2022 年 A/B 测试指南（附示例和策略）
已发表: 2022-01-28当访问者到达您的网站时，您有责任提供出色的体验——既因为这是您的工作，也是因为这是推动转化的最佳方式。
A/B 测试是一个很好的起点。
如果您不熟悉 A/B 测试，这是一种数据驱动的方式来了解哪些内容能引起您的网站访问者的共鸣。 利用从 A/B 测试中获得的信息，您可以提供更好的站点体验并增加您的业务发展机会。
在本文中，您将学习：
- A/B 测试在数字营销中的确切含义
- 你应该测试什么
- 如何从头到尾管理 A/B 测试过程。
我们甚至会包含一些 A/B 测试的真实示例来激发您的灵感。
单击下面的任何标题以阅读您感兴趣的部分：
- 什么是营销中的 A/B 测试？
- 什么时候应该使用 A/B 测试？
- 你可以 A/B 测试什么？
- 如何通过 5 个简单的步骤执行 A/B 测试
- A/B 测试示例
- 如何使用 ActiveCampaign 开始 A/B 测试
什么是营销中的 A/B 测试？
在市场营销中，A/B 测试涉及创建一个实验，以找出哪个版本的网站、电子邮件或广告的性能优于其他版本。
您创建两个不同的变体（变体 A 和变体 B），然后将流量拆分为 50/50 的这些变体。 您记录流量在每个变体上的行为，以确定哪种设计产生了最佳结果。
一旦您有了首选的变体，您就可以将 100% 的流量发送到该变体并移除其他变体 — 确信您现在正在为访问者提供更优化的体验。
A/B 测试可帮助营销人员更好地了解他们的用户或访问者想要什么，以便将其交付给他们并鼓励结果。
一个常见的例子是修改登陆页面，看看哪种设计能带来更高的转化率。 这种变化可以像测试标题或标题图像一样简单，以了解用户的反应。
目的是查看哪些不同版本更受客户欢迎。
什么时候应该使用 A/B 测试？
这个问题没有单一的答案。
A/B 测试旨在改善用户体验并提高参与度。 这意味着可以在多种情况下充分利用 A/B 测试。
为了让您了解这些是什么，我们概述了一些常见的场景。
1. 识别访客痛点
如果您想知道为什么您的转化率没有增加或如何改善客户体验，您需要找出任何痛点。
这就是 A/B 测试可以提供帮助的地方。 它使您可以找到访问者在您的网站上遇到困难的区域。
想象一下，您的购物车放弃率很高。 要找出访客弃船的原因，您可以运行 A/B 测试。
您怀疑（您的 A/B 测试的假设）用户可能正在为结帐过程的时间长短而苦恼。 因此，除了您的原始结帐流程外，您还创建了一个较短的版本（变体 B）。
您通过原始结帐流程发送 50% 的流量，并通过新结帐流程发送 50%。
结果证实了您的想法：用户更喜欢较短的选项。 在测试运行过程中，您的结帐完成率提高了 17%。
通过运行 A/B 测试，您确定了消费者面临的障碍，您现在可以进行必要的更改以改善未来的客户体验（并有望增加转化率）。
2. 降低跳出率并增加参与度
A/B 测试是确保您的书面内容吸引观众的好方法。
您可以了解访问者正在寻找什么、他们希望如何浏览您的博客或软件，以及他们可能参与的内容。
因此，用户将花费更少的时间离开您的网站，而有更多的时间与您的内容互动。
3. 提高营销活动的投资回报率 (ROI)
通过对营销或广告活动进行 A/B 测试，您有更高的机会提高投资回报率。
假设您计划在假期期间进行一次高投入的电子邮件营销活动。 在发布之前，您在标准时事通讯布局上运行 A/B 测试，看看哪个表现更好。
借助此测试的结果，您知道在活动开始时如何最好地构建您的电子邮件。 您知道什么最有效，因此您可能会看到更好的结果。
你可以 A/B 测试什么？
如果我们要完整地回答这个问题，那么这个列表会很长。
为了让您对可以测试的内容有所了解（并将您从无休止的列表中拯救出来），我们已经介绍了一些最受欢迎的领域。
付费广告
拆分测试您的付费广告非常有用。
它可以告诉您如何最好地构建您的广告、包含哪些内容以及您应该定位的对象。 所有这些都将帮助您获得最佳的投资回报率。
但是，您究竟可以用付费广告测试什么？
以下是您可以测试的一些元素：
- 标题：广告标题是用户在看到您的广告时首先看到的内容，这使得它们非常重要。 测试这些标题意味着您可以找出最适合您的受众的措辞。
（图片来源）
- 广告文案：这是您的广告的实际副本。 要测试广告文案，您可以调整内容并查看哪个效果更好。 例如，您可以测试一个简短而甜美的广告与一个长而详细的广告进行比较。 以我们的赞助广告为例：
