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。

1）A/B 测试如何提升营销绩效

• 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。

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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。

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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：

• 答： 7天免费试用
• B： 14天免费试用

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%。

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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。

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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。

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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。

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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。

2）电子邮件A/B测试工具

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。

• Mailchimp—— 易于使用的电子邮件营销平台，内置主题行和内容的 A/B 测试。
• Kit – 非常适合创作者和博主测试不同的电子邮件格式。
• ActiveCampaign——先进的自动化和分段功能，可以进行更精确的电子邮件测试。
• HubSpot A/B 测试——非常适合测试整个电子邮件工作流程，而不仅仅是单个电子邮件。

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。

3）广告和付费营销活动的 A/B 测试工具

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。

• Facebook和Instagram A/B 测试（元广告管理器） ——内置 Facebook 和 Instagram 广告分割测试。
• Google Ads 实验– 让您测试不同的广告版本以找到效果最佳的版本。
• AdEspresso – 可以更轻松地测试 Facebook、Instagram 和 Google 上的多种广告变体。

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。

4）电子商务和定价A/B测试工具

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。

5）热图和行为A/B测试工具

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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？