对于网站所有者来说，手中的数据越多越好，所以无法用比使用A/B测试更好的方法在你的网站上得到即时且可操作的见解。

　　什么是A/B测试？

　　A/B测试(也称为分割测试)向网站访问者随机提供两个不同版本的页面之一。

　　A/B测试的好处

　　同时分发两个版本的页面可以快速确定哪个版本最有效，但可以获得更多好处。

　　降低跳跃率。

　　没有人花费大量的时间和精力，想制作的页面跳跃率很高。 但是，如果跳跃率很高，优化页面是降低跳跃率的**方法。

　　A/B测试可以帮助进程页面的哪个版本带来更多的参与度，减少访问者跳跃率的可能性，帮助你。

　　提高转化率。

　　同时，跳跃率降低时，通常会增加转换次数。

　　知道访问者想要什么的最好方法是实验和分析。 A/B测试强调客户喜欢的内容。 进行必要的更改后，转换次数会急剧增加，因为它们值得客户寻找。

　　找到需要优化的地方很容易。

　　使用其他工具(如热图)进行A/B测试可以清楚地知道哪些内容正在工作，哪些内容不正在工作。

　　优化对你来说很重要。 市场和消费者的关心不断发展，必须遵循趋势。

　　A/B测试是了解客户现在喜欢的东西的好方法，帮助他们找到可以改善的地方。

　　风险更低。

　　由于大规模的重新设置修订和其他重要的调整需要时间和资源，所以最好慎重选择策略，制定大量的修订计划。

　　A/B测试通过关注访问者的行为和参与度指标，**限度地减少对命中注定失败的维修项目的投资风险。 为了发挥**的影响，可以定位并更新正确的元素。

　　你应该在你的网站上进行A/B测试吗？

　　在技术上，可以通过A/B测试。 例如，字体、颜色的组合、图像大小、视频长度等。

　　如果您正在寻找能为您的业务带来良好业绩的产品，则需要对特定要素进行A/B测试。

　　无论是延长用户访问时间还是提高参与度，直接影响投资回报的网站要素如下

　　结构；

　　电视广播

　　整个网站的设计/概念

　　复印

　　产品信息和图像

　　快显视窗

　　电子邮件行销模板

　　电子邮件标题。

　　由于所有这些因素都会影响销售和收入，所以实施A/B测试以确保能为业务带来积极的结果始终是个好主意。确保一次只测试一个变量。 一次测试多个变量可能会导致数据混乱、错误或网页优化变慢。

　　7种A/B测试工具

　　1、谷歌分析

　　谷歌分析是一个很好的分析工具，有两个优点。 首先，谷歌提供支持。 其次，它是免费的。

　　很多人不知道谷歌分析能处理A/B测试。

　　谷歌分析的A/B测试工具位于“Content  Experiments”菜单下。 强大而有报告功能，但缺乏可视界面。 所以，学习Google  Analytics的使用可能会花费一些时间。

　　2、**化

　　我发现GA的界面很难理解，但如果想开始使用分割测试的差异，Optimizely是很好的替代工具。

　　除了常规的A/B测试，Optimizely还提供了多变量和移动测试。 这比现有的简单选项更具吸引力，尤其是在您需要更好的移动体验时。

　　3、可视网站优化器(VWO  )

　　一开始，您可能会觉得VWO和优化版没有什么区别。 但是，实际上两者之间仍然存在很大差异。

　　与Optimizely一样，界面直观、高度可视化，并且可以进行许多其他测试。

　　VWO内建的热图可让您追踪使用者的注意事项和滑鼠移动，让您更清楚地了解页面上的实际情况。 还有一些内置测试用于可用情况和转换跟踪。

　　四、Unbounce

　　Unbounce专注于陆页的测试，您的A/B测试工作也必须专注于最重要的着作陆页。

　　如果需要灵感来创建陆页，则Unbounce是一个好选择。 每个帐户都有许多页面模板，可以集成一般的营销工具包。

　　五、KISSmetrics

　　KISSmetrics成本昂贵，但是可以根据用户的访问时间进行测试和跟踪，因此可以监视与网站交流的个人。 这样可以深入了解转换路径。

　　如果您正在寻找优化整个渠道的工具，则值得尝试KISSmetrics。 有比许多其他选项更多的报告选项。六、创世纪

　　Crazy  Egg工具的高度可视化，让您一眼就能准确了解所看到的内容。

　　有六种不同的报告样式，对于非专家来说非常方便，无需了解数据分析的经过即可了解**情况。 这也是符合大多数预算的经济高效的选择。 但是，没有更强大的选项深度和多功能性。

　　七、五次测试

　　Five  Second  Test是一种相对罕见的A/B测试工具，它扩大了改变用户**印象的因素，因为在进行分割测试时，页面的所有元素都不会产生明显的结果。

　　使用five  second测试，可以选择三种测试方法，从报告中可以看出five  second测试提供了重要的信息。 找到页面上的用户最记得的内容和易阅览的元素等内容。

　　A/B测试后该怎么办？

　　经过适当的时间测试后，必须收集收集到的数据，并根据主要目标衡量结果的重要性。

　　修正对目标各变化的测试次数。 通常用转换类型表示。 识别统一有效性有助于判断何种有效性和何种无效性。

　　专注于改善产生良好结果的版本，消除不必要的变化

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