你觉得你的营销有效吗？那就证明它吧。
营销人员喜欢争论什么方法有效。你的行动号召 (CTA) 按钮应该用绿色还是红色？简短的主题行能提升邮件的打开率吗？醒目的标题比含蓄的标题更好吗？
大多数人都是猜测。聪明的营销人员会进行测试。
A/B 测试（也称为拆分测试）是优化营销的最简单但最有效的方法之一。A/B 测试让您可以比较某些内容（网页、广告、电子邮件或 CTA）的两个版本，看看哪个版本的效果更好，而不是随机更改并希望获得最佳效果。
如果操作正确，A/B 测试可以：
- 提高点击率、转化率和收入
- 消除基于猜测的错误营销决策
- 向您准确展示观众的反应
- 帮助你扩大有效的方法并抛弃无效的方法
但问题是——大多数人把 A/B 测试搞得太复杂了。本指南将用浅显易懂的语言进行讲解，并结合实际案例和最佳工具，助您立即开始测试。
让我们开始吧。
1.什么是 A/B 测试（以及为什么要关心它）？
A/B 测试（也称为拆分测试）是比较某个事物（网页、广告、电子邮件或其他任何东西）的两个版本，以查看哪个版本的效果更好。
您无需猜测哪个标题、按钮颜色或广告文案会获得更多点击，而是运行 A/B 测试：
- 版本 A（原版）向一半的观众展示。
- 版本 B（变体）显示给另一半。
- 您可以跟踪哪一个获得更多的转化、注册或销售。
这为什么重要？因为小调整就能带来大成果。不测试，就等于白白浪费钱。
- 优化转化率——更高的点击率意味着更多的潜在客户和销售额。
- 消除猜测——您知道什么有效，而不仅仅是您认为什么有效。
- 减少浪费的广告支出——测试不同的版本，看看哪个版本能带来最佳的投资回报率。
- 改善用户体验——测试可帮助您根据真实行为改进消息传递和设计。
2）真实案例：电子邮件主题行
想象一下，您正在发送电子邮件活动，但无法在两个主题行之间做出选择：
- A： “不要错过这个限时优惠”
- B： “您的专属24小时折扣来了”
你不是随机选择一个，而是进行 A/B 测试，将 A 版本发送给一半受众，将 B 版本发送给另一半受众。24 小时后，你检查打开率：
- 版本 A：打开率为 18%
- 版本 B：打开率为 24%
由于版本 B 表现更好，您现在有数据支持在未来的电子邮件中使用更具体、更具时间敏感性的主题行。
底线：停止假设
A/B 测试可以帮助您停止做出假设并开始做出数据驱动的营销决策。
接下来，让我们看看您可以进行哪些 A/B 测试（提示：比您想象的要多）。
2. 你可以进行哪些 A/B 测试？（比你想象的要多）
A/B 测试不仅适用于按钮颜色和标题——您几乎可以测试营销策略中的任何内容。如果它能够影响转化率、参与度或收入，就值得测试。
以下是A/B 测试中最有价值的一些元素：
1）网站和登陆页面
- 标题——明确的利益驱动型标题是否比基于好奇心的标题效果更好？
- 号召性用语 (CTA) 按钮– “开始” vs. “免费试用” vs. “立即注册”。
- 图像和视频——人物与产品照片、静态图像与自动播放视频。
- 页面布局——单列与多列、表单位置、内容层次结构。
- 信任信号——添加推荐、案例研究或徽章（如“福布斯推荐”）。
例如:
一家 SaaS 公司测试了两个版本的登陆页面：
- 版本 A有一个通用标题：“小型企业的首选 CRM”。
- B 版有一个具体的、以利益为导向的标题：“使用我们的 CRM 可达成 50% 以上的交易。”
版本 B 使注册量增加了 22%。
2）电子邮件
- 主题行——紧迫性与基于好奇心的行。
- 正文长度——简短有力还是详细翔实。
- 个性化——“嘿 [名字]” vs. “嘿，你好。”
- 发送时间和日期– 周二上午 8 点比周五下午 4 点更合适吗？
