什麼是 A/B 測試？ 帶示例的完整指南

創建網頁、彈出窗口、電子郵件活動和廣告時，您的最終目標是什麼？ 讓人們參與並採取行動。

但是找出讓他們這樣做的最佳方法並不是那麼簡單。 即使您根據過去的事件做出決定，仍然存在陷入賭徒謬誤的風險——一種認為過去的事件會影響未來事件的錯誤信念。

諾貝爾獎獲得者丹尼爾·卡尼曼的理論可能最能說明問題：直覺思維比理性方法更快，但更容易出錯。

輸入 A/B 測試，這是一種以實驗為導向的方法，可以做出更好的營銷決策。

本文將向您介紹您需要了解的有關 A/B 測試的所有信息，這是一種簡單的策略，它幫助奧巴馬為其提名競選額外籌集了 6000 萬美元的捐款。 您將確切地看到企業如何使用 A/B 測試來實現他們的轉化目標，並獲得您的品牌可用於獲得類似結果的可行技巧。

A/B 測試，也稱為拆分測試，是一種用於比較變量的兩個不同版本的性能的方法。 它涉及向不同的訪問者群體展示兩個版本，然後衡量哪個變體會帶來更高的轉化率。

此版本被標記為“獲勝變體”，並成為未來旨在推動更多轉化的測試的基礎。

例如，一家公司可能想要測試兩個版本的著陸頁，版本 A 具有紅色按鈕，版本 B 具有藍色按鈕。 他們向一半的目標受眾展示版本 A，向另一半展示版本 B。

然後，他們收集關於哪個版本提高了轉化率的數據，改進這個獲勝的變體（可能通過進一步的 A/B 測試），並在未來的活動中使用它。

但 A/B 測試並不局限於網頁。 您還可以使用此方法來測試博客文章、電子郵件或廣告文案的不同版本。 事實上，在 Databox 的調查中，超過 57% 的公司確認他們每次都對他們的 Facebook 廣告活動進行 A/B 測試。

與 A/B 測試類似，多變量測試允許您測試活動的不同變體。 但在多變量測試中，您同時測試多個不同的元素（例如不同的標題、圖片和號召性用語）以確定哪種組件組合會產生最高的轉化率。

通過進行 A/B 測試，您可以不再依賴直覺，而是根據可靠的數據做出決策，這可以以難以想像的方式使轉化率飆升。 雖然轉化率優化通常是理想的結果，但您還可以期待其他幾個積極的結果。

讓我們考慮一下為什麼 A/B 測試應該成為您營銷策略的一部分的幾個原因，無論您的預算或行業如何。

A/B 測試是第二受歡迎的 CRO 方法，這一事實表明它可以發揮多大的作用。 如果您運行 A/B 測試，您將看到以下一些好處：

1. 更好地了解您的目標受眾

運行 A/B 測試可以幫助您通過目標受眾在您網站上的行為更深入地了解他們想要什麼。 您通過 A/B 測試了解的有關受眾的信息將幫助您優化未來的營銷活動。

通過測試頁面上的不同元素，您還可以確定哪些設計、複製和佈局元素最適合您的獨特受眾。

2. 您可以放心的數據支持決策

在決定要嘗試的披薩口味時，依靠直覺可能是值得冒的風險……但當您決定如何最好地投資緊張的營銷預算時，這肯定不是最好的方法！

通過 A/B 測試，您可以根據用戶行為做出數據驅動的決策，這是全方位的智能。

3. 提高轉化率

2022 年，Obvi在短短一周內將黑色星期五彈出窗口的轉化率提高了 36% ！ 令人難以置信的是，進行簡單的調整就能將轉化率提高那麼多，對吧？

通過確定統計意義和分析測試結果，您可以就營銷策略做出明智的決策並優化您的頁面以獲得更多轉化。

4. 更高的投資回報率

當您對您的活動進行 A/B 測試時，您將加快發現最適合您的受眾的過程。 您可能會發現，您可以進行一兩個小調整，從而產生巨大的變化，而不是修改整個廣告系列。

您將能夠檢驗您的假設並證明（或反駁）它們，因此您所做的每一項更改都會使您的活動朝著正確的方向發展。 因此，您將節省時間和金錢，提高廣告系列的投資回報率。

確信 A/B 測試值得您花時間？ 偉大的。 現在是時候看看您應該測試哪些元素了。

以下是您應該在著陸頁上測試的一些變量示例。

1. 主標題和副標題

為一個頁面創建和測試兩個不同的標題和副標題是一個很好的起點。

這兩個元素位於首屏之上，這意味著它們幾乎總是人們最先看到的。 它們可能意味著“吸引”您的訪客和失去他們之間的區別。

假設您正在為在線商店的新產品開展營銷活動。 您創建了一個著陸頁，其主標題為“推出市場上最新、最先進的耳機”，副標題為“用我們的尖端技術徹底改變您的日常生活。”

