2025-7-4 杰睿
營銷人員喜歡爭論什么方法有效。你的行動號召 (CTA) 按鈕應該用綠色還是紅色？簡短的主題行能提升郵件的打開率嗎？醒目的標題比含蓄的標題更好嗎？
大多數人都是猜測。聰明的營銷人員會進行測試。
A/B 測試（也稱為拆分測試）是優化營銷的最簡單但最有效的方法之一。A/B 測試讓您可以比較某些內容（網頁、廣告、電子郵件或 CTA）的兩個版本，看看哪個版本的效果更好，而不是隨機更改并希望獲得最佳效果。
如果操作正確，A/B 測試可以：
但問題是——大多數人把 A/B 測試搞得太復雜了。本指南將用淺顯易懂的語言進行講解，并結合實際案例和最佳工具，助您立即開始測試。
讓我們開始吧。
A/B 測試（也稱為拆分測試）是比較某個事物（網頁、廣告、電子郵件或其他任何東西）的兩個版本，以查看哪個版本的效果更好。
您無需猜測哪個標題、按鈕顏色或廣告文案會獲得更多點擊，而是運行 A/B 測試：
這為什么重要？因為小調整就能帶來大成果。不測試，就等于白白浪費錢。
想象一下，您正在發送電子郵件活動，但無法在兩個主題行之間做出選擇：
你不是隨機選擇一個，而是進行 A/B 測試，將 A 版本發送給一半受眾，將 B 版本發送給另一半受眾。24 小時后，你檢查打開率：
由于版本 B 表現更好，您現在有數據支持在未來的電子郵件中使用更具體、更具時間敏感性的主題行。
A/B 測試可以幫助您停止做出假設并開始做出數據驅動的營銷決策。
接下來，讓我們看看您可以進行哪些 A/B 測試（提示：比您想象的要多）。
A/B 測試不僅適用于按鈕顏色和標題——您幾乎可以測試營銷策略中的任何內容。如果它能夠影響轉化率、參與度或收入，就值得測試。
以下是A/B 測試中最有價值的一些元素：
一家 SaaS 公司測試了兩個版本的登陸頁面：
版本 B 使注冊量增加了 22%。
某電商品牌針對購物車放棄郵件測試了兩個主題行：
主題行 B 的打開率提高了 15%。
一家 DTC 品牌正在進行 Facebook 廣告測試：
廣告 B 帶來的轉化率增加了 30%。
訂閱服務測試兩種免費試用期限：
14 天的試用期增加了注冊人數，但第一個月后保留率較低。
某品牌測試了兩個 Instagram 標題：
版本 B 的參與度提高了 40%。
A/B 測試不僅僅是進行微小的調整，它還涉及了解您的受眾并優化營銷渠道中的每個接觸點。
現在您知道可以測試什么了，讓我們逐步了解如何以正確的方式實際運行 A/B 測試。
現在您已經知道要測試什么了，讓我們來分解一下如何正確地進行 A/B 測試。關鍵在于保持簡單——一次只測試一件事，讓數據積累起來，并根據實際結果而不是直覺做出決策。
以下是運行有效 A/B 測試的分步過程：
您想增加目標網頁的注冊量。無需重新設計整個頁面，只需先測試標題即可。
您正在測試電子郵件主題行：
您的電子郵件列表有 10,000 名訂閱者。5,000名訂閱者獲得版本 A，5,000 名訂閱者獲得版本B。
你測試了兩個 Facebook 廣告素材。一天后，廣告 B 勝出，但總共只有50 次點擊。
你讓測試運行了一周，現在廣告 A 實際上是贏家，點擊次數達到 5,000 次。
您對 CTA 按鈕顏色進行了 A/B 測試，結果顯示版本 B（紅色按鈕）的轉化率高出 12%。現在，您將網站上的所有 CTA 按鈕更新為紅色。
現在您已經知道如何運行測試，讓我們來討論一下可以簡化流程的最佳 A/B 測試工具。
手動運行 A/B 測試簡直是一場噩夢。好消息是，有一些工具可以幫你搞定一切——拆分流量、跟蹤結果，并顯示明顯的優勝者。
以下是針對不同用例的一些最佳 A/B 測試工具：
這些工具可以幫助您測試不同的頁面設計、標題、CTA 和布局，以提高轉化率。
一家 SaaS 公司測試了兩個版本的落地頁：一個帶視頻，一個帶圖片。Optimizely顯示，視頻頁面的注冊量增加了 18%，因此他們決定在自己的網站上推廣視頻頁面。
測試主題行、電子郵件內容、發送時間和 CTA，以提高打開率和點擊率。
一份新聞稿測試兩個主題行：
HubSpot A/B 測試表明，版本 B 的打開率高出 22%，因此他們繼續采用這種風格。
測試廣告文案、圖片、定位和格式，以提高付費廣告的投資回報率。
一個 DTC 品牌在 Facebook 上測試了兩個廣告標題：
AdEspresso 顯示版本 B 獲得的點擊量增加了 15%，因此他們擴展了該版本。
測試產品定價、折扣優惠和結賬體驗以增加銷售額。
一家網店測試了一款高端產品的49 美元和 59 美元定價。經過 4 周的測試，他們發現59 美元的定價不僅沒有影響銷量，反而能帶來 20% 的收入增長，因此他們堅持了下來。
查看用戶點擊、滾動和離開的位置，以便您可以優化網站參與度。
