您也没有理由看不到同样的成功

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无论您是测试表单还是拆分测试网页，都有一些始终适用的最佳实践： 这是一个快速目录，以便您在时间紧迫时可以更轻松地导航： 测试正确的项目 注意样本量 确保您的数据可靠 正确假设 正确安排您的测试 确定你的测试持续时间 不要在测试中进行更改 一次测试一个元素 控制变化 关注数据 永远进行测试 如何进行 A/B 对比测试：A/B 测试最佳实践 1. 测试正确的项目 最重要的网站测试最佳实践之一是测试对利润产生影响的项目。 例如，Hubspot 建议您优化人们最常访问的页面： 主页 关于页面 联系页面 博客页面 或者您可能想专注于关键的潜在客户开发页面。这意味着优化您的 optin 表单： 网络研讨会注册页面 电子书登陆页面 铅磁铁页 要在 Google Analytics 中查找最常访问的页面，请转至行为 » 网站内容 » 所有页面： 网站内容 Google Analytics 中的所有页面 一旦您知道这些是什么，您就会知道在哪里放置电子邮件订阅和铅磁铁选择表单。
注意样本量 A/B 测试的另一个最佳实践是确保样本大小正确。 如果您不对足 阿富汗 WhatsApp 号码列表 够多的人进行测试，您将无法获得可靠的结果。如果一项活动的参与度提高了 150%，那就太好了。 除非您的总流量是 5 个读者。那么你实际上并没有太多可靠的数据，因为你的测试样本太小了。 计算理想样本量的最佳方法之一是使用A/B Tasty 的样本量计算器。输入您当前的转化率，加上您希望看到的增长百分比，它会自动计算 A/B 测试所需的访问者数量： A_B 美味样本量计算器 注意：如果需要，您还可以更改 统计显着性，但安全的做法是将该指标保持在 95%。 3.确保您的数据可靠 通过网站对比测试，还有另一个重要的数据可靠性衡量标准，称为统计显着性。简单来说，这是一种确定结果不是随机造成的方法。



要确定 A/B 测试的统计显着性，请使用 Visual Website Optimizer (VWO)统计显着性工具。 输入您在原始营销活动（称为对照）和已更改的活动（称为变体）中测试的访问者数量。然后按计算显着性按钮： VWO 显着性计算器 您将得到一个显示P 值（可靠性的另一种衡量标准）的结果，并通过显示“是”或“否”来告诉您测试是否具有统计显着性： VWO 重要性决定是或否 如果您得到“ 是”，恭喜！如果您的答案是 否定的，您可能需要重新开始并调整您的指标。 4. 正确假设 当你开始测试任何没有假设的东西时，你几乎只是在浪费时间。 假设是关于您需要测试什么、为什么需要测试以及进行更改后您会看到什么变化的想法。 有了这个结构，您就会知道测试的范围以及测试何时成功或失败。没有它，您的测试只不过是猜测。 要形成假设，请使用所以我们相信为访问者更改 将使[E]发生。