您決定進行拆分測試並創建一個頁面變體，其主標題為“使用我們革命性的耳機升級您的日常生活”，副標題為“體驗市場上的最新技術”。

進行測試後，您可能會發現一種變體具有更高的轉化率，然後您可以將其用於未來的測試或作為營銷策略的一部分。

2. 價值主張

評論和用戶生成的內容 (UGC) 可以深入了解客戶對您的產品的滿意度，但挖掘這些可能是一件苦差事。 另一方面，A/B 測試結果允許您直接衡量變化對用戶行為和轉化率的影響。

通過向每個頁面發送等量的網站流量並分析結果，您可以確定哪個版本的價值主張在轉化訪問者方面更有效。

繼續我們之前的例子，也許目標受眾更關心產品如何改善他們的日常生活，而不是它是否是最時尚的創新。

找出答案的一種方法是在著陸頁上進行拆分測試，重點關注號召性用語按鈕、圖像和廣告文案等元素，以傳達兩種不同的價值主張。 您將獲得有價值的見解，了解哪些內容會引起目標受眾的共鳴，並改進您的營銷策略。

3.號召性用語（CTA）

對 CTA 進行 A/B 測試是收集有關用戶行為的可靠數據的一種有效方法。

您需要測試副本、顏色和 CTA 按鈕位置等內容。 雖然這些看似很小的變化，但它們會對您的點擊率產生很大的影響！

4.表格

您可以對錶單進行 A/B 測試的一個元素是它們的長度。 您可能希望使用更長的表單從訪問者那裡獲得更全面的信息，但您的用戶可能更喜歡更短、更簡單的表單。 通過進行拆分測試，您可以確定哪種表單長度對您的網站最有效，並相應地進行調整。

也可以考慮測試表單的樣式。 例如，您可以嘗試使用極簡主義設計來對抗更複雜的設計。 A/B 測試可以讓你比較這兩種不同風格的轉化率，並根據結果做出決定。

這也可能是嘗試多變量測試的好地方，它允許您同時測試表單的多個元素。 這使您可以更好地了解不同的元素組合如何影響轉化率。

5. 圖片

A/B 測試圖像對於確定哪些視覺元素最有效地吸引潛在客戶的注意力和推動轉化至關重要。

您可以比較不同的產品圖片，看看哪種圖片在角度、光線和样式方面效果最好。 A/B 測試將揭示哪些圖像最有效地展示產品並吸引客戶購買。

同樣，您可以對圖像佈局進行 A/B 測試。 如果您正在投放廣告活動，您可能想要測試單張圖片、輪播甚至視頻等佈局。

6.頁面結構

使用頁面結構，您可以進行許多不同的更改。

您可以對號召性用語按鈕的位置進行 A/B 測試，看看將其從頁面頂部移至頁面中間是否會增加轉化次數。 您可以針對標準的固定導航欄測試粘性導航欄，或者查看直接在英雄部分下方展示您的社交證明是否能讓人們向下滾動頁面。

由於頁面結構是一個廣泛的領域，請記住通過 A/B 測試一次只測試一件事！

七、產品推薦

當您提供產品推薦時，您可能想要嘗試測試網格佈局與列表佈局以確定哪種格式在視覺上更具吸引力並且更易於為您的客戶導航。 測試推薦在頁面上的位置還可以向您顯示客戶最有可能與他們互動的位置。

8.優惠

服裝品牌可能會選擇測試這兩種不同的優惠：“首次購買立減 20%”與“首次訂購免費送貨”。 A/B 測試可以幫助企業確定哪種報價在推動轉化方面更有效。 然後，這個獲勝者可以用作未來活動中的主要報價。

