什么是 A/B 测试？技巧、工具和真实案例

有伟大的营销人员，也有什么都要进行 A/B 测试的伟大营销人员。

他们的电子邮件打开率高达 40%，而你却在想为什么你的营销活动失败了。

他们为客户带来的不仅仅是 平均转换率 让你的老板两眼放光。

与此同时，你只能猜测哪些有效，哪些无效。

问题是：他们并不一定比你聪明。他们只是在验证自己的假设，而不是相信自己的直觉。

A/B 测试并不是科技巨头才能进行的复杂数据科学实验。

这是一个简单明了的方法，任何人都可以用它来做出更好的决策。

如果你的日常工作是撰写电子邮件主题行、设计登陆页面或制作社交媒体帖子，那么 A/B 测试就能让你在营销过程中少走很多弯路。

今天，我们将为您详细介绍 A/B 测试的所有知识。

我们将介绍基础知识，通过实际案例进行讲解，并向你展示到底该使用哪些工具。

课程结束时，您将知道如何设置测试，以切实提高业务指标。

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主要收获

• A/B 测试比较两个版本的内容，看哪个表现更好

• 决策时，统计意义比直觉更重要

• 电子邮件主题行、广告文案和登陆页面最受益于 A/B 测试

• 有免费的测试工具，但付费平台可提供更先进的功能

• 测试时间至少应为一个完整的业务周期

• 微小的改变就能大幅提高转换率

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什么是 A/B 测试？

A/B 测试就像是市场营销的受控实验。

您可以创建两个版本的内容（A 版和 B 版），将它们展示给不同的人群，然后 营销渠道然后看看哪个性能更好。

把它想象成你的想法之间的正面竞争。 

与其争论哪个标题更吸引人或哪个按钮颜色的转化率更高，不如让真实数据来决定。

这个过程很简单：将受众随机分开，向一半受众展示 A 版，向另一半受众展示 B 版，然后测量结果。

胜出的版本将向所有人推广。

但大多数人都会在这里出错。他们进行了三天的测试，发现版本 B 以 2% 的优势获胜，于是宣布胜利。

真正的 A/B 测试需要统计意义。

这意味着要收集足够多的数据，以证明这种差异并非偶然。

A/B 测试之所以有效，是因为它消除了 营销偏见.

你的个人喜好并不重要。你老板的意见也不重要。重要的是什么能真正让人们点击、购买或参与。

为什么要进行 A/B 测试？

因为假设会扼杀企业。

每个营销人员都认为自己知道什么是有效的。

我们都有关于完美主题行、理想按钮颜色和有说服力文案的理论。问题出在哪里？我们有一半的时间是错的。

A/B 测试可使您避免 一失足成千古恨.

