2022 年 A/B 測試指南（附示例和策略）
已發表: 2022-01-28當訪問者到達您的網站時，您有責任提供出色的體驗——既因為這是您的工作，也是因為這是推動轉化的最佳方式。
A/B 測試是一個很好的起點。
如果您不熟悉 A/B 測試，這是一種數據驅動的方式來了解哪些內容能引起您的網站訪問者的共鳴。 利用從 A/B 測試中獲得的信息，您可以提供更好的站點體驗並增加您的業務發展機會。
在本文中，您將學習：
- A/B 測試在數字營銷中的確切含義
- 你應該測試什麼
- 如何從頭到尾管理 A/B 測試過程。
我們甚至會包含一些 A/B 測試的真實示例來激發您的靈感。
單擊下面的任何標題以閱讀您感興趣的部分：
- 什麼是營銷中的 A/B 測試？
- 什麼時候應該使用 A/B 測試？
- 你可以 A/B 測試什麼？
- 如何通過 5 個簡單的步驟執行 A/B 測試
- A/B 測試示例
- 如何使用 ActiveCampaign 開始 A/B 測試
什麼是營銷中的 A/B 測試？
在市場營銷中，A/B 測試涉及創建一個實驗，以找出哪個版本的網站、電子郵件或廣告的性能優於其他版本。
您創建兩個不同的變體（變體 A 和變體 B），然後將流量拆分為 50/50 的這些變體。 您記錄流量在每個變體上的行為，以確定哪種設計產生了最佳結果。
一旦您有了首選的變體，您就可以將 100% 的流量發送到該變體並移除其他變體 — 確信您現在正在為訪問者提供更優化的體驗。
A/B 測試可幫助營銷人員更好地了解他們的用戶或訪問者想要什麼，以便將其交付給他們並鼓勵結果。
一個常見的例子是修改登陸頁面，看看哪種設計能帶來更高的轉化率。 這種變化可以像測試標題或標題圖像一樣簡單，以了解用戶的反應。
目的是查看哪些不同版本更受客戶歡迎。
什麼時候應該使用 A/B 測試？
這個問題沒有單一的答案。
A/B 測試旨在改善用戶體驗並提高參與度。 這意味著可以在多種情況下充分利用 A/B 測試。
為了讓您了解這些是什麼，我們概述了一些常見的場景。
1. 識別訪客痛點
如果您想知道為什麼您的轉化率沒有增加或如何改善客戶體驗，您需要找出任何痛點。
這就是 A/B 測試可以提供幫助的地方。 它使您可以找到訪問者在您的網站上遇到困難的區域。
想像一下，您的購物車放棄率很高。 要找出訪客棄船的原因，您可以運行 A/B 測試。
您懷疑（您的 A/B 測試的假設）用戶可能正在為結帳過程的時間長短而苦惱。 因此，除了您的原始結帳流程外，您還創建了一個較短的版本（變體 B）。
您通過原始結帳流程發送 50% 的流量，並通過新結帳流程發送 50%。
結果證實了您的想法：用戶更喜歡較短的選項。 在測試運行過程中，您的結帳完成率提高了 17%。
通過運行 A/B 測試，您確定了消費者面臨的障礙，您現在可以進行必要的更改以改善未來的客戶體驗（並有望增加轉化率）。
2. 降低跳出率並增加參與度
A/B 測試是確保您的書面內容吸引觀眾的好方法。
您可以了解訪問者正在尋找什麼、他們希望如何瀏覽您的博客或軟件，以及他們可能參與的內容。
因此，用戶將花費更少的時間離開您的網站，而有更多的時間與您的內容互動。
3. 提高營銷活動的投資回報率 (ROI)
通過對營銷或廣告活動進行 A/B 測試，您有更高的機會提高投資回報率。
假設您計劃在假期期間進行一次高投入的電子郵件營銷活動。 在發布之前，您在標準時事通訊佈局上運行 A/B 測試，看看哪個表現更好。
借助此測試的結果，您知道在活動開始時如何最好地構建您的電子郵件。 您知道什麼最有效，因此您可能會看到更好的結果。
你可以 A/B 測試什麼？
如果我們要完整地回答這個問題，那麼這個列表會很長。
為了讓您對可以測試的內容有所了解（並將您從無休止的列表中拯救出來），我們已經介紹了一些最受歡迎的領域。
付費廣告
拆分測試您的付費廣告非常有用。
它可以告訴您如何最好地構建您的廣告、包含哪些內容以及您應該定位的對象。 所有這些都將幫助您獲得最佳的投資回報率。
但是，您究竟可以用付費廣告測試什麼？
以下是您可以測試的一些元素：
- 標題：廣告標題是用戶在看到您的廣告時首先看到的內容，這使得它們非常重要。 測試這些標題意味著您可以找出最適合您的受眾的措辭。
（圖片來源）
- 廣告文案：這是您的廣告的實際副本。 要測試廣告文案，您可以調整內容並查看哪個效果更好。 例如，您可以測試一個簡短而甜美的廣告與一個長而詳細的廣告進行比較。 以我們的讚助廣告為例：
