A/B测试是一种检验网页或营销活动改动效果的科学方法，目的是找出效果最好的方案。具体做法是为同一个对象（比如一个网页或一场营销活动）制作两个版本，再让两者正面比较，看哪个表现更好。读完本文，你将了解：
· 什么是A/B测试？
· 为什么A/B测试对营销如此重要？
· A/B测试是如何运作的？
· A/B测试有哪些好处？
· A/B测试有哪些类型？
· 如何着手搭建一次A/B测试？
· 做A/B测试时，有哪些常见误区需要避开？
什么是A/B测试？
A/B测试是一种对照实验，把网页或App的两个版本放在一起比较，看哪个表现更好。比如，营销人员会用它来比较不同的标题、图片或行动号召（CTA），看哪个版本能带来更多转化。
想弄清楚网站或App上什么最管用，A/B测试是个好办法。让同一页面的两个版本同场比较，你就能看出哪个带来的转化或收入更多。你还可以借助A/B测试了解客户的偏好，比如他们更喜欢绿色按钮还是蓝色按钮。
为什么A/B测试对营销如此重要？
A/B测试（又称分流测试）是营销人员提升网站表现最重要的手段之一。它通过比较网页（或邮件等任何数字资产）的两个版本，找出表现更好的那一个。这样，你就能有依据地判断设计中哪些元素最有效，哪些需要微调，哪些干脆推倒重来。
A/B测试对营销人员尤其重要，因为它能从多个方面提升网站表现。比如，提高转化率，你就有可能提升销售额或获得更多销售线索；降低跳出率，就能让访客在网站上停留更久，带来更好的互动和更长的访问时长。
此外，对任何想提升网站表现的营销人员来说，A/B测试都是必不可少的工具。有了它，你就能以数据为依据，判断设计中哪些元素最有效，哪些需要微调或彻底改版。
A/B测试是如何运作的？
A/B测试是一个有力的工具，能帮你了解网站或App上的不同改动会如何影响用户行为。通过A/B测试，你可以比较页面或体验的两个版本各自的表现，从而弄清哪些改动最能推动用户互动或转化。
做A/B测试，首先要为页面或体验制作两个不同的版本，然后随机把其中一个版本展示给一半用户，另一个版本展示给另一半用户，再追踪两个版本的表现并加以比较。这样，你就能知道哪个版本更能推动用户互动或转化。
A/B测试有哪些好处？
A/B测试也叫分流测试，是通过比较网页或邮件的两个版本，找出表现更好者的方法。对比两个版本的页面，你就能判断哪个更能把访客转化为客户。
A/B测试的好处很多，包括：
· 判断页面的哪个版本更能把访客转化为客户。
· 判断页面的哪个版本更能实现你设定的目标。
· 通过测试不同版本的页面，提升网站的易用性。
· 通过测试不同版本的页面，提高网站的转化率。
· 通过测试不同版本的邮件内容，优化你的邮件营销活动。
A/B测试有哪些类型？
A/B测试分为三种类型：
· 分流测试：一半流量进入页面的一个版本，另一半进入另一个版本。这是最常见的A/B测试类型。
· 多变量测试：同时测试页面的多个版本。它比分流测试更复杂，需要更多流量才能得到准确的结果。
· 时间序列测试：在一段时间内先后测试页面的不同版本。这是最准确的A/B测试类型，但也最复杂。
如何着手搭建一次A/B测试？
做A/B测试时，有几个关键点需要牢记：
你要测试什么？
开始测试之前，你需要有一个明确的目标：你到底想弄清楚什么？是页面的哪个版本带来更多转化，还是哪个标题获得更多点击？明确测试对象，是设计有效测试的前提。
你的对照组是什么？
对照组是页面中你不做任何改动的那个版本，大多数情况下就是你的原始页面。你需要追踪对照组的表现，才能拿它和测试的各个变体做比较。
你的变体有哪些？
变体就是你对页面所做的改动，可以是不同的标题、不同的图片、不同的文案等等。为了得到最准确的结果，应尽可能多地测试不同变体。
测试应该持续多久？
测试该跑多久并没有标准答案，但你要给它足够的时间，以得到具有统计显著性的结果。一般来说，一次测试至少应持续两周。
如何分析结果？
测试结束后，你需要分析结果，看哪个变体表现最好。分析方法有好几种，不妨先从转化率入手。
做A/B测试时，要避开哪些常见误区？
做A/B测试时，有几个常见误区需要避开：
1. 不要在测试参数之外做改动，否则会让结果失真。
2. 测试开始后，不要更改测试条件，这同样会让结果失真。
3. 不要根据过小的数据集下结论。务必使用足够大的数据集，才能得到具有统计显著性的结果。
4. 不要提前终止测试。让测试完整跑完，才能得到最准确的结果。
A/B测试之所以是营销人员的宝贵工具，是因为它让决策建立在真实数据之上。比较一场营销活动两个版本的结果，营销人员就能找出更有效的版本并据此调整，让今后的营销活动更加成功。