（图片来源）
- 定位：大多数社交平台允许您将广告定位到特定受众。 A/B 测试可以让您找出最适合每个细分受众群的方法。
登陆页面
优化的目标网页在推动转化方面发挥着重要作用。
但要知道构建目标网页的最佳方式并不总是那么容易。 幸运的是，A/B 测试可以让您找到最适合您的受众的结构。
以下是您可以在登录页面上测试的一些最受欢迎的元素：
- 标题：当用户登陆您的网站时，标题是他们首先看到的内容之一。 它需要清晰、简洁，并鼓励用户采取行动。 A/B 测试可让您找到最适合您的受众的措辞。
以 ActiveCampaign 的主页为例：
- 号召性用语 (CTA)： CTA 鼓励用户与您的业务互动，通常要求他们提供联系信息或进行购买。 为了让自己获得最高的转化机会，您可以测试不同的 CTA 以查看效果最佳的方法。 看看我们的 CTA 类型的博客以获得一些灵感。
- 页面布局：您的页面布局会影响访问者的行为。 如果您的网站难以导航，那么它们很可能不会停留很长时间。 要找出最适合您的受众的方法，您可以拆分测试几种不同的布局。
电子邮件
A/B 测试您的电子邮件可帮助您创建用户真正想要阅读的引人入胜的电子邮件。 预计到 2025 年，发送和接收的电子邮件数量将达到 3764 亿封，您需要获得所有帮助来消除噪音。
（图片来源）
以下是您可以在电子邮件中测试的几个方面：
- 主题行：您的主题行鼓励用户打开您的电子邮件，所以它必须是好的。 测试哪种类型的主题行效果最好意味着您有更高的机会提高打开率和点击率。 看看我们的主题行生成器以获得一些灵感。
- 设计：与您的登录页面类似，您的电子邮件的设计可以影响您的受众与其互动的方式。 您可以对一些不同的电子邮件模板（包括 HTML 或纯文本）进行 A/B 测试，以找出最有效的模板。
- CTA：使用不同类型的 CTA 可以让您了解最适合您的受众的方法。 无论是修改 CTA 的放置位置、外观还是使用的语言。
如何通过 5 个简单的步骤设置 A/B 测试
到目前为止，您可能想知道如何执行 A/B 测试。
为了帮助您，我们概述了如何通过 5 个简单的步骤执行 A/B 测试，以优化任何广告、目标网页或电子邮件。
1. 确定你的测试目标
首先，您需要概述您的目标。 这将为您提供一个可靠的 A/B 测试假设，并帮助您在整个过程中保持正轨。
更不用说，它有助于公司的整体成功。 通过清楚地概述 A/B 测试的目标，您可以确保您的努力有助于业务的增长和成功。
那么你如何确定你的目标应该是什么？
答案很简单。
问问自己你想从 A/B 测试中学到什么。
您想增加社交媒体的参与度吗？ 提高您的网站转化率？ 提高您的电子邮件打开率？
这些问题的答案将告诉你你的目标应该是什么。
但无论您做什么，都不要跳入并开始测试随机按钮颜色。 你的测试需要有一个使它们有价值的目的。
2. 确定要测试的变量
你已经概述了你的目标。 现在您需要找到正确的变量进行测试，这正是数据派上用场的地方。
使用过去的数据和分析，您可以识别出表现不佳的领域。
例如，假设您的目标是改善您网站上的用户体验。
要找到正确的变量，您可以查看 Google Analytics 以找到跳出率最高的页面。
（图片来源）
缩小搜索范围后，您可以将这些页面与您最成功的目标网页进行比较。
他们之间有什么不同吗？
如果答案是肯定的，这就是你的测试变量。
您甚至可以使用多变量测试来测试多个变量。
它可以是简单的标题、标题图片或 CTA 上的措辞。
这也是你的假设：“如果我们改变 [X 事物]，我们将增加 [目标]。” 现在你只需要证明自己是对的。
3.使用正确的测试工具
为了充分利用您的 A/B 测试，您需要使用正确的测试工具。
让我们以 ActiveCampaign 为例。
如果您想拆分测试您的电子邮件，像 ActiveCampaign 这样的平台是正确的选择。
我们的软件可用于电子邮件测试。 您可以跟踪您的活动、自动执行拆分测试并轻松查看结果。
但并非所有软件都像 ActiveCampaign 一样易于使用和直观。
如果您做出了错误的选择，您将被困在一个限制您的测试能力的平台上。 因此，您的 A/B 测试可能会受到影响，从而导致结果不可靠。
因此，请确保您找到了一款非常适合您的 A/B 测试的测试工具。 这使整个过程更高效、更易于管理，并且可以帮助您充分利用测试。
