A / B测试

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什么是A/B测试?

A/B测试，也被称为分割测试，是一种用于比较相同页面或应用的两个或多个版本，以确定哪个版本转换或表现更好的测试方法。虽然名称(A/B测试)表明该实验是为了比较两个页面，但它实际上可以包含任意多的页面。

要运行A/B测试，选择你想要测试的页面元素(例如，CTA按钮，标题，副本，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种变体在设定的转换目标中表现得更好。你也可以考虑制作整个登陆页面或者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)，并相互测试。

为了确保你的实验产生有效的结果，你需要建立一些所谓的“控制”。控件只是当前正在使用或被视为主要选择的登录页的未更改版本。它将被习惯基准测试结果．您将要构建的控制页的不同版本被称为“处理”或“挑战者页”。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(性能最好的赢家页面)。

当涉及到为页面变体分配流量时，保持它的随机性是至关重要的。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最终结果——最常见的平分流量的方法是50/50或60/40。还需要记住的是，实验要求你同时运行两个或更多变量，因为时间在a /B测试中扮演着核心角色。

为了确保实验是干净的，遵循以下A/B测试的最佳实践:

A/B测试消除了对页面优化的猜测，并为您提供可靠的数据，以做出关于提高页面转化率的明智决定。获取付费流量可能是一项昂贵的工作，而通过优化现有流量来提高转化率的成本非常低，而且可以更快地实现。即使是A/B测试中最小的改变也能够产生显著的收益收益。

A/B测试还允许你对用户体验做出谨慎的改变，并观察其影响，确保只执行那些能够提高转化率的改变。准确的A/B测试对你的底线有很大的帮助，因为你可以尝试改善微观(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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