谷歌SEO：市场营销中的A/B测试是什么？如何进行它？

营销中的A/B测试是指向不同的受众群体展示一个元素（如广告文案或电子邮件主题）的两个版本，以根据你的目标确定哪个版本表现更好。

例如，您可以在产品页面上对两张图片进行A/B测试，看看哪张图片能带来更多的销售额,当您需要就可能影响性能的更改做出基于数据的决策时，应进行A/B测试。

A/B测试的优点取决于测试，但可以包括:

• 提高转化率

• 减少广告花费浪费

• 提高参与度

• 提高搜索结果的可见性

A/B测试是如何工作的？

A/B测试通过使用工具或手动测试随机向两组用户显示不同的变体，并跟踪每个变体的结果来确定哪个表现更好。

你能测试哪些变量？

您可以在内容号召行动（CTAs）、广告文案、着陆页上的图像、广告受众定位、产品页面上的产品描述、电子邮件主题行等许多变量中进行 A/B 测试。

这里有一个深入的列表，可以给你更多的A/B测试思路:

• 电子邮件:主题行、发件人名称、电子邮件长度、CTA（措辞、位置、样式）、个性化、HTML vs.纯文本、预览文本和发送时间

• 着陆页：标题、副标题、CTA按钮（颜色、措辞、位置）、推荐信位置、媒体、页面布局、导航菜单、信任徽章和表单

• 博客文章: CTA 放置、元标题、元描述、标题和介绍

• 广告: 复制角度、视觉效果、CTA措辞、目标标准以及广告格式（轮播与静态）

• 社交媒体帖子: 视觉、发布时间、标题长度和CTA

如何用5个步骤进行A/B测试

通过创建两个变体，向部分受众展示每个变体，保留获胜者，并可能针对新的变体重新测试获胜者来进行A/B测试活动。

1.明确你想要改善的是什么

阻碍你实现目标的不良内容或活动是A/B测试的有力候选者。看看以下指标中是否有任何不足之处:

• 电子邮件:打开率，点击率，或取消订阅率

• 着陆页:跳出率、转化率或页面停留时间

• 博客帖子:页面停留时间，滚动深度，社交分享，反向链接，CTA点击量，或来自搜索的点击量

• 广告:点击率，每次点击成本，每次转化成本，或广告支出回报率

• 社交媒体帖子: 互动率、覆盖范围、分享、保存或链接点击

2、发展你的假设

构造一个假设，说明某个特定更改对A/B测试的潜在影响。它应该告诉你你在测试哪个元素，为什么要测试那个元素，以及你希望从测试中发现什么结果。用这个模板来形成你的假设:“如果我们改变[特定变量]，那么我们期望看到[预期结果]，因为[基于逻辑、数据或用户行为的推理]。”

3.创造你的变体

使用假设创建一个仅更改一个元素的控件修改版本（您正在测试的现有或主要版本），这样您可以将结果中的任何差异归因于更改。

4.启动测试

使用软件启动测试，该软件可让您比较变化并跟踪结果,下面是运行A/B测试的一些不同的工具:

• 电子邮件：使用来自电子邮件营销平台的内置A/B测试工具（例如，Mailchimp）

• 着陆页和博客文章: 软件如着陆页构建器，Optimizely，和VWO让您对网站页面进行 A/B 测试

• 广告：使用像Meta、领英或谷歌这样的广告平台来测试广告文案、图像或行动号召按钮的变化

• 社交媒体帖子：使用A/B测试功能Meta Business Suite或类似工具Sprinklr

运行测试，直到你收集到足够的数据来确保统计意义——也就是说，结果不太可能是随机偶然造成的。如果没有达到统计显著性，可以考虑扩展测试以收集更多数据，或者测试其他方法。

5、分析结果，实施优胜者

通过比较与预期结果相对应的指标来分析你的A/B测试结果，并保持优胜者。对于表单A/B测试，我们分析了表单的转换率。结果呢？基于FOMO的表单将转化率提高了17.5%。

营销人员第一次进行A/B测试的注意事项

在运行第一次A/B测试时，重点测试一个变量，以清楚地看到更改如何影响结果。以下是成功进行A/B测试的更多提示:

• 从对您的企业影响最大的活动开始

• 在规划时考虑额外的资源（如媒体资产）

• 让测试运行时间足够长，以考虑不同日间的行为（例如，工作日和周末）

• 允许测试全过程运行，以确保统计显著性，即使一个变体在早期表现优于其他变体

迭代并持续测试

频繁的A/B测试有助于您对不断变化的市场和受众保持响应，从而随着时间的推移加强您的营销努力。A/B测试不仅是技术工具，更是以用户为中心的迭代思维。通过系统化的假设、测试与验证，企业能持续优化营销策略，在竞争中占据先机。立即规划您的第一个A/B测试，用数据驱动增长！

a/b测试工具

a/b测试流程

ab压力测试

亚马逊a/b测试

ab test 怎么做

ab实验

a/b测试是什么

A B  testing 范例