测试工具所需的主要功能
- A/B 测试的主要趋势以及为什么在选择 A/B 测试工具时应该关心
- CRO的未来会怎样？
- 1. 决策制定的 A/B 测试
- CXO 如何影响您的 A/B 测试工具选择？
- 2. 最小化对页面体验影响的 A/B 测试
- 页面体验如何影响您的 A/B 测试工具选择？
- 3. 尊重隐私的 A/B 测试
- 客户端工具和服务器端工具有什么区别？
- 隐私如何影响您的 A/B 测试工具选择？
- 4. 数据和机器学习支持的 A/B 测试
- 什么是机器学习？
- 机器学习如何影响 CRO？
- 机器学习和 AI 如何影响您的 A/B 测试工具选择？
- 1. 决策制定的 A/B 测试
- 结论
未来 5 年最适合的 10 大 A/B 测试工具（基于当前的转化率优化趋势）
什么是最好的 A/B 测试工具？
以下是我们推荐的 10 大面向未来的 A/B 测试工具：
- 转换体验
- 谷歌优化
- AB 美味
- 优化
- SiteSpect
- Adobe 目标
- VWO 测试
- 喀麦隆
- OmniConvert
- 动态产量
我们添加了它们的功能、定价、可用性、独立评论，以及它们是否符合 CRO 的 4 个新兴趋势。
您可以跳到文章末尾以了解有关这些趋势的更多信息以及它们为何如此重要，但总而言之，这些测试解决方案中的每一个：
- 与其他工具集成以全面分析数据，
- 快速加载以帮助核心 Web Vitals，并且在测试时不影响 SEO 流量，
- 关心用户隐私，
- 具有客户端或服务器端安装选项，
- 具有用于额外测试和扩展的机器学习功能。
现在让我们直接跳到 A/B 测试工具比较。
#1：转换体验
Convert Experiences 可能最好被视为中级测试平台，但价格最低。 它适用于希望从运行他们的第一个实验而现在希望扩大他们的测试计划和流程的公司和团队。
代理商一致推荐（即使他们有一套竞争对手的工具可供使用），Convert Experiences 还拥有一支出色的聊天、电子邮件和实时电话支持团队。
我们的目标是创建能够完成您所需工作的最佳平台，并在此基础上不断改进。
我们还高度关注隐私和数据保护，不仅满足当前的 GDPR 和其他立法，而且提前积极改进平台以满足新的隐私法。
我们最近构建了一个新的 Shopify 集成，可以跟踪每个变体的收入，无论您使用的是哪个 Shopify 计划。 （大多数工具仅限于高级 Shopify 计划。）
G2 评级： 4.7/5.0（46 条评论）
定价：每月低至 699 美元，之后每 10 万访问者 199 美元。
他们提供免费计划或试用吗？ 是的，无需信用卡即可免费试用 14 天。
每 100,000 名访客的费用： 199 美元。
优点：
- 完全符合隐私要求：不会存储任何个人数据
- 快速且无闪烁
- 功能丰富，运行无限测试
- 与 100 多个第三方工具（例如 Shopify、WordPress、Mixpanel、Hotjar、Google Analytics）集成
- 可靠、快速的客户支持。
缺点：
- Kickstart 计划中的基本帖子细分
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ Convert 作为客户端的所见即所得编辑器工作，但它也可以在服务器端设置并运行自定义 JS。
频率论还是贝叶斯方法？ Convert Experiences 使用频率学双尾 Z 检验运行实验。
是否支持全栈？ 目前正在实施。 在这里加入候补名单。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的。 Convert 脚本加载速度非常快，无闪烁，并且对 CLS 的影响很小。
有机器学习或人工智能吗？ 不。
他们为企业服务吗？ 是的。 我们是 Sony、Jabra、Unicef 等公司的首选工具。
他们提供客户支持吗？ 是的，从试用开始。 哪种类型？ 实时消息传递、博客和知识库以及更多内容。
他们关心隐私吗？ 我们完全符合 GDPR。 我们甚至停止使用其他不符合 GDPR 的公司的工具进行内部工作，这对我们来说意义重大。
他们关心世界吗？ 是的。 它在我们的 DNA 中。 我们种树、开展社区计划、从最初的申请开始支持多样性、向慈善机构捐款等等。 哎呀，我们是 15 倍碳负。
TrustRadius 的 A/B 测试软件评论：
看看 Convert Experiences 的实际效果。
体验符合隐私、无闪烁、无限制的测试。 免费试用 Convert Experiences 15 天。
#2：谷歌优化/优化 360
Google 有 2 个测试平台：Optimize，可免费使用，但对测试、运行的测试数量和功能有一些限制，然后是 Optimize 360，所有功能都可用，但价格大幅上涨。
