如何使用分析数据进行更聪明的 A/B 测试

大多数 A/B 测试建议都集中在测试本身：如何设置变体、如何计算样本量、何时称结果为显著。讨论较少的是在所有这些之前的步骤 — 使用您现有的分析数据来确定要测试什么、在哪个页面上测试，以及将什么指标作为成功标准来衡量。

没有这种真实数据作为基础，A/B 测试就成了有根据的猜测。有了它，每个测试都有明确的假设、有意义的结果指标，以及对成功外观的现实期望。

找到合适的页面进行测试

A/B 测试最有价值的是那些最多访客与您可以控制和关心的内容进行交互的地方。不是每个页面都值得测试 — 您需要足够的流量在合理的时间框架内达到统计显著性，以及一个明确的目标，这是一个变化可以改变的。

在您的分析中寻找符合这些标准的页面：

• 高流量页面转化率低： 一个每周接收 1,000+ 访问但转化率仅 1% 的页面是一个高杠杆目标。即使转化率有少量改进，也会产生很大的绝对收益。
• 关键登陆页面的高跳出率： 如果付费广告流量或特定有机关键字将用户发送到跳出率为 70%+ 的页面，就会有明显的假设 — 页面的某些方面不符合访客的期望。
• 在退出前频繁出现的页面： 访客停止会话的页面是自然的候选。退出页面数据告诉您旅程在哪里结束；测试可以尝试改变这一点。

从分析信号定义您的测试假设

一个好的 A/B 测试假设有三个部分：您正在改变的页面或元素、您正在做的改变，以及您期望改进的结果指标。分析为全部三个部分提供了证据。

滚动深度 + CTA 位置

如果滚动深度数据显示 60% 的访客从不滚动超过您定价页面 40% 的位置，而您的行动号召位于页面下半部分，假设就写成了：将 CTA 移到大多数访客停止滚动的点之上应该会增加转化率。测试改变 CTA 位置；成功指标是与该页面相关的转化目标。

跳出率 + 标题相关性

如果一个页面的跳出率特别高来自一个流量来源 — 比如说，来自特定 Google 广告关键字的访客 — 假设是内容不匹配：页面标题或开头段落不符合广告承诺的内容。测试一个标题与广告语言相符的版本。成功指标：该流量细分的跳出率下降和转化率改进。

表单放弃数据

表单分析显示哪些字段会导致最多放弃。如果 40% 的访客开始您的注册表单但只有 15% 提交它，而放弃最多的字段是"电话号码"或"公司规模"，测试移除或使该字段可选的更新版本有明确的预测。您可以通过使用自定义事件追踪更新表单的完成率来衡量这一点。

设置转化目标以衡量测试结果

您的分析需要在 A/B 测试开始前定义一个转化目标，而不是之后。该目标应该是您尝试移动的确切结果 — 而不是其替代品。

如果您正在测试定价页面，目标不是"访问功能页面" — 是"启动试用"或"点击'免费开始'按钮"。在启动测试变体前设置目标事件或页面完成追踪，以便您有一个比较前测试基线。

有关追踪特定按钮点击或表单交互作为转化事件的信息，请参阅自定义事件追踪指南。

底线

A/B 测试和分析是一个反馈循环，而不是单独的活动。分析告诉您转化问题存在何处以及是什么导致的；A/B 测试验证修复；分析衡量修复是否有效。首先确定高流量页面，这些页面的参与度或转化指标较差，形成一个特定的假设，该假设基于滚动深度、跳出率或表单放弃数据，然后使用在第一个访客看到变体前已经追踪的预定义目标运行测试。这个顺序会产生您可以信任和采取行动的测试结果。