如何做A / B测试：您要写的清单

当像我们这样的营销人员创造登陆页面，写电子邮件副本或设计呼叫动作按钮，可以使用我们的直觉来预测会让人们点击和转换是诱人的。

但基于“感觉”的营销决定可能是对结果的不利影响。而不是依赖猜测或假设来制作这些决定，而是更好地运行A / B测试 - 有时称为分型测试。

A / B测试可能是有价值的，因为不同的受众表现，良好，不同。为一家公司工作的东西可能不一定为另一家的工作。raybet电子竞技事实上，转换率优化（CRO）专家讨厌“最佳实践”一词，因为它实际上并不是最好的做法你。

但A / B测试也可以复杂。如果您不小心，您可能会对人们喜欢和什么使其点击 - 决策可以轻松误导您的策略的其他部分。

继续阅读以了解在数据收集之前，期间和之后如何进行A / B测试，以便您可以从结果中获得最佳决策。

要运行A / B测试，您需要创建两个不同版本的一件内容，更改为单个多变的。然后，您将向两个类似大小的受众展示这两个版本，并分析了在特定时间段内更好地执行的（足以准确结论您的结果）。

来源

A / B检验有助于营销人员观察一个版本的一块营销内容如何与另一个版本一起执行。以下是两种类型的A / B测试您可能会努力提高您的网站的转换率：

示例1：用户体验测试

也许你想看看将某个呼叫动作（CTA）按钮移动到主页的顶部，而不是将其保持在侧栏中将提高其点击率。

到A / B测试这个理论，您可以创建另一个，替代网页，反映了CTA放置更改。现有的设计 - 或“控制“ - 是版本A.版本B是”挑战者“。然后，您可以通过将它们中的每一个显示到预定百分比的网站访问者来测试这两个版本。理想情况下，看到任何一个版本的访问者的百分比是相同的。

了解如何轻松A / B测试您的网站的组件HUBSPOT的营销中心。

示例2：设计测试

也许你想知道改变呼叫动作（CTA）按钮的颜色是否可以增加其点击率。

到A / B测试这个理论，您可以设计具有不同按钮颜色的替代CTA按钮，导致相同的着陆页作为控制。如果您通常在营销内容中使用红色呼叫动作按钮，并且绿色变异在您的A / B测试后接收更多点击，则可能会使您从现在开始将呼叫动作按钮的默认颜色更改为绿色上。

要了解有关A / B测试的更多信息，请在此处下载我们的免费介绍性指南。

A / B测试的好处

A / B测试对营销团队具有多种优势，具体取决于您决定测试的内容。尽管如此，这些测试对业务有价值，因为它们的成本低但奖励高。

让我们说你雇用一个内容创造者，薪水为50,000美元。此内容创建者每周为公司博客发布五款文章，每年共260篇文章。raybet电子竞技如果公司博客上的普通帖子产生10个领先优势，您可以略高raybet电子竞技于192美元的费用，以获得10美元的业务领导（50,000美元的工资÷260条=每篇文章192美元）。这是一个坚实的变化。

现在，如果您询问此内容创建者花费两天的时间开发A / B测试一文章，而不是写作二文章在那段时间，您可能会燃烧192美元，因为您正在发布较少的文章。但是，如果A / B测试发现您可以将每篇文章的转换率从10到20个引线增加，您只需花费192美元即可将您的企业从博客中获取的客户数量增加两倍。

如果测试失败，当然，你丢失了192美元 - 但现在你可以制作你的下一个A / B测试更受教育。如果第二个测试成功加倍您的博客的转换率，最终将花费284美元来掌握公司的收入增加。raybet电子竞技无论您的A / B测试失败多少次，最终成功几乎总是超过导致它的成本。

有许多类型的分裂测试，您可以运行以使实验最终不值得。以下是某些共同的目标营销人员在A / B测试时为其业务提供：

• 增加网站流量：测试不同的博客文章或网页标题可以更改点击该超链接标题的人数来访问您的网站。这可以增加网站流量。
• 更高的转换率：在CTAS上测试不同的位置，颜色甚至锚文本可以更改单击这些CTA的人数以进入着陆页。这可以增加填写网站上的表格的人数，将他们的联系信息提交给您，并将“转换为铅”。
• 较低的反弹率：如果您的网站访问者在访问您的网站后迅速离开（或“弹跳”），则测试不同的博客介绍，字体或特征图像可以减少此弹跳率并保留更多访客。
• 降低购物车放弃：根据“电子商务企业”见40％ - 75％的客户将其网站带入购物车中的物品，据Mightycall.。这被称为“购物车放弃”。测试不同的产品照片，退房页面设计，甚至显示运输成本可能降低此放弃率。

现在，让我们走过核对清单来设置，运行和测量A / B测试。

如何进行A / B测试

随着我们的免费A / B检测套件以及需要运行A / B检测的所有内容，包括测试跟踪模板，指导和灵感如何指导，以及统计显着性计算器，看看您的测试是否赢得胜利，损失，或不确定。

