什么是 A/B 测试？初学者的指南

无论您做多少研究，并不是每一次营销活动都会产生积极的结果。

这就是为什么 A/B 测试是为您的企业计算最佳在线促销和营销策略的好方法。

它可用于测试从网站副本到销售电子邮件的所有内容。这使您可以在将全部预算花在无效的营销材料上之前找到效果最佳的营销活动。尽管 A/B 测试可能很耗时，但其好处大于时间投入。

总而言之，精心策划的 A/B 测试可以对营销工作的有效性产生巨大影响。缩小范围并结合营销活动中最有效的元素可以创造更高的投资回报，降低失败的风险，最重要的是：制定更强大的营销计划。

1。什么是 A/B 测试以及为什么它很重要？

A/B 测试是一种营销策略，它将网站、广告、电子邮件、弹出窗口或登陆页面的两个不同版本相互比较，看看哪个版本效果最好。

您可以测试两个不同的弹出窗口（以查看哪个会带来更多的网络研讨会注册）或两个不同的 Google Ads（以查看哪个会带来更多的购买量）。这可以让您深入了解营销预算的投资地点和方式，并让您有勇气采取可能有风险的举措。

在我自己的网站上，我 IA/B 测试了我的弹出窗口，以了解是什么促使用户与我的品牌互动。

随着时间的推移，我们发现提供免费的网站分析（为我们的目标受众提供大量价值）是建立专业知识并向访问者展示我们价值的最有效方法。我们能够比较点击率和转化率，看看哪个标题最能吸引用户留在我们的网站上。

2。 A/B 测试如何进行？

A/B 测试的工作原理是向不同用户随机显示同一资产的两个版本（广告、网站、弹出窗口、优惠等）。随机部分很重要，因为这可以提供更准确的信息，而不会扭曲结果。

A 版本是“控制”组或已在使用的版本。第二个版本改变了一个元素。您可以更改更多元素，但这使得更难看出哪些更改会产生影响。这称为多变量测试（稍后详细介绍）。

例如，您可以向一半的网站访问者显示蓝色的“立即购买”按钮，向另一半的访问者显示红色的“立即购买”按钮。一段时间后（通常至少两周），您将比较转化率，看看哪种颜色按钮带来了更多购买。

大多数营销人员使用工具来创建和展示不同的变体 – 我们将在后面的部分中介绍 A/B 测试工具。

3。为什么 A/B 测试很重要？

准确的 A/B 测试可以极大地提高您的投资回报率。通过使用受控测试和收集经验数据，您可以确定最适合您的业务和产品的营销策略。

如果一种变体有可能比另一种变体好 2、3 甚至 4 倍，而不需要投入大量资金，那么在没有先进行测试的情况下运行一项活动将是粗心的。

如果坚持不懈地进行，测试可以显着改善您的结果。从长远来看，了解什么有效、什么无效（并有证据）可以更轻松地做出决策并制定更有效的营销策略。

以下是在网站和营销材料上运行定期 A/B 测试的一些其他好处：

它们可以帮助您了解目标受众：当您查看受众回复的电子邮件类型、标题和其他功能时，您可以深入了解您的受众是谁以及他们想要什么。

更高的转化率：A/B测试是提高转化率的最有效方法。了解什么有效、什么无效可以为您提供可操作的数据，帮助您简化转化过程。

跟上不断变化的趋势：很难预测人们会对哪些类型的内容、图像或其他功能做出反应。定期测试可帮助您领先于不断变化的消费者行为。

降低跳出率：网站访问者在看到自己喜欢的内容时会在您的网站上停留更长时间。进行测试以找到用户喜欢的内容和营销材料类型将帮助您创建一个更好的网站 – 并且是用户希望继续使用的网站。

最后，您将重新掌控自己的营销策略。不再需要闭上眼睛，点击“发送”按钮，只是希望您的客户会回复。

4。您如何计划 A/B 测试？

计划 A/B 测试时，您需要做的第一件事是弄清楚您想要测试什么。是现场测试还是现场测试？

如果您正在进行现场测试，请考虑网站上所有与销售相关的部分，并找出要进行拆分测试的元素。

您可以测试：

标题

号召性用语文本

号召性用语位置

弹出窗口 ♿ 特色图像 ♿ ♿ 表单字段数

对于场外测试，您可能正在测试广告或销售电子邮件。测试广告文案以查看哪些广告能产生更多转化，可以帮助您集中精力开展广告工作。当您知道您的广告正在尽可能多地转化时，就更容易证明在广告上投入更多资金是合理的。

这同样适用于电子邮件。将两个版本发送到您的列表（随机分配哪一半收到哪封电子邮件）并跟踪哪一个转化效果最好。通过电子邮件，您可以调整结构、电子邮件主题行、使用的图像，甚至您的报价。

