有效 A/B 和自適應測試的 11 個最佳實踐
已發表: 2022-04-27
您是否曾經強調過您的潛在客戶更喜歡藍色號召性用語背景還是綠色背景，或者“免費！”這個詞？ 不符合你的目標？
關於內容提供以及如何推廣它們會影響成功，有許多小的選擇。 它們通常沒有統計意義，但每個選擇實際上都會影響潛在客戶的決定，即轉換或轉向競爭對手。
進行 A/B 測試——向你的受眾展示相同優惠的不同變體——有助於量化什麼對你的潛在客戶有吸引力。 反過來，使用您所學的知識可以提高您的轉化率，尤其是當您遵循這些久經考驗的 A/B 測試最佳實踐和測試技巧時。
A/B 測試最佳實踐
- 確定要測試的內容
- 創建“A”和“B”版本
- 不要依賴假設
- 確定要測量的內容
- 定義 KPI 測量方法
- 設置您的 A/B 測試
- 運行 A/B 測試
- 分析結果
- 複製結果
- 應用結果
- 再次測試
確定要測試的內容
您可以在網站頁面、登錄頁面、表單、聊天機器人和 CTA 上進行 A/B 測試（字體、大小、形狀、顏色、圖像、措辭、位置等）的網站元素不乏，但很少有時間測試它們。
您需要將精力集中在影響最大的頁面上——特別是那些流量高的頁面，或者那些流量不錯但轉化率低的頁面。 這些元素非常適合測試：
- 標題和副標題
- 登陸頁面元描述以影響點擊
- 號召性用語 (CTA) 文案、顏色和位置
- 圖像和視頻放置及其對頁面參與度的影響
即使您縮小了元素列表，也不要只潛入測試。 一次只測試一個元素，否則您將無法理解是什麼觸發了轉換。
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創建“A”和“B”版本（以及“C”、“D”和“E”版本，如有必要！）
在確定要測試的單個元素之後，創建變體——標題、登錄頁面、CTA 副本或支持圖像的變體少則兩個，多則多。
例如，考慮表單或 CTA 按鈕的以下措辭選項：
- 現在下載
- 學到更多
- 立即獲取電子書
- 獲取免費副本
- 提交
- 是的，我想要這個！
如果您使用的是自適應測試（HubSpot CMS Hub Enterprise 中的強大測試工具），您可以測試多個變體，總共最多五個。 HubSpot 將動態確定表現最佳的變體，並隨著時間的推移向其發送更多流量以增加轉化率。
不要依賴假設
當你進行測試時，不要假設你知道什麼會引起潛在客戶的共鳴，除非你有最近的統計數據來支持它。 您可能認為“立即下載”是理想的 CTA 按鈕副本，但實際上“立即閱讀”是基於您的數據的更好選擇，因為大量流量來自移動設備（在這些地方，用戶不願存儲空間）下載東西）。
不要走捷徑，不要急於對潛在客戶的反應下結論。 相反，請查看分析！
確定要測量的內容
如果您不清楚要改進什麼，那麼再多的 A/B 測試也無濟於事。
了解如何衡量成功至關重要。 例如，如果您將登錄頁面更改為使用聊天機器人而不是表單，請假設並記錄哪種機制將導致最高轉化率的估計。 寫下實際結果。
定義 KPI 測量方法
一旦你知道你想要測量什麼，確定你將如何測量它。
如果您有一個提供分析的網站平台，例如 HubSpot 或 Squarespace，它可能已經設置為收集您需要的數據。 如果沒有，谷歌分析、谷歌標籤管理器、HotJar 的漏斗跟踪器和許多其他工具可用於根據您的目標跟踪特定的指標目標。
非常具體地說明您將如何衡量關鍵績效指標 (KPI)，這樣數據中就不會出現歧義。
結果也可能出現偏差。 過濾掉組織中點擊 CTA 的人員生成的數據。 這對於訪問量很大的網站或登錄頁面來說不太重要，因為您的內部百分比會很低，但對於更多利基產品和服務來說，這非常重要。
設置您的 A/B 測試
確定測試參數變量後，設置測試。 您可以使用許多平台運行測試，包括：
- HubSpot CMS Hub 專業版或企業版
- 優化
- 谷歌優化
無論平台如何，您都需要一個控制者和一個挑戰者。 控件是您已經擁有的頁面或 CTA； 挑戰者是具有您的新/不同副本、圖像或其他元素的版本。 您選擇的測試或營銷自動化平台將在控制者和挑戰者之間隨機劃分您的受眾。
運行 A/B 測試
要有效地運行 A/B 測試，請確定第一個測試週期的設定長度。您可以將測試限制為一周，或者可能是 1,000 次頁面瀏覽量。 這是你的選擇。 重要的是運行足夠長的 A/B 測試以真正看到模式的發展。
您的測試平台會隨機將網站訪問者發送到您的控制頁面和挑戰者頁面，即使他們都點擊相同的鏈接。 讓兩個頁面同時上線可以改變受眾和時間段。
分析結果
在分配的時間段內運行測試後，根據您之前定義的成功指標分析數據。 哪個 CTA 按鈕文本實際獲得的點擊次數最多？ 哪些圖形在您的內容上吸引了更多的轉換？
你可能會對結果感到驚訝，這很可能證明你的假設是錯誤的。 也許您認為會帶來更多結果的變化實際上導致您的結果下降，反之亦然。 無論哪種方式，您都可以比開始之前更好地了解您的潛在客戶。
複製結果
只有可重複的科學結果才是正確的。 您的初步結果可能是由於外部因素或信號中的噪聲。
如果您可以可靠地重新創建測試結果，您對其準確性的信心水平會隨著時間的推移而增加。
應用結果
獲得結果後，在整個網站和內容推廣策略中實施您學到的知識。 如果您知道某些文本會帶來更多轉化，請更改其餘的 CTA 以反映這一點。
我們經常測試一些東西，然後對結果什麼都不做。
再次測試
你有個主意。 你測試了它。 你得到的結果驗證了你的假設的準確性（或不准確性）。
太好了——現在測試另一個元素，看看你是否可以進一步提升結果！
A/B 測試有點像複利：每一點都疊加在其他點之上。 通過不斷測試和迭代您的結果，您將獲得更好的內容長期回報。
A/B 測試是一種經過驗證的轉化率優化工具，是整體迭代持續改進策略的有效部分。 在我們的指南“增長驅動設計 (GDD) 方法論”中了解更多信息。