在A / B测试之前

让我们涵盖在开始A / B测试之前要采取的步骤。

1.选择一个变量来测试。

当您优化网页和电子邮件时，您可能会发现您想要测试有许多变量。但要评估更改的效果是如何，您将想要隔离一个“独立变量”并测量其性能 - 否则，您无法确定哪一个负责性能的变化。

您可以为单个网页或电子邮件测试多个变量;只需一定是一次测试它们。

看看您的营销资源中的各种元素及其开展的设计，措辞和布局的替代品。reybet雷竞技下载您可能测试的其他事情包括电子邮件主题行，发件人名称和不同方式来个性化您的电子邮件。

请记住，即使在电子邮件中更改图像也是简单的更改或呼叫到动作按钮上的单词，可以推动大改进。实际上，这些变化通常比较大的更容易测量。

笔记：有时候会测试多个变量而不是单个变量的有意义。这是一个名为多变量测试的过程。如果您想知道您是否应该运行A / B测试与多变量测试，这是一个有用的文章从优化比较这两个。

2.确定你的目标。

虽然您将衡量每次测试的许多指标，虽然每次测试都会选择一个主要的指标来专注于 -前你经过测试。事实上，在你建立第二个变异之前做到这一点。这是您的“受抚养变量”。

想想在拆分测试结束时要在拆分测试结束时。你可能会说一名官方假设并根据这一预测检查您的结果。

如果等待直到后来思考哪些指标对您来说很重要，您的目标是什么，以及您提出的更改如何影响用户行为，那么您可能无法以最有效的方式设置测试。

3.创建“控制”和“挑战者”。

您现在拥有您的独立变量，从属变量和所需的结果。使用此信息设置无论您是您测试的任何您测试的未改变版本。如果您正在测试网页，则这是未置换的网页，因为它已存在。如果您正在测试着陆页，这将是您通常使用的登陆页面设计和副本。

从那里，建立一个变体，或“挑战者” - 网站，登陆页面或将反击控制的电子邮件。例如，如果您想知道是否包括在着陆页上的推荐会有区别，设置控制页面没有推荐。然后，用推荐创建您的变化。

4.平等和随机地拆分样本组。

对于您对观众进行更大控制的测试 - 就像电子邮件一样 - 您需要使用两种或更多的受众进行测试，该受众等于相同的受众，以便具有确凿的结果。

您如何实现这一目标会根据您使用的A / B测试工具而有所不同。如果你是A.Hubspot Enterprise客户在电子邮件上进行A / B测试例如，Hubspot将自动将流量分为变体，以便每个变体都会获得访问者的随机采样。

5.确定样本大小（如果适用）。

如何确定样本大小也将根据您的A / B测试工具以及您正在运行的A / B测试的类型而变化。

如果您是A / B测试电子邮件，您可能希望将A / B测试发送到列表的较小部分以获得统计上显着的结果。最终，您将挑选一个胜利者并将胜利的变化发送到列表的其余部分。（参见本文末尾的“拆分测试”电子书，以便更多地计算样本大小。）

如果您是Hubspot Enterprise客户，您将有一些帮助使用滑块确定样本组的大小。它会让您对任何示例大小进行50/50 A / B测试 - 尽管所有其他样本拆分都需要至少1,000个收件人的列表。

如果你正在测试一些东西没有有一个有限的受众，如网页，那么您保持测试运行的时间将直接影响您的样本大小。

您需要让您的测试运行足够长的时间来获得大量的观点，否则它将很难判断在两个变体之间是否存在统计学上的显着差异。

6.确定您的结果需要有多重要。

一旦你选择了你的目标度量，就会考虑你的结果有多重要，以证明选择一个变异对另一个变化。统计显着性是A / B测试过程的超重部分，通常误解。如果您需要从营销立场进行统计显着性，我推荐读这个博文。

您的置信水平的百分比越高，您可以达到您的结果。在大多数情况下，您希望最小95％的置信水平 - 最好是98％ - 特别是如果是建立的时间密集实验。但是，如果您不需要测试是严格的，有时使用较低的置信率有意义。

马特鲁阿蒙是Hubspot的高级雷竞技苹果下载官方版软件工程师，喜欢思考统计显着性，如下注目。你觉得什么缺乏赌注？说：“我80％的人确定这是正确的设计，我愿意打赌它上的一切”类似于运行A / B测试到80％的意义，然后宣布获胜者。

Rheault还说，在测试只略微提高对话率的东西时，您可能会想要更高的置信阈值。为什么？因为随机方差更有可能发挥更大的作用。

他解释说：“我们感到更加安全地降低我们的置信阈值，这是一个可能会提高转换率，例如重新设计的英雄部分等实验。

“这里的外带是改变更激进的改变，所需的科学越少。更具体的变化（按钮颜色，微拷贝等），我们应该的科学越多，因为变化较少可能对转换率有很大且明显的影响。“

7.确保您只在任何广告系列时运行一次测试。

为单个广告系列测试多件事 - 即使它不在相同的确切资产上，也可以使您的结果复杂化。例如，如果您A / B测试电子邮件活动，同时指示登陆页面，您可以在登陆页面测试......您如何知道导致引线增加哪些变化？