了解受众的最佳反应可以让您从长远来看写出更有效的电子邮件。一旦您知道了要进行 A/B 测试的营销材料，请列出所有变量。如果您决定测试您的号召性用语，您可以测试：

此位置

使用的确切文本

按钮颜色或周围空间

A/B 测试是一个完整的过程，然后再进行在做出最终决定之前进行多次对比测试是很常见的。

5。 A/B 测试清单入门

在开始对比测试之前，请确保您清楚地了解所需的结果。您应该已经知道您的基线结果，即您当前获得的结果。您想要相互测试选项 A 和 B，但您也想知道哪一个在测试中表现更好，并且也比您当前的结果更好。

或者，您可以使用 A 作为控制（保留当前使用的内容）并为 B 使用新的东西。

测试必须同时运行，以考虑时间的变化。您无法今天测试一种变体，明天测试另一种变体，因为您无法考虑从现在到那时可能发生变化的变量。 （例如，新的 Facebook 活动或博客文章上线。）

相反，共享流量并同时查看您的更改。

以下是运行第一次测试之前需要查看的 A/B 测试清单：

确定您要测试的功能。

创建同一广告、着陆页、应用程序等的两个版本。

确定测试将运行多长时间。我建议至少两周，但根据您的流量和行业，可能会更长或更短。

选择一个测试工具来帮助您运行测试（稍后会详细介绍）。

启动！

几周后即可看到结果。哪个版本获胜？

冲洗并重复。持续进行 A/B 测试是最有效的。

6. 使用 A/B 测试进行测试的关键要素

您可以测试营销材料或网站上的几乎所有内容：标题、CTA、正文、图像、导航栏位置等。如果您可以更改它，你可以测试一下。

这并不意味着您必须花费数月时间来测试每一件小事。相反，应关注最有可能对流量和转化产生重大影响的变化。

在您的网站上，这可能包括：

标题

您的 CTA

您使用的任何与您的销售工作直接相关的图形

♿ ♿ 销售文字或产品说明

按钮大小和位置

在电子邮件中，您可以测试标题、图像、链接、CTA 或分段选项。在付费广告中，尤其是文字广告（如搜索广告），您无需进行任何更改，因此您可以测试您的主要标题、优惠、图片或定位。

测试不同的报价至关重要。只要确保每个人始终获得相同的晋升即可。例如，如果您向 A 组提供免费礼物，向 B 组提供折扣，您希望确保 A 组始终包含相同的访客，B 组也是如此。

您还可以一路测试转换。您可以例如使用登陆页面 A 来测试新闻稿 A，使用登陆页面 B 来测试新闻稿 B。稍后您可能想要使用登陆页面 B 来测试新闻稿 A，反之亦然。

这可以让您更好地了解什么有效，特别是当您得到混合结果或非常接近的结果时。以下是您可以运行的一些其他测试。

7。激发您下一次活动灵感的实用 A/B 测试示例

既然我们已经介绍了 A/B 测试是什么、可以测试什么以及如何测试它，那么让我们看几个示例。这些应该有助于突出 A/B 测试的威力——以及如果您不使用它们可能会错过什么。

1。 GRENE 在类别页面上测试了水平布局

在线零售商 GRENE 进行了 A/B 测试，以找到一种使用户更容易找到他们正在寻找的产品的方法。在原始版本（左）中，该产品填充了移动设备上的整个页面。用户发现很难滚动浏览各种选项。

变体（右）减少了空白区域，允许用户查看更多产品并轻松滚动浏览可用选项。

结果：通过更改类别页面的布局，GRENE 发现产品框点击量增加了 15%，转化次数增加了 16%，感谢页面的访问量增加了 10%，这表明用户做出了购买。

2。 WallMonkeys 通过用搜索栏替换滑块来提高转化率

WallMonkeys 是一个在线墙贴网站，希望提高转化率和客户体验。使用 CrazyEgg 的热图，他们能够看到大多数顾客首先看的地方。

有了这些信息，他们决定用搜索栏（底部图像）替换特色图像滑块（顶部图像）。

结果：通过更改特色图像并将搜索框移至页面中心（基于热图数据），他们能够将转化率提高 550%。

3。 Unbounce 测试了一条推文电子邮件注册

Unbounce 正在寻找增加着陆页机会的方法。虽然大多数公司都要求提供电子邮件地址，但 Unbounce 决定看看用户是否会更轻松地发布有关其产品的推文。

因此他们比较了这个要求提供电子邮件地址的选择加入页面：

此版本允许用户通过发送推文来下载相同的课程。

这些变化对注册有何影响？

结果：Unbounce 发现用户更愿意提供电子邮件地址来下载课程。电子邮件版本的转化率比推文版本高 24%。结果并不令人意外（毕竟大多数人都习惯输入电子邮件地址），但测试让 Unbounce 确信他们的目标网页正朝着正确的方向发展。