例如:
某电商品牌针对购物车放弃邮件测试了两个主题行：
- A： “哎呀！你购物车里落了东西”
- B： “还在犹豫什么？现在打九折。”
主题行 B 的打开率提高了 15%。
3）广告和付费活动
- 广告文案——基于问题的标题与基于陈述的标题。
- 图片和视频——生活方式图片与以产品为中心的视觉效果。
- 目标受众——广泛定位与小众受众。
- 号召性用语 (CTA) – “立即购买” vs. “了解更多” vs. “今天就试试”。
例如:
一家 DTC 品牌正在进行 Facebook 广告测试：
- 广告 A：展示产品的特写。
- 广告 B：展示一个人使用该产品。
广告 B 带来的转化率增加了 30%。
4）定价和优惠
- 不同的价格点——每月 49 美元与每月 59 美元（附加功能）。
- 折扣类型——10%折扣 vs. 10美元折扣。
- 免费试用期– 7 天 vs. 14 天。
- 付款计划——按月付款或按年付款，并有折扣。
例如:
订阅服务测试两种免费试用期限：
14 天的试用期增加了注册人数，但第一个月后保留率较低。
5）社交媒体帖子
- 标题长度——短标题与长标题。
- 表情符号 vs. 无表情符号——表情符号会增加参与度还是会让帖子看起来不那么专业？
- 标签——测试不同的标签组合。
- 视频缩略图– 面部与文字覆盖。
例如:
某品牌测试了两个 Instagram 标题：
- 答：简短直接：“新品上架，点击购买！”
- B：更长一些，以故事为主：“我们的新系列灵感来自夏夜和无尽的冒险。你最喜欢哪件作品？”
版本 B 的参与度提高了 40%。
底线：始终进行测试
A/B 测试不仅仅是进行微小的调整，它还涉及了解您的受众并优化营销渠道中的每个接触点。
现在您知道可以测试什么了，让我们逐步了解如何以正确的方式实际运行 A/B 测试。
3. 如何进行 A/B 测试（分步指南）
现在您已经知道要测试什么了，让我们来分解一下如何正确地进行 A/B 测试。关键在于保持简单——一次只测试一件事，让数据积累起来，并根据实际结果而不是直觉做出决策。
以下是运行有效 A/B 测试的分步过程：
步骤 1：选择要测试的内容
- 从一个变量开始——CTA 按钮颜色、电子邮件主题行、广告图片等。
- 避免同时测试多个元素（否则，您将不知道是什么导致了差异）。
- 选择一些真正影响转化或参与度的事物。
例如:
您想增加目标网页的注册量。无需重新设计整个页面，只需先测试标题即可。
第 2 步：创建 A 和 B 变体
- 版本 A是您的原始版本（对照）。
- 版本 B是修改后的版本，只有一处变化。
- 保持其他一切完全相同以确保结果准确。
例如:
您正在测试电子邮件主题行：
- 版本 A： “您的独家优惠今晚结束”
- 版本 B： “最后机会！午夜前领取折扣”
步骤3：随机划分受众
- 均匀分配您的流量 - 一半看到版本 A，一半看到版本 B。
- 使用A/B 测试软件来确保公平性（下一节将详细介绍）。
- 流量越大，您就能越快获得有意义的结果。
例如:
您的电子邮件列表有 10,000 名订阅者。5,000名订阅者获得版本 A，5,000 名订阅者获得版本B。
步骤 4：运行测试足够长的时间
- 让测试运行直到您获得足够的数据 -不要过早停止。
- 一个常见的错误是一两天后就结束测试。给它一些时间。
- 使用统计显著性计算器来确认有效结果。
例如:
你测试了两个 Facebook 广告素材。一天后，广告 B 胜出，但总共只有50 次点击。
你让测试运行了一周，现在广告 A 实际上是赢家，点击次数达到 5,000 次。
第五步：分析结果并实施成功方案
