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注：配图为UCI设计公司作品

广州平面设计公司转发原文直译：

在我的书里，“A/B测试"代表"永远做测试" 你的竞争对手正在积极地测试一切，从他们登陆页面的最新版本到他们电子邮件营销活动中主题行的有效性。如果你落后了，他们会超过你，甚至你最好的客户也会迅速改变。 不幸的是，不知道如何建立一个合适的分割测试活动会让你付出代价。 有多少次你试图提高自己的转化率，却失败了?

你有没有想过什么地方出了问题?

当然，你肯定有什么地方做得不对。但是，我知道，如果你知道如何测试两个或更多不同的元素（例如，标题),你会发现提高你的转化率和防止你的客户转向你的竞争对手的方法。 老实说，我希望你成为A/B分割测试的高手。反过来，它将帮助你掌握你的许多数字营销目标。这并不意味着你会成为一名专家，每次都能正确地进行分割测试。学习从未停止。但是，了解进行无缝实验的基础知识至关重要。 拆分测试的结果比比皆是。例如，VWO最近分享了一个案例，一家电子商务商店如何将跳出率降低了20%。 然而，大多数数字营销专业人士还没有接受分割测试。甚至一些电子商务营销人员也忽略了它，不管它能带来多大的成功，从打开率到点击率。来自许愿池的数据估计，"只有49%的人测试他们的结账页面的性能。" A/B分割测试不再是数字营销专业人士的选择。这是一个必要的阶段，你的每一个活动都必须通过，以提高你的转化率和保持你的客户。如果你不相信我，以下是比尔盖茨在2008年说的话：准备好通过"永远做测试"开始看到你的营销活动的真实结果了吗?

那我们开始吧。 A/B分割测试简介（及其工作原理) A/B拆分测试（或简称为拆分测试)是比较两个版本的网页或移动应用程序，并对其进行测试，以查看哪一个转换效果最佳的过程。在这篇文章中，我们将关注一个网页。 谈到分割测试，我们通常有两个要素，即： 我)。控件：这通常是你设计的第一个网页或元素。 .变化：因为你不能假设你的网页或单个元素的"控制"版本是100%完美的，你需要创造另一种变化来挑战控制。 本质上，你想找出哪个版本会提高你的转换率。 通常，控制和变化之间只有很小的区别，不同的颜色，措辞，位置等等。 让我们用图形来表示它：首先，想象你的站点是一个盒子，里面有两个不同大小的球，颜色分别是绿色和红色。 让我们假设每次一个潜在的顾客来到你的网站，他从盒子里拿起一个球。如果他挑选了一个红球，他就买了。 另一方面，如果球是绿色的，他会迅速点击浏览器右上角的[x]，然后离开。 本质上，盒子决定了你的转换率。但是，从所有迹象来看，你可以影响或100%控制你的理想客户从盒子里挑选出来的球。 这就是拆分测试的用武之地。你必须明白，假设某个特定版本的网页或元素会表现得更好，你是无法知道你的网站的真实转化率的。你只能根据所有其他因素来估计转换率。 当你测试任何活动的两个或更多版本时，你就准备好做出明智的决定来提高转化率。 计算转换率时，请始终使用估计范围。它从来都不是单一的值。从数学上来说，你可以向客户描述一个产品系列： "根据我所掌握的行业数据，在87%的情况下，您可以预期转换率在2.5%到7.3%之间。" A/B分割测试并不新鲜。根据斯坦福大学人工智能实验室的说法，这实际上是一种古老而仍然常见的技术，通常被称为受控实验。它被应用于许多领域，包括科学研究领域，包括医学。 例如，在医学领域，研究人员可以通过控制实验来测试特定药物的效力。他们可以将使用者分为对照组和试验组，只改变他们之间药物的一个因素。 然而在网上就有点不一样了。例如，在实验室中，你可以很容易地控制外部变量。 由于几个因素在起作用，很难（如果不是不可能的话)在网上做到这一点。一个实验在互联网上经历的增长模式与同样的实验在互联网上经历的增长模式完全不同

注：配图为UCI设计公司作品

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