什么是A/B测试

A/B 测试（也称为拆分测试）是一种统计测试，用于确定两个变量（A 或 B）中的哪一个更有效。该方法通过基于购买、下载和点击等关键参数比较网页或应用程序的两个变体来确定在线业务的最佳营销和促销策略。根据较窄的 A/B 测试定义，了解哪个网站版本的性能更好，可以排除您的网站优化过程中的猜测。此外，该方法提供了准确的统计数据，指示哪个版本增加了转化率。

所有网站都专注于让访问者参与有报酬的活动。每个商业网站都希望增加销量。为此，此类网站需要访问者购买他们的产品或服务，因此有必要测试使用的营销模式，例如购买漏斗。媒体和新闻网站希望其读者注册收费订阅或点击广告。 SaaS 应用程序通常会为其产品的试用版提供注册，然后努力说服用户购买高级帐户。因此，测试可能对用户行为产生影响的网站变体为您的业务带来巨大的经济利益。此外，A/B 测试的持续过程使您能够利用最新的资源、跟随当前趋势并更新您的网站和其他工具。

A/B 测试能够利用最新资源、关注趋势和更新您的网站

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如果网站和登陆页面进行了相应优化，严格的 A/B 测试可能会导致收入增加。要成功获得更高的转化率，请确保根据您之前定义的指标分析页面中最相关的元素。

这种测试方法有一个高级版本，称为多变量测试。它使用一组更广泛的指标来比较和分析更多的变量。尽管遵循 A/B 测试程序，但多变量测试会运行大量测试，这些测试会产生更具体的结果和详尽的数据。查看 Brian Massey 的文章以了解有关此类测试的更多信息。

什么是电子邮件营销中的 B 测试

A/B 电子邮件测试用于比较两个电子邮件活动，并找出哪一种效果更好。由于成功的电子邮件营销依赖于有效的促销活动，因此 A/B 测试成为设计智能营销策略不可或缺的工具。

要对电子邮件活动进行 A/B 测试，您需要设计一个活动的两个版本，并将它们平均分配给您的收件人。建议将这些电子邮件变体发送给您的少数订阅者，以便在测试过程中让目标受众中的最少人数参与进来。

变体 A 发送到第一个测试组后，变体 B 进入第二个测试组收件箱后，您可以开始计算点击和打开。更多打开和点击的版本将是您的获胜广告系列。现在您可以将此变体发送给剩余的收件人。

有多种A/B测试软件可供专业人士和初学者使用。大多数营销工具都包括 A/B 测试选项，这使得组织您的电子邮件活动变得容易和方便。查看最佳电子邮件营销的列表 2017 的软件，以找到满足您目标的软件包。

如果您是 A/B 测试的新手，明智的做法是采用一些常用的测试电子邮件营销计划的做法。以下是可信赖的实用准则：

每次测试一个变量

如果您一一测试，您将确定哪个变量有效，哪个失败了。您的测试应一次检查单个修改元素。否则，您将面临迷失结果的风险，因为您将无法确定哪个变量的表现更好。

统计很重要

在决定获胜版本之前，请记住排除可能的错误或随机机会。反复检查总是更好，因此请确保确定测试结果的统计显着性。

永无止境的搜索新变量

覆盖了要测试的变量列表后，您应该继续寻找更多选项。调查并尝试相同变量的新方面。例如，在测试电子邮件主题行时，您还可以检查使用订阅者姓名或提及促销活动如何影响活动。您可以在活动监视器的文章。

如何进行B测试

测试什么完全取决于你。在启动 A/B 测试之前，您需要定义您的目标并确定预期结果，以便您可以创建必要的变量并自定义流程。一旦你确定了要测试的东西，你的下一步应该是选择一个测试工具。大多数可用的 A/B 测试软件都有类似的核心测试设置，因此您可以根据需要从一种工具切换到另一种工具。

