要達到令人滿意的轉換率並不容易，因為整個過程受到流量品質和所提供的產品或服務、競爭活動以及網站佈局或設計等多種因素的影響。這些只是可能損害或提高轉換率的幾個條件。
許多行銷人員的大部分舉措都集中在增加網站流量上。然而，一旦您實現了這一點，並且許多人願意訪問您的網站，就必須充分利用它。我們的意思是，將網路流量轉化為有意義的行動，對您的其他行銷工作和整體利潤產生真正的影響。這就是 A/B 測試變得非常重要的地方，因為它允許您檢查使用者行為並根據收集的數據做出決策。 A/B 測試廣泛應用於轉換率最佳化，也稱為縮寫 CRO。
在這篇文章中，我們將了解什麼是 A/B 測試、使用此方法可以檢查哪些元素、它帶來的好處以及需要避免的一些常見錯誤。不僅如此，我們還將為您提供一些有關 A/B 測試工具的技巧。
什麼是 A/B 測試？
A/B 測試包括進行一項實驗，以比較僅一個元素不同的著陸頁的兩個不同發布版本。該測試的目的是檢查兩者中哪一個更有效。控製版本 A 和變體 B 必須隨機向不同的網站訪客顯示，建議每種版本出現的頻率為每 2 次訪問中就有 1 次。
重要的是要有一個初始假設來定義為什麼要測試某個變數。
A/B 測試行銷用於許多不同的數位促銷領域。無論您是否想要測試現成的登陸頁面、其元素、顏色或企業形象，執行 A/B 測試都取決於您的目標和需求。每個 A/B 測試實驗中僅比較一個變因。透過比較兩個不同版本，可以檢視和優化以下行銷資產：
網頁設計
已修改的特性和功能
著陸頁
著陸頁上的特定元素
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時事通訊
一旦 A/B 測試實驗結束，就應該測量和分析其結果。然而，在結果改變的可能性降低之前不應認為測試已完成。也就是說，直到樣本達到代表性的大小。否則，A/B 測試的誤報結果可能會導致實驗失敗並為業務帶來負面結果。但我們將在本文後面討論一些常見的 A/B 測試錯誤。
A/B 測試結果具有代表性所需的時間首先取決於網站的流量。 A/B 測試可能需要幾天或幾週的時間。
A/B 測試可以檢查哪些要素？
我們已經列出了可以使用 A/B 測試進行測試和優化的可能行銷資產。現在讓我們看看透過 A/B 測試行銷可以提高哪些元素的效能。在這種情況下，我們將查看著陸頁的元素。
實際上，登陸頁面上有大量元素可以根據您的需求進行測試。選擇著陸頁後，可以建立以下某些元素的變體以進行 A/B 測試：
結構 - 可以修改甚至更改登陸頁面的元素或部分的分佈，以優先考慮某些內容而不是其他內容。
導航 – 可以縮小或擴展部分，以了解使用者是否喜歡簡化或擴展的內容量。
文案－內容本身可以包含不同大小的文本，或多或少吸引讀者的注意。
視覺效果/圖像－這些元素對登陸頁面的整體認知及其吸引力有明顯的影響，因此發現什麼最吸引使用者是很有趣的。
表單 - 更改某些欄位的副本、刪除可選欄位或使用不同的顏色可以提高轉換率（在這種情況下，這直接影響表單的成功提交）。
號召性用語－按鈕的顏色、大小或互動可以大大影響轉換率。
按鈕 – 就像 CTA 一樣，它們在使用者旅程中發揮著重要作用，例如，包括表單提交和每個會話的頁面視圖。
查看最佳著陸頁範例以獲得一些靈感。
A/B 測試的類型
現在您知道可以透過 A/B 測試來測試著陸頁的眾多元素，但還有許多其他測試類型可供選擇。最重要的可能包括以下內容。
A/B測試
