测试的任何内容的原

jferdousy427

例如，如果您想提高着陆页 CTA 上的点击率，您的测试假设可能是：“增加 CTA 按钮的颜色对比度将有助于吸引访问者的注意力并提高我的着陆页点击率。” 该假设仅确定一个要测试的变量，并且它做出了我们可以通过实验明确回答的预测。 确保您的假设基于一些初步研究或数据分析，以便扎根于现实。（例如，我们已经知道高对比度的 CTA 按钮可以获得更多的点击次数。）无论您测试什么，您仍然希望有足够的信心相信它对您的受众有效。 第 3 步：创建您的变体 创建变体意味着与您的控制版本一起开发您想要测试的内容或元素的至少一个新版本。在标准 A/B 测试中，您将有两个变体：变体 A和变体 B。 “变体 A”通常是您的控制变体 - 您正在始版本。由于您已经知道该版本的性能如何，因此它成为我们任何结果的基准。




默认情况下，这是您的“冠军”。这是要击败的人。 “变体 B”应该包含您假设会提高性能的变量的任何更 BTC用户数数据 改。如果我们的假设是不同颜色的 CTA 按钮会获得更多点击，那么我们将在这个变体中进行更改。 尽管大多数 A/B 测试只有两个变体，但您可以同时测试其他变体（变体 C、变体 D）。但请注意，更多变体意味着需要更长的时间才能达到统计显着性，并且如果您在测试中引入任何其他变量（例如不同的页面标题），则几乎不可能说出为什么一个版本优于另一个版本。 第 4 步：运行测试 获得变体后，您就可以运行测试了。 在此阶段，您将把受众分为两组（或者更多，如果您有两个以上的变体），并将一半暴露给变体 A，另一半暴露给变体B。（理想情况下，分组应该完全随机，以避免可能影响结果的任何偏差。





运行测试足够长的时间以达到统计显着性至关重要。（又出现了这个术语。）本质上，您需要确保已将每个变体暴露给足够多的人，以确保结果是有效的。 测试的持续时间可能取决于您的业务类型、受众规模以及正在测试的特定元素等因素。请务必计算 A/B 测试的规模和持续时间，以确保您的结果准确。 第 5 步：分析结果 获得足够大的样本量后，就可以分析收集到的数据了。这意味着要仔细检查与变量相关的指标（点击率、跳出率、转化率），以确定哪个变体表现更好。获胜者将成为您新的“冠军”变体。