網(wǎng)站優(yōu)化AB測試的10大誤區(qū)

你希望通過A/B測試對你的網(wǎng)站進行充分的轉(zhuǎn)化率優(yōu)化，關(guān)于它的理想概念將類似于通過A/B測試對著陸頁改變 CTA 之后獲得25％的轉(zhuǎn)化提升，而AB測試對于網(wǎng)站優(yōu)化推廣也有這非常好的收據(jù)收集作用。但在現(xiàn)實中，可能不是這么理想化。有很多誤區(qū)干擾了正確執(zhí)行A/B測試的方法。

今天，我將分享最常見的10大誤區(qū)，以及每個誤區(qū)的真相。

誤區(qū)1：轉(zhuǎn)化率優(yōu)化因猜測而發(fā)生

誤區(qū)。從你的角度來說，你覺得自己最懂客戶，好像別人都不懂。這就是為什么你不需要任何特殊的工具或方法來優(yōu)化你的網(wǎng)站的原因。你只是知道向訪問者提供什么，在哪里，何時，如何做到。

真相。實際上，A/B測試并不意味著要放棄你對業(yè)務或客戶的認知。只意味著你將通過對如何改進你的在線業(yè)務做出明智決策的方法應用你的預測。無論如何，提高轉(zhuǎn)換率的過程將從定義你網(wǎng)站的“弱點”開始。在定義弱點之后，你必須對如何處理它做出接地氣的選擇。A/B測試和多變量測試只是對你的網(wǎng)站的改進做出正確決定的科學方法。

誤區(qū)2：A/B測試傷害你的SEO

誤區(qū)。我們都知道，在A/B測試的過程中，特殊的A/B測試工具顯示給他們的訪問者幾乎相同的內(nèi)容變化，以定義最好的性能。此外，我們知道Google（和其他搜索引擎）總是懲罰重復和剽竊的內(nèi)容。所以，顯然，如果你A/B測試你的網(wǎng)站，SEO會被寵壞。

真相。如果你使用A/B或多變量測試的方法改進你的網(wǎng)站，你的網(wǎng)站是沒有風險的。 Google自身就在進行各種A/B測試。并且寫了提供正確A/B實驗的指南的完整列表，如果你使用成熟的A/B測試工具，是沒有危險的。

誤區(qū)3：A/B測試由于實施成本高而不容易使用

誤區(qū)。A/B測試是一種非常昂貴的轉(zhuǎn)化優(yōu)化方法，因為它使用了很多來自訪問者的難以分析的數(shù)據(jù)，并且還需要雇傭一個設計師和一個程序員來開始工作。

真相。A/B測試不是那么困難或昂貴。有很多自動一體化工具，可以直觀地設計你的變化，啟動A/B測試和分析結(jié)果，沒有任何第三方幫助。你應該只聽取給出的建議/提示，并應用它們。這樣的工具之一是我不說。

誤區(qū)4：你每次只能度量1個重要的轉(zhuǎn)化率指標

誤區(qū)。在運行A/B測試時，你應該只關(guān)注一個指標作為目標，不要在一堆不同的數(shù)字中迷失。如果你要測試按鈕，則只應考慮獲勝者變體，以顯示測試按鈕的好點擊率。

真相。進行A/B試驗的正確方法是考慮A/B測試目標與主要業(yè)務目標的關(guān)系。讓我們想象一下，在第一階段（點擊此按鈕之后），紅色按鈕的獲勝者變量表現(xiàn)更好，但在最后階段，這種變化導致更低的轉(zhuǎn)化為潛在客戶。因此，你可以看到贏家變化沒有帶來業(yè)務的真正利潤，你需要稍微改變焦點，以實現(xiàn)業(yè)務目標。

誤區(qū)5：當結(jié)果看起來很好時，你可以停止測試

誤區(qū)。在你的A/B測試試驗開始后，你可以觀察增加每個測試變體的頁面視圖的過程。它可以讓你幾乎實時看到哪些變體效果更好，并在看到轉(zhuǎn)化率的基本差異是可以接受時，選擇勝利者。