对于那些完全不熟悉测试的人来说，Optimize 的免费版本是一个很好的起点，然后从那里，一旦您遇到工具的限制或想要进一步扩展，您可以继续使用一些中档选项。
G2 评级： 4.3/5.0（27 条评论）
定价：有 2 个版本。 优化是免费的，但要获得高级功能，您必须选择 Google Optimize 360。
Optimize 360 的定价是定制的（尽管据传约为每年 150,000 美元）。 要获得每月的价格，您必须填写表格以联系他们的销售团队。
他们提供免费计划吗？ 是的。
每 100,000 名访客的成本：不适用
优点：
- 用户友好——只需要很少的技术知识
- 非常适合初次使用 A/B 测试人员
- 与谷歌分析快速集成
- 拥有超详细的受众细分，得益于谷歌庞大的数据资源
缺点：
- 免费套餐一次只能进行 5 次测试
- 没有拖放编辑器功能
- 不能直接上传图片
- 无法测试移动应用，只能测试浏览器
- 不适合复杂的测试
- UI/UX 和报告不像大多数其他工具那样具有视觉吸引力
- 闪烁有时会发生。
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 两个都。
频率论者还是贝叶斯论者？ Google Optimize 使用贝叶斯方法而不是频率方法，也称为空假设显着性检验 (NHST)
是否支持全栈？ 是的。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的。 此工具加载速度很快，尽管它可能会闪烁，这可能会导致 CLS 问题。
有机器学习或人工智能吗？ 不。
他们为企业服务吗？ 可以，但只能通过 Optimize 360。
他们提供客户支持吗？ 他们有一个资源中心，其中包含提示、视频教程、帮助社区等。
他们关心隐私吗？ 他们遵守使用其产品的国家/地区适用的数据保护法律。
他们还与第三方和数据保护机构合作，以确保用户数据的安全。
他们关心世界吗？ 谷歌自 2007 年以来一直保持碳中和，并计划到 2030 年实现无碳排放。除此之外，他们还以承诺 10 亿美元的众多慈善姿态而闻名。
TrustRadius 的 A/B 测试软件评论：
这个 A/B 测试解决方案的实际效果：
需要一个在“支持质量”、“经商便利”和“A/B 测试”等几个关键因素上排名优于 Google 优化的平台？ 以下是 Convert Experiences 与 Google Optimize & Optimize 360 的对比。
＃3：AB美味
A/B Tasty 是另一个中级工具。 它具有干净的界面和简单的设置，使希望摆脱基本实验的公司可以轻松地开始扩展其测试程序。
简单性扩展到其机器学习功能，以帮助流量大的网站运行更复杂的个性化和数据跟踪。
指标报告功能可以进行更新，因为它非常简单并且使用条形图而不是绘制数据点，但总体而言是一个很好的解决方案。
G2 评级： 4.5/5.0（76 条评论）
定价：对于 Essentials 计划的 40 万月度测试访问者，起价为 1900 美元/月。 增长计划的费用为 3800 美元/月，而精英计划的起价为 5700 美元/月。
他们提供免费计划或试用吗？ 不可以。您可以请求演示电话以查看他们的新功能。
每 100,000 名访客的成本：约 475 美元。
优点：
- 优化中内置了 AI 和 ML
- 运行无限的实验
- 干净且易于使用的用户界面
- 易于设置和预览测试
- 动态小部件
- 多重集成
- 广泛的分析报告
- 提供广泛的定位选项以及个性化
- 可靠的客户支持
- 定价是中档
缺点：
- 没有自动化可以提供有关受众表现的有价值的见解（尤其是对于积极的实验），并且有时需要客户支持才能看到
- 统计显着性计算器的用户体验有点基础
- Google Analytics 集成很复杂，需要编码
- 没有免费试用
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 两个都
频率论者还是贝叶斯论者？ 贝叶斯方法。
是否支持全栈？ 是的。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的。 该工具加载速度快。
有机器学习或人工智能吗？ 是的。
他们为企业服务吗？ 是的。 它们是迪士尼、欧莱雅、Kalviyo 等公司的首选工具。
他们提供客户支持吗？ 是的。 他们有知识库和实时聊天。
他们关心隐私吗？ 是的。 用户 IP 地址用于创建 ID 代码，然后在进入工具之前立即删除。 ID 代码被匿名化，然后在 13 个月后被删除。
他们关心世界吗？ 他们直接向非政府组织捐款，与社会行动团体合作，回收并赞助蜂箱。
TrustRadius 的 A/B 测试软件评论：
这个测试工具的实际效果：
需要一个（实际上）在 A/B 测试中胜出的 AB Tasty 替代品吗？ 看看比 AB Tasty 定价的替代方案。