与其根据 "感觉正确 "来开展营销活动，不如先进行小批量测试。如果 A 版失败了，你只浪费了一小部分预算。

好处是巨大的。微小的改进会随着时间的推移而不断累积。

电子邮件打开率提高 10% 听起来并不令人兴奋，直到你意识到这意味着在今年余下的时间里，每月都能增加 10% 的销售线索。

A/B 测试还能建立组织信任。

当你能以 95% 的信心证明你的红色按钮优于蓝色按钮时，利益相关者就不会再质疑你的决策了。数据永远胜过观点。

此外，你还能学到令你惊讶的东西。

你讨厌的标题可能是你的最佳表现。你认为太长的电子邮件可能比 "有冲击力 "的版本转化率更高。

A/B 测试如何进行？步骤

进行 A/B 测试并不是什么火箭科学，但也有正确和错误的方法。

第 1 步：选择要测试的一件事

只关注一个变量。如果同时改变标题和按钮颜色，你就不知道是哪个变化带来了改进。先测试标题，再测试按钮颜色。

步骤 2：提出假设

不要随意测试。要有理论依据，说明为什么 B 版可能优于 A 版。

也许你认为较短的主题行效果更好，也许红色按钮的转化率比蓝色按钮高。

步骤 3：制作变体

创建版本 A（控制版）和版本 B（测试版）。其他一切保持一致。

如果您要测试电子邮件主题行，电子邮件内容应完全相同。

第 4 步：随机拆分受众

大多数 A/B 测试工具都会自动处理这个问题。关键词是 "随机"。不要将 A 版发送给最好的客户，而将 B 版发送给其他人。

步骤 5：决定成功的衡量标准

你在衡量什么？点击率？转化率？每位访客的收入？

在开始测试之前，而不是在看到结果之后，选择你的衡量标准。

步骤 6：确定样本量

使用样本量计算器计算出需要多少人才能达到统计学意义。

这取决于您当前的转换率以及您希望检测到多大的提升。

步骤 7：运行测试

让它运行，直到达到目标样本量或置信度。不要每天偷看结果，也不要因为一个版本获胜就提前停止。

步骤 8：分析结果

寻找统计显著性，通常为 95% 置信度或更高。

如果没有达到显著性，就没有赢家。要么延长测试时间，要么接受没有意义的差异。

第 9 步：实施优胜者

向所有受众推出获胜版本。记录所学到的知识，并将这些知识用于今后的测试。

步骤 10：继续测试

A/B 测试是一个过程，而不是一次性事件。一旦找到赢家，就要与新的挑战者进行测试。

营销中的 A/B 测试：使用案例

A/B 测试几乎适用于所有类型的营销内容。

以下是对您影响最大的领域：

1.电子邮件主题行和行动号召

电子邮件是 A/B 测试的天堂。您可以测试主题行、预览文本、发送时间、邮件名称和邮件内容。主题行通常显示出最大的差异。

尝试测试长度（短与长）、个性化（带名字与不带名字）、紧迫性（限时与常青）和语气（正式与随意）。

即使打开率只有微小的提高，也会带来更多的收入。

行动号召 按钮是另一个金矿。测试不同的颜色、文字、大小和位置。"立即购买 "可能比 "开始使用 "效果更好，反之亦然。

2.广告创意和社交媒体帖子

社交媒体平台内置广告 A/B 测试。

您可以测试不同的图片、视频、标题和描述，看看哪些能引起受众的共鸣。

对于有机文章，尝试测试不同的发布时间、标签策略和内容格式。

对受众而言，视频可能优于图片，而旋转木马帖子可能优于单张图片。

如果您要在广告或社交文章中使用人工智能生成的内容，请考虑使用 无法察觉的人工智能人性化器 以完善您的文案。

人工智能撰写的文本往往缺乏推动参与的人情味，而人性化的文本可以提高 A/B 测试的性能。

3.登陆页面和转化率

登陆页面提供了无尽的测试机会。

测试标题、副标题、图片、表单、推荐信和页面布局。即使是很小的改动，也能极大地影响转化率。

首先关注折叠上方的元素。您的标题、主角图片和主要行动号召会得到最多关注。

优化这些元素后，再转向次要元素。

4.标题和搜索引擎优化页面

不同的标题可以将搜索结果的点击率提高一倍或两倍。

测试情感诉求与逻辑诉求、数字诉求与无数字诉求，以及不同的关键词位置。

对于 搜索引擎优化内容您可以测试标题标签、元描述和页面标题。

Search Console 数据显示了哪些页面获得了较高的印象分，但点击率较低，因此是标题测试的最佳候选。

什么是社交媒体和视频内容中的 A/B 测试？

社交媒体 A/B 测试不仅限于广告。

您可以通过尝试不同的方法和衡量参与度来测试有机内容的性能。

对于视频内容，测试缩略图、标题、视频长度和发布时间。

YouTube 和 TikTok 的算法偏爱能让人们持续观看的内容，因此测试不同的钩子和内容结构能提高你的覆盖率。

Instagram 和 Facebook 允许你测试 "故事"、"卷轴 "和普通帖子。

尝试不同的标题长度、标签策略和视觉风格。在一个平台上行之有效的方法，在另一个平台上可能会失效。

视频缩略图值得特别关注。它们往往是决定人们是否观看您的内容的决定性因素。

测试不同的面部表情、文字叠加和配色方案。

LinkedIn 内容与 Instagram 内容的表现不同。专业受众与娱乐受众对不同触发因素的反应不同。

测试正式与随意的语言、特定行业与一般主题，以及不同的内容格式。

运行 A/B 测试的工具：免费和付费

开始 A/B 测试并不需要昂贵的企业软件。

大量工具适用于各种规模的企业。

谷歌优化（日落）替代品

Google Optimize 一直是免费的 A/B 测试工具，直到 2023 年 Google 关闭了它。

现在你需要替代品。

• 优化 是高级选择。它功能强大但价格昂贵，专为测试预算庞大的企业公司设计。界面直观，统计分析功能强大。
• VWO（可视网站优化器） 处于中间位置。它比 Optimizely 更实惠，但比基本工具功能更丰富。它适合需要可靠测试而又不需要企业定价的成长型企业。
• Unbounce 为着陆页面提供内置 A/B 测试。如果您已经在使用它进行页面构建，那么测试功能将非常方便有效。