（圖片來源）
- 定位：大多數社交平台允許您將廣告定位到特定受眾。 A/B 測試可以讓您找出最適合每個細分受眾群的方法。
登陸頁面
優化的目標網頁在推動轉化方面發揮著重要作用。
但要知道構建目標網頁的最佳方式並不總是那麼容易。 幸運的是，A/B 測試可以讓您找到最適合您的受眾的結構。
以下是您可以在登錄頁面上測試的一些最受歡迎的元素：
- 標題：當用戶登陸您的網站時，標題是他們首先看到的內容之一。 它需要清晰、簡潔，並鼓勵用戶採取行動。 A/B 測試可讓您找到最適合您的受眾的措辭。
以 ActiveCampaign 的主頁為例：
- 號召性用語 (CTA)： CTA 鼓勵用戶與您的業務互動，通常要求他們提供聯繫信息或進行購買。 為了讓自己獲得最高的轉化機會，您可以測試不同的 CTA 以查看效果最佳的方法。 看看我們的 CTA 類型的博客以獲得一些靈感。
- 頁面佈局：您的頁面佈局會影響訪問者的行為。 如果您的網站難以導航，那麼它們很可能不會停留很長時間。 要找出最適合您的受眾的方法，您可以拆分測試幾種不同的佈局。
電子郵件
A/B 測試您的電子郵件可幫助您創建用戶真正想要閱讀的引人入勝的電子郵件。 預計到 2025 年，發送和接收的電子郵件數量將達到 3764 億封，您需要獲得所有幫助來消除噪音。
（圖片來源）
以下是您可以在電子郵件中測試的幾個方面：
- 主題行：您的主題行鼓勵用戶打開您的電子郵件，所以它必須是好的。 測試哪種類型的主題行效果最好意味著您有更高的機會提高打開率和點擊率。 看看我們的主題行生成器以獲得一些靈感。
- 設計：與您的登錄頁麵類似，您的電子郵件的設計可以影響您的受眾與其互動的方式。 您可以對一些不同的電子郵件模板（包括 HTML 或純文本）進行 A/B 測試，以找出最有效的模板。
- CTA：使用不同類型的 CTA 可以讓您了解最適合您的受眾的方法。 無論是修改 CTA 的放置位置、外觀還是使用的語言。
如何通過 5 個簡單的步驟設置 A/B 測試
到目前為止，您可能想知道如何執行 A/B 測試。
為了幫助您，我們概述瞭如何通過 5 個簡單的步驟執行 A/B 測試，以優化任何廣告、目標網頁或電子郵件。
1. 確定你的測試目標
首先，您需要概述您的目標。 這將為您提供一個可靠的 A/B 測試假設，並幫助您在整個過程中保持正軌。
更不用說，它有助於公司的整體成功。 通過清楚地概述 A/B 測試的目標，您可以確保您的努力有助於業務的增長和成功。
那麼你如何確定你的目標應該是什麼？
答案很簡單。
問問自己你想從 A/B 測試中學到什麼。
您想增加社交媒體的參與度嗎？ 提高您的網站轉化率？ 提高您的電子郵件打開率？
這些問題的答案將告訴你你的目標應該是什麼。
但無論您做什麼，都不要跳入並開始測試隨機按鈕顏色。 你的測試需要有一個使它們有價值的目的。
2. 確定要測試的變量
你已經概述了你的目標。 現在您需要找到正確的變量進行測試，這正是數據派上用場的地方。
使用過去的數據和分析，您可以識別出表現不佳的領域。
例如，假設您的目標是改善您網站上的用戶體驗。
要找到正確的變量，您可以查看 Google Analytics 以找到跳出率最高的頁面。
（圖片來源）
縮小搜索範圍後，您可以將這些頁面與您最成功的目標網頁進行比較。
他們之間有什麼不同嗎？
如果答案是肯定的，這就是你的測試變量。
您甚至可以使用多變量測試來測試多個變量。
它可以是簡單的標題、標題圖片或 CTA 上的措辭。
這也是你的假設：“如果我們改變 [X 事物]，我們將增加 [目標]。” 現在你只需要證明自己是對的。
3.使用正確的測試工具
為了充分利用您的 A/B 測試，您需要使用正確的測試工具。
讓我們以 ActiveCampaign 為例。
如果您想拆分測試您的電子郵件，像 ActiveCampaign 這樣的平台是正確的選擇。
我們的軟件可用於電子郵件測試。 您可以跟踪您的活動、自動執行拆分測試並輕鬆查看結果。
但並非所有軟件都像 ActiveCampaign 一樣易於使用和直觀。
如果您做出了錯誤的選擇，您將被困在一個限制您的測試能力的平台上。 因此，您的 A/B 測試可能會受到影響，從而導致結果不可靠。
因此，請確保您找到了一款非常適合您的 A/B 測試的測試工具。 這使整個過程更高效、更易於管理，並且可以幫助您充分利用測試。