#4：优化
Optimizely 非常注重企业。 他们的目标似乎是提供解决方案，使数据驱动的决策在高流量环境中更容易，同时还提供一些机器学习元素。
G2 评级： 4.3/5.0（109 条评论）
定价：他们使用自定义定价模型。 但Splitbase 预测它们每年至少要花费 36,000 美元。
他们提供免费计划吗？ 不，他们在 2018 年停止了免费计划。
每 100,000 名访客的成本：不适用
优点：
- 运行无限的实验
- 干净且易于使用的用户界面
- 小部件功能使用起来很有趣
- 提供广泛的定位选项
- 可靠的客户支持
缺点：
- 不会自动提供有关受众表现的见解（尤其是对于活跃的实验）
- Google Analytics 集成很复杂，需要编码
- 优化片段通常会增加页面加载时间
- 昂贵的选择
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 两个都。 Optimizely 通过 Javascript 片段提供客户端实验，并通过开发人员 SDK 提供服务器端实验。
频率论者还是贝叶斯论者？ Optimizely 的 Stats Engine 使用顺序实验，而不是您在其他平台上看到的固定范围实验。
是否支持全栈？ 是的。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的，这个工具加载速度很快。
有机器学习或人工智能吗？ 是的。
他们为企业服务吗？ 由于定价，它主要迎合企业级别。 微软、IBM、惠普、eBay、雅马哈、必胜客和 Atlassian 等品牌都在使用它。
他们提供客户支持吗？ 是的。 他们拥有大量资源来帮助用户摆脱困境，并提供电话号码以 24/7 全天候寻求帮助。
他们关心隐私吗？ 他们考虑到新旧隐私法并将其集成到他们的产品中，这样您（用户）就不必担心合规性。
他们关心世界吗？ 大多数新员工在第二天就被派往社区做志愿者。
TrustRadius 的 A/B 测试软件评论：
这个 A/B 测试工具的实际效果：
寻找优化的替代品？ 认识转换体验！ 它是两全其美的——它拥有您最喜欢的所有 A/B 测试功能，支持速度提高 4 倍，可以为您节省高达 10 万美元的合同费用。
＃5：SiteSpect
SiteSpect 是一款以企业为中心的测试工具，具有目前市场上最快的加载时间。 （但仅比此列表中的一些中级工具快一点。）
该平台不适合初学者，该平台适用于发现当前平台存在局限性并正在进一步进入高流量网站的数据分析、个性化和机器学习的团队，但这反映在他们的价格点上。
与大多数测试工具一样，它提供客户端或服务器端设置，允许您设置拆分测试，在 HTML 加载到页面之前对其进行编辑。 这对于那些有安全意识并希望能够跟踪现场所有交互的人来说非常有用。
G2 评级： 4.4/5.0（50 条评论）
定价：您必须联系 SiteSpect 以根据您的需要定制价格。
他们提供免费计划吗？ 是的，他们提供免费试用。
每 100,000 名访客的成本：不适用
优点：
- 支持所有标记语言（HTML、WML、XML 和 JSON）、样式表和脚本语言
- 没有 JavaScript 标签意味着没有内容刷新或闪烁
- 用途广泛，几乎可以测试任何场景
- 非侵入式测试
- 与分析工具集成
- 无需修改代码的生产版本
缺点：
- 实施测试所需的技术知识
- 添加一个额外的跃点，可能会降低您的网站速度
- 报告界面可能会更好
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 两个都。
频率论者还是贝叶斯论者？ SiteSpect 使用双尾 t 检验将检验变异与对照进行比较以确定置信区间不重叠并因此指示显着性的点。 SiteSpect 还计算 z 分数并在报告中使用它。
是否支持全栈？ 是的。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的。 这个工具非常快。
有机器学习或人工智能吗？ 是的。
他们为企业服务吗？ 是的。 Staples、PetSmart、AmericanGirl 和 Urban Outfitters 使用 SiteSpect。
他们提供客户支持吗？ 可以通过电话和电子邮件获得免费和付费版本的客户支持。 他们的知识库中还提供了预先录制的网络研讨会。
他们关心隐私吗？ 他们是这样。 它们通过了 PCI DSS 3.2 认证； 符合 GDPR、CCPA 和隐私盾，并准备好 HIPAA。
他们关心世界吗？ 自 2014 年以来，SiteSpect 就赞助了一些慈善项目。
TrustRadius 的 A/B 测试软件评论：
这个 A/B 测试工具的实际效果：
#6：Adobe 目标
Adobe Target 是一个非常强大的企业测试工具，但它确实有一些限制，因为它只对他们的分析工具的客户可用。