- 查看转化率、点击率、打开率、参与度等关键指标。
- 如果有明显的赢家，请将其应用于整个营销活动。
- 如果没有太大差异，请继续测试其他东西。
例如:
您对 CTA 按钮颜色进行了 A/B 测试，结果显示版本 B（红色按钮）的转化率高出 12%。现在，您将网站上的所有 CTA 按钮更新为红色。
专业提示：持续测试
- 一次测试成功并不意味着它会永远有效。
- 观众的喜好会改变——不断测试新的想法。
- 随着时间的推移，积累小的改进，实现巨大的增长。
现在您已经知道如何运行测试，让我们来讨论一下可以简化流程的最佳 A/B 测试工具。
4. 营销人员最佳 A/B 测试工具
手动运行 A/B 测试简直是一场噩梦。好消息是，有一些工具可以帮你搞定一切——拆分流量、跟踪结果，并显示明显的优胜者。
以下是针对不同用例的一些最佳 A/B 测试工具：
1）网站和登陆页面 A/B 测试工具
这些工具可以帮助您测试不同的页面设计、标题、CTA 和布局，以提高转化率。
- Google Optimize（已停用，但正在寻找替代方案） ——免费的网站 A/B 测试工具，但即将关闭。建议尝试 VWO 或 Optimizely。
- Optimizely – 一款强大的网站和应用程序测试工具，非常适合企业和增长驱动型公司。
- VWO（可视化网站优化器） ——用户友好的工具，用于拆分测试登陆页面并提高网站性能。
- Unbounce – 一个登陆页面构建器，内置 A/B 测试，用于潜在客户生成和销售页面。
例如:
一家 SaaS 公司测试了两个版本的落地页：一个带视频，一个带图片。Optimizely显示，视频页面的注册量增加了 18%，因此他们决定在自己的网站上推广视频页面。
测试主题行、电子邮件内容、发送时间和 CTA，以提高打开率和点击率。
例如:
一份新闻稿测试两个主题行：
- A： “你需要知道的营销秘密”
- B： “这个营销技巧将转化率提高了35%”
HubSpot A/B 测试表明，版本 B 的打开率高出 22%，因此他们继续采用这种风格。
测试广告文案、图片、定位和格式，以提高付费广告的投资回报率。
例如:
一个 DTC 品牌在 Facebook 上测试了两个广告标题：
- A： “首次订购可享 10% 折扣”
- B： “首次购物可享 10% 折扣 - 立即购买”
AdEspresso 显示版本 B 获得的点击量增加了 15%，因此他们扩展了该版本。
测试产品定价、折扣优惠和结账体验以增加销售额。
- Shopify A/B 测试应用程序（Neat A/B Testing、Convertize等） ——使用 Shopify 为电子商务品牌打造。
- Google Optimize（Sunset，改用 VWO 或 Optimizely） ——用于测试定价和结账变化。
- 智能定价（由 Paddle 提供） ——帮助 SaaS 企业测试不同的定价模型。
例如:
一家网店测试了一款高端产品的49 美元和 59 美元定价。经过 4 周的测试，他们发现59 美元的定价不仅没有影响销量，反而能带来 20% 的收入增长，因此他们坚持了下来。
查看用户点击、滚动和离开的位置，以便您可以优化网站参与度。
- Hotjar——热图、会话记录和用户行为跟踪。
- Crazy Egg – 网站元素的点击跟踪和 A/B 测试。
- FullStory——用于分析用户行为的高级会话重播工具。
例如:
一个博客测试了两种不同的 CTA 位置：
- A：页面顶部的CTA 按钮。
- B：页面底部的CTA 按钮。
Hotjar 的热图显示，90% 的访问者从未滚动到足以看到底部的 CTA，因此他们将其移到更高的位置。
