如何進行 A/B 測試：從頭到尾的完整指南

您可能已經知道優化網站轉換的最佳技術是創建 A/B 測試。 但是當您考慮在您的網站上創建 A/B 測試時，會出現許多問題：我應該測試哪些頁面？ 我應該創建什麼樣的 A/B 測試？ 我如何創建它們？ A/B 測試應該什麼時候結束？ 而且，一旦 A/B 測試完成，我應該怎麼做？ 這篇文章旨在作為指南，幫助您以系統的方式創建 A/B 測試，回答上述所有問題，並確保您在網站上獲得最佳結果。

什麼是 A/B 測試

A/B 測試是設計測試，允許我們對同一頁面進行變體，以比較用戶在不同選項中的行為，並能夠評估哪個版本獲得最佳結果。

分析數據後，您可以得出哪個版本響應更好以及何時結果更積極的結論。 例如，幾年前，奧巴馬為了增加競選活動的收入，對他的網頁登陸頁面的不同變體進行了測試，並結合了不同的圖像和按鈕。

結果是，憑藉獲獎版本，與原始版本相比，他總共增加了 6000 萬美元的收入。 一點也不差，對吧？

在進行 A/B 測試時，在您的網站上測試的元素不僅必須是頁面，還必須是菜單、小部件、主題、模板等。通常，我們稱“原始版本”、“控製版本”或“變體 A”到運行測試之前存在的版本，以及“變體”、“變體”或“替代 B、C 等”那些不是原始版本的版本。 不同變體之間的差異可以從相對於原始版本的非常細微的變化到具有根本變化的變體。

更重要的是，創建 A/B 測試的目的是分析用戶行為以實現預定義的目標。 我們已經在前面的示例中看到，目標是為政治競選獲得更多收入，但也可以是獲得更多新聞通訊訂閱者、更多表單回复、更多產品銷售等。

A/B 測試的好處

我想 A/B 測試的好處從上面的例子中就很明顯了。 A/B 測試可讓您根據訪問者行為的真實數據，以一種行之有效的方式增加收入。 但這不僅僅是關於收入，A/B 測試還允許我們：

• 改善用戶體驗。 A/B 測試使我們能夠比較訪問者的不同偏好和品味。 通過我們執行的每項測試，我們將改進我們認為更成功的網站方面，相反，我們不會進行可能對用戶產生負面影響的設計更改。
• 提高跳出率並減少用戶摩擦。 A/B 測試有助於提高對我們產品、文章和廣告的點擊率。 確定最有效的方法以及我們的訪問者忽略的方法。
• 提高轉化率。 當我們談論轉化時，我們不僅在談論提高收入，還包括用戶採取任何期望的行動，例如諮詢產品的詳細信息或註冊我們的時事通訊。
• 改進我們的分析。 谷歌分析為我們提供了很多關於我們網站上發生的事情的信息，但是 A/B 測試以一種非常簡單的方式告訴我們一種選擇是否比另一種更好。
• 測試我們網站上的所有內容。 A/B 測試的一大好處是它允許您測試任何設計元素和內容。 不僅僅是圖像和按鈕，您還可以測試字體樣式、更改菜單、表單或您擁有的任何小部件，甚至嘗試不同的 WordPress 主題，看看哪個效果最好。 A/B 測試是唯一允許您執行此類測試的工具。
• 降低風險。 最重要的是，您知道，通過真實且經過驗證的數據，您在執行 A/B 測試後對網站所做的更改比任何人的意見都要可靠得多。 正是您自己用戶的意見將決定您應該做出哪些改變來改進您的網站。

創建 A/B 測試之前

如果您想優化您網站上的 A/B 測試結果，您應該首先執行以下任務。 它們將幫助您確定您應該採取行動的數據以及您應該創建哪些 A/B 測試。

為您的網站定義目標、KPI 和目標轉化指標

首先，確定您希望通過網站實現的目標、轉化目標、KPI 以及網站的目標轉化指標。 例如，如果您有一家餐廳，您網站的目標之一可能是增加在線預訂量。 在這種情況下，KPI 將是通過您網站的聯繫表格進行的預訂數量，目標轉換指標可能是接收，例如 100 個在線預訂表格。

讓我們看另一個例子：我們出售對 WordPress 插件的訂閱，其中之一是 Nelio A/B 測試。 推廣它的一種方法是發布您現在正在閱讀的博客文章，我們試圖幫助我們的讀者更多地了解 A/B 測試。 在這種情況下，博客的轉換目標之一是讓讀者最終訪問 Nelio A/B 測試計劃和定價頁面。 KPI 是對該頁面的訪問次數，我們的目標指標是每月獲得 2,000 次訪問。

也就是說，在進行任何類型的分析之前，請確定訪問者的轉化漏斗：他們經歷的步驟以及從他們登陸您的網站到他們被轉化的不同頁面（即執行那些能夠滿足目標的操作）您的網站）。

收集信息並分析您是否實現了目標

根據您的轉化漏斗、您的目標、KPI 和目標指標，您可以使用當前擁有的工具分析您獲得的結果以及與您設定的目標指標的期望值的差異。 請記住，我們需要可以採取行動的數據。 為此，首先執行啟發式分析，即根據以下一組標準評估轉化漏斗的每個頁面，並評估您是否可以改進結果：