话虽如此，两者之间的集成允许在个性化和细分目标（因此得名）之间进行出色的工作流切换，尤其是当您考虑其机器学习功能以不断了解更多有关您的受众和目标时。
G2 评级： 4.0/5.0（29 条评论）
定价：仅在 11 部分表格、电子邮件和电话后可用。 起步价为每月 10,000 美元。
他们提供免费计划或试用吗？ 不。
每 100,000 名访客的成本：不适用
优点
- 界面易于使用
- 提供准确的实时数据报告
- 与 Adobe Analytics 完美集成，设计为追加销售产品
- 适合初学者和专家的网站个性化工具
- 引导您完成设置和测试过程
- 拥有先进的人工智能来不断测试和改进活动和个性化
缺点
- 大规模优化可能很慢
- 需要非常大的流量才能发挥最佳效果
- 基于表单的编辑器需要学习曲线
- 高价位
- 没有试用选项
- 已在使用 Adobe Analytics 时效果最佳
- 连接到其他付费 Adobe Marketing Cloud 工具时可以获得深刻的见解
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 两个都。
频率论者还是贝叶斯论者？ 频率论方法。
是否支持全栈？ 是的。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的。 该工具加载速度快。
有机器学习或人工智能吗？ 是的
他们为企业服务吗？ 是的。 几乎完全是由于成为分析客户的成本和要求。
他们提供客户支持吗？ 是的，以知识库和视频培训计划的形式。
他们关心隐私吗？ 是的，它们完全符合 GDPR。
他们关心世界吗？ 非常如此。 他们倡导多样性，致力于 100% 可再生能源建筑，降低排放，开展社区行动计划等等。
这个 A/B 测试工具的实际效果：
#7：VWO 测试
VWO 是另一个入门/中级工具。 对于那些希望从 A/B 测试领域起步或希望开始进一步扩展测试的人来说，这非常有用。
虽然它是一个 A/B 测试平台，但它也专注于营销功能和 A/B 测试或协助某些数字营销活动，并具有直观的 UI 设计。
它们提供您可能期望的主要 A/B 测试功能，以及运行热图、点击记录、页面调查、全渠道跟踪、全栈跟踪和购物车放弃营销功能的能力。
另一个聪明的功能是他们的“部署”选项，它允许您在运行中进行更改并将它们推送到现场，与测试分开（尽管我强烈建议首先测试站点更改）。 尽管大多数 A/B 测试工具都可以做到这一点，但它们是唯一宣传它的工具。
一个主要的缺点是 WYSIWYG 编辑器有时会中断，在它上线之前删除代码和测试设置，所以在你点击发布之前一定要保存代码的副本。
G2 评分： 4.2/5.0（239 条评论）
定价：起价 199 美元/月。 更多需要根据您的需求定制定价。 您必须联系 VWO 销售团队。
他们提供免费计划吗？ 是的，您可以开始 30 天免费试用。
每 100,000 名访客的成本： ~500 美元
优点：
- 灵活的自定义选项，使您的测试适应许多场景
- 只需很少的编码知识即可轻松计划和执行测试
- 专门的支持团队指导您应对任何挑战
- 有能力追踪长期目标
- 能够将测试组合在一起
- 用于观察用户和故障排除的有用记录
缺点：
- 有一个学习曲线来了解 VWO 的全部功能
- 定价计划经常变化
- 他们只测试客户端
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 仅限客户端。
频率论者还是贝叶斯论者？ 贝叶斯方法。
是否支持全栈？ 是的。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的。
有机器学习或人工智能吗？ 不。
他们为企业服务吗？ 是的。 他们的企业客户包括 Ubisoft、AMD、Penn Foster、Optimeria 和 IMB Bank。
他们提供客户支持吗？ 是的，您可以在需要帮助时给他们打电话。 或查阅他们的资源页面。
他们关心隐私吗？ 是的。 他们遵守主要的隐私法律和法规，但他们在服务器上存储了一些访问者行为数据。
他们关心这个世界吗？ 最近，Wingify（VWO 背后的品牌）的董事长 Paras Chopra 在推特上发布了他们对几项 COVID 救济计划的支持，包括在德里建立一个 10 床位的 COVID 护理设施。
这个 A/B 测试工具的实际效果：
资源
＃8：Kameleoon
Kameleoon 是一个法国的 A/B 测试平台，因其 UI、个性化设置和集成而备受赞誉。 由于它强调数据保护以及寻求数据驱动解决方案并关注隐私问题的金融科技公司，它也是医疗保健公司的首选工具。
G2 评分： 4.7/5.0（24 条评论）
定价：根据您的要求定制。 您可以通过联系销售团队获得独特的价格。
他们提供免费计划吗？ 是的。
每 100,000 名访客的成本：不适用