真相。不要這么快！大多數(shù)A/B測試工具會在實驗啟動后開始向你顯示統(tǒng)計數(shù)據(jù)的變化，這是真的（當然，如果你有足夠的流量來實時查看不斷變化的訪問次數(shù)，達到目標）。但是，你不應該忘記在A/B測試實驗中需要考慮的統(tǒng)計顯著性，以獲得可靠的結(jié)果。你應該讓A/B測試運行一定的時間，并通過一定數(shù)量的訪客，讓它為你提供足夠的相關(guān)數(shù)據(jù)，才能指導你做出更好的決策。如果你在進程的中間就停下來，你可能會得到一個不準確的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

誤區(qū)6：你的網(wǎng)站上的一切都應該測試

誤區(qū)。為了得到真正好的，可靠的結(jié)果，你應該A/B測試你的網(wǎng)站?？梢詼y試的任何更改都應進行測試。無論變化有多大，以及轉(zhuǎn)化改進帶來的預期增長情況如何，這并不重要。如果有人已經(jīng)做了，并證明了他的工作與許多案例研究為什么你不應該這樣做？測試網(wǎng)站上的每個組件將帶來令人難以置信的業(yè)務成果！

真相。當然，很容易找到很多關(guān)于網(wǎng)站上存在的每個組件的A/B測試的案例研究，但應該有另一個A/B測試序列。首先，你必須通過分析轉(zhuǎn)化渠道來檢查你的網(wǎng)站。案例研究可以為你帶來靈感，作為新想法的奇妙來源。但A/B測試并不是要一直測試全部元素。你應該構(gòu)建和實施自己的A/B測試策略，這將基于你的業(yè)務目標和轉(zhuǎn)換漏斗的“痛點”。

誤區(qū)7：學習和復制A/B測試好實踐是在轉(zhuǎn)換率優(yōu)化中取得成功的一切

誤區(qū)。如果你正在研究一些大公司的好實踐，你將收集所有的經(jīng)驗，并將其實施到你自己的網(wǎng)站，這將允許你不用進行自己的測試，節(jié)省時間和金錢，并避免可能的錯誤。

真相。這里我將給出一個簡單的解釋為什么不要以這樣的方式執(zhí)行。首先，每一個業(yè)務都是獨一無二的，它有自己的商業(yè)領(lǐng)域，游客，地理位置等。這就是為什么在你自己的情況下，可能會得到完全不同的結(jié)果，跟你看到的任何值得尊敬的案例研究都不同。這就是為什么唯一正確的方法是進行自己的分析，發(fā)起自己的實驗，并得到自己的結(jié)果，只有你的實際情況才是可靠的。

誤區(qū)8：最好的替代品總是看起來更好

誤區(qū)。A/B測試的主要意義是找到最好的性能設計，很明顯，漂亮的設計必須更好地執(zhí)行。丑陋的設計是不可能贏的，所以測試這樣的變化甚至沒有意義。

真相。事實是，每一個變量的美丑只是你自己的評價判斷。一個人認為這種設計更好，另一個人可能會選擇另一個變量，因為每個人都有自己的品味和視角。這對你可能是難以置信的事情，但要點是應用科學的方法，而不是你的主觀感覺。

誤區(qū)9：你的轉(zhuǎn)換率是這么好，沒有改善的余地

誤區(qū)。你的網(wǎng)站已達到良好的轉(zhuǎn)換率，因此你認為沒有改進的空間，你已經(jīng)達到了網(wǎng)站可能達到的大限度。

真相。即使你的網(wǎng)站已經(jīng)為你帶來了足夠的收入，你認為沒有可能提高你的轉(zhuǎn)化率，但好是沒有限制的！轉(zhuǎn)化渠道中總會有一些較弱的區(qū)域。無論如何，如果你即將開始改變你的網(wǎng)站，A/B測試是最好的方法！

誤區(qū)10：沒有優(yōu)勝者的A/B測試是浪費時間

誤區(qū)。在某些情況下，你可以進行實驗，并為結(jié)論性結(jié)果等上幾周、幾個月。但沒有明確的勝出者，因為所有的變化顯示幾乎相似的轉(zhuǎn)化率。所以，在這種情況下，實施A/B測試只是在浪費時間和金錢！

真相。上述的情況可能有不同的原因。其中一個是流量太小，另一個是實驗出錯了。在第一種情況下，完成實驗可能需要幾年時間（例如，如果你每天有100位訪問者）。第二種情況可能發(fā)生在你專注于錯誤識別的領(lǐng)域進行改進時。所以，你應該從頭開始，重新思考你在A/B測試過程中做錯了什么。

作者：Zoran

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新聞來源：http://muchs.cn/news/152982.html

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