• 網頁在內容和設計方面是否符合用戶的期望？ 我們如何改進它？
• 此頁面上的內容和產品是否盡可能清晰？ 我們可以讓它更清晰或更簡單嗎？
• 是什麼導致此頁面猶豫或使過程困難？ 我們可以簡化它嗎？
• 頁面上哪些內容不能幫助用戶採取行動？
• 最後，我們可以提高用戶的積極性嗎？

谷歌分析是一個很好的工具，它提供了回答上述問題所需的大量信息。 例如，您可以查看每個頁面的平均時間、跳出率、用戶點擊的位置等。在此階段非常有用的其他工具是熱圖、點擊圖和滾動圖。 這些提供了有關在每個頁面上引起用戶注意的內容以及他們忽略的內容的附加信息。 簡而言之，它可以幫助您更好地了解用戶的行為。

例如，使用 Google Analytics（分析），我們看到 Nelio A/B 測試頁面的幾乎一半訪問者訪問了我們的定價頁面，這還不錯。 但是滾動圖幫助我們發現，我們的大多數訪問者並沒有超越登陸頁面的第一折來了解更多關於我們產品的信息。 在這裡，我們能夠找到一個潛在的改進領域。

在此分析之後，您將獲得一份詳細列表，其中列出了您認為可以在您的網站上改進的所有方面。 在上面的示例中，我們得出結論，我們應該改進 Nelio A/B 測試頁面，以嘗試讓訪問者向下滾動。

生成改進假設

接下來，對於每個已識別的問題，生成一個改進假設。 例如，如果在上一點中我們發現訪問者停留在 Nelio A/B 測試頁面的第一折疊中的問題，也許如果我們修改第一折疊的大小並使標題和文本更具吸引力，我們的訪問者將被鼓勵查看頁面的其餘部分。

最後，您將獲得一份問題清單以及您的改進假設。

按影響最大和成本最低的方式對要改進的項目列表進行排序

當您在您的網站上創建 A/B 測試時，您不能同時對它們進行測試，因為獲得的結果會混雜在一起，並且很難得出可靠的結論。 出於這個原因，接下來要執行的任務是以務實的方式對上一點中獲得的列表進行優先級排序：哪些改進可以產生更大的影響，哪些更容易改變。

影響最大的改進通常發生在訪問量最大的頁面上，尤其是在定價頁面上。 關於更改的成本，這將取決於您在前一點所做的假設：更改標題或顏色與創建新的多媒體視頻等不同。

雖然理想情況下，您應該最終嘗試所有項目來改進，但我的建議是從那些可以產生更好結果的項目開始。

就是這樣。 完成所有這些步驟後，您可以開始對有序列表中的第一項進行 A/B 測試。

如何創建 A/B 測試

如果你做到了這一步，那麼你已經完成了最困難的工作。 如果使用正確的工具，創建 A/B 測試非常容易。 為此，我建議您閱讀我們關於 WordPress 的不同 A/B 測試插件的文章。 如果您使用 WordPress 插件（例如 Nelio A/B 測試）來創建 A/B 測試，這一切都會有好處：

• 您可以為網站的任何元素創建測試。

• 您可以使用相同的預定義 WordPress 編輯器定義變體，而無需使用任何外部工具。
• 它允許您定義各種轉換目標和操作。
• 它甚至允許您細分您想要參與測試的訪問者。

在幾分鐘內，您將能夠創建一個測試來驗證您的假設。

在 A/B 測試運行期間

一旦創建了測試，使用好的 A/B 測試工具，您只需要指出應該開始 A/B 測試。 它將您的訪問者分成與您有變體一樣多的組，並且每個訪問者將始終看到相同的變體。 此外，它還將負責收集轉換數據，以便您隨時了解測試處於哪種狀態。

A/B 測試工具的結果頁面應提供有關其狀態的信息（如果已經有足夠的訪問量來確定獲勝者）以及有關原始版本和您創建的變體的轉換率的不同圖表。

A/B 測試應該運行多長時間？ 這取決於其複雜性（變體越多，越複雜）和查看測試的訪問者數量（訪問者越多，您將越早獲得可靠的結果數據）。

如果您過早停止測試，您可能無法獲得有意義的結果，而保持測試運行時間過長可能會由於測試變體性能不佳而導致您失去轉化和銷售，以及錯過創建新測試的機會可以為您帶來更好的結果。 我們的測試通常會持續兩到四個星期，但如果您的網站流量更大，那麼您可以用更少的時間獲得很好的結果。

在 A/B 測試結束時

測試可能因多種原因而終止：有一個獲勝的變體並且結果具有統計意義，原始版本是獲勝者並且結果也具有統計意義，或者您只是決定結束測試，因為它已經運行了太長時間沒有獲得表明明顯獲勝者的結果。

如果有獲勝的變體，恭喜！ 現在您只需告訴 A/B 測試工具將獲勝版本應用為所有訪問者從現在開始應該看到的最終且唯一的版本。

但也有可能得到的結果與預期不符。 在這種情況下，測試幫助您了解您的假設是不正確的。 A/B 測試幫助我們驗證我們的期望並引導我們找到可能的最佳解決方案。

在我們的網站上優化轉換是一個反復出現的過程，即分析數據、提出改進假設、創建測試並就獲得的結果得出結論。 我強烈建議您查看我們在網站上創建的不同測試以及我們獲得的結果。 我相信他們會幫助您快速了解網站的轉換優化過程包括哪些內容。

班農·莫里西 (Bannon Morrissy) 在 Unsplash 上的特色圖片。