您還可以對報價的不同元素進行 A/B 測試，例如其語言、位置和設計。 通過包含“限時”等措辭來增強緊迫感可能會增加轉化率，或者簡單地使用不同的配色方案可能會使其更引人注目。 唯一確定的方法？ 測試！

如果您擔心 A/B 測試太難、工作量太大或太複雜，請繼續關注。 當您根據本指南運行 A/B 測試時，您將成為同意 A/B 測試毫不費力的 63% 的公司之一。

第 1 步：分析您的網站

您首先要研究站點的當前狀態，包括其總體設計和佈局、用戶流以及現有元素（按鈕、表單和號召性用語等）的性能。

您網站的性能數據（例如流量和轉化指標）還可以讓您深入了解表現不佳的區域，以便您可以確定它們的優先級以進行測試。

例如，如果您發現很大比例的訪問者只瀏覽了一個頁面就離開了，這可能表明您網站的導航不是最佳的。 改進的用戶體驗設計可以將轉化率提高多達 400% ，但這一切都始於讓訪問者參與並在網站上停留更長時間。

Google Analytics（分析）是衡量目標的有用工具。 以下是您可以查看的一些報告：

• 新訪客與回頭客
• 使用移動設備與台式機的訪問者
• 來源/媒介和活動
• 著陸頁
• 關鍵字
• 電子商務概述
• 購物行為

第 2 步：集思廣益並提出假設

此步驟涉及生成您想要測試的潛在變化列表，並形成關於這些變化中的每一個將如何影響預期結果的假設。

例如，如果目標是增加網站轉化率，一個想法可能是將“立即購買”按鈕的顏色從紅色更改為綠色。 相應的假設是顏色的變化將導致轉化率的增加。

此步驟有助於縮小測試的重點並指導流程的下一階段。

第 3 步：確定想法的優先級

確定想法的優先級可以讓你磨練最有希望的假設並首先測試它們。 一種有效的方法是使用 RICE 方法，它結合了四個因素（影響力、影響力、信心和努力）來給每個想法打分。

以下是首字母縮寫詞的細分：

• Reach ：更改將影響的用戶或訪問者的數量。
• 影響：變更對關鍵指標的潛在影響。
• 信心：您對變革將產生預期效果的信心有多大？
• 努力：這是指實施變革所需的資源。

考慮所有四個因素有助於最大限度地提高測試工作的回報。

第 4 步：創建挑戰者變體

接下來，是時候創建網站元素的替代版本以針對原始或“控制”版本進行測試了。

例如，如果您正在測試您網站上號召性用語按鈕的有效性，按鈕的挑戰者變體可能在顏色或大小上有所不同，或者它可能有不同的副本。

創建和測試多個挑戰者變體以找到最佳解決方案也很有效。 在上面的號召性用語按鈕示例中，您可以創建三種不同的變體（一種具有不同的顏色，一種具有不同的大小，一種具有不同的副本）並針對控制按鈕對它們進行測試以查看哪種效果最佳。

第 5 步：運行測試

這是您執行實驗並收集結果的階段。 運行測試足夠長的時間以收集足夠的數據，以便對正在測試的版本做出明智的決定。

您的平均每日和每月訪問者是這裡的重要因素。 如果您的網站每天有大量訪問者，您可以在短時間內運行測試。 相反，如果訪問者數量較少，則需要運行測試更長時間，以便收集足夠的數據。

您正在測試的變體數量也可能會影響測試的持續時間。 您擁有的變體越多，您收集每個變體的數據所需的時間就越多。

第 6 步：評估測試結果並優化

進行 A/B 測試的最後一步是評估結果並對其進行優化。 在這裡，您分析測試期間收集的數據以確定哪個變體表現更好。 您可以通過比較控製版本和挑戰者版本之間的轉化率、跳出率和點擊率等指標來做到這一點。

