什么是营销中的A/B测试？

意思是创建两个版本，A版本和B版本，以测试用户对哪个版本的反应更好。A/B 测试，也称为拆分测试，允许您比较某件事的 2 个版本以学习哪个更有效。简而言之，您的用户更喜欢版本A还是版本B？

这个概念类似于科学实验。在上学的时候可能经常用到，例如，老师会经常要求，某种植物在房间内种一个，植物得不到阳光的充分照射，在房间外种一个，植物得到的阳光的充分照射，观察两个种在不同地方的植物有什么不同的变化，A/B测试即是如此，当然，有时候并不局限于两个版本，可以是两个以上的不同版本。我们见到的不止这些，例如深圳、珠海特区，某种意思上也是一种测试。

营销中也是如此，您需要通过不同的版本，测试一个客户更倾向于什么样的用户体验。素材资源的示例包括落地页、展示广告、营销电子邮件和社交帖子。在A/B测试中，大约一半的受众会自动收到“版本 A”，另一半会收到“版本 B”。每个版本的效果都基于转化率目标，例如点击链接、填写表单或进行购买的用户所占的百分比。

A/B 测试并不是一个新想法。在数字营销的出现之前，那些通过电子邮件来营销的企业，将不同的营销优惠或方案分成不同的群组发给潜在的客户，看看哪一个效果最好。数字营销和直邮建立在相同的理念之上，但数字营销能够实现更具体、更可靠、更快速的测试结果。

如果您想更好的发展您的业务，但没有经过测试并获取到具体的数据之前，单看表面，可能很难说出哪些营销策略最能引起您的受众的共鸣。A/B 测试与其他转化优化策略一起，让您可以尝试各种 *** ，从而改进您的内容，提供最佳的客户体验，并更快地实现您的转化目标。

A/B 测试涉及的内容

如果您要在数字营销中使用A/B 测试来测试营销活动的不同元素的不同效果，您需要准备：

要测试的活动，要对营销活动进行A/B测试，您需要电子邮件、广告、落地页面或其他已经在使用的媒体。

要测试的元素，选择要测试的营销元素，例如广告文案、广告图片、推广渠道、营销活动方案等。查看广告系列的不同元素，考虑您可以更改哪些内容，以促使客户采取行动。确保单独测试元素，以确保获得正确的测量结果。

明确测试目标 ，A/B 测试的目标应包括确定哪个版本的广告活动对您的业务有更好的结果。考虑您可以跟踪的不同指标，比如提高点击率、增加转化率、提升用户参与度等。

样本划分，将受众随机分为两个（或多个）群体，一个群体作为控制组，另一个群体作为实验组，以及可能的其他对照组。

数字营销中的A/B测试是怎样的？

和其它A/B测试一样，本质上并没有太大的区别，只是媒体不同。您可以选择要检查的因素，例如内容里包含图片与不包含图片的同一篇文章（文本内容一样）。随机向访问者展示一种风格的博客文章，尽可能的记录更多的相关数据，例如 跳出率 、在页面上停留的时间等。

又或者是包含了不同图片文本内容一样的两篇文章。您可以一次测试多个变量，这并没有什么限制。例如，如果要评估文本内容相同，图片不同产生的数据差异：

• 不同图片的内容
• 带有图片的图文内容
• 带有多张图片的图文内容
• 带有漂亮女性图片的图文内容
• 带有帅气男性图片的图文内容

当然，这个版本有点多，这里只是举例。A/B 测试营销软件从这样的实验中返回数据。然后，对数据结果进行分析，以决定您对结果采取行动是否有意义，如果有意义，如何采取行动。

为什么A/B测试对营销工作很重要？

A/B测试可以比较不同变量的效果，以确定哪个版本更能吸引用户并促进转化。通过测试不同的标题、文案、图像、按钮等元素，营销人员可以找到最佳组合，从而提高转化率和收益。

A/B测试可以为您提供充分利用营销预算所需的数据。假设公司有一笔为网站增加流量的预算。您设置了一个A/B测试，用于跟踪几个不同落地页的点击次数。您运行测试一个周期，确保在任何特定日期和任何特定时间，您为每个测试项投放相同数量的广告。从测试的结果的数据中，您将知道哪个落地页获得最多的点击率。然后，您可以使用这些数据来来规划您的营销活动 ，可以提高其投资回报率。

通过A/B测试，您可以评估实施成本相对较低的更改的影响。投放线上广告系列的成本可能很高，因此您希望每个方面都尽可能有效。假设您对主页的字体、文本大小、菜单标题、链接和自定义注册表单的位置进行了A/B测试，您可以一次测试2至3个这样的元素。测试完成后，您会发现更改后2个元素会将您的转化率分别提高5%。实施最优化的方案，您就有机会带来比以前多10%的收入。