在A / B测试期间

让我们涵盖在A / B测试期间采取的步骤。

8.使用A / B测试工具。

要在您的网站上或在电子邮件中进行A / B测试，您需要使用A / B测试工具。如果您是Hubspot Enterprise客户，则Hubspot软件具有可让您A / B测试电子邮件的功雷竞技苹果下载官方版能（学习这里的方式），呼叫 - 行动（学习这里的方式）和登陆页面（学习这里的方式）。

对于非推荐企业客户，其他选项包括Google Analytics的实验，这使您可以使用最多10个单个网页的完整版本，并使用随机用户样本进行比较它们的性能。

9.同时测试两种变化。

时间在您的营销活动的结果中起着重要作用，无论是日子，一周中的一天，或一年中的月份。如果您在一个月和版本B期间运行版本，您如何知道性能变化是否是由不同的设计或不同的月份引起的？

运行A / B测试时，您需要同时运行两个变体，否则您可能会留下第二次猜测结果。

这里唯一的例外是如果您正在测试时间本身，例如查找发送电子邮件的最佳时间。这是测试的好事，因为根据您的业务优惠以及您的订阅者是您的订户，可靠性的最佳时间可以通过工业和目标市场来显着变化。

10.给出A / B测试足够的时间来产生有用的数据。

同样，您将希望确保您可以让您的测试运行足够长，以便获得大量的示例大小。否则，它会很难判断两种变体之间是否存在统计上有显着差异。

足够长多久了？根据您的公司以及如何执行A / B测raybet电子竞技试，在数小时或数天或数周内可能发生统计学上显着的结果。获得统计上显着的结果需要多长时间的大部分是您获得的流量是多少 - 所以，如果您的业务对您的网站没有大量流量，您将需要更长时间才能运行A / B测试。

理论上，您不应该限制您收集结果的时间。（阅读此博客文章以了解有关示例大小和时序的更多信息。）

11.要求真实用户的反馈。

A / B测试与定量数据有很大关系......但这并不一定帮助您了解为什么人们对别人采取某些行动。当您运行A / B测试时，为什么不收集真实用户的定性反馈？

要求人们提出意见的最佳方法之一是通过调查或民意调查。您可能会在您的网站上添加一个退出调查，询问访客为什么他们没有点击某个CTA，或者在您的谢谢页面上，询问访问者为什么选择他们单击一个按钮或填写表单。

例如，您可能会发现很多人点击了将它们带到电子书的呼叫动作中，但一旦他们看到价格，他们就没有转换。这种信息将为您提供大量洞察，为什么您的用户以某种方式行为。

A / B测试后

最后，让我们涵盖您的A / B测试后的步骤。

12.专注于您的目标度量标准。

同样，虽然您将衡量多个指标，但在您进行分析时，请注意您的主要目标度量标准。

例如，如果您测试了电子邮件的两个变体，并且选择导致作为主要指标的导致，则不会陷入开放速率或点击率。您可能会看到高点击率和转换率不佳，在这种情况下，您最终可能最终选择了较低点击率的变化。

13.使用我们的A / B测试计算器测量结果的重要性。

现在您已经确定了哪种变化表现了最佳状态，是时候确定您的结果是否有统计学意义。换句话说，他们足以证明改变的原理吗？

要了解出来，您需要进行统计显着性的测试。你可以手动做到这一点......或者你可以从你的实验中插上结果我们的免费A / B测试计算器。

对于您测试的每个变体，系统将提示您输入尝试的总数，例如发送的电子邮件或显示的印象。然后，输入它完成的目标数量 - 通常会看到点击次数，但这也可以是其他类型的转换。

计算器将吐出您对获胜变化的数据产生的置信水平。然后，衡量您选择的值以确定统计显着性的值。

14.根据您的结果采取行动。

如果一个变异比另一个变化更好，你有一个胜利者。通过禁用您的A / B测试工具中的丢失变化来完成测试。

如果任何变化都没有统计上更好，那么你才知道你测试的变量没有影响结果，你必须将测试标记为不确定。在这种情况下，坚持原始变化 - 或运行另一个测试。您可以使用失败的数据来帮助您弄清楚新测试的新迭代。

虽然A / B测试可帮助您对案例逐个影响结果，但您也可以应用您从每个测试中学到的课程并将其应用于未来的努力。

例如，如果您在电子邮件营销中进行了A / B测试并且已经反复发现在电子邮件主题中使用数字，如果使用更好的点击率，您可能希望考虑使用更多您的电子邮件中的策略。

15.计划下一个/ b测试。

您刚刚完成的A / B测试可能已帮助您发现一种新的方式来使您的营销内容更有效 - 但不要在那里停止。总有空间更多的优化。

您甚至可以尝试在同一网页的另一个功能上进行A / B测试，或者您刚刚进行测试。例如，如果您刚刚在着陆页上测试了标题，为什么不对身体副本进行新测试？或配色方案？或图像？始终关注增加转换率和领导的机会。

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编者注：这篇文章最初发布于2016年5月，并已更新全面。