A/B 测试允许您收集哪些类型的数据？

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“A/B 测试”（也称为拆分测试或桶测试）是一种比较网页或应用的两个版本以确定哪个版本效果更好的方法。A/B 测试最终是一项实验，其中向用户随机显示两个或多个页面版本。然后，使用统计分析来确定哪个版本对于给定的转化目标效果更好。

通过执行 A/B 测试，您可以直接比较一个变体和当前体验，从而针对网站或应用的变更提出有针对性的问题。一旦此变更生效，A/B 测试便可让您收集有关此变更影响的数据。

建立网站或电子邮件营销活动是数字营销的第一步。建立网站后，您就会想知道它是有助于销售还是阻碍销售。A/B 测试可让您了解哪些单词、短语、图像、视频、推荐以及其他元素效果最佳。即使是最简单的更改也会影响转化率。

在一项测试中，红色 CTA 按钮的表 澳大利亚传真号码列表 现比绿色按钮好 21%。这是基于 2,000 次页面访问得出的结论。如果如此微小的改变就能吸引人们点击，那么您就需要了解页面中的哪些其他元素可能会对转化、流量和其他指标产生影响。

A/B 测试消除了网站优化中的假设。它支持基于数据的决策，将业务对话从“我们认为”转变为“我们知道”。通过评估更改对指标的影响，您可以确保网站上的每项更改都能产生积极的结果。


A/B 测试方法
有多种方法可以进行 A/B 测试。以下是两份关于如何进行此类比较测试的精彩指南。

用户体验测试
如果您想了解将某个行动号召(CTA) 按钮移至主页顶部（而不是将其保留在侧边栏）是否会提高其点击率，您可以对此理论进行 A/B 测试。为了实现这一点，请创建另一个反映 CTA 位置变化的替代网页。现有网站设计（或“对照”）是版本 A。版本 B 是“挑战者”。设置好这些页面后，通过向预定数量的网站访问者展示每个版本来测试这两个版本。理想情况下，看到两个版本的访问者百分比是相同的。