如何進行 A/B 測試：初學者綜合指南

已發表: 2019-03-05

您在數字營銷中遇到選擇問題的頻率如何？ 你如何決定什麼適合你的觀眾？ 哪些選擇可以讓您充分利用您的策略並提高您的轉化率？ 這些是您在構建商業網站、為您的在線形象創建內容以及參與營銷活動時無法避免的問題。

但是，如果有一種行之有效的方法可以找出哪些選擇最有可能為您帶來所指望的結果，為什麼還要隨機化您的成功機會呢？ 解決方案是 A/B 測試。 在本文中，我們將仔細研究這種營銷技巧並回答最重要的問題：如何進行 A/B 測試？

什麼是 A/B 測試？

A/B 測試，又名拆分測試，是數字營銷中的一種實驗方法，它包括比較單個內容的兩個變體的性能，最終目標是確定最終應使用哪個變體來產生最佳結果。

大多數營銷活動歸結為提高轉化率，這基本上是您的活動將潛在客戶轉化為客戶的能力。 在這方面，A/B 測試是一種證明在最大化轉化率方面一個變體比另一個更有效的方法。

這是一個簡單的例子。 您想發送營銷電子郵件，但很難決定主題行的兩種變體中的哪一種更有可能說服收件人單擊您的信件。 您需要做的是提出兩個大小相同的受眾群體，並向他們每個人發送一封具有不同主題的電子郵件。 應該將顯示更好打開率的內容髮送給其他目標受眾。 這是一個典型的 A/B 測試。

對於不同的行業，系統和一致的拆分測試可以帶來諸多好處。 優化上報以下統計信息：

  • 媒體：A/B 測試將平均瀏覽量提高了 29%，讀者參與度提高了 14%。
  • 電子商務：購物者參與度增長了 13%，而收入增長了 21%。
  • SaaS ：瀏覽量增加高達 29%，客戶參與度增加 17%。

這就是說，很難忽視 A/B 測試對於優化轉化率的重要性，因為它是最小化決策轉化為轉化的隨機因素的主要方法之一。

畢竟，僅僅依靠“直覺”做生意很難讓你走得太遠，而通過實驗獲得的實際經驗數據會增加你成功的機會。

什麼可以進行 A/B 測試？

簡短的回答：幾乎任何有意義的事情。 所有可能影響潛在客戶行為和決策的因素都可以通過 A/B 測試得到各種結果：

  • 博客：測試標題、副標題、段落文本和長度可以增加您的博客流量和讀者參與度。
  • 主頁：設計元素（圖像、頁面佈局、頁眉、頁腳、導航菜單、配色方案等）和內容（標題、文字描述、推薦、獎項、媒體提及等）都可以按順序進行 A/B 測試降低跳出率（讓訪問者在您的主​​頁上停留更長時間）並提高轉化率。
  • 著陸頁：考慮拆分具有不同圖像、註冊表和 CTA（號召性用語）的測試頁面，以實現最佳轉化率。 即使是最細微的細節，例如 CTA 按鈕設計、文本、顏色和頁面位置，也會影響著陸頁的有效性。
  • 產品頁面：通過 A/B 測試優化您的產品名稱和描述、產品圖片和銷售文案將導致您在您的在線商店上進行更多購買。
  • 電子郵件營銷：不同的變量，例如主題行、標題、稱呼、正文及其長度，會影響您的電子郵件打開率、讀者參與度和轉化率。
  • 在線廣告：通過A/B測試不同的標題、廣告文案和優惠，可以提高您的廣告效果，從而減少您的廣告支出。
  • SEO：A / B測試可以幫助您優化您的網站搜索引擎，如果你有足夠的時間和專業知識，具有不同的元標籤，關鍵字，重定向，變異網址等進行試驗，但要小心不要被谷歌違反得到懲罰網站管理員指南。

A/B 測試需要什麼？

拆分測試就是在同一事物的兩種可用變體中選擇一種。 您的選擇取決於您在同等條件下測試兩個樣品後收到的反饋。 這種反饋反映在量化指標中，例如購買、點擊、瀏覽、喜歡、分享、打開率等。

