AB測試是什麼？目標、步驟與重點詳解
在網路行銷領域中，要持續獲得成果，需要不斷檢驗和改善網站及網路廣告的效果。在這過程中，AB測試常被使用。本篇文章將詳細解釋什麼是AB測試、為什麼要進行AB測試，以及步驟和重點。
目次
AB測試是指在網頁或廣告上，對部分元素進行改變，並在一定期間內公開多個版本，以比較哪個版本能帶來較高的效果。由於比較的是A版本和B版本，故稱為AB測試。此外，AB測試也可以一次對三個或更多版本進行比較。
AB測試在網站上線或改版時常被使用，但更頻繁應用於網路廣告和登陸頁的檢驗。這些檢驗會多次比較廣告標語、圖片、點擊按鈕的設計等細微部分。AB測試不僅成本低且容易操作，結果明確，是其主要優點。
AB測試的目的
進行AB測試的主要目的是提升轉換率。透過對既有內容進行調整來檢驗改善點，AB測試相較於單純增加廣告數量，是較為低成本且有效的手法。此外，廣告的最高效能取決於廣告本身及其導向的登陸頁是否充分發揮功能。因此，不僅打廣告，還需要檢驗和改善其導向頁面。
AB測試的優缺點
優點
- 不需要大規模預算
- 可定量測量假設效果
- 降低工作量並加快改善循環
- 同時測試多個版本
- 效果不佳時可迅速恢復原狀
AB測試只改變部分元素來進行情境比較，故不需耗費大量預算及人力。能有效利用較小的成本，對提高集客效果的問題進行深入調查。
缺點
- 假設及效果測量不精確則效果不明
- 易受季節因素影響，需較長時間驗證
- 可能對其他部分產生負面影響
為獲取準確的實施結果，應建立合理假設並採用正確的檢驗方法。
AB測試的步驟與重點
AB測試流程
一般的AB測試流程如下，每個步驟都有需注意的點。
設定具體改善目標
為實現提高轉換率的大目標，設定細分具體目標。例如提高廣告點擊率、降低登陸頁跳出率、增加從CTA引導表單的轉移數。
選擇可能發揮大效果的元素進行改變
AB測試雖容易執行，但準備多版本創意需要功夫。應選擇對轉換率影響較大且容易看出效果的元素進行改變。
建立假設
調查必須建立合理的假設，才能獲得高精度結果。從廣告和登陸頁問題點入手，考慮如何改進以達成目標，進而建立假設。需站在使用者目線思考，理解使用者需求和行為。
執行測試
依假設執行AB測試，需注意以下事項。
收集大量數據
如果測試頁面訪問量少，結果易受偶然影響，降低有效性。應盡可能收集多數據，提高檢驗精度。AB測試工具有時能根據轉換率計算所需訪問數。
測試期間勿更改內容
在網站運營中進行AB測試時，可能會想更改測試期間的廣告或導向頁面內容。但若變更條件，測試結果將不準確。待測試結束前勿更改內容。
分析結果並重複測試
AB測試數字結果可能不符合假設，有時難以區分效果。此時需再度改進創意或從不同觀點重建假設，進行新一輪的AB測試。AB測試非一次性，需不斷重複才能找出最佳解。
AB測試的實施點
以下是AB測試常實施的地方。
- 首屏
- CTA
- 標題
- 導線設計
首屏
廣告點擊後導向的第一個頁面是登陸頁（LP）。改進首屏有助降低跳出率，進行多版本測試以找出最佳方案。具體想像出訪客人群，檢查他們需要的資訊。
CTA
改善CTA能提升轉換率。CTA如難以理解，易讓使用者迷惑，失去轉換機會。改變按鈕顏色、大小和形狀，測量點擊率差異。
標題
標題也常進行AB測試，因為使用者通常會根據標題決定是否點擊。需吸引目標使用者興趣，透過多版本測試測出最佳標題。
導線設計
導線設計也多進行AB測試，因其影響到達購物頁面的順暢程度。複雜的導線會讓使用者迷失，施行多版本測試，找出最簡便的導線。
AB測試的對象
常進行AB測試的對象包括：登陸頁（LP）、網路廣告、電子郵件等。
登陸頁
登陸頁是最常見的AB測試對象。測試首屏主圖、主標語、操作按鈕和表單的使用便捷性等。
網路廣告
網路廣告常透過AB測試檢驗點擊率、查詢量等。通過多版本測試，找出最佳廣告標題、廣告文案、圖片或影片。
電子郵件
電子郵件的AB測試會根據指標不同而有所改變。提高開啟率時，測試郵件主題、發件人名、發送時間等。提升點擊率時，檢驗首屏、CTA設計及位置、誘導文案等。
推薦的AB測試工具
要高效執行AB測試，可使用AB測試工具。以下是三款容易上手的AB測試工具。
Google Optimizer
Google提供的免費AB測試工具，適合初次進行AB測試者。可進行AB測試、重定向測試及多變量測試。
Juicer
Juicer除了AB測試，也提供使用者分析、NPS、訪問日誌解析等功能。基本功能免費，高級功能需付費。
SiTest
SiTest結合了AB測試、熱點圖解析和表單優化，可方便地調整元素並觀察特定目標群體反應。提供日語介面及支援。
常見問題解答
為什麼一次不能進行多處AB測試？
因為同時測試多處會難以確認效果來自何處，應該一次只測試一處。
為何測試結果不明顯差異？
可能原因有：
- 樣本數太少
- 測試期間不當
- 未建立假設
- 同時測試多處
- 主觀解讀數據
AB測試應進行多久？
依測試對象和條件不同而異。對於訪問量大的網站，一周可能足夠，訪問量少則需更長時間。
結論
AB測試是提高轉換率的細微調整，不一定一次見效，但通過反覆修正和測試，成果會逐步顯現。積累的使用者反應和行為知識，將有助於未來實施。善用AB測試，實踐高質量的網路行銷吧。