优点
- 易于设置点击跟踪
- 与许多其他应用程序平滑集成
- 为非开发人员提供易于使用的所见即所得编辑器
- 先进的防闪烁技术
- 知识渊博且乐于助人的支持团队
- 准确和详细的测试计划和执行
缺点
- 所见即所得编辑器加载缓慢
- 报告仪表板可以使用更多的个性化
- 需要开发人员级别的技能来实现一些复杂的场景
- 无法存档测试
- IE7 等旧浏览器被排除在测试之外
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 两个都。
频率论者还是贝叶斯论者？ 老实说，我不知道他们使用的是哪个。
是否支持全栈？ 是的。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的。
有机器学习或人工智能吗？ 具有 AI 个性化选项。
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 两个都。 您可以在所见即所得编辑器上进行编辑，也可以使用 Kameleoon 的内置代码编辑器来编辑 CSS 和 JS。
他们为企业服务吗？ 是的。 雷克萨斯、Unity、Providence、丰田和乐天使用 Kameleoon。
他们提供客户支持吗？ 是的。 您甚至可以聘请专门的客户经理来协助您处理复杂的项目。
他们关心隐私吗？ 它们符合 HIPAA、GDPR 和 CCPA。 他们还具有灵活的同意管理功能，可以针对每个 A/B 测试调整您的隐私政策。
他们关心这个世界吗？ 我找不到他们赞助的任何慈善机构或他们支持的环境事业的证据。 不过，有趣的是，他们在德国和法国的办公室里有两只活的变色龙。
TrustRadius 的 A/B 测试软件评论：
这个 A/B 测试工具的实际效果：
#9：OmniConvert
主要是电子商务的测试工具，但这并不是说您不能将其用于其他业务类型和网站。 另一个出色的初学者到中级多合一平台，适用于那些希望开始然后扩大他们的测试计划的人。
OmniConvert 的工具套件包括四个互补平台：Explore 是他们的 A/B 测试平台、Reveal 是客户保留和流失跟踪器、Adapt 是自动化的 CRO 平台和 Survey（用于定性分析的反馈工具）（均单独定价）。
G2 评级： 4.5/5.0（70 条评论）
定价：计划起价为每月 167 美元，年度计划为 50k 访问者。 （每月定价 320 美元）。 如果使用调查或其他工具，则需要支付额外费用。
他们提供免费计划吗？ 是的。
每 100,000 名访客的成本：不适用
优点：
- 与一套功能和第 3 方工具集成
- 简单的测试设置
- 多重细分、定位和个性化功能
- 轻松与您的分析集成
- 出色的客户支持
缺点：
- 在这个范围内不是最便宜的解决方案
- 直观的用户界面，但不适合绝对的初学者
- 有时可视化编辑器可能会出错。
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 两个都。
频率论者还是贝叶斯论者？ 两个都。
是否支持全栈？ 是的。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的。 该工具加载速度快。
有机器学习或人工智能吗？ 是的。
他们为企业服务吗？ 是的。 它是 Orange mobile、WWF、Samsung 等的首选工具。
他们提供客户支持吗？ 他们有一个资源中心，其中包含提示、视频教程、帮助社区、实时聊天等。
他们关心隐私吗？ 他们遵守使用其产品的国家/地区适用的数据保护法律。
他们关心世界吗？ 我找不到任何慈善/社区工作的记录，但他们可能根本不会与听众分享。
TrustRadius 的 A/B 测试软件评论：
这个拆分测试工具的实际效果：
资源
#10：动态产量
动态产量
Dynamic Yield 是另一个专注于企业的实验平台。
非常适合大容量站点，它通过机器学习以及许多其他功能提供 A/B 测试、全渠道个性化和预测测试改进。
但是，正因为如此，它不适合初学者。
G2 评分： 4.3/5.0（82 条评论）
定价：只有在与销售人员交谈后才能获得定价。
他们提供免费试用吗？ 您必须先申请演示。
每 100,000 名访客的成本：不适用
优点：
- 在 A/B 测试和 AI 领域多年屡获殊荣的软件。
- 具有高级个性化功能，可将消息预测定位到您的受众。
- 全栈集成
- 全渠道测试和跟踪
- 很棒的支持和教育
缺点：
- 由于有大量选项，设置起来可能会让人不知所措
- 一些基本功能需要开发人员设置协助
- 不是与分析的最佳集成
客户端、服务器端还是两者兼而有之？ 客户端和服务器端测试。
频率论者还是贝叶斯论者？ 贝叶斯方法。
是否支持全栈？ 是的。
Core Web Vitals 准备好了吗？ 是的。 该工具加载速度快。
