A/B测试是什么

A/B测试（也称为分割测试或分桶测试）是一种将网页、应用程序、电子邮件营销等内容的两个版本进行比较，以确定哪个版本性能更好的一种方法。从本质上来说，这是一个实验，将页面的两个或多个变体随机呈现给终端用户，根据统计分析数据来找出哪个变体可以产生更高的转化率。

运行A/B测试可以帮助你找出有关网站或应用程序的重点问题，消除优化过程中的猜测，根据真实数据作出决策，将业务对话从我们思考转变为我们知道。通过衡量修改对指标的影响，你可以确保每次更新都会产生积极结果。

A/B测试的工作原理

在A/B测试中，你可以对网页或应用程序进行修改，以创建类似的第二个版本。这项修改既可以是调整标题或按钮，也可以是完全重新设计。然后，将目标页面呈现给访客时，一半的流量显示原始版本，另一半显示修改版本。

当访客被引导到原体或变体着陆页时，会产生对每种体验的参与度数据，你将在仪表板中进行测量和收集，并通过统计引擎进行分析。然后，你就可以确定修改体验是否会对转化率产生积极影响。

A/B测试允许个人、团体和公司收集用户体验数据，并对页面进行精细调整。你可以据此构建假设模型，更好地了解哪些元素会影响用户行为。换句话说，你的现有方案可能被证明是错误的，A/B测试可以告诉你哪种设计更吸引客户。

不仅仅是回答一次性问题或解决分歧而已，A/B测试可以持续使用，并不断改善页面体验。最好的做法是一次只测试一个修改，这有助于确定每个变化对访客行为的影响，随着时间的推移，你的着陆页效果将会越来越好。

通过测试广告文案，营销人员可以了解哪个版本吸引了更多点击。接着测试后续登陆页面，他们还能了解哪种布局最能将访客转化为客户。如果每个步骤都能够有效获得新客户，最终将会减少营销活动的总体支出。

开发人员和设计人员也可以通过A/B测试获益，只要你的目标明确，产品发布、用户体验和功能设计都可以通过A/B测试进行优化。

你可以按照以下步骤开始运行A/B测试：

如果变体产生了更好的结果，恭喜！看看你是否可以在其他页面上应用实验中的知识，继续迭代以生成更好的页面。如果你没有看到预期的效果，请不要灰心，总结实验中学到的经验，然后开启下一轮A/B测试。

媒体公司

媒体公司可能希望增加读者人数、在网站上花费的时间、社交分享量等等。测试以下变量可能是有效的：

旅游公司

旅游公司可能希望增加预订数量、辅助购买收入等指标。可以测试以下变量：

电子商务公司

电子商务公司可能希望增加完成订单量、平均订单价值、假日销售额等等。可以测试以下变量：

技术公司

技术公司可能希望增加高质量潜在客户的数量、免费试用用户的数量、特定类型的买家等等。可以测试以下变量：