底线：使用工具让测试变得简单
没有 A/B 测试工具，你只能靠猜测。这些工具可以帮助你追踪真实数据，运行公平的测试，并进行优化以获得更好的结果。
接下来，让我们回顾一下最常见的 A/B 测试错误以及如何避免它们。
5. 常见的 A/B 测试错误（以及如何避免）
A/B 测试理论上很简单——改变一个点，比较结果，选出最佳方案。但在实践中，营销人员会犯很多错误，导致数据不准确，浪费时间。
以下是最常见的 A/B 测试错误以及如何避免这些错误：
1）同时测试太多东西
如果您同时更改多个元素（例如标题、按钮颜色和图像），您将不知道哪个更改实际上产生了差异。
修复它：
一次测试一个元素。先对标题、按钮、图片分别进行测试。
例如:
某品牌在 A/B 测试中同时更改了 CTA 按钮和优惠信息。转化率确实有所提升，但他们并不清楚究竟是按钮的更改起了作用，还是优惠信息本身就起到了作用。
2）过早停止测试
很多营销人员一看到效果就兴奋不已，立即结束 A/B 测试。但早期数据并不可靠——测试需要足够的流量和时间才能具有统计有效性。
修复它：
使用A/B 测试计算器来确定在做出决定之前运行测试的时间。
例如:
Facebook广告测试显示，广告A在两天后就取得了成功，但点击量只有100次。他们让广告A运行了整整一周，结果广告B竟然以5000次点击量夺冠。
3）忽略统计显著性
版本 B 的转化率略高，并不意味着它真的更好。如果差异不具有统计显著性，那么结果就只是随机噪声。
修复它：
使用统计显著性计算器（如AB 测试指南或Evan Miller 的计算器）来确认您的结果。
例如:
电子邮件主题行测试显示：
- 版本A：打开率为20.3%
- 版本 B：打开率为 20.8%
如果没有统计意义，这种微小的差异并不意味着版本 B 实际上更好。
4）没有正确细分受众
如果您的测试受众不随机且不具有代表性，您的结果就会存在偏差。例如，如果版本 A 主要面向移动用户，而版本 B 主要面向桌面用户，那么结果就不会可靠。
修复它：
使用 A/B 测试工具在各个版本之间随机分配流量，以获取干净、无偏见的数据。
例如:
一家电商平台在周末进行了 A/B 测试，但其受众在工作日的行为有所不同。测试结果对于长期决策毫无帮助。
5）在没有明显差异的情况下宣布获胜者
并非每次测试都能带来显著的改善。如果差异很小或无法确定，请勿强行下结论——直接进行下一个测试即可。
修复它：
如果没有显著的赢家，请测试另一个元素或改进您的实验。
例如:
一家 SaaS 公司测试了两个 转化率几乎相同的定价页面。他们没有强迫客户做出决定，而是转而测试定价文案。
6）仅运行一个测试并停止
A/B 测试并非一次性完成——今天有效的方法明天可能就无效了。受众行为、趋势和平台会随着时间而变化。
修复它：
将 A/B 测试视为一个持续的过程，而不是一次性的实验。
例如:
一个电子邮件营销团队在三月份找到了一个成功的邮件主题，但却从未再次测试。到了七月，邮件打开率开始下降，但他们却没有意识到受众的偏好已经发生了变化。
底线：避免错误以获得结果
如果测试内容过多、过早停止或忽略统计显著性，A/B 测试结果将毫无意义。遵循最佳实践，信任数据，并持续测试以持续改进。
接下来，让我们看看现实世界的 A/B 测试示例，看看哪些方法真正有效。
6. 真实世界的 A/B 测试示例（实际有效吗？）
理论上谈论 A/B 测试是一回事，但让我们来看看那些经过测试、迭代并取得巨大改进的真实公司。这些案例表明，即使是微小的改变也能带来转化率、点击量和收入的大幅提升。
示例 1：更改 CTA 按钮颜色可使转化率提高 21%
测试元素：登陆页面上的 CTA 按钮颜色