有机器学习或人工智能吗？ 是的。
他们为企业服务吗？ 是的（几乎完全如此）。 它们是 Urban Outfitters、Lacoste、Pacsun 和 Hallmark 等公司的首选工具。
他们提供客户支持吗？ 是的。 他们提供电话和电子邮件支持，以及帮助安装的基本知识库。
他们关心隐私吗？ 动态收益完全符合 GDPR。
他们关心这个世界吗？ 他们实际上做了一些非常酷的事情，那就是向符合特定标准的慈善机构免费使用他们的工具。 他们也在社区工作。
TrustRadius 的 A/B 测试软件评论：
这个 A/B 测试平台在运行中的样子：
资源
了解有关 A/B 测试工具的更多信息
什么是 A/B 测试工具？
A/B 测试工具：
- 允许您在您的网站上测试 2 个（或更多）元素，以查看哪些更改会带来最有利的输出。
- 使用一种统计形式（通常是频率学派或贝叶斯学派）来衡量访问者在测试期间采取的行动，然后提供结果。 您可以运行该测试以获得统计显着性和置信度，即如果您实时推送该测试结果，您可以期待其他观众的类似结果。
- 通常，有两个品种。 无论是允许您将数据保存在内部并立即使用的开源，还是通常要求您在开始之前与他们联系的封闭源。
如何设置 A/B 测试？
我们在这里更详细地介绍了如何设置和运行 A/B 测试，但让我们快速概述一下。
如何在网站上进行 A/B 测试？
首先，提出一个假设或想法，说明您认为如何改进或修复页面以获得更多转化。
然后，创建特定测试所需的资产，即，如果您正在测试不同的图像。
在 A/B 测试软件中设置测试，一次测试一个特定元素，看看哪个效果最好。 （多变量测试可让您测试多个变体，但在 A/B 测试中，它只有 2 个选项。它有助于提供更快的结果，尤其是在流量较低的站点上。通过 A/B 测试，您可以查明影响的确切元素用户行为最多。）
然后，确保测试运行足够长的时间以获得准确的结果。
最后，分析并从结果中学习。
A/B 测试工具所需的主要功能
在我们分解 A/B 测试的增长趋势和最好的工具之前，让我们看一下每个优化平台应该具备的关键特性：
- 简单的设置和安装
- 客户支持
- 易于使用的用户界面
- 所见即所得编辑器
- 自定义测试的代码编辑器
- 无闪烁测试，以免对您的测试产生负面影响
- A/B 测试、拆分 URL 测试、多变量测试、多页测试能力
- 定位和细分能力
- 个性化
- 99% 的正常运行时间，因此不会中断测试中途
- 无限的测试能力
- 无限变化
- 多过滤器定位选项
- 您可以深入了解的详细报告
- 3rd 方集成和 API
- 安全、隐私和数据保护
其他任何东西要么是额外的，要么是很好的，但如果没有这些核心功能，您可能很难有效地运行测试。
A/B 测试的主要趋势以及为什么在选择 A/B 测试工具时应该关心
CRO的未来会怎样？
在我们看来，目前 CRO 行业有 4 个主要趋势：
1. 使用 CRO 作为更全面的工具进行更大规模的数据分析，
2. 担心测试如何影响自然流量和页面体验，
3. 用户隐私及其与测试和跟踪的关系，
4. A/B 测试中的机器学习——它是什么，值得吗？
1. 决策制定的 A/B 测试
传统上，CRO 和 A/B 测试都是关于网站优化的：
我们如何获得网页上的流量以采取更多我们想要的操作？
然而，如今，感觉就像转化率优化和整个格局正在演变为更加全面和战略性的观点。 （即使是 CRO 这个名字也不太适合它的变化。）
营销团队现在不仅仅是衡量转化率的 A/B 测试软件，而是从衡量和理解所有受众互动的角度来看待它，以做出更大的业务决策。
CRO 作为一种实践并没有发生巨大变化，但它在组织中的位置已经发生了变化。
曾经是一个单独团队的领域，或者在某些可悲的情况下，一个单独的个人的领域，现在是一个操作系统，整个公司的数据驱动团队可以通过它做出决策。
我已经看到了从分散模式到集中式团队的转变，在这种模式下，所有 CRO 的工作都由专家和专家组成的核心团队拥有和保护。 事实证明，这并不能很好地扩展。
现在这种模式，在许多成熟的组织中，都变成了“卓越中心”模式。 通过这种运营方式，CRO 团队通过教育、流程管理、资源分配和产品管理（通常在此阶段公司投资定制工具或数据管道，以实现实现更复杂的实验和更大的规模）。
此外，曾经实践过的“CRO”现在本质上称为“网络策略”或“网站产品管理”。
这很有意义，因为产品方面的增长产品经理正在做完全相同的工作并称其为不同的东西。 这种营销和产品方面的融合尚未完全超越以前的孤岛，但当它这样做时，它将实现更有趣的全渠道实验。
有助于实现这一点的工具是平衡服务器和客户端实验、具有强大的集成、具有实验泳道等高级功能以及以营销人员为中心的混合功能（如典型的所见即所得编辑器）和以产品为中心的功能，例如功能标志。
亚历克斯·伯克特，无所不知
假设您在几个网页上进行了一些实验，您发现您的受众正在以特定的角度产生共鸣，并且转化率更高。