如果結果顯示一個變體的表現明顯好於另一個，則該版本成為贏家。 然後，您可以使用獲勝變體優化廣告系列以提高性能。

但是，如果結果不確定或不支持初始假設，則需要進一步優化。 這通常涉及實施新想法或進行額外測試以更好地理解結果。

例如，如果您對電子郵件活動進行測試並且結果顯示打開率沒有顯著差異，則通過測試新主題行或更改電子郵件設計來優化活動。

好的，我們已經完成了對 A/B 測試及其魔力的讚美！ 看看一些使用拆分測試的頂級品牌的真實示例：

1. A/B 測試消息的設計

在此示例中，DTC 品牌 Obvi 想要了解他們的假設，即在折扣彈出窗口中添加倒數計時器是否會增加緊迫感並導致更高的轉化率和優惠券兌換率。

他們創建了彈出窗口的兩種變體，一種帶有計時器，另一種沒有，並使用目標受眾的樣本量對其進行了測試。 他們是對的！

帶有倒數計時器的變體的轉化率比沒有倒數計時器的變體高 7.97%，這表明計時器在提高緊迫性和轉化率方面是有效的。

2. A/B 測試預告片的有效性

在 Obvi 的第二個示例中，他們測試了黑色星期五彈出窗口的兩個版本：一個帶有預告片（彈出窗口的小預覽），另一個沒有。

帶有預告片的變體使 SMS 訂閱者增加了 36%，並提高了營銷活動的轉化率。 因此，他們了解到在彈出窗口中加入預告片是提高參與度和推動銷量的有效策略。

3. A/B 測試不同類型的活動

A/B 測試不同類型的活動，例如下面來自 Christopher Cloos 團隊的示例，是一種發現哪個版本更能引起訪問者共鳴的方法。

在這種情況下，該團隊測試了一個經典的歡迎彈出窗口和一個更個性化的對話彈出窗口，發現對話彈出窗口的轉換率更高（準確地說，高出 15.38%）。

該測試運行了一個月的時間，根據商店的客流量來看，這是一個理想的時間。 如果他們運行測試的時間較短，則對話彈出窗口可能無法充分發揮作用。

另請注意，持續時間較長的測試可能會受到季節性、趨勢或消費者行為變化等外部因素的影響，這些因素可能會影響結果。

你最不想做的就是將所有的努力和營銷預算投入到拆分測試中，結果卻得到了誤報或不准確的測試結果。 以下是如何避免最常見（且代價高昂！）的錯誤：

錯誤 1：更改多個元素

在進行 A/B 測試時，您應該一次只更改一個元素，以便您可以準確地確定該特定更改的影響。

你在測試改變按鈕顏色的效果嗎？ 然後僅更改挑戰者變體中按鈕的顏色，而不更改其他任何內容。如果您還更改了按鈕上的文本或頁面佈局，您會發現很難確定哪個更改對結果的影響最大。

一次更改多個元素也可能導致不准確的結果，因為更改可能以意想不到的方式相互影響。

錯誤二：忽略統計顯著性

在 A/B 測試中，測試結果可能來自偶然，而不是變體有效性的真正差異。 這可能導致關於哪個變體更好的錯誤結論，導致基於不准確數據的錯誤決策。

下面是一個示例：您的測試顯示變體 A 的轉化率略高於變體 B，但您沒有考慮結果的重要性。 所以你最終得出結論，變體 A 是更好的選擇。 然而，考慮到統計顯著性會清楚地表明，沒有足夠的證據得出變體 A 確實更好的結論。

忽略 A/B 測試中的統計顯著性會導致對結果產生錯誤的信心，導致您實施可能不會對性能產生任何實際影響的更改。

錯誤 3：運行測試的時間不夠長

下一個錯誤與錯誤 #2 密切相關：在拆分測試有足夠的時間收集足夠的數據以產生統計顯著性之前結束拆分測試。 您最終會得出關於您正在測試的元素的不准確結論。

想像一下 A/B 測試只運行了一周，而您宣布一個特定的變體獲勝。 事實上，結果只是偶然。 確保您運行的測試時間足夠長以準確捕獲版本之間的差異。

希望本文向您展示了 A/B 測試對於優化在線商店的重要性。 一旦您了解了 A/B 測試可以幫助您改進的所有不同方式，很難相信只有44% 的公司使用拆分測試軟件！

如果您的企業目前沒有運行 A/B 測試，那麼為您的轉化率提供應有的 TLC 還為時不晚。 通過拆分測試不同的變體，您可以確定網站或營銷活動的哪些元素有效（或無效），並根據您的目標進行戰略調整。

請記住，這就像創建不同的版本並比較結果以確定性能最佳的版本一樣簡單。 無論您是小企業主還是營銷專家，A/B 測試都是您必備的工具！