這是典型的 A/B 或 A/B/x 測試。這是一項隨機實驗，使用同一著陸頁的兩個或多個變體。一切都發生在同一個 URL 上。始終使用原始版本 (A)，但變體 B 到 x 包含一個或多個已從原始版本修改的元素。
這種類型的測試是最常見的。例如，它經常用於測 俄羅斯電話號碼數據 量更改顏色或按鈕副本時每個變體獲得的點擊次數。
對比測試
拆分測試經常與 A/B 測試一起提及，甚至可以互換使用，這就是我們想要解釋該術語的原因。當您使用不同的 URL 測試網站的控製版本與完全不同的版本，以確定您的網站訪客對兩個網站中的哪一個反應最好時，就會發生拆分測試。它經常在重新設計時使用，結構和 UI 設計相對於原始版本來說都是全新的。
多變量測試或多變量測試
當同時修改同一網頁上的多個元素時執行此類測試，以檢查哪種佈局最有效並產生最佳結果。
此類測試衡量已修改的每個元素的影響以及它們如何影響先前定義的目標。
A/B 測試的好處
A/B 測試為網路行銷人員帶來了許多優勢。一般來說，它允許進行主觀比較，重點關注目標受眾對著陸頁（或任何其他行銷資產）的感知，獨立於自己的觀點進行。由於眾多的 A/B 測試工具，即使沒有技術專業知識也可以進行比較，提供可以在流程結束時立即應用的清晰結果。
然而，A/B 測試僅在您想要對特定元素進行相互比較時才有意義。這樣一來，如果同時改變很多方面，那麼簡單的A/B測試的分析就不再那麼清晰了。此外，在進行和取消發布更改時，始終存在對用戶提出過多要求或使他們感到困惑的危險。因此，建議針對新網站訪客進行測試。最後，還有統計相關性的問題。對於流量較低的網站，獲得真正有意義的 A/B 測試結果會更加困難和繁瑣。
A/B 測試好處總結：
不同行銷資產的客觀比較。
每次測試檢查一個假設。
反映目標群體的利益。
A/B 測試工具的可存取性。
可以進行清晰簡單的分析。
選擇立即實施結果。
這些登陸頁面範本將幫助您充分利用 A/B 測試。
如何評估A/B測試的結果？
運行測試並獲得結果只是旅程的開始。即使新變體獲得了更好的轉換率，您怎麼知道它實際上是更好的變體？
這就是統計顯著性發揮作用的地方。它決定了相同結果重複出現而不是一次性出現的可能性。有幾個因素會影響 A/B 檢定的統計顯著性。其中之一是交通量。您測試更改的流量越多，結果就越有可能顯著。
當有 10 個人查看您頁面的每個版本時，很難確定測試是否是僥倖。但是，當您的資料池超過數千時，結果更有可能是基於現實而不是隨機的。
另一個因素是轉換率。當一種變體的表現比另一種變體好很多時，測試具有統計顯著性的可能性就更大。請記住，這兩個指標應該一起考慮。
有一種方法可以準確衡量 A/B 測試的重要性。您可以在網路上找到很多計算器，但SurveyMonkey的計算器應該可以滿足您的需求。只需將您的流量和轉換統計資料輸入計算器，選擇您的置信度，您就會得到結果。
常見的 A/B 測試錯誤
A/B 測試與任何形式的分析工作一樣，很容易出錯。更重要的是，即使是一個錯誤也會影響長達數月的測試結果並導致錯誤的結論。這就是為什麼我們希望專注於一些最常見的 A/B 測試錯誤並解釋其原因，以便您可以避免一遍又一遍地犯同樣的錯誤，從而節省時間和行銷預算。
1. A/B測試期間更改控製版本
對控製版本（原始版本，A 變體）進行更改是一個壞主意，應該不惜一切代價避免，特別是如果這些更改影響您正在測試的元素。如果在測試過程中更改了原始版本，則測試結果實際上沒有任何意義。