过去，我们只会将其作为一种更好的转换方式。
但现在我们可能会开始更深入地研究这个问题。 我们不仅可以将这些信息传递给公司的其他领域，而且我们可以更多地研究这个角度。
- 这是正在发生的行业变化吗？
- 这对我们的观众来说是否变得越来越重要，我们应该关注什么？
- 为什么这对他们很重要？
了解这一点不仅可以帮助我们更好地转换，还可以改善前后的转换。 然后，这可以改善从广告结果到主页报价、追加销售、平均销售和重复销售等的一切。
不仅如此，它还可以帮助营销人员查看新产品，甚至改变公司范围内的定位或定价。
（也许从单一价格模式转变为经常性模式以提高保留率，同时也为有利可图的收购提供更多喘息空间。）
您可以在此处阅读有关 CXO 的更多信息。
CXO 如何影响您的 A/B 测试工具选择？
理想情况下，我们正在寻找可以与您可能使用的其他优化工具集成以帮助您满足这些需求的定量测试工具（如转换体验）。
这些可能是 QA 工具，以便您可以了解更多关于这对您的受众、客户成功工具甚至是沟通工具很重要的原因，以便您可以在内部共享信息。
Convert 与您的技术堆栈中的其他工具有 100 多个集成。
高质量、可衡量的数据对决策至关重要。 拥有高质量数据的一部分是测试设计：决定何时何地触发漏斗中的测试。 选择具有高级定位功能的强大工具（例如转换体验）将使测试设计变得容易。 您可以在达到某些目标后触发测试，例如单击特定 CTA 或访问网站的特定区域。
2. 最小化对页面体验影响的 A/B 测试
谷歌最近更新了他们的页面体验排名算法，添加了他们的 Core Web Vitals 更新。
我们在此处详细介绍了这一点（以及有关如何确保您的测试不会弄乱您的分数的一些最佳实践），但这里有一个快速概述。
CWV 更新旨在改善页面上的用户体验：
- 加载速度有多快
- 用户理解页面内容的速度（LCP）
- 他们多久可以与页面交互
- 页面在交互请求 (TBT) 后响应的速度
- 页面加载或使用时页面元素的变化量 (LCS)
页面体验如何影响您的 A/B 测试工具选择？
如果您正在专门研究您的测试解决方案可能如何影响您的 Core Web Vitals 分数，那么您需要查看：
- 工具速度：测试平台的工作速度有多快？
- 闪烁率：实验是否会导致闪烁元素？
- 它如何测试元素：它是否隐藏、移动或导致布局变化？
现在看起来似乎是一件小事，但很明显，谷歌正在做出专注于页面和用户体验的重大改变。
您真的不希望您的测试工具开始影响您的流量或客户体验。
3. 尊重隐私的 A/B 测试
在过去的几年中，人们大力推动改善在线用户隐私。
从我们如何处理用户数据和同意，到我们如何跟踪和跟踪什么，现在我们看到特定设备和浏览器会删除用户信息或限制跟踪时间范围。
这对用户来说是一件好事，也是我们作为网站或应用程序所有者应该尊重的事情。 （在 Convert 中，我们甚至不使用其他第三方工具，除非它们符合 GDPR——即使它不是面向客户的工具）。
但是，这些章程和功能仅影响客户端工具，而不影响服务器端测试工具。
客户端工具和服务器端工具有什么区别？
客户端工具是该工具通过标题中的 Javascript 代码在您的网站上的位置。 它通过在用户的网络浏览器中进行更改以显示不同版本的页面设计等来进行测试和跟踪。
服务器端工具安装在您的 Web 服务器上。
它们各有利弊：客户端工具通常可以更快、更轻松地设置新的广告系列，而服务器端工具允许您跟踪通常使用标准工具可能无法跟踪的内容。
隐私方面的主要区别在于这些新法律和工具的实施方式。
你看，弹出窗口拦截器和类似的东西可以阻止客户端工具工作，直到用户同意它。 浏览器或设备看到 cookie 事件并阻止它触发和报告。
（没有设置拦截器的用户有望看到 GDPR 同意书，询问他们是否同意被跟踪并共享特定的用户数据。但是，有些网站将按照标准进行跟踪并要求他们选择退出）。
问题是，服务器端工具并没有因此而停止。 他们不依赖 Web 浏览器 cookie 来发送信息，因为它正在跟踪您的所有站点事件并将它们发送到您的服务器。 这意味着服务器端工具仍然可以跟踪事件和用户 ID，然后将该信息提供给测试平台、第 3 方分析或广告平台。
理论上，你可以随心所欲地追踪，永远不要告诉任何人。 （如果他们访问您的服务器数据，可能会面临潜在的诉讼风险。）
但是仅仅因为您可以跟踪所有这些信息，对吗？
A/B 测试可能是降低未来损害用户体验风险的最佳方式。 如果你想一想，测试就是证明一个版本比其他版本更好的假设。 因此，除了查看这些版本的用户数量和您正在跟踪的目标之外，您实际上不需要存储任何内容。 只是……两个简单的数字，variationID 和 GoalID，以及它们被看到的次数。 您应该以这种干净的方式设置您的 A/B 测试，仅此而已。
如果您试图对数据进行切片和切块以寻找赢家，您将失去用户的信任。 这不是 A/B 测试的用途，而是分析——不要混淆。
