制定有效營銷實驗的 A/B 測試設計技巧

A/B 測試設計是每個數字營銷人員成功的關鍵部分。

無論您將其用於按點擊付費 (PPC) 廣告、用戶體驗 (UX) 設計還是任何其他數字執行，這一營銷實驗支柱都將幫助您識別績效不佳的領域、制定改進策略並優化結果為您的每一次活動。

要為用戶體驗設計、內容創建和其他形式的數字營銷創建有效的 A/B 測試，您需要知道如何創建不僅有效而且可靠的測試變體。 借助 Propelrr 的數據驅動指南，您可以做出明智的業務決策，這將有助於推動數字營銷的成功，為您的品牌帶來當今的利益。

準備好深入研究對比測試和變體設計了嗎？ 然後立即查看本指南以了解更多信息。

了解 A/B 測試實驗設計

如何判斷 PPC 廣告是否有效？ 您是否可以通過一些方法來優化其中一項，以利於您未來的營銷活動？ 這些問題的答案很簡單：您可以藉助數據驅動的 A/B 測試判斷您的廣告是否有效，並針對未來的廣告活動對其進行優化。

這種實驗形式也稱為對比測試，用於測試社交媒體廣告、登陸頁面、副本或在線廣告其他方面的兩個或多個變體。 它可以幫助營銷人員了解哪種執行方式最適合實現業務目標，從而使您能夠從長遠來看優化更多營銷活動。

基本的對比測試將原始版本“A”與變體版本“B”進行比較，因此得名“A/B”。 另一方面，多變量測試將更多數量的變量進行相互比較。 多頁面實驗測試多個頁面之間的一致變化，從而允許在更多數量的登陸頁面上進行更多優化。

測試可以通過多種方式幫助營銷人員。 您可以使用它來做出關鍵的廣告系列決策，減少效果不佳的廣告損失，甚至提高登陸頁面的性能。 您還可以使用這種形式的實驗來優化幾乎所有執行。 從社交媒體格式到廣告詞優化，對比測試可以發現許多改進當今付費營銷工作的方法。

如何設計有效且可靠的A/B 測試

鑑於測試數字營銷活動的價值，您自然希望運行準確的 A/B 分析以返回有用的結果。 為此，您需要製定基於數據的有效且可靠的測試變體，以獲得增強執行性能而不是降低執行性能的見解。

要創建為您的品牌返回數據驅動結果的測試，您需要做的就是遵循以下五個步驟：

1. 研究你的“原因”。

在開始任何 A/B 測試運行之前，您需要進行研究以了解為什麼要進行實驗。 您正在分析營銷的哪些活動或方面，以及為什麼您想針對您的業務進行改進？

如果沒有這種實驗前的研究，您將無法清楚地了解您想要實現的總體數字營銷目標。 您是否正在嘗試尋找最能為您的銷售著陸頁帶來轉化的號召性用語 (CTA)？ 您是否比較營銷電子郵件標題的功效？

首先研究您選擇的執行，並在運行任何測試之前進行研究，看看是否有可以改進的地方。 了解衡量廣告系列顯著改善所需的指標，例如點擊率、轉化率、參與度等。

2. 提出明確的假設。

您要做的下一件事是為您的分析制定清晰且具體的假設。 這個假設應該說明您想要解決的問題、您想要改進的指標以及您想要在廣告系列中看到的變化。 假設的基本示例可能如下所示：

將 CTA 按鈕的顏色從藍色更改為紅色將使點擊次數在兩週內增加 10%。

當然，只有當您將其植根於上一步中進行的研究時，這個假設才會對您有用。 不要犯憑空提出假設的錯誤； 確保研究和研究您過去的數據、活動目標和指標，以便為您的實驗制定有效的假設。

3.創造變化。

此步驟是本指南中最重要的步驟。 為了為此比較創建有效且可靠的變體，您需要根據您在上一步中設置的經過充分研究的假設來定義“對照”或變量 A，以及“挑戰者”或變量 B。

用於創建變體的高度特定變量的一些示例包括：

• 頭條新聞
• 複製
• 商品交易顧問
• 圖片
• 背景
• 顏色
• 尺寸
• 放置
• 觀眾
• 人口統計

這些只是您今天可以製作的測試變體的無數變量中的幾個。

如果這是您第一次進行此類營銷實驗，那麼您一次應該只比較一個變量。 如果您將截然不同的變量相互比較，或者創建包含太多不同變量的變體，那麼您將很難監控數據並為您的廣告系列找到準確的結果。

通過將變體中的一個變量與另一個變量進行比較，您將返回最準確的實驗結果，從而確保從長遠來看，您的著陸頁、用戶體驗設計、社交媒體廣告或電子郵件正文得到可靠的改進。

4. 運行測試。

一旦您的研究、假設和變體就位，您最終可以為您的數字營銷執行運行測試活動。 再次強調，請記住保持變體中的所有其他變量不變，以便您實際上可以從實驗中獲得準確的結果。 否則，您將得到模糊且無益的結果，從而浪費您寶貴的時間和資源。

5. 分析結果並部署變更。

運行 A/B 實驗時您要做的最後一件事是分析結果並部署相應的更改。 控制型和挑戰者型在達到您設定的指標方面表現如何？ 在整個實驗過程中您是否注意到任何顯著差異或異常？ 您對結果的準確性有多大信心？