根据 A 测试的最佳实践，有两种设置 A/B 测试的方法：

在网页加载之前替换变量

此方法仅用于测试页面上的一个元素。例如，如果您想测试号召性用语按钮，您应该在测试程序中创建其版本。然后，在访问者看到满载的页面之前，A/B 工具将随意替换原始按钮。

使用重定向到其他页面

在测试整个网页时，您需要创建一个替代页面并将其上传到您的网站。说，你想测试一个新的设计。如果您的原始设计位于 http://www.test.com/design.html，则应将新的设计放在 http://www.test.com/design1.html 中，以便将一部分访问者重定向到具有原始设计的页面，另一部分可以看到新的。您的测试工具将使必要的重定向到您的备用 URL。

设置变体后，您需要建立转化目标。例如，如果您需要测试哪个注册按钮效果更好，您的转化目标将是在访问者注册后向访问者显示的“感谢您订阅”页面。 A/B 用户测试程序每次向访问者显示此页面时都会记录转换事件。您可以检查哪个按钮的性能更好，并在足够数量的访问者和转化后导致更多的注册。

要更深入地了解如何进行此类测试，请查看一些实用的 A/B 测试示例

A/B 测试如何工作

要运行 A/B 测试，您需要选择一个网页并更改其某些元素以创建此页面的另一个版本。修改可以是简单的更改按钮或标题，也可以像完全重新设计一样复杂。创建所需的变体后，您需要在网页的两个版本之间平均分配流量——控件（原始页面）和变体（修改后的页面）。

Analytics Dashboard 收集和衡量访问者对每个版本的参与度，统计引擎对处理的数据进行比较分析。结果决定了任何改变是否影响了访客行为，以及它产生了什么样的影响。

例如，您需要确定您网站上的哪个广告海报效果更好——黑白或彩色。因此，您设计了两张不同的海报，并将一张放在原始网页（控件）上，而另一张则转到另一个页面（变体）。然后您将 100 名访问者引导至 A 页（控件），另外 100 人可以查看 B 页（变体）。如果您的广告海报在 A 页上的点击率为 35%，在 B 页上获得了 20% 的点击量，则意味着 A 的表现优于 B。现在您可以切换到 LaAding 页面 A B 测试以确保所有基础都被覆盖。

您可以将相同的测试模式应用于您网站上的任何元素：标题、号召性用语、图像、按钮等。当 A/B 测试 Facebook 广告时，您可能希望在您的网站中包含链接、文本、标题、兴趣、年龄、性别、位置和其他相关密钥指标。由于广告测试有无穷无尽的选择，请确保您的实验保持有用且一致。

尽管是推广策略的统计技术，但 A/B 测试的概念和结果很容易被非统计学家理解。但是，在运行测试之前，您需要确保为抽样收集了足够的测量值以具有统计学意义。您还应该监控测试是否正确执行。

在专注于 A/B 测试之前，您应该通过基本测试网站清单来查看是否涵盖了主要测试方面，例如性能、可用性、兼容性、安全性和功能。

A/B 测试工具

由于软件行业提供多种 A/B 测试工具，因此完全取决于您选择哪一种。所有测试程序可分为两类：根据收集的数据进行假设的和进行 A/B 测试的测试。转化率专家创建了一个比较最流行的 A/B 测试软件的关键功能的图表，您可以看到哪个服务你的目的。

如果您正在寻找一种功能合理的免费工具，Google Analytics A B 分体测试将满足您的要求。喜欢发现其高级功能的经验丰富的 Google Analytics 用户支持名为 Google Experiments 的测试功能。它允许将您的所有测试数据存储在您的 Google 帐户下，这非常方便。使用 Google Analytics 进行 B 测试可能是您一点一点地扩展和掌握控制测试的良好开端。

在使用 A/B 测试时，保持创造力并尝试可能性至关重要。不断的搜索和勇敢的努力将导致预期的结果，因此您永远不应该停止尝试。

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