4. 設置你的測試
使用您選擇的任何平台，是時候啟動和運行了。
遺憾的是，我們無法為您提供設置測試的分步指南，因為每個平台都不同。
但我們建議您使用單一流量源（例如，而不是混合流量）運行 A/B 測試。
為什麼？
因為結果會更準確。
您需要進行比較，確保按流量來源對結果進行細分，以確保您盡可能清晰地查看結果。
5. 跟踪和衡量結果
在整個測試期間，您需要持續跟踪性能。 如果測試未按計劃運行，這將允許您進行任何更改。
並且當測試結束時，您可以測量結果以找到獲勝的變化並回顧成功和失敗。
在此階段，您可以找出改善客戶體驗所需的更改。
但是，如果您的測試之間幾乎沒有差異（小於 %），您可能需要保持它運行。
為什麼？
因為您需要更大的數據集來得出結論。
這就是統計顯著性派上用場的地方。
什麼是統計學意義？
統計顯著性用於確認測試結果不是隨機發生的。 這是一種數學證明特定統計數據可靠的方法。
換句話說，如果 A/B 測試不是偶然造成的，那麼它就具有統計學意義。
以下是更詳細的統計分析概述：
以下是更詳細的統計顯著性要素的細分：
- P 值：這是概率值。 如果結果偶然發生的概率很小，則該統計數據是可靠的。 換言之，P 值越小，結果越可靠（0.05 是確認統計顯著性的標準）。
- 樣本量：數據集有多大？ 如果它太小，結果可能不可靠。
- 置信水平：這是您對測試結果並非偶然發生的置信度。 統計顯著性的典型置信水平為 95%。
讓我們用一個例子把它放到上下文中。
假設您在著陸頁上運行 A/B 測試。
在您當前的著陸頁上，您的 CTA 按鈕是紅色的。 在測試頁面上，它是藍色的。
在 1,000 次網站訪問後，您從紅色按鈕獲得 10 個銷售額，從藍色按鈕獲得 11 個銷售額。
因為這些結果非常相似，所以顏色的變化很有可能沒有任何區別。
這意味著它在統計上不顯著。
但是，如果相同的測試從紅色按鈕返回 10 次銷售，從藍色按鈕返回 261 次銷售，那麼這不太可能是偶然發生的。
這意味著它具有統計學意義。
如果您難以確定您的結果是否具有統計意義，那麼有一些平台可以提供幫助。
A/B 測試示例
讓我們看一些可能也適用於您的業務的成功 A/B 測試示例。
付費廣告
Strategyzer 測試了 Facebook 廣告。 他們的目標是增加即將舉行的活動的門票銷售。 變量是 Facebook 廣告的書面內容。
版本 A 簡短而甜美，而版本 B 更詳細：
（圖片來源）
結果？
版本 A 在三週內獲得了一筆銷售。 版本 B 得到 92。
結果表明，較長和詳細的副本更能吸引他們的觀眾。
登陸頁面
Brookdale Living 在他們的 Find a Community 頁面上使用了 A/B 測試。
他們拆分測試的目標是提高此頁面的轉化率。 變量是頁面設計、佈局和文本。
他們測試了原始頁面（文本非常多）以及帶有圖像和清晰 CTA 的新頁面：
（圖片來源）
測試運行了 2 個月，有超過 30,000 名訪客。
在此期間，第二個變體將他們的網站轉化率提高了近 4%，並實現了 100,000 美元的月收入增長。
因此，可以肯定地說，重文本的方法不適合他們的目標受眾。
記得進行自己的 A/B 測試
所有這些例子都展示了 A/B 測試背後的成功故事。
但僅僅因為這些測試適用於這些企業並不意味著同樣的測試也適用於您的企業。
要弄清楚您的觀眾想要什麼，您需要進行自己的測試。 您可以向上滾動到我們的“您可以進行哪些 A/B 測試？” 部分以了解有關測試付費廣告的更多信息。
使用 ActiveCampaign 開始 A/B 測試
A/B 測試是在中短期內最大化您目前從營銷活動中獲得的結果的好方法。
如果您正在考慮測試一些 A/B 廣告系列，但不確定從哪裡開始，請查看 ActiveCampaign。
我們的軟件可以輕鬆拆分您的廣告系列。 您需要做的就是選擇“拆分測試”並準備要發送的電子郵件。
您可以測試主題行、圖像、電子郵件內容、號召性用語，甚至是“發件人”信息。
更不用說，您最多可以同時測試 5 封電子郵件。
您可以決定跟踪哪些指標來確定結果。 無論是點擊次數、打開次數還是轉化次數，您都可以運行對您的目標最有意義的測試。
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