A/B測試是什麼

A/B測試（也稱為分割測試或分桶測試）是一種將網頁、應用程式、電子郵件營銷等內容的兩個版本進行比較，以確定哪個版本效能更好的一種方法。從本質上來說，這是一個實驗，將頁面的兩個或多個變體隨機呈現給終端使用者，根據統計分析資料來找出哪個變體可以產生更高的轉化率。

執行A/B測試可以幫助你找出有關網站或應用程式的重點問題，消除最佳化過程中的猜測，根據真實資料作出決策，將業務對話從我們思考轉變為我們知道。透過衡量修改對指標的影響，你可以確保每次更新都會產生積極結果。

A/B測試的工作原理

在A/B測試中，你可以對網頁或應用程式進行修改，以建立類似的第二個版本。這項修改既可以是調整標題或按鈕，也可以是完全重新設計。然後，將目標頁面呈現給訪客時，一半的流量顯示原始版本，另一半顯示修改版本。

當訪客被引導到原體或變體著陸頁時，會產生對每種體驗的參與度資料，你將在儀表板中進行測量和收集，並透過統計引擎進行分析。然後，你就可以確定修改體驗是否會對轉化率產生積極影響。

A/B測試允許個人、團體和公司收集使用者體驗資料，並對頁面進行精細調整。你可以據此構建假設模型，更好地瞭解哪些元素會影響使用者行為。換句話說，你的現有方案可能被證明是錯誤的，A/B測試可以告訴你哪種設計更吸引客戶。

不僅僅是回答一次性問題或解決分歧而已，A/B測試可以持續使用，並不斷改善頁面體驗。最好的做法是一次只測試一個修改，這有助於確定每個變化對訪客行為的影響，隨著時間的推移，你的著陸頁效果將會越來越好。

透過測試廣告文案，營銷人員可以瞭解哪個版本吸引了更多點選。接著測試後續登陸頁面，他們還能瞭解哪種佈局最能將訪客轉化為客戶。如果每個步驟都能夠有效獲得新客戶，最終將會減少營銷活動的總體支出。

開發人員和設計人員也可以透過A/B測試獲益，只要你的目標明確，產品釋出、使用者體驗和功能設計都可以透過A/B測試進行最佳化。

你可以按照以下步驟開始執行A/B測試：

如果變體產生了更好的結果，恭喜！看看你是否可以在其他頁面上應用實驗中的知識，繼續迭代以生成更好的頁面。如果你沒有看到預期的效果，請不要灰心，總結實驗中學到的經驗，然後開啟下一輪A/B測試。

媒體公司

媒體公司可能希望增加讀者人數、在網站上花費的時間、社交分享量等等。測試以下變數可能是有效的：

旅遊公司

旅遊公司可能希望增加預訂數量、輔助購買收入等指標。可以測試以下變數：

電子商務公司

電子商務公司可能希望增加完成訂單量、平均訂單價值、假日銷售額等等。可以測試以下變數：

技術公司

技術公司可能希望增加高質量潛在客戶的數量、免費試用使用者的數量、特定型別的買家等等。可以測試以下變數：