数据每次都胜过观点。
A/B 测试（也称为对比测试）是比较网页、电子邮件或广告的两个版本以确定哪个版本效果更好的做法。根据 Optimizely 2025 年的一份报告，每年运行至少 50 次 A/B 测试的公司比运行少于 10 次的公司产生的收入增长高出 2.5 倍。但错误地运行测试会产生误导性结果，其成本可能比根本不进行测试还要高。
在 x13apps，我们每年为客户运行数百次测试。这是我们值得信赖的实验方法。
提出明确的假设
每个测试都从一个假设开始，而不是随机猜测。一个好的假设由三个部分组成：变化、预期效果和推理。示例：“将 CTA 按钮从绿色更改为红色将使点击率提高 15%，因为红色会产生紧迫感，并且与白色背景形成更好的对比。”推理将变化与心理学原理或用户行为洞察联系起来。
基于数据的假设：显示用户错过按钮的热图、显示用户在特定页面流失的分析或表明用户困惑的客户反馈。没有假设的测试会产生你无法采取行动的结果。即使你学到了一些东西，你也不知道它为什么有效或如何将其应用到其他地方。
具有统计意义的设计
统计显着性意味着结果不太可能是偶然发生的。标准阈值是 95% 的置信度，这意味着结果随机的概率只有 5%。在开始测试之前使用样本量计算器来确定您需要多少访客。使用太小的样本进行测试是最常见的 A/B 测试错误。
考虑您的基准转化率和您关心的最小可检测效果。转化率 1% 的网站比转化率 5% 的网站需要更多流量才能达到显着效果。不要偷看结果并提前停止——过早停止会使统计有效性失效。即使两天后结果看起来很清楚，也要让测试进行完整的过程。
一次测试一个变量
多变量测试（同时测试多个更改）需要成倍增加的流量和时间。对于大多数企业来说，每次实验一个变量进行 A/B 测试更实用，并且会产生更清晰的结果。更改一个元素：标题、图像、按钮颜色、表单长度或布局。隔离变量，以便您确切地知道导致差异的原因。
如果您想测试全新的页面设计，请运行 A/B 测试，将当前版本与新版本作为一个整体进行比较。然后进行各个元素测试，以了解哪些具体变化推动了改进。这种分层方法构建的知识会随着时间的推移而复合。
记录并应用所学知识
测试结果——无论是赢家还是输家——都会增加您的知识库。记录假设、结果、显着性水平和解释。在整个团队中分享发现。永久应用获胜的更改。使用从一次测试中获得的经验来为下一个假设提供信息。建立测试文化的公司多年来看到结果急剧复合。在 x13apps，我们将 A/B 测试集成到每次客户参与中，以确保数据驱动的决策。有关循证营销的更多信息，请阅读我们的数据驱动的营销指南。