电子邮件平台

大多数电子邮件平台都包含 A/B 测试功能。以下是我们的选择： 

• Mailchimp 免费账户可以测试主题行、发送时间和内容。他们的界面可以轻松设置测试和解释结果。
• 工具包（原 ConvertKit） 专注于创作者业务。他们的 A/B 测试功能非常适合新闻通讯、课程发布和产品促销。自动化功能可让您设置持续测试。
• ActiveCampaign 将电子邮件测试与高级自动化相结合。您可以测试电子邮件序列，而不仅仅是单个电子邮件。这对于复杂的销售漏斗来说非常强大。

登陆页面和广告测试工具

• Leadpages 大多数计划都包含 A/B 测试。您可以测试不同的页面版本并跟踪转化率，而无需技术设置。
• Facebook 广告经理 广告系列内置 A/B 测试。您可以同时测试受众、创意和位置。界面不是很好，但功能很实用。
• 谷歌广告 让您可以测试广告文案、关键词和登陆页面。统计显著性功能可帮助您做出有把握的决策。

在内容创建方面，可考虑使用 无法察觉的人工智能搜索引擎优化撰稿人 当您需要多个版本的 SEO 优化内容进行测试时。

运行特定平台测试时、 无法察觉的人工智能的人工智能隐形作家 确保您的测试变体通过人工智能检测工具的检测。

适合初学者的最佳 A/B 测试资源

学习 A/B 测试需要理论与实践并重。

这些资源将帮助您走上正确的道路。

• ConversionXL 博客 通过真实案例研究介绍 A/B 测试的基本原理。他们的文章将复杂的统计概念分解为实用建议。
• Optimizely 的博客 介绍了来自主要品牌的测试理念和案例研究。即使您不使用他们的工具，这些内容对于了解测试内容也很有价值。
• CXL 研究所 提供转换优化和 A/B 测试课程。课程内容很先进，但如果您认真对待测试，还是值得投资的。
• 尼尔-帕特尔的博客 有适合初学者的 A/B 测试指南。这些内容技术性不强，但对小型企业来说更具可操作性。
• HubSpot 学院 有关于 A/B 测试和转换优化的免费课程。证书意义不大，但内容扎实。
• VWO 的博客 发布案例研究，展示实际测试前后的结果。这些案例有助于您了解哪些改进是切实可行的。

要计算统计显著性，可使用以下工具 埃文-米勒的 A/B 测试计算器 或 VWO 的重要性计算器。

这些都有助于您确定样本量和正确解释结果。

使用下面的小工具访问我们值得信赖的人工智能检测器和人性化工具。

关于 A/B 测试的常见问题

我们信任数据

A/B 测试将猜测转化为了解。您不用再怀疑自己的营销是否有效，而是可以得到有数据支持的明确答案。

这个过程并不复杂，但需要遵守纪律。

您需要每次测试一个变量，测试时间要足够长，以达到显著性，并避免过早宣布获胜的冲动。

挑选一个你一直想知道的营销要素。也许是你的电子邮件主题行，也许是你的登陆页面标题。

设置一个简单的测试，让它正常运行，看看会发生什么。

结果可能会让你大吃一惊。你认为会输的版本可能会大获全胜。

你认为微不足道的变化，可能会让你的工作大为改观。

大多数企业都因为没有测试而把钱留在了桌面上。

他们坚持使用第一个有效的版本，而不是寻找最有效的版本。

你的竞争对手可能也在猜测。当他们在会议上讨论按钮颜色时，你可以对他们进行测试。

当他们为标题争论不休时，你可以对其进行测量。

最棒的是什么？你不必一个人去想办法。

无法检测的人工智能提供工具 无论您是在撰写文案、产生想法，还是在分析哪些方法行之有效，这些工具都能为您的测试过程提供支持。