通過適合您的分析的變體，您應該能夠部署一種新的和改進的方法來使您選擇的執行更加有效。 當然，總是有更多的優化空間 - 您可以優化目標網頁上的其他元素，研究用戶體驗的另一個方面，甚至根據第一次測試的結果運行另一個變體比較。

記住這個 A/B 測試和實驗的分步指南，您現在可以發現更精緻的方法來為您今天的優化之旅製作有效的變體。 繼續閱讀以發現專家提示，以改進您自己的測試變體以進行未來的對比測試。

A/B 測試系統設計需要準備的事項

除了為即將進行的比較進行事先研究之外，您還需要首先提前準備一些其他事情。 要創建 A/B 測試系統設計，從變體中生成有效且可靠的結果，您需要：

• 定義您的成功指標。 成功指標是用於評估變體性能的定量指標，以確定獲勝變體。 這些指標應該反映您的總體業務目標，並且可以包括點擊率、轉化率等示例。
• 細分你的目標受眾。 為了有效地對變體進行比較，您應該首先對測試的目標受眾進行細分。 細分是指如何根據與實驗相關的特徵或行為將目標受眾劃分為有意義的子組。 這些可能包括基於年齡、性別、地點等的細分。
• 實施隨機化以減少偏差。 在對目標受眾進行分析之前，請提前進行隨機化，以減少總體結果中的偏差。 隨機化是指您隨機且均勻地將受眾分配給每個變體； 這減少了選擇偏差並確保組之間的公平可比性。

鑑於您需要事先做好所有這些系統設計準備工作，您需要藉助 A/B 測試工具或平台來自動化流程、節省金錢和精力，並立即有效地優化您的實驗設計。

製作有效變體的技巧

一旦準備好公平可靠的系統設計，您就可以製作變體來運行高效的 A/B 測試方法。 為此，請確保：

• 設計與您的假設相符的變體。 通過將您的變體植根於所進行的研究和為分析設定的假設中，您將能夠更輕鬆地回答您的問題，並確保測試結果也更清楚地反映您的活動中的變化。
• 對您的變體實施重大且可衡量的更改。 完成運行測試並選擇更好的變體後，實施所述變體的更改，看看它是否真正改善了您的活動、用戶體驗或營銷執行。 然後，確保衡量這些變化以供將來的優化和實驗使用。
• 避免變體創建中的潛在陷阱。 不要一次測試多個變量，否則你會使測試池變得混亂並獲得模糊的結果。 請記住事先確定您的目標受眾，以便您可以在適當的用戶細分上運行實驗。 最後，確定您計劃運行分析多長時間以實現統計檢驗顯著性。

通過遵循這些技巧來製作變體，您將獲得更清晰的結果，傳達您需要做出的確切更改，以優化數字營銷執行，從而實現企業的長期成功。

測試可靠性和再現性

想要確保您的研究設計和測試方法在所有活動中的可靠性和可重複性嗎？ 以下是今天需要考慮的一些提示：

• 了解測試有效性的類型。 內部有效性是指您的方法如何能夠隔離變體的變化（相對於其他因素的變化），從而使您的結果更有效。 外部有效性是指如何使您的研究設計足夠通用，以適用於其他情況（例如不同設備、瀏覽器或受眾群體）的外部發現。 通過了解這些類型，您可以跟踪結果的有效性，並使用其他變量和變體可靠地重現您的設計。
• 識別對測試有效性的威脅。 識別對研究設計有效性的所有潛在威脅，例如不適當的受眾細分、測試持續時間或樣本量。 然後，確保從您的方法中消除這些威脅，以提高其整體可靠性和可重複性。
• 最大限度地減少混雜變量。 混雜變量是在 A/B 測試運行過程中出現的變量，從而對結果的有效性構成威脅。 示例包括搜索引擎算法更新、網站或服務器中斷以及其他突然變化。 為了最大限度地減少混淆變量的風險，請確保跟踪所有潛在威脅並明智地安排運行時間，以避免測試發生意外變化。

在 A/B 分析中，一致性是關鍵。 通過確保初始分割分析運行期間的一致性，使您的研究設計可靠且可重複。

如何準確分析A/B結果

要準確分析 A/B 實驗的結果，請始終回到最初的假設。 最終結果是否符合問題陳述的預期，或者是否顯示出相反的結果？ 如果您返回的結果與您的預期相反，這意味著什麼？

一旦您回到最初的假設，請確保將您從實驗運行中收集的數據可視化。 這將幫助您更清楚地分析您的發現，從而幫助您從受眾群體、持續時間或樣本大小等其他因素中挖掘更多見解。

如果您發現執行這部分 A/B 分析很困難，請聯繫您所在領域的專家，以獲得適合您當前業務需求的準確分析。

要點

當您知道如何製作有效的變體以進行比較時，就像專業人士一樣設計您的對比測試。 當您開始研究數字營銷成功的 A/B 分析時，請注意以下幾點：

• 將您的策略​​植根於數據。 無論您是製定假設還是創建比較變體，請務必將您的選擇植根於之前營銷活動的數據，以確保您將獲得的結果的準確性和相關性。
• 花點時間精心設計實驗。 您不能急於進行對比測試並期望立即返回可靠的結果。 花些時間進行分析，以確保研究結果的可靠性和研究設計的可重複性。
• 如有疑問，請伸出援手。 對您的 A/B 測試技能還不太有信心嗎？ 不要害怕立即利用 Propelrr 的專業數字營銷服務進行熟練的分析和營銷實驗。

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