制定有效营销实验的 A/B 测试设计技巧

A/B 测试设计是每个数字营销人员成功的关键部分。

无论您将其用于按点击付费 (PPC) 广告、用户体验 (UX) 设计还是任何其他数字执行，这一营销实验支柱都将帮助您识别绩效不佳的领域、制定改进策略并优化结果为您的每一次活动。

要为用户体验设计、内容创建和其他形式的数字营销创建有效的 A/B 测试，您需要知道如何创建不仅有效而且可靠的测试变体。 借助 Propelrr 的数据驱动指南，您可以做出明智的业务决策，这将有助于推动数字营销的成功，为您的品牌带来当今的利益。

准备好深入研究对比测试和变体设计了吗？ 然后立即查看本指南以了解更多信息。

了解 A/B 测试实验设计

如何判断 PPC 广告是否有效？ 您是否可以通过一些方法来优化其中一项，以利于您未来的营销活动？ 这些问题的答案很简单：您可以借助数据驱动的 A/B 测试判断您的广告是否有效，并针对未来的广告活动对其进行优化。

这种实验形式也称为对比测试，用于测试社交媒体广告、登陆页面、副本或在线广告其他方面的两个或多个变体。 它可以帮助营销人员了解哪种执行方式最适合实现业务目标，从而使您能够从长远来看优化更多营销活动。

基本的对比测试将原始版本“A”与变体版本“B”进行比较，因此得名“A/B”。 另一方面，多变量测试将更多数量的变量进行相互比较。 多页面实验测试多个页面之间的一致变化，从而允许在更多数量的登陆页面上进行更多优化。

测试可以通过多种方式帮助营销人员。 您可以使用它来做出关键的广告系列决策，减少效果不佳的广告损失，甚至提高登陆页面的效果。 您还可以使用这种形式的实验来优化几乎所有执行。 从社交媒体格式到广告词优化，对比测试可以发现许多改进当今付费营销工作的方法。

如何设计有效且可靠的A/B 测试

鉴于测试数字营销活动的价值，您自然希望运行准确的 A/B 分析以返回有用的结果。 为此，您需要制定基于数据的有效且可靠的测试变体，以获得增强执行性能而不是降低执行性能的见解。

要创建为您的品牌返回数据驱动结果的测试，您需要做的就是遵循以下五个步骤：

1. 研究你的“原因”。

在开始任何 A/B 测试运行之前，您需要进行研究以了解为什么要进行实验。 您正在分析营销的哪些活动或方面，以及为什么您想针对您的业务进行改进？

如果没有这种实验前的研究，您将无法清楚地了解您想要实现的总体数字营销目标。 您是否正在尝试寻找最能为您的销售着陆页带来转化的号召性用语 (CTA)？ 您是否比较营销电子邮件标题的功效？

首先研究您选择的执行，并在运行任何测试之前进行研究，看看是否有可以改进的地方。 了解衡量广告系列显着改善所需的指标，例如点击率、转化率、参与度等。

2. 提出明确的假设。

您要做的下一件事是为您的分析制定清晰且具体的假设。 这个假设应该说明您想要解决的问题、您想要改进的指标以及您想要在广告系列中看到的变化。 假设的基本示例可能如下所示：

将 CTA 按钮的颜色从蓝色更改为红色将使点击次数在两周内增加 10%。

当然，只有当您将其植根于上一步中进行的研究时，这个假设才会对您有用。 不要犯凭空提出假设的错误； 确保研究和研究您过去的数据、活动目标和指标，以便为您的实验制定有效的假设。

3.创造变化。

此步骤是本指南中最重要的步骤。 为了为此比较创建有效且可靠的变体，您需要根据您在上一步中设置的经过充分研究的假设来定义“对照”或变量 A，以及“挑战者”或变量 B。

用于创建变体的高度特定变量的一些示例包括：

• 头条新闻
• 复制
• 商品交易顾问
• 图片
• 背景
• 颜色
• 尺寸
• 放置
• 观众
• 人口统计

这些只是您今天可以制作的测试变体的无数变量中的几个。

如果这是您第一次进行此类营销实验，那么您一次应该只比较一个变量。 如果您将截然不同的变量相互比较，或者创建包含太多不同变量的变体，那么您将很难监控数据并为您的广告系列找到准确的结果。

通过将变体中的一个变量与另一个变量进行比较，您将返回最准确的实验结果，从而确保从长远来看，您的着陆页、用户体验设计、社交媒体广告或电子邮件正文得到可靠的改进。

4. 运行测试。

一旦您的研究、假设和变体就位，您最终可以为您的数字营销执行运行测试活动。 再次强调，请记住保持变体中的所有其他变量不变，以便您实际上可以从实验中获得准确的结果。 否则，您将得到模糊且无益的结果，从而浪费您宝贵的时间和资源。

5. 分析结果并部署变更。

运行 A/B 实验时您要做的最后一件事是分析结果并部署相应的更改。 控制型和挑战者型在达到您设定的指标方面表现如何？ 在整个实验过程中您是否注意到任何显着差异或异常？ 您对结果的准确性有多大信心？