4. 设置你的测试
使用您选择的任何平台，是时候启动和运行了。
遗憾的是，我们无法为您提供设置测试的分步指南，因为每个平台都不同。
但我们建议您使用单一流量源（例如，而不是混合流量）运行 A/B 测试。
为什么？
因为结果会更准确。
您需要进行比较，确保按流量来源对结果进行细分，以确保您尽可能清晰地查看结果。
5. 跟踪和衡量结果
在整个测试期间，您需要持续跟踪性能。 如果测试未按计划运行，这将允许您进行任何更改。
并且当测试结束时，您可以测量结果以找到获胜的变化并回顾成功和失败。
在此阶段，您可以找出改善客户体验所需的更改。
但是，如果您的测试之间几乎没有差异（小于 %），您可能需要保持它运行。
为什么？
因为您需要更大的数据集来得出结论。
这就是统计显着性派上用场的地方。
什么是统计学意义？
统计显着性用于确认测试结果不是随机发生的。 这是一种数学证明特定统计数据可靠的方法。
换句话说，如果 A/B 测试不是偶然造成的，那么它就具有统计学意义。
以下是更详细的统计分析概述：
以下是更详细的统计显着性要素的细分：
- P 值：这是概率值。 如果结果偶然发生的概率很小，则该统计数据是可靠的。 换言之，P 值越小，结果越可靠（0.05 是确认统计显着性的标准）。
- 样本量：数据集有多大？ 如果它太小，结果可能不可靠。
- 置信水平：这是您对测试结果并非偶然发生的置信度。 统计显着性的典型置信水平为 95%。
让我们用一个例子把它放到上下文中。
假设您在着陆页上运行 A/B 测试。
在您当前的着陆页上，您的 CTA 按钮是红色的。 在测试页面上，它是蓝色的。
在 1,000 次网站访问后，您从红色按钮获得 10 个销售额，从蓝色按钮获得 11 个销售额。
因为这些结果非常相似，所以颜色的变化很有可能没有任何区别。
这意味着它在统计上不显着。
但是，如果相同的测试从红色按钮返回 10 次销售，从蓝色按钮返回 261 次销售，那么这不太可能是偶然发生的。
这意味着它具有统计学意义。
如果您难以确定您的结果是否具有统计意义，那么有一些平台可以提供帮助。
A/B 测试示例
让我们看一些可能也适用于您的业务的成功 A/B 测试示例。
付费广告
Strategyzer 测试了 Facebook 广告。 他们的目标是增加即将举行的活动的门票销售。 变量是 Facebook 广告的书面内容。
版本 A 简短而甜美，而版本 B 更详细：
（图片来源）
结果？
版本 A 在三周内获得了一笔销售。 版本 B 得到 92。
结果表明，较长和详细的副本更能吸引他们的观众。
登陆页面
Brookdale Living 在他们的 Find a Community 页面上使用了 A/B 测试。
他们拆分测试的目标是提高此页面的转化率。 变量是页面设计、布局和文本。
他们测试了原始页面（文本非常多）以及带有图像和清晰 CTA 的新页面：
（图片来源）
测试运行了 2 个月，有超过 30,000 名访客。
在此期间，第二个变体将他们的网站转化率提高了近 4%，并实现了 100,000 美元的月收入增长。
因此，可以肯定地说，重文本的方法不适合他们的目标受众。
记得进行自己的 A/B 测试
所有这些例子都展示了 A/B 测试背后的成功故事。
但仅仅因为这些测试适用于这些企业并不意味着同样的测试也适用于您的企业。
要弄清楚您的观众想要什么，您需要进行自己的测试。 您可以向上滚动到我们的“您可以进行哪些 A/B 测试？” 部分以了解有关测试付费广告的更多信息。
使用 ActiveCampaign 开始 A/B 测试
A/B 测试是在中短期内最大化您目前从营销活动中获得的结果的好方法。
如果您正在考虑测试一些 A/B 广告系列，但不确定从哪里开始，请查看 ActiveCampaign。
我们的软件可以轻松拆分您的广告系列。 您需要做的就是选择“拆分测试”并准备要发送的电子邮件。
您可以测试主题行、图像、电子邮件内容、号召性用语，甚至是“发件人”信息。
更不用说，您最多可以同时测试 5 封电子邮件。
您可以决定跟踪哪些指标来确定结果。 无论是点击次数、打开次数还是转化次数，您都可以运行对您的目标最有意义的测试。
准备好对一些电子邮件设计进行 A/B 测试了吗？ 注册免费试用 ActiveCampaign 并进行测试！