瘋狂

A / B測試不是一個時髦名詞。現(xiàn)在很多有經(jīng)驗的營銷和設計工作者用它來獲得訪客行為信息，來提高轉換率。然而， A / B測試與SEO不同的是，人們都不太知道徒河進行網(wǎng)站分析和可用性分析。他們并不完全明白它是什么或如何更有效的使用它。本文將為你提供有史以來最好的A / B測試教程。

什么是A/B測試?

A / B測試的核心就是：確定兩個元素或版本（A和B）哪個版本更好，你需要同時實驗兩個版本。最后，選擇最好的版本使用。

網(wǎng)絡上的A / B測試，即你設計的頁面有兩個版本（A和B），A為現(xiàn)行的設計（稱為控制） ， B是新的設計。比較這兩個版本之間你所關心的數(shù)據(jù)（轉化率，業(yè)績，跳出率等） 。最后，您選擇效果最好的版本。

測試哪些東西?

你要選擇什么去測試取決于你的目標。例如，如果你的目標是增加顧客數(shù)量，那么您可能測試下列內容：注冊表單數(shù)量，字段類型要求，隱私政策等。在這種情況下A / B測試的目標是要弄清楚什么阻止了游客注冊。需要填寫的表單的數(shù)量？用戶的隱私？還是該網(wǎng)站做了讓游客不信任的事情？所有這些問題都可以通過一個個A/B 測試獲得答案。

每一個A / B測試內容都是獨一無二的，單通常測試一下這些內容：

• 行動按鈕的措辭，大小，顏色和位置，
• 標題或產(chǎn)品說明，
• 表單的數(shù)量和字段類型，
• 網(wǎng)站的布局和風格，
• 產(chǎn)品定價和促銷活動，
• 著陸和產(chǎn)品頁面上的圖片，
• 頁面上文字的長度（少Vs多）。

一旦你決定要測試什么，下一步當然是要選擇一個合適的測試工具。如果你想要一個基礎的免費工具，可以使用Google Website Optimizer。如果你想要功能更加強大的工具，可以使用Visual Website Optimizer  。其他的一些選擇都是可以的，建立試驗在所有工具中都很相似，所以我們只需討論一種即可。

你可以通過兩種方法建立A / B測試：

• 在頁面測試加載前替換元素
  如果你測試的是頁面上的單個元素，如注冊按鈕，然后需要在測試工具中設置按鈕。當測試時，在A / B工具將在頁面給用戶前隨機替換按鈕。
• 重定向到另一頁面
  如果你想通過A / B測試整個頁面，比如說，一個綠色的主題和一個紅色主題，那么你就需要創(chuàng)建和上傳新的頁面。例如，如果您的主頁是 http://www.example.com/index.html，那么你需要創(chuàng)建另外一個頁面 http://www.example.com/index1.html。當測試運行時，您的測試工具將一部分訪問者重定向到第二個網(wǎng)址。

一旦您使用了上面的兩種變換方法，下一步是建立您的轉換目標。通常，你會得到一個JavaScript代碼，您可以復制并粘貼到一個需要游客到達的目標網(wǎng)頁。例如，如果您有一個電子商務網(wǎng)站，你正在測試的“立即購買“按鈕的顏色，然后您的轉換目標將是購買成功后的“謝謝您“頁面。

在轉換事件發(fā)生的同時，在A / B測試工具，記錄了哪種頁面顯示給了訪問者。經(jīng)過足夠數(shù)量的游客，您可以確定哪個頁面帶來了最多的轉化！建立和運行的A / B測試，其實很簡單。

該做什么和不該做什么

雖然A / B測試是超級簡單的概念，但是請記住，以下這些都只是我自己的經(jīng)驗。

注意事項

• 不要分開你的測試情況。始終兩個版本同時進行測試。如果您第一星期測試第一版本，第二星期測試第二個版本，你就錯了。有可能B版本帶來的流量更糟糕，但是帶來了更好的業(yè)績，因為兩個版本之間的流量始終存在不一樣。
• 不要結束得太早。有一個概念叫做“統(tǒng)計信心“ ，無論你的測試結果明顯的。如果你只有少數(shù)轉換或游客，它都無法確定最終的結果。大多數(shù)A / B測試工具都有報告統(tǒng)計，但如果你是手動測試，你可以使用 在線計算器。
• 不要讓常客驚訝。如果你正在測試網(wǎng)站的一部分。包括新訪客和常客，不要使他們覺得震驚。尤其不要因為哪些可能不會最終實施變化。
• 不要讓你的直覺推翻了測試結果。在A / B測試的結果往往是令人驚訝的或直觀的。在一個綠色為主題的網(wǎng)站，一個明顯的紅色按鈕有可能成為贏家。即使紅色按鈕不容易吸引注意。您要測試的目標是一個更好的轉換率，而不是美學，所以在得到測試借過錢不要拒絕任何嘗試。

