你的A/B測試做對了嗎?來看網站測試常犯的三大錯誤!

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許多先進網站的設計過程都會使用A/B測試,原因是什么?因為他們知道大家都在這么做!沒錯,許多人都知道把文章發布在社交網絡上可幫忙增加 258 % 的討論率,但有時候結果卻與事實不太相符。很多人在做 A/B測試時會得到許多錯誤的結果,就連搜索引擎巨頭Google 15 年前在做A/B測試時也不例外!
下面幾點是大多數A/B測試初學者常見的幾個基本錯誤:
1. 網站流量未達到一定人數:
要做好 A/B測試,一定要有足夠的網絡流量,否則這些 A/B測試最后的統計數字將會產生些微的誤差,以致無參考價值。流量、討論數越高,才能讓你越快達到想要的測試結果。因為統計分析結果需要有大量的樣本,才能正確地做出結果分析,如果樣本數太小,根本無法達到 A/B測試的效益!換句話說,大流量的網站人數才能換來與現實較貼切的結果分析,你將在測試結果里看到轉化率提高的變化,可再將這些有效變化利用到更多廣告實際運營里。
在實際操作時,通常會建議一個 B2C 網站每月至少有 10 萬的UV。對于 B2B 網站而言,則建議至少月流量達 3.5萬UV以上,對于經營網絡的企業來說,這是一個合理的門坎。好的測試要對企業推算出準確的信息與結果,除非每月已有數百萬訪客,不然準確的 A/B測試 是很重要的!
在每一次的變動里,至少要有一半以上的轉化率,并且測試需持續超過一個星期才能看出明顯成效。至于你的粉絲和訪客喜好變動,會時時刻刻根據天氣、平日、周末、假期每天都在變化,所以一定要確保你的廣告測試持續,并與所有用戶做長時間互動。
2. 使用太過于復雜的測試模糊焦點
第一次的廣告測試,需從簡單步驟開始。要在網絡上得到成功的A/B測試 結果,重點是正確的步驟!無論是在測試實施、創意發想、分析結果等……都需要一切從簡,把注意力放在每一個廣告投放的步驟、操作的安全機制、適時的廣告呈現調整。另一個優點是,在簡易A/B測試里你會很快得到你所想要的結果。因此,你可以快速從第一個失敗的測驗中了解該怎么做與調整,跟專業網絡運營人員討論出一個解決的方法。
因此,AB 測試有個好處是可以快速讓你在網絡廣告創建一定的新趨勢,與團隊、公司內部的持續調整廣告操作。你應該通過簡單的測試,如取消對關鍵頁面聚焦分散的原因:這個網站的設計真的有需要,或需要增加額外按鈕、文案的改變??要找出哪些元素會產生最大的影響,并與有經驗的 A/B測試顧問做討論,再做決策!
3. 忽略網絡帶來的細微影響與現象
把品牌曝光到最大效益,不然就等著回家吃自己吧!事實上,你需要專注于你的測試是否帶來極高的效應和變化。但是,千萬不要忽略了網絡上任何微小的影響。
舉例來說,如果測試結果發現在每一次變動里都能增加 5%的轉化率,代表在一年后,廣告成效將增加 80% 的營收!小小的一個步驟、一個策略的變動,將使你的網絡成效進步神速。
簡而言之,許多企業會使用?Google Analytics?里面的 Tracking Code 來分析網絡后臺使用分析,透過GA后臺就可以看到很多用戶的使用數據(亦包含了用戶網站流程、停留時間、跳出率、流量變動),這些數據分析目的是為了做可用性測試,看看你的網站到訪者到底有多依賴使用你的網站。依賴性、喜好程度越高表示你提供的內容對用戶來說是有價值的。
但是,跳出率(Bounce Rate)越高代表了你的網站雖然吸引人點了進來,卻很快就跳出去了,代表網站的內容不符合期望。透過專業數據分析與廣告調整,可從測試的版本中、數據結果看出一些端倪,了解使用者離開或停留的原因,以提高網站的「易用性」與「轉化率」。利用正確的測試與數據分析結果? ,除了讓網絡廣告成效發揮最大效益,也可在錯誤中不斷學習與調整!
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