8。 A/B 测试需要多长时间？

A/B 测试不是一朝一夕的项目。根据您获得的流量，您可能需要运行几天到几周的测试。请记住，您只想一次运行一项测试以获得最准确的结果。

测试运行时间不足可能会导致结果出现偏差，因为您没有获得足够多的访问者群体，无法获得统计上的准确性。但是，运行测试时间过长也会产生偏差结果，因为您无法在较长时间内控制更多变量。

请务必及时了解可能影响您的测试结果的任何信息，以便您可以解释结果中的统计异常情况。如果有疑问，请再次运行测试。

考虑到 A/B 测试可能对您的利润产生的影响，值得投入几周时间来使其正确。一次测试一个变量，并为每个测试提供足够的运行时间。

9。我可以一次测试多件事情吗？

有两种方法可以解决这个问题。假设您只想测试您的标题，但您有三种可能的变体。在这种情况下，运行单个测试并将访问者（或电子邮件中的收件人）分为三组而不是两组是有意义的，并且仍然可以被视为 A/B 测试。

这比运行三个单独的测试（A 与 B、B 与 C 以及 A 与 C）更有效。您可能想让测试再运行几天，以便获得足够的结果来了解实际效果。

同时测试多项内容（例如标题和号召性用语）称为多变量测试，运行起来更加复杂。有许多资源可用于多变量测试。

您还需要考虑您的系统如何处理对比测试，以及使员工能够分析多个结果并将数据编译成可消化的数量。

同时测试多个变量会给你带来几个好处：但它并不是必须避免的。如果您有适当的程序来处理额外的工作量，那就继续吧——但如果您想要一种更轻松的方法：一次只运行一个 A/B 测试。

11。如何分析 A/B 测试数据

在 A/B 测试之后，您会获得大量数据。您如何知道哪个版本获胜？有时胜利者是显而易见的。例如，如果您的目标网页的某个版本使电子邮件注册量增加了 50%，您无需分析大量数据即可知道谁获胜。

其他时候就不那么明显了。如何确保您知道哪个变体将真正获胜：

确保您有足够的数据：从长远来看，判断哪个变体表现良好的最佳方法是确保您拥有大约两周的数据（在至少 30 次转换）。

使用 A/B 测试重要性计算器：有些有内置的 A/B 测试重要性计算器，或者您可以在此处使用我的免费工具。只需添加您的访问者和转化次数，即可查看您的更改增加了多少销售额。

超越明显的指标：并非所有指标都是一样的。我通常建议查看转化率和流量。然而，一些公司可能希望关注其他指标，例如平均订单规模。如果你例如将“购买”按钮更改为蓝色将导致更多转化，但这些客户的每次花费会少得多顺序，所以你必须继续挖掘。

12。最佳 A/B 测试工具

如果 A/B 测试听起来很复杂，那么您并不孤单。许多营销人员和企业主避免进行 A/B 测试，因为这感觉工作量太大，或者他们担心自己会做错什么。希望上述提示能够帮助您确信自己可以正确执行此操作。现在我们来谈谈可用于进行 A/B 测试的工具。

您使用的工具取决于您要测试的功能。例如，如果您想测试电子邮件标头，您的电子邮件提供商可能会提供此工具（MailChimp 和 Constant Contact 都提供此工具）。 Facebook 广告也提供此功能。

还有一些廉价或免费的工具可以测试网站元素并帮助您了解哪些变体最有效。

13. 免费 A/B 测试重要性计算器

如果您一直想知道设计或网页文案更改如何影响您的销售，我设计了一个工具来帮助您。我的计算器允许您输入访问者数量和转化次数，然后计算更改是否增加了您的销售额以及增加了多少。

14。常见问题

1.什么是 A/B 测试以及为什么它很重要？

A/B 测试是一种结合了网站、广告、电子邮件、弹出窗口或登录的营销策略。相互比较页面的两个不同版本，看看哪一个效果最好。这是提高转化率的最有效方法之一。

2。您如何计划 A/B 测试？

决定要测试什么，创建两个版本，决定运行测试多长时间，选择一个工具，然后看看什么有效！

3。 A/B 你应该测试什么？

付费广告、网站或营销材料的任何部分，包括（但不限于）弹出窗口、电子邮件、登陆页面和特色图像。

4。 A/B 测试需要多长时间？

大多数测试应运行至少两周，但 A/B 测试应持续进行。

5。我可以一次测试多件事情吗？

是的，在某些情况下。一般来说，最好坚持使用同一资产的两个版本。

6。我应该使用什么 A/B 测试工具？

Google 的 Optimize 是一款免费且功能强大的 A/B 测试工具。您的电子邮件平台、登陆页面工具或网站插件也可能提供此功能。对于付费工具，请考虑 Optimizely。

15。结论

A/B 测试是营销人员最好的朋友。例如，它可以让您查看哪些广告产生了最多的转化，您的受众对哪些内容做出了回应，或者哪些博客标题产生了最多的流量。