因此，為了使您的 A/B 測試準確，您需要確保具備以下條件：

  1. 測試對象及其變量：對像是您要測試的內容或活動； 變量是此對象的特定部分或屬性，可以有兩種變體。 回到我們之前的示例，我們的對像是營銷電子郵件。 變量是它的主題行。
  2. 變體 A ：變量的第一個版本。 在我們的案例中，它是您想到的主題行表述之一。
  3. 變體 B ：變量的第二個版本。 分別為備選主題行。
  4. 兩個相等的受眾群體：您的目標是確保變量 A 和 B 在相對平等的人群中進行測試。 否則，您的實驗結果將出現偏差。 就我們的電子郵件而言，您所需要做的就是將郵件列表的一部分（這將是您的焦點小組）分成兩半。 然而，在測試網站頁面時，您必須處理“無限”的受眾，因為您不知道有多少訪問者會來看它。 在這種情況下，將您的流量分成 50 份是有意義的。 因此，您的一半訪問者將看到版本 A，而另一半將看到版本 B。但請確保每次只向每個組顯示一個變體。 大多數 A/B 測試工具都可以確保這一點。
  5. 假設：根據您正在測試的具體內容，您需要對實驗結果做出假設。 例如，“電子郵件 A 比電子郵件 B 更有可能被打開，因為 [.. . ] ”。 這將使您能夠預先闡明您的目標，並確定您必須使用哪些指標來確認或反駁假設。
  6. 測試指標：您將依賴於確定哪個變體 A 或 B 表現更好的指標。 根據我們的假設，在我們的案例中，它是電子郵件打開率。 如果在測試期結束時變體 A 的打開次數比變體 B 多，那麼它的表現更好，並且您的假設得到證實。 如果變體 B 擊敗變體 A，則假設被駁回，將主題行 B 的電子郵件發送到列表的其餘部分是有意義的。

有效 A/B 測試的技巧

A/B 測試是一個相對簡單的實驗，可讓您找出最適合您的廣告系列的方法。 但是，為了使您的測試結果準確，請考慮考慮以下建議：

  • 在最需要的地方應用 A/B 測試：任何實驗都需要時間來完成。 您幾乎沒有時間對所有內容進行 A/B 測試，因此請務必關注直接影響您的轉化率的內容，例如 CTA、營銷電子郵件等。
  • 在進行測試之前研究分析數據：避免盲目運行任何測試。 否則，你只會浪費你的時間。 使用Google Analytics等工具查找網站和轉化漏斗中的問題區域。 留意跳出率高、CTA 無效等的頁面。考慮使用其他工具來分析訪問者的行為，例如熱圖和頁面調查。
  • A/B 測試一次不超過一個變量：請記住，您的目標是將相關元素與其環境隔離，以測試其變體中的哪一個可以幫助整個事物表現得更好。 如果您一次檢查多個變量，您將無法確定究竟是什麼影響了結果。 例如，如果您測試不同版本的 CTA 按鈕，請確保一次引入一個更改（顏色、大小或文本）。
  • 同時測試兩種變體：時間也會影響測試結果。 因此，測試一個變體與另一個變體的重要性。
  • 給你的測試足夠的時間來產生可信的結果：很難說你應該運行你的 A/B 測試多長時間才能獲得值得信賴的結果。 這取決於您具體測試的內容以及您的受眾群體有多大。 通常，您的網站獲得的流量越少，獲取大量數據所需的時間就越長。
  • 根據您的結果實施更改：最後但並非最不重要的一點是，確保在 A/B 測試中投入的時間和精力得到充分利用。 只要您取得了任何顯著的成果，就在您的廣告系列中戰略性地介紹它們。 如果沒有重要數據支持您測試的其中一個變體，那麼您選擇的變量不是決定性的，您應該運行另一個測試或使用您喜歡的任何變體。

結論

A/B 測試不是強制性的。 您要么這樣做，要么盡量減少營銷活動中的猜測。 但是，在進行一些成功的測試之後，您會發現某些變體的性能比其他變體要好得多，並且了解它們可以為您帶來更多利潤，更容易做出決策和計劃營銷材料。