一個博客測試了兩種不同的 CTA 位置：
Hotjar 的熱圖顯示，90% 的訪問者從未滾動到足以看到底部的 CTA，因此他們將其移到更高的位置。
沒有 A/B 測試工具，你只能靠猜測。這些工具可以幫助你追蹤真實數據，運行公平的測試，并進行優化以獲得更好的結果。
接下來，讓我們回顧一下最常見的 A/B 測試錯誤以及如何避免它們。
A/B 測試理論上很簡單——改變一個點，比較結果，選出最佳方案。但在實踐中，營銷人員會犯很多錯誤，導致數據不準確，浪費時間。
以下是最常見的 A/B 測試錯誤以及如何避免這些錯誤：
如果您同時更改多個元素（例如標題、按鈕顏色和圖像），您將不知道哪個更改實際上產生了差異。
一次測試一個元素。先對標題、按鈕、圖片分別進行測試。
某品牌在 A/B 測試中同時更改了 CTA 按鈕和優惠信息。轉化率確實有所提升，但他們并不清楚究竟是按鈕的更改起了作用，還是優惠信息本身就起到了作用。
很多營銷人員一看到效果就興奮不已，立即結束 A/B 測試。但早期數據并不可靠——測試需要足夠的流量和時間才能具有統計有效性。
使用A/B 測試計算器來確定在做出決定之前運行測試的時間。
Facebook廣告測試顯示，廣告A在兩天后就取得了成功，但點擊量只有100次。他們讓廣告A運行了整整一周，結果廣告B竟然以5000次點擊量奪冠。
版本 B 的轉化率略高，并不意味著它真的更好。如果差異不具有統計顯著性，那么結果就只是隨機噪聲。
使用統計顯著性計算器（如AB 測試指南或Evan Miller 的計算器）來確認您的結果。
電子郵件主題行測試顯示：
如果沒有統計意義，這種微小的差異并不意味著版本 B 實際上更好。
如果您的測試受眾不隨機且不具有代表性，您的結果就會存在偏差。例如，如果版本 A 主要面向移動用戶，而版本 B 主要面向桌面用戶，那么結果就不會可靠。
使用 A/B 測試工具在各個版本之間隨機分配流量，以獲取干凈、無偏見的數據。
一家電商平臺在周末進行了 A/B 測試，但其受眾在工作日的行為有所不同。測試結果對于長期決策毫無幫助。
并非每次測試都能帶來顯著的改善。如果差異很小或無法確定，請勿強行下結論——直接進行下一個測試即可。
如果沒有顯著的贏家，請測試另一個元素或改進您的實驗。
一家 SaaS 公司測試了兩個 轉化率幾乎相同的定價頁面。他們沒有強迫客戶做出決定，而是轉而測試定價文案。
A/B 測試并非一次性完成——今天有效的方法明天可能就無效了。受眾行為、趨勢和平臺會隨著時間而變化。
將 A/B 測試視為一個持續的過程，而不是一次性的實驗。
一個電子郵件營銷團隊在三月份找到了一個成功的郵件主題，但卻從未再次測試。到了七月，郵件打開率開始下降，但他們卻沒有意識到受眾的偏好已經發生了變化。
如果測試內容過多、過早停止或忽略統計顯著性，A/B 測試結果將毫無意義。遵循最佳實踐，信任數據，并持續測試以持續改進。
接下來，讓我們看看現實世界的 A/B 測試示例，看看哪些方法真正有效。
理論上談論 A/B 測試是一回事，但讓我們來看看那些經過測試、迭代并取得巨大改進的真實公司。這些案例表明，即使是微小的改變也能帶來轉化率、點擊量和收入的大幅提升。
測試元素：登陸頁面上的 CTA 按鈕顏色
公司： HubSpot
HubSpot 想看看改變CTA 按鈕的顏色是否會影響轉化率。他們進行了以下測試：
色彩心理學很重要——CTA 的對比色可以使其更加突出。然而，這并不意味著紅色總是勝出——關鍵在于根據網站設計測試顏色。
測試元素：電子郵件主題行
公司：一家 SaaS 公司
該公司希望更多人打開他們的促銷郵件。他們進行了測試：
文字很重要。以情感驅動和基于好奇心的主題行可以顯著提高打開率。
測試元素：登陸頁面標題
公司：一家 SaaS 初創公司
該公司希望提高注冊率，因此他們測試了兩個標題：
模糊的營銷信息無法像具體的、以利益為導向的標題那樣產生良好的轉化效果。
測試元素： Google Ads 標題
公司：某電商品牌
他們想看看哪種類型的 Google 廣告文案效果更好：
人們對社會認同和情感訴求的反應比一般的產品描述更強烈。
測試元素：引導表單設計
公司：一家 B2B 軟件公司
該公司希望更多人填寫他們的潛在客戶表單。他們進行了測試：
更少的摩擦=更高的轉化率。如果您的表單、結賬頁面或潛在客戶開發流程過于復雜，您就會失去潛在客戶。
這些真實的 A/B 測試示例表明：
不要猜測，今天就開始運行 A/B 測試，讓數據指導您的決策。
A/B 測試不是進行隨機更改，而是基于真實數據進行迭代、優化和提高性能。
營銷的精髓在于持續改進。無論是行動號召 (CTA)、郵件標題、廣告還是定價策略，都要進行測試，信賴數據，并不斷優化，以獲得更佳效果。
現在輪到你了——你要進行 A/B 測試的第一件事是什么？