降低伤害用户的风险并偶尔为业务赢得胜利。 它将赢得您的信任，为您节省资金，从而使您成为用户的最佳版本。
如果您保持清洁，您将不会受到隐私法的影响。 您不存储任何个人数据，也不跟踪用户。 您的跟踪使用......这是 CRO 中这个利基市场的长期未来。
丹尼斯范德海登，Convert.com
隐私如何影响您的 A/B 测试工具选择？
无论您是使用客户端工具来方便设置还是使用服务器端工具进行更深入的跟踪，作为负责任的企业，您仍应满足标准和即将发生的隐私更改：
- 尊重不跟踪浏览器
- 征求同意
- 跟踪事件而不是用户数据
- 匿名 ID 等。
考虑到这一点，请务必查看您的实验平台的隐私目标以及它们允许您使用它做什么：
- 它们是否符合 GDPR 和类似法律规定的隐私要求？
- 他们是否安全地存储数据，以便您的受众不会被泄露并且您不会被罚款？
- 它们是否允许您在这样做的同时测试和尊重用户的隐私？ 即你能在你的测试活动中设置这些设置吗，即使它是一个服务器端工具，在技术上你可以摆脱它？
- 它们是否允许您针对不同的位置法则调整实验元素？
- 最后，您可能想检查您的工具是否仅在客户端，或者是否也可以在服务器端设置。
但请记住：仅仅因为您可以使用服务器端工具跟踪所有这些信息，并不意味着您应该这样做。 使用关心观众隐私的工具！
（因此，我们从我们的工具中删除了许多深入的用户跟踪细节。我们仍然可以跟踪受控实验所需的内容，但我们不需要在对用户了解太多的情况下这样做）。
4.数据和机器学习支持的 A/B 测试
过去几年的最终趋势是将机器学习集成到 CRO 测试中：
CRO 正在开始发生变化，并将在未来 5 年内以两种基本方式发生变化。 CRO 正变得越来越具有经验性和数据复杂性。 （……）
在许多方面，这只是 FAANG（Facebook、亚马逊、苹果、Netflix 和谷歌）公司在过去十年中所了解和实践的反映。 FAANG 公司意识到必须在整个业务范围内测试所有内容并在技术上可行的情况下进行尽可能多的实验，因此聘请了科学家来开发统计领域真正意义上的根本性进步。 这些进步使他们能够运行更多的实验，更快地运行实验，并测量越来越复杂的结果（例如，Bing 测量“用户是否成功找到了他们正在搜索的内容？”，或者 Netflix 测量在慢速连接上加载视频的不同方法对用户的影响沮丧） 。
CRO 以前被认为更像是一种“艺术形式”（指导计划策略、路线图优先级）的领域将越来越依赖可以做出更优化的科学和机器，以及关于如何优先考虑潜在治疗方法以进行测试的经验决策以及什么观众进行测试。
Cro Metrics高级增长策略师 Ryan Lucht
什么是机器学习？
机器学习是一种人工智能，但简单来说，它是一种模式识别机器。 如果你给它足够的数据点（它确实需要很多），那么它就能够在这些数据中找到人类可能错过的联系，然后预测潜在的未来行动。
例如，Netflix 使用机器学习来更多地了解每个用户，以便推荐它认为您可能喜欢的节目。
这有助于 Netflix 改善客户体验、降低客户流失率，甚至了解他们可以投资的内容类型。
机器学习如何影响 CRO？
机器学习的真正好处是对于那些已经拥有大量流量和转换、想要扩展他们的测试程序并收集尽可能多的数据的公司。
它允许他们设置多变量活动，让工具从所采取的行动中学习，并实时优化测试。 更有趣的是，它可以从“几乎”转化中学习，因此您可以开始收集大量关于那些接近转化的非常热情的潜在客户的数据。
亚马逊是使用机器学习进行实时个性化的一个很好的例子。
他们可以调整首页推荐、追加销售、定价甚至登陆页面，所有这些都基于与您相似（相同兴趣）的人的先前用户行为数据，或者通过跟踪您过去的互动并预测未来的潜在行为。 仅这种个性化就可以帮助他们将销售额提高 35%。
机器学习和 AI 如何影响您的 A/B 测试工具选择？
首先要了解的是，机器学习工具并不适合所有人。
当机器学习可以得到更多数据时，它的效果最好。 除非您每月有大约 100,000 名网站访问者，或至少 1,000 次转化，否则它不适合您。 （如果你有大量的历史数据，你也许可以侥幸成功，但如果你没有达到每月 1000 次转化的门槛，你的测试就会受到阻碍。）
与任何测试过程一样，机器学习仅与您提供的数据一样好。 如果测试中出现问题，或者您输入的数据错误或数据不足，那么它将难以为您提供您正在寻找的答案。
您仍然需要分析为什么要返回结果。 它不是您可以插入并为您“做 CRO”的机器人。
如果您希望它帮助您扩展并同时运行多个实验，或者开始对大型数据集进行深度学习，该怎么办？
带有机器学习的 A/B 测试工具可以帮助您比您自己更快地完成这项工作。
结论
所以你有它。 目前处于转化率优化前沿的 4 个新兴趋势，它们如何影响您的工具购买决策，以及我们认为满足这些要求或正在努力实现的 10 种最佳 A/B 测试工具。
如果您正在寻找一个 A/B 测试平台并想要一个面向未来的选择，那么这个列表不会出错。