通过适合您的分析的变体，您应该能够部署一种新的和改进的方法来使您选择的执行更加有效。 当然，总是有更多的优化空间 - 您可以优化目标网页上的其他元素，研究用户体验的另一个方面，甚至根据第一次测试的结果运行另一个变体比较。

记住这个 A/B 测试和实验的分步指南，您现在可以发现更精致的方法来为您今天的优化之旅制作有效的变体。 继续阅读以发现专家提示，以改进您自己的测试变体以进行未来的对比测试。

A/B 测试系统设计需要准备的事项

除了为即将进行的比较进行事先研究之外，您还需要首先提前准备一些其他事情。 要创建 A/B 测试系统设计，从变体中生成有效且可靠的结果，您需要：

• 定义您的成功指标。 成功指标是用于评估变体性能的定量指标，以确定获胜变体。 这些指标应该反映您的总体业务目标，并且可以包括点击率、转化率等示例。
• 细分你的目标受众。 为了有效地对变体进行比较，您应该首先对测试的目标受众进行细分。 细分是指如何根据与实验相关的特征或行为将目标受众划分为有意义的子组。 这些可能包括基于年龄、性别、地点等的细分。
• 实施随机化以减少偏差。 在对目标受众进行分析之前，请提前进行随机化，以减少总体结果中的偏差。 随机化是指您随机且均匀地将受众分配给每个变体； 这减少了选择偏差并确保组之间的公平可比性。

鉴于您需要事先做好所有这些系统设计准备工作，您需要借助 A/B 测试工具或平台来自动化流程、节省金钱和精力，并立即有效地优化您的实验设计。

制作有效变体的技巧

一旦准备好公平可靠的系统设计，您就可以制作变体来运行高效的 A/B 测试方法。 为此，请确保：

• 设计与您的假设相符的变体。 通过将您的变体植根于所进行的研究和为分析设定的假设中，您将能够更轻松地回答您的问题，并确保测试结果也更清楚地反映您的活动中的变化。
• 对您的变体实施重大且可衡量的更改。 完成运行测试并选择更好的变体后，实施所述变体的更改，看看它是否真正改善了您的活动、用户体验或营销执行。 然后，确保衡量这些变化以供将来的优化和实验使用。
• 避免变体创建中的潜在陷阱。 不要一次测试多个变量，否则你会使测试池变得混乱并获得模糊的结果。 请记住事先确定您的目标受众，以便您可以在适当的用户细分上运行实验。 最后，确定您计划运行分析多长时间以实现统计检验显着性。

通过遵循这些技巧来制作变体，您将获得更清晰的结果，传达您需要做出的确切更改，以优化数字营销执行，从而实现企业的长期成功。

测试可靠性和再现性

想要确保您的研究设计和测试方法在所有活动中的可靠性和可重复性吗？ 以下是今天需要考虑的一些提示：

• 了解测试有效性的类型。 内部有效性是指您的方法如何能够隔离变体的变化（相对于其他因素的变化），从而使您的结果更有效。 外部有效性是指如何使您的研究设计足够通用，以适用于其他情况（例如不同设备、浏览器或受众群体）的外部发现。 通过了解这些类型，您可以跟踪结果的有效性，并使用其他变量和变体可靠地重现您的设计。
• 识别对测试有效性的威胁。 识别对研究设计有效性的所有潜在威胁，例如不适当的受众细分、测试持续时间或样本量。 然后，确保从您的方法中消除这些威胁，以提高其整体可靠性和可重复性。
• 最大限度地减少混杂变量。 混杂变量是在 A/B 测试运行过程中出现的变量，从而对结果的有效性构成威胁。 示例包括搜索引擎算法更新、网站或服务器中断以及其他突然变化。 为了最大限度地减少混淆变量的风险，请确保跟踪所有潜在威胁并明智地安排运行时间，以避免测试发生意外变化。

在 A/B 分析中，一致性是关键。 通过确保初始分割分析运行期间的一致性，使您的研究设计可靠且可重复。

如何准确分析A/B结果

要准确分析 A/B 实验的结果，请始终回到最初的假设。 最终结果是否符合问题陈述的预期，或者是否显示出相反的结果？ 如果您返回的结果与您的预期相反，这意味着什么？

一旦您回到最初的假设，请确保将您从实验运行中收集的数据可视化。 这将帮助您更清楚地分析您的发现，从而帮助您从受众群体、持续时间或样本大小等其他因素中挖掘更多见解。

如果您发现执行这部分 A/B 分析很困难，请联系您所在领域的专家，以获得适合您当前业务需求的准确分析。

要点

当您知道如何制作有效的变体以进行比较时，就像专业人士一样设计您的对比测试。 当您开始研究数字营销成功的 A/B 分析时，请注意以下几点：

• 将您的策略​​植根于数据。 无论您是制定假设还是创建比较变体，请务必将您的选择植根于之前营销活动的数据，以确保您将获得的结果的准确性和相关性。
• 花点时间精心设计实验。 您不能急于进行对比测试并期望立即返回可靠的结果。 花些时间进行分析，以确保研究结果的可靠性和研究设计的可重复性。
• 如有疑问，请伸出援手。 对您的 A/B 测试技能还不太有信心吗？ 不要害怕立即利用 Propelrr 的专业数字营销服务进行熟练的分析和营销实验。

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