A/B测试可以比较不同营销策略的效果，比如价格定位、促销策略、推广渠道等。通过测试不同的营销策略，营销人员可以找到最佳组合，从而提高ROI和市场份额。

如果您使用A/B测试来使您的网站尽可能有效，您可以为每个访问者获得更多转化。您的转化率越高，您需要花在营销上的时间和金钱就越少。

A/B测试工作从哪些方面入手？

可以用A/B测试来测试哪些目标：

• 电子邮件
• *** 营销
• 网站推广
• 微信群
• 抖音

互联网的平台众多，不再累述。

在每个类别中，您可以对任意数量的变量进行A/B测试。例如，如果您正在测试网站的设计，则可以尝试不同的选项，例如：

• 配色方案
• 网页布局
• 图像的数量和类型
• 标题和副标题
• 产品定价
• META标题与描述
• 号召性用语按钮设计

没有局限，面向客户的项目中几乎任何样式或内容元素都是可以测试的。

如何进行A/B测试？

1. 找到具体问题点

确定问题。例如，“转化率不够”这个问题太泛了。网站访问者是否成为您的客户，或者搜索引擎里的搜索都是否点击广告然入您的网站，够成这些”问题“的因素太多。您需要知道为什么您的网站没有转化。

示例 ：您在搜索引擎上投放了付费广告，该广告展示在了搜索引擎的首页，并且排名经常在前几位。您分析数据 ，发现广告展示并不低，但点击进来的用户很少。

2. 分析数据

您可以对用户看到的所有内容进行A/B测试，但这需要花费大量时间，当前遇到的主要问题并不和所有的元素与变量相关，因此您需要弄清楚要针对哪个元素。

例如您发现通过付费广告进来的用户很少，对于当前投放的付费广告来说，优化网站并不是紧急的事情，用户并没有点击进入网站，首先要解决用户未进入网站的问题，而不是网站本身问题。当前的问题是，当用户在搜索引擎搜索某个关键词的时候，搜索引擎所展示的内容，包括文本内容与图片，无法吸引用户的点击。

3. 提出一个假设来检验

现在您缩小“问题”的范围。下一步是准确确定要测试的内容以及如何测试。将您的未知数缩小到1或2，然后，您可以确定更改该元素或元素如何解决您面临的问题。

4. 进行假设检验

“开发”一个新版本的测试项目来实现您的想法。然后，在该版本和目标受众的当前页面之间运行A/B测试。

例如，在确保用户能在搜索引擎中看到您的广告展示，您可以在原来的基础上设置几个不同“版本”的广告内容进行A/B测试。

• 更改广告展示的文本内容；
• 更改广告展示的图片内容；
• 更改广告展示的模板格式；

5. 分析数据

测试结束后，查看结果，看看您的付费广告设计 是否导致了任何明显的变化。如果没有，请尝试测试新的元素。

6. 为最挂方案寻找新的挑战者

没有最好，只有更好，A/B测试为您找到了当前的“最佳”方案，但它真的是“最佳”的吗？您需要继续进行A/B测试，才能证明。

A/B测试中常见的问题与提示

使用具有代表性的用户示例

科学的进行一项实验，您必须确保您的参与者群体尽可能相似。如果您正在测试一个网站，应该保证随机选择的人看到每个版本。应该尽可能的根据性别、年龄和地理位置平均分配用户。这样，这些因素的变化将对您的结果产生最小的影响。

最大化样本量

您测试的人越多，您的结果就越可靠，就是统计学中的“统计显着性”。

统计显着性是指在一个实验或调查中，通过收集和分析数据，判断差异是否真实存在的程度。在A/B测试中，统计显着性用于确定两个或多个版本之间的差异是否具有统计学意义。

在进行A/B测试时，通常需要设定一个显着性水平（alpha），比如0.05或0.01。这个值表示当测试结果的P值小于显着性水平时，我们认为差异是显著的，可以拒绝零假设（即两个版本没有差异）。

例如，如果我们进行了一个A/B测试，测试版本A的转化率为1%，版本B的转化率为2%，我们可以使用假设检验来确定这两个版本之间的差异是否显着。如果计算得到的P值小于0.05（或0.01），那么我们可以得出结论：版本B的转化率明显高于版本A，这种差异是具有统计学意义的。

需要注意的是，统计显着性并不等同于实际重要性。即使两个版本之间存在统计显着性，也并不一定意味着它们之间的差异对业务或营销目标有重大影响。因此，在进行A/B测试时，我们需要同时考虑统计显着性和实际重要性，以做出正确的决策。

如果结果具有统计学意义，则不太可能是偶然发生的。

您测试的人越多，避免偶然性的误差就越小。例如，您选择了两个人来做测试，甲看到A方案时候说马上和您交易，乙说看到B方案毫无兴趣，你是否敢确定B方案就是A方案差？

在进行更改之前让测试结束

A/B测试可以实时查看数据，不要看到结果后就立即结束测试，测试的时越大，越具有统计学意义，短暂的测试结果并不完整，请规则您的测试周期，等到测试期结束。

多次运行测试

即使是最好的A/B测试软件也会返回误报，因为用户行为变化很大。确保结果准确的唯一 *** 是使用相同的参数再次运行相同的测试。

如果您的新版本显示出很小的改进余地，需要更改内容重新进行A/B测试。