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什么是a/b测试?

A / B测试

什么是A/B测试?

A/B测试,也被称为分割测试,是一种用于比较同一页面或应用的两个或多个版本,以确定哪个转换或性能更好的测试方法。尽管名称(A/B测试)表明该实验是为了比较两个页面,但它实际上可以根据需要包含任意数量的页面。

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A/B测试如何工作?

要运行A/B测试,选择您想要测试的页面元素(例如,CTA按钮、标题、复制、图像、视频等),并在页面的一个版本中更改它。

然后,将这些版本展示给两个规模相似的观众,并使用统计分析来确定哪个变体对设定的转换目标表现更好。你也可以考虑把你的整个登陆页面电子邮件活动一个变量,这意味着创建两个完全不同的页面(或电子邮件活动),并对它们进行测试。

为了确保你的实验产生有效的结果,你需要设置一个叫做“控制”的东西。控件只是当前正在使用或被视为主要选择的登陆页面的未更改版本。它会被用来基准测试结果.您将构建的控制页面的不同版本被称为“处理”或“挑战者页面”。在运行A/B测试并分析结果之后,您将决定哪个页面变体是“冠军”页面(具有最佳性能的获胜页面)。

当把流量分配给页面变量时,保持它的随机性是很重要的。经验法则是向两个不同的页面发送相同数量的流量,以保持测试的完整性并获得决定性的结果——最常见的划分流量的方法是50/50或60/40。你还需要记住,这个实验需要你同时运行两个或更多的变体,因为时间在a /B测试中扮演着核心角色。

为了确保实验的干净,请遵循以下A/B测试最佳实践:

  • 运行测试至少7天,以避免季节性或时间影响
  • 确保每个页面至少有100个独立访问者
  • 对为什么要进行测试有一个非常明确的目的(和假设)

你为什么要进行A/B测试?

A/B测试消除了页面优化的猜测,并为您提供了可靠的数据,以便您做出关于改进页面转换的明智决策。获取付费流量可能是一项代价高昂的工作,而通过优化从现有流量提高转化率的成本是最小的,可以更快地实现。即使是A/B测试中最小的变化也可以产生显著的收益收益。

A/B测试还允许您对用户体验进行谨慎的更改,并观察其影响,确保只执行那些改善转换的更改。准确的A/B测试可以对你的底线做出实质性的贡献,因为你可以尝试改进微观(转换路径中的小步骤,如新闻订阅和用户注册)和宏观转换(收入目标)。


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