优化词汇表

A / B / N测试

什么是/ b / n测试?

A / B / N测试是一种类型的网站测试,其中,将多个版本的网页彼此进行比较以确定哪个具有最高的转换速率。在这种类型的测试中,流量在页面的不同版本之间随机且均匀地分布在页面之间以确定哪个变化执行最佳。

A / B / N测试是一个延伸 A / B测试,其中页面(版本A和版本B)的两个版本彼此测试。但是,通过A / B / N测试,同时比较两个以上的页面版本。 “n”是指正在测试的版本数量,从两个版本到“第n”版本。

A / B / N测试也可以与已知的内容形成对比 多变量测试。多变量测试还通过测试一次所有可能的变化组合来比较页面的多个版本。多变量测试比A / B / N测试更全面,用于测试页面上的特定元素的变化,而A / B / N测试可用于互相测试页面的完全不同版本。

为什么A / B / N测试重要?

A / B / N测试可帮助您了解哪些网站设计有助于您生成用户最多的参与和转换。您可以一次测试多个页面并使用数据来确定您应该使用的哪种变化。

例如,当公司有多个竞争思路时,可以使用A / B / N测试来测试每个想法并基于具体数据来渲染决策,显示一个版本如何优于其他版本。

除了帮助哪个页面的版本最成功,A / B / N测试还显示了最糟糕的页面版本的页面。通过分析这些低执行页面,可以提出假设,为什么某些特征转换比其他功能更好,然后可以将这些课程结合到网站的其他页面上。

A / B / N检测案例研究:

A / B / N测试中的真实界限是2013年3月发布了新版本的流行跨性特许经营权。在他们的A / B / N测试中,EA创建并测试了几个不同版本的预订页面互相攻击,以查看哪一个最佳。

EA团队通过测试发现他们的页面版本,没有特殊的促销优惠在页面顶部的表现,比测试中的其他变体更好地执行了43%。

由于测试,不仅是能够看到由于测试的预订量大规模增加,但他们能够将从测试中学到的经验教训应用于其网站上的其他页面,并看到转换站点的增加(阅读完整 EA案例研究 here).

A / B / N测试的潜在缺陷

测试太多变化(当一个人可以'决定在许多变体中进一步将交通划分为网站。这可以增加所需的时间和流量 统计学意义 结果并在过程中创建有些可能称之为“统计噪声”。

在运行多个A / B / N测试时要注意的另一个考虑因素是不忽视更大的图像。仅仅因为不同的变量在自己的实验中表现最好,它并不总是意味着那些变量可以很好地结合起来。考虑运行多变量测试以测试所有变体,并确保通过转换漏斗进行顶级度量的改进。

使用优化的A / B / N测试

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