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如何利用A/B测试做转化率优化

什么是AB测试?

AB测试是为Web或App界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析、评估出最好版本,正式采用。

明白AB测试的基本概念你可能还有以下疑惑:

“如何开始A/B分测试?”

“A/B测试最好的软件有哪些?”

“如何进行A/B测试?”

好了在进行A/B测试开始之前,你做了谷歌优化了吗?你的流量是否足够多?如果你的网站访问量不多,则几乎不可能进行A/B测试。

为什么?

因为你的测试结果达不到统计学意义,不过幸运的是,你可以使用 Optimizely’s Sample Size calculator了解你的网站是否有足够的流量来进行A/B测试。

Optimizely’s Sample Size calculator

你只需输入当前页面的转换率,想要提升的转化率和显著性水平即可。

Optimizely 表单

该工具会可以告知你需要多少访问者才能达到你想要的测试。

Optimizely 结果

首先从哪里开始进行A/B测试?

“首先测试哪个页面?”这是一个很难回答的问题。毕竟:从标题到价格再到按钮点击复制,网站上可以数百万种可以测试的东西,不过呢,有3种方法可以帮助你决定从哪里开始A/B测试:

1.高流量页面

如果你在一个高流量的网页上提高了转化率,就会获得更多的转化次数。

例如,去年我决定在Backlinko主页上进行A/B测试

主页比较
为什么我要从首页开始?

那是因为主页的流量比我网站上的任何其他页面都要多。

2.效果最差的页面

你也可以在转换率极低的页面上开始A/B测试,为什么?因为死马当活马医,实际上,通过一次A/B测试,有时你可以在低转换率页面上你能提高5-10倍。

3.定性和定量数据

在上一章中收集的数据将在这里派上用场,这些数据可以告知你从哪开始,例如,假设你的用户测试数据告诉你:“很难找到预定房间的按钮”。

好吧,你首先应该在页面的前面和中间放置一个“预订房间”按钮进行A/B测试。

创建假设

如果你已经决定从哪里开始进行A/B测试,那么你就应该创建一个假设,为什么这很重要呢?假设可以帮助你基于逻辑和数据测试内容而不是凭空想象。

例如,去年我决定在Backlinko上测试一个滚动框:

A/B测试

我的假设是,滚动框将提高用户注册,而不会损害其他方面的转化。

在开始测试之前,记下这个假设:

A/B测试假设

如何进行A/B测试

以下是两个建议,可有助于你进行A/B测试:

首先,测试大的更改。

A/B测试新手最常见的错误之一就是测试微小的更改(如按钮颜色)等

相反,你首先应该测试两个非常不同的版本页面,然后,随着时间的推移更改细微差别来优化页面转化率。

例如,去年在Backlinko主页上进行测试时,我开始测试了按钮,Logo,标题字体大小……以及其他细微调整,并不理想因此我又测试了不同版本的主页。

具体来说,旧主页链接到我最新的博客文章。

A/B测试旧主页
我决定测试原始设计而不是提供免费案例以获取邮件版本。

A/B测试
果然,我测试了一些大的变动,准化率获得了大的提升:

A/B测试

其次,你需要一些软件。

市场上有数十种A/B测试工具可用,例如:

Unbounce

VWO

Optimizely

AB Tasty

我个人建议使用Optimize,但使用哪个软件取决于你的预算和实际测试功能。

收集结果和范围

最后一步是收集结果,分析和学习。

幸运的是,大多数A/B测试软件都会让你知道收集的结果是否达到统计意义:

A/B测试收集数据

一旦某项获得成功,就该记下一些东西了,具体来说:

我的假设正确的吗?

我从此项假设学到了什么可以用于将来的测试提高谷歌优化转化率?

根据这些结果,下一步应该测试什么?