公司： HubSpot
测试内容：
HubSpot 想看看改变CTA 按钮的颜色是否会影响转化率。他们进行了以下测试：
- 版本 A：绿色按钮（原始版本）
- 版本B：红色按钮（测试版）
结果：
- 红色按钮的点击量比绿色按钮多 21% 。
- 没有进行其他更改，因此按钮颜色显然是导致提升的原因。
外卖：
色彩心理学很重要——CTA 的对比色可以使其更加突出。然而，这并不意味着红色总是胜出——关键在于根据网站设计测试颜色。
示例 2：更改单个主题行即可使邮件打开率提高 20%
测试元素：电子邮件主题行
公司：一家 SaaS 公司
测试内容：
该公司希望更多人打开他们的促销邮件。他们进行了测试：
- 版本 A： “试用我们的新功能——现已推出”
- 版本 B： “这个新功能将改变你的工作方式”
结果：
- B 版的打开率比 A 版高出 20%。
- “改变”这个词引起了好奇心和紧迫感。
外卖：
文字很重要。以情感驱动和基于好奇心的主题行可以显著提高打开率。
示例 3：更改目标网页的标题可使注册量翻倍
测试元素：登陆页面标题
公司：一家 SaaS 初创公司
测试内容：
该公司希望提高注册率，因此他们测试了两个标题：
- 版本 A： “小型企业首选 CRM”
- 版本 B： “通过我们的 CRM 达成 50% 以上的交易”
结果：
- B 版的注册人数增加了一倍。
- 具体的好处（“多达成 50% 的交易”）比泛泛的说法更能引起共鸣。
外卖：
模糊的营销信息无法像具体的、以利益为导向的标题那样产生良好的转化效果。
示例 4：A/B 测试广告文案将点击率提高了 15%
测试元素： Google Ads 标题
公司：某电商品牌
测试内容：
他们想看看哪种类型的 Google 广告文案效果更好：
- 版本 A： “选购最佳跑鞋 - 九折优惠”
- 版本 B： “跑步者喜欢这双鞋——九折优惠”
结果：
- B 版的点击率高出 15%。
- “跑步者喜欢这些鞋”这句话起到了社会证明的作用，使广告更具吸引力。
外卖：
人们对社会认同和情感诉求的反应比一般的产品描述更强烈。
示例 5：简单的表单更改使潜在客户增加了 30%
测试元素：引导表单设计
公司：一家 B2B 软件公司
测试内容：
该公司希望更多人填写他们的潜在客户表单。他们进行了测试：
- 版本 A：包含7 个必填字段的表格
- 版本 B：包含3 个必填字段的表单
结果：
- 较短的形式使潜在客户增加了30%。
- 额外的字段会造成摩擦，因此删除它们会使注册变得更容易。
外卖：
更少的摩擦=更高的转化率。如果您的表单、结账页面或潜在客户开发流程过于复杂，您就会失去潜在客户。
底线：小测试，大胜利
这些真实的 A/B 测试示例表明：
- 微小的调整可以带来巨大的改进。
- 正确的信息传递可以使转化率翻倍。
- 每个观众的反应都不同，所以一定要进行测试。
不要猜测，今天就开始运行 A/B 测试，让数据指导您的决策。
最后的想法：停止猜测，开始测试
A/B 测试不是进行随机更改，而是基于真实数据进行迭代、优化和提高性能。
本指南的要点：
- 一次测试一个元素以获得明确的结果。
- 不要过早停止测试——给它们时间收集有意义的数据。
- 使用 A/B 测试工具来自动化和跟踪结果。
- 定期进行测试——今天有效的方法六个月后可能就无效了。
营销的精髓在于持续改进。无论是行动号召 (CTA)、邮件标题、广告还是定价策略，都要进行测试，信赖数据，并不断优化，以获得更佳效果。
现在轮到你了——你要进行 A/B 测试的第一件事是什么？
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