需要做的

• 知道運行測試多久。結束太早，可能會使你花了時間但是沒有得到有意義的結果。結束太晚也不好，因為效果不佳的頁面可能影響你的轉化和業(yè)績。使用一個計算器，來確定測試多久以后來結束它。
• 將相同的頁面呈獻給同一個訪客。您的工具應該有一個記憶訪問者已經(jīng)看到的頁面的功能。這樣可以防止向同一用戶顯示一不同的價格或不同的促銷優(yōu)惠。
• 讓您的A / B測試在整個網(wǎng)站保持一致。如果你正在測試的登錄按鈕在多個地點出現(xiàn)，然后一個訪問者應在所有的地方看到同樣的變化。在頁面1顯示一個樣子，在頁面2顯示兩外一個樣子，會使試驗結果被干擾。
• 做很多的A / B測試。讓我們面對現(xiàn)實吧：你的第一個A / B測試可能會無效。但是不要絕望。一個A / B測試只能有三個結果：沒有結果，不好的結果和好的結果。優(yōu)化轉換率的關鍵是要做大量的A / B測試，把所有的好的結果拼接起來，最終推動業(yè)績。

經(jīng)典A/B測試案例研究

這里有一些如何進行A/B測試的案例研究。

Writing Decisions: Headline Tests on the Highrise Sign-Up Page 37Signals測試他們的價格頁面的標題。最終發(fā)現(xiàn)， “30-Day Free Trial on All Accounts “比原來的“Start a Highrise Account. “多產(chǎn)生30 ％以上的訂單。

“You Should Follow Me on Twitter Here” (Dustin Curtis) 這是一個用來測試召喚用戶在Twitter上關注自己的試驗。. Dustin 發(fā)現(xiàn)提示文字是“You should follow me on Twitter here” 的效果是“I’m on Twitter.” 173%

Human Photos Double Conversion Rates 從兩個不同的A / B測試將在網(wǎng)站上增加轉換率的人的照片：一個令人令人驚訝的結論，A/B測試兩張圖片，將真人照片放在網(wǎng)站上會獲得一倍的轉化。研究說明，我們潛意識被照片吸引了。

Google Website Optimizer Case Study: Daily Burn, 20%+ Improvement (Tim Ferriss) 一個將用戶選擇減少的變化使轉化提高了20%，最終的版本在細節(jié)和文字上更易吸引目光。

Two Magical Words Increased Conversion Rate by 28% “It’s free” 這個單詞增加了注冊按鈕點擊次數(shù)的28%, 測試結果表明，在行動召喚上一些很小的變化會帶來令人驚訝的結果。

Changing the Sign-Up Button from Green to Red 依靠A / B測試， CareLogger把注冊按鈕從綠色修改為紅色增加了34％轉換率！

Single page vs. multi-step checkout 如果你有一個在線商店，很常見的就是支付流程。這個A / B測試發(fā)現(xiàn)，多個支付流程比單個支付流程完成的銷售更好。

“Mad Libs” style form increases conversion 25-40% 打敗傳統(tǒng)的智慧，此A / B測試發(fā)現(xiàn)一段風格形式輸入字段比傳統(tǒng)形式的布局更好。

Complete redesign of product page increased sales by 20% 一個軟件產(chǎn)品的公司重新設計他們的產(chǎn)品頁給它一個現(xiàn)代的外觀和增加信任模塊。最終結果：他們成功地增加20 ％的總銷售額。本案例研究證明了設計對銷售的影響。

Marketing Experiments response capture case study – triple digit increase in conversions 通過優(yōu)化郵件地址獲取提高了258 ％。重點是消除所有的干擾，并要求游客只需提供電子郵件地址。使用亞馬遜禮品卡讓他/她的完成個人資料。

A/B測試工具

有許多側重點，價位和功能不同的A / B測試工具，這里是一些：

• Google Website Optimizer
  搜索巨頭提供的免費A/B測試工具。一個很好的入門級工具，但是沒有一些先進的功能。
• A/Bingo and Vanity
  基于Ruby on Rails開發(fā)的服務器組件。需要編程和代碼集成。
• Visual Website Optimizer
  一個易于使用的A / B測試工具，包含一些先進的功能，如所見即所得的編輯器，單擊地圖，訪問者分割和標簽等。
• Unbounce and Performable
  集成著陸頁設計的A / B測試工具。
• Vertster, SiteSpect, Webtrends Optimize and Omniture’s Test&Target
  企業(yè)級測試工具。

一些深入研究的A/B測試資料

如果你已經(jīng)讀到這里，那么A / B測試大概已經(jīng)激起你的興趣。在這里，有一些非常好的A/B測試資源。

尋找你下一個A/B測試的靈感

• Which Test Won?
  一個猜測那種情況會最終勝利的游戲。
• 101 A/B Testing Tips
  大量的A/B測試技巧和方法。
• ABtests.com
  一個可以分享和閱讀A/B測試結果的地方。
• A/B Ideafox
  搜索引擎的A / B和多變量的案例研究。

一些介紹性文章

• Effective A/B Testing
  By Ben Tilly.
• Practical Guide to Controlled Experiments on the Web (PDF)
  From Microsoft Research.
• Introduction to A/B Testing
  From the 20bits blog

A/B測試中的數(shù)學

• Statistics for A/B Testing
  From the 20bits blog.
• How Not to Do A/B Testing
• What You Should Know About the Mathematics of A/B Testing
  From my own blog.
• Easy Statistics for AdWords A/B Testing, and Hamsters
• Statistical Significance and Other A/B Test Pitfalls

原文地址：http://www.smashingmagazine.com/2010/06/24/the-ultimate-guide-to-a-b-testing/
轉載自：http://ucdchina.com/snap/7203