你希望通過A/B測試對你的網站進行充分的轉化率優化，關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％的轉化提升，而AB測試對于網站優化推廣也有這非常好的收據收集作用。但在現實中，可能不是這么理想化。有很多誤區干擾了正確執行A/B測試的方法。

今天，我將分享最常見的10大誤區，以及每個誤區的真相。

誤區1：轉化率優化因猜測而發生

誤區。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化你的網站的原因。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務做出明智決策的方法應用你的預測。無論如何，提高轉換率的過程將從定義你網站的“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站的改進做出正確決定的科學方法。

誤區2：A/B測試傷害你的SEO

誤區。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容。所以，顯然，如果你A/B測試你的網站，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站，你的網站是沒有風險的。 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3：A/B測試由于實施成本高而不容易使用

誤區。A/B測試是一種非常昂貴的轉化優化方法，因為它使用了很多來自訪問者的難以分析的數據，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4：你每次只能度量1個重要的轉化率指標

誤區。在運行A/B測試時，你應該只關注一個指標作為目標，不要在一堆不同的數字中迷失。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測試目標與主要業務目標的關系。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更好，但在最后階段，這種變化導致更低的轉化為潛在客戶。因此，你可以看到贏家變化沒有帶來業務的真正利潤，你需要稍微改變焦點，以實現業務目標。

誤區5：當結果看起來很好時，你可以停止測試

誤區。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A/B測試工具會在實驗啟動后開始向你顯示統計數據的變化，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，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計顯著性，以獲得可靠的結果。你應該讓A/B測試運行一定的時間，并通過一定數量的訪客，讓它為你提供足夠的相關數據，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計數據。

誤區6：你的網站上的一切都應該測試

誤區。為了得到真正好的，可靠的結果，你應該A/B測試你的網站。可以測試的任何更改都應進行測試。無論變化有多大，以及轉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？測試網站上的每個組件將帶來令人難以置信的業務成果！

真相。當然，很容易找到很多關于網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，你必須通過分析轉化渠道來檢查你的網站。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。你應該構建和實施自己的A/B測試策略，這將基于你的業務目標和轉換漏斗的“痛點”。

誤區7：學習和復制A/B測試好實踐是在轉換率優化中取得成功的一切

誤區。如果你正在研究一些大公司的好實踐，你將收集所有的經驗，并將其實施到你自己的網站，這將允許你不用進行自己的測試，節省時間和金錢，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行。首先，每一個業務都是獨一無二的，它有自己的商業領域，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，發起自己的實驗，并得到自己的結果，只有你的實際情況才是可靠的。

誤區8：最好的替代品總是看起來更好

誤區。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9：你的轉換率是這么好，沒有改善的余地

誤區。你的網站已達到良好的轉換率，因此你認為沒有改進的空間，你已經達到了網站可能達到的大限度。

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

誤區10：沒有優勝者的A/B測試是浪費時間

誤區。在某些情況下，你可以進行實驗，并為結論性結果等上幾周、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）。第二種情況可能發生在你專注于錯誤識別的領域進行改進時。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

網站標題：網站優化AB測試的10大誤區
鏈接地址：http://m.newbst.com/news32/152982.html

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