优化词汇表

A / B测试

什么是/ b测试?

A / B测试(也称为 分开测试 或者 铲斗测试)是一种比较两个版本的网页或应用程序的方法,以确定哪一个更好地执行。 AB测试基本上是一个实验,其中页面的两个或更多个变体随机显示给用户,并且使用统计分析来确定哪个变化对给定的转换目标更好地表现更好。

AB测试

运行AB测试,直接比较当前体验的变体,让您要求将关于您的网站或应用程序的更改的重点问题,然后收集有关该更改的影响的数据。

测试猜测猜测 网站优化 并使数据通知的决定将业务对话从“我们认为”到“我们知道”。通过测量变化对指标的影响,您可以确保每种变化都会产生积极的结果。

A / B测试如何工作

在A / B测试中,您拍摄网页或应用程序屏幕并修改它以创建同一页面的第二个版本。此更改可以像单个标题或按钮一样简单,或者是页面的完全重新设计。然后,您的一半流量显示出页面的原始版本(称为控制),一半被显示为页面的修改版本(变化)。

AB测试 - 优化-2

随着游客服务的控制或变体,测量并收集在分析仪表板中并通过统计发动机进行测量并收集。然后,您可以确定改变经验是否对访客行为产生正面,负面,或没有影响。

控制变化 - 图3

为什么你应该测试

A / B测试允许个人,团队和公司在收集结果的数据时对其用户体验进行仔细更改。这允许他们构建假设,并了解更好地为什么他们经历的某些元素会影响用户行为。通过另一种方式,他们可以证明他们对他们的最佳体验的意见可以通过A / B测试证明是错误的。

不仅仅是回答一次性问题或解决分歧,AB测试可以一致地使用,以不断改进给定的经验,随着时间推移改善转换率等单一目标。

例如,B2B技术公司可能希望从活动登陆页面提高销售领先质量和体积。为了实现这一目标,团队将尝试A / B测试更改为标题,可视图像,表单字段,调用操作以及页面的整体布局。

一次测试一个变化有助于他们确定哪些变化对访问者的行为产生了影响,哪些没有。随着时间的推移,他们可以将多次获胜变化从实验中的效果结合起来,以证明对旧经验的可衡量改善。

A / B测试结果随着时间的推移

这种对用户体验的改变的方法还允许经验针对所需结果进行优化,并且可以在更有效的营销活动中作出关键步骤。

通过测试广告副本,营销人员可以了解更多的版本更多点击。通过测试随后的着陆页,他们可以了解哪个布局将访问者转换为最佳客户。营销活动上的整体支出实际上可以减少如果每个步骤的元素尽可能有效地获得新客户。

A / B测试转换漏斗

产品开发人员和设计人员还可以使用A / B测试来展示新功能的影响或对用户体验的变化。产品onboarding,用户参与,模态和内部产品体验都可以通过A / B检测进行优化,只要目标明确定义并且您有明确的假设。

A / B测试过程

以下是A / B测试框架,您可以使用它来开始运行测试:

  • 收集数据: 您的分析通常会提供对您开始优化的地方的洞察力。它有助于以您的网站或应用程序的高流量区域开头,因为这将允许您更快地收集数据。寻找具有低转换速率或可以改进的高降低速率的页面。

  • 识别目标: 您的转换目标是您正在使用的指标,以确定变型是否比原始版本更成功。目标可以是单击按钮或链接到产品购买和电子邮件注册的任何内容。

  • 产生假设: 一旦确定了一个目标,您可以开始为什么您认为它们比当前版本更好地生成A / B测试想法和假设。一旦您有一个想法列表,就在预期的影响和实施难度方面优先考虑它们。

  • 创建变体: 使用您的A / B测试软件(如优化),对网站或移动应用体验的元素进行预期的更改。这可能会更改按钮的颜色,从页面上的元素顺序,隐藏导航元素或完全自定义的内容。许多领先的A / B测试工具具有可视编辑器,可以轻松使这些更改变化。确保QA您的实验,以确保它按预期工作。

  • 运行实验: 启动你的实验并等待参观者参加!此时,您的网站或应用程序的访问者将随机分配给您的经验的控制或变化。它们与每种经历的互动是测量,计算,并比较,以确定每个经验。

  • 分析结果: 一旦您的实验完成,是时候分析结果了。您的A / B测试软件将从实验中呈现数据,并为您所执行的页面的两个版本之间的区别显示,以及是否存在 统计学意义 difference.

如果您的变化是赢家,祝贺!看看您是否可以从实验上申请学习,并继续迭代实验以提高结果。如果您的实验产生否定结果或不会产生效果,请不要担心。使用实验作为学习体验,并产生您可以测试的新假设。

A / B测试过程

无论您的实验结果如何,使用您的经验告知未来的测试,并不断迭代优化您的应用程序或网站的经验。

A / B测试& SEO

谷歌 许可证鼓励 A / B测试并据说执行A / B或多变量测试对网站搜索排名没有固有的风险。但是,通过滥用A / B测试工具,可以危及您的搜索排名,以便粘附等目的。谷歌阐明了一些最佳实践,以确保这不会发生:

  • 没有粘附 - 粘附是显示搜索引擎不同内容的实践,而不是典型的访客会看到。隐藏可能导致您的网站降级甚至从搜索结果中删除。为防止粘附,不要滥用访问者分段,以基于用户 - 代理或IP地址向GoogleBot显示不同的内容。

  • 使用rel =“canonical” - 如果使用多个URL运行拆分测试,则应使用 rel =“canonical” 属性要将变体点返回到页面的原始版本。这样做会有助于防止GoogleBot因同一页面的多个版本而感到困惑。

  • 使用302重定向而不是301s - 如果您运行将原始URL重定向到变型URL的测试,请使用302(临时)重定向与301(永久)重定向。这告诉搜索引擎,例如谷歌重定向是临时的,并且它们应该保持原始URL索引而不是测试URL。

  • 只要必要运行实验 - 运行测试时间超过必要,特别是如果您为您的页面的一个变体为大量用户提供了一个较大的用户,可以被视为欺骗搜索引擎的尝试。 Google建议在测试结束后立即更新您的网站并删除您网站的所有测试变化,并避免不必要地运行测试。

有关AB测试和SEO的更多信息,请参阅我们的知识库文章 A / B测试如何影响SEO.

媒体公司 可能希望提高读者阶段,增加读者在其网站上花费的时间,并通过社交分享放大其文章。为了实现这些目标,他们可能会测试差异:

  • 电子邮件注册模块
  • 推荐内容
  • 社交分享按钮

一家旅游公司 可能希望增加成功预订的数量在其网站或移动应用程序上完成,或者可能希望增加辅助购买收入。为了改善这些指标,他们可能会测试以下变化:

  • 主页搜索模态
  • 搜索结果页面
  • 辅助产品介绍

一家电子商务公司 可能希望增加已完成的结帐,平均订单价值或增加假期销售的数量。要完成此操作,他们可能会测试:

  • 主页促销
  • 导航元素
  • 结帐漏斗组件

一家技术公司 可能希望增加其销售团队的高质量领导的数量,增加免费试用用户的数量,或吸引特定类型的买方。他们可能会测试:

A / B检测示例

这些A / B检测示例显示了世界上最具创新性公司通过A / B测试的结果的结果:

发现A / B测试了他们的视频播放器的组件与他们的电视节目“超级粉丝”。结果?视频参与增加了6%。

ComScore A / B测试的徽标和推荐,以增加产品着陆页上的社会证明,并增加了69%的引线。

秘密逃脱测试了他们的移动注册页面的变体,转换率加倍和增加了寿命值。