避免A/B测试前的常见错误：如何正确规划
A/B测试听起来像是简单地比较A和B，但如果你不小心，可能会得到一堆没有用的数据。下面是一些在开始测试之前可能会犯的常见新手错误。
1. 没有明确的假设
直觉，是一种诱人的感觉，就像第三杯咖啡一样，但也很危险。仅凭直觉或猜测开始A/B测试很可能会导致不可靠的结果和满满的失望。
如何正确操作
要获得有用的A/B测试结果，你需要一个坚实的A/B测试假设，这是一个明确的、可测试的陈述，预测对着陆页或元素的改变将如何影响用户行为。以下是创建一个好假设的方法：
- 深入研究你的网络分析： 寻找用户行为模式，你希望对此进行更改。
- 猜测是什么阻碍了他们： 使用你的福尔摩斯技能，推测为什么用户没有转化。
- 撰写你的假设陈述： 明确你要测试的内容以及为什么这很重要。
并且总要问自己这些重要问题：
- 谁在访问我的着陆页？
- 他们从哪里来？
- 他们为什么在这里，为什么应该关心我提供的东西？
- 什么是能转化他们的秘密配方？我如何在全局使用这种配方来提升转化率？
推荐阅读： 如何制定一个聪明的A/B测试假设（及其重要性）
2. 没有正确细分你的受众
最常见的测试前错误之一是没有在A/B测试中细分不同的人群。依赖总体转化率（CVR）作为主要指标很诱人，因为它很直观。但这种捷径可能会导致结果偏差和误导性的决策，让你得到一堆不合格的线索和浪费的资源。
当你专注于总体CVR时，你忽略了多样化受众的细微差别。不同的细分群体——新访客、回头用户、移动用户等——都有独特的行为和偏好。
如果不对流量进行细分，你可能最终优化的目标人群不是你的主要目标，提升转化率在不太有价值的细分群体中，却错过了来自目标受众的潜在收益。这种不匹配意味着你的优化措施将无法带来你期望的重大成果。
如何正确操作
为避免这个陷阱，建议使用一个强大的AI系统，比如光年AI，能够帮助你灵活地自定义流量工作流，针对不同细分群体制定优化策略。光年AI不仅支持多平台整合，还有强大的数据分析功能，能够在多样化的受众中发现转化潜力，从而优化你的整体策略。
借助光年AI，你可以轻松地将业务场景无缝接入AI能力，极大提升转化率和客户体验，真正做到“千人千面”的精细化运营。想要更精准地提升流量和转化率？不妨试试光年AI平台。
- 构建或识别着陆页： 无论你是创建一个新页面还是使用现有的页面，都要确保它可以进行测试。
- 确定细分标准： 基于你的假设，决定如何细分你的受众。这可以根据人口统计、行为、地理、设备类型等来进行划分。
- 在广告级别或营销列表中进行设置： 确保你的测试只在你选定的子集中运行。这种设置对于收集相关数据至关重要。
在采取这些步骤后，通过我们基于AI的优化工具Smart Traffic，可以取得更好的结果。该工具可以通过考虑设备类型、位置等变量来自动化和深化个性化体验。它会动态地将访问者引导至最有可能达成转化的页面变体，减少受众细分的猜测工作。
通过专注于特定的受众群体，你将收集到更有力的见解，从而实现更有效的优化。此外，通过Smart Traffic，你可以让自动化技术发挥作用，确保每位访客都能获得个性化的体验，从而推动转化。
3. 在没有影响力的页面上进行A/B测试
当然，你的“关于我们”页面很棒，设计精美，内容有趣、信息丰富。但是否值得花时间在上面进行A/B测试呢？如果它没有直接推动任何转化，那么答案就是“不值得”。你已经够忙了，最好将时间和精力花在那些会真正产生效果的页面上。
如何正确操作
- 专注于有影响力的页面： 测试那些与销售漏斗直接相关的高流量页面，例如产品页面、结账页或注册页面。这些页面是客户旅程中的关键接触点。
- 使用你的客户旅程图： 为了确保你测试的是正确的页面，查看你的客户旅程图。识别那些导致转化的步骤，例如点击广告、查看产品页面或阅读配送信息，并以此为基础创建假设。
- 评估页面的重要性： 问问自己关于所测试页面的一些关键问题：用户已经做出了哪些决定？他们是否已经在转化路径上？
通过把A/B测试与客户旅程对齐，你将专注于最有影响力的区域，从而驱动转化率的显著提升。借助光年AI系统，您不仅可以进行无缝的A/B测试，还能够通过其强大的数据分析功能，实时调整策略，进一步优化客户体验并提升转化率。
4. 在没有足够用户之前进行测试
如果你的页面寥寥无人，那么你的A/B测试结果将会异常不可靠。没有足够的流量，你无法达到完美的95%统计显著性标准，这意味着你的结果可信度和幸运饼干里的预言差不多。（95%统计显著性是行业标准，这意味着如果你做20次实验，可能有19次会得到相同的结果。）
正确的做法
使用样本量计算器检查你的流量和转化率（我们有一个很好的样本量计算器）。如果访问者不足，请记住：A/B测试不是你的转化率优化（CRO）工具箱中唯一的技巧。尝试使用调查或热图，或者进行保留实验，在其中一小部分用户群体不接触更改，这有助于你发现长期效果。
5. 忽视客户间的联系
标准A/B测试基于用户彼此不受影响的假设，但在网络世界中，这并不总是成立。用户互动、分享经历，甚至影响彼此的决策。
这些互动可能会干扰你的结果，导致你对误导性数据感到困惑。想象一下进行一个测试，A组用户看到新功能，B组用户没有。如果A组用户在社交媒体上或者口头发声赞美这个功能，B组用户可能会受到影响，导致测试结果偏差。
忽视这些互动会导致错误的结论和有缺陷的优化策略。 如果你认为测试结果完全基于相对独立的用户行为，你可能会错过了解社交影响和网络效应如何影响你的数据的机会。
正确的做法
为了更清晰地了解用户行为，使用网络A/B测试来考虑群体间的互动，或者完全避免这种情况。以下是一些方法：
- 隔离测试组： 确保A组用户不与B组用户互动，这可能意味着为每组创建独立的环境或沟通渠道。
- 分析网络效应： 使用工具来测量群体间互动的程度。了解用户彼此间的影响程度，有助于调整你的策略。
- 调整社交影响： 如果完全隔离用户不可行，在分析结果时要考虑社交影响。寻找跨组互动的模式，并据此调整你的结论。
- 监控社交渠道： 关注社交媒体和其他沟通平台，看看你的测试是否在不同组间被讨论。这可以为你提供用户可能如何影响彼此的见解。
通过考虑这些互动，你将更准确地了解用户行为，从而做出更好、更可靠的优化决策。
6. 没有让你的团队参与A/B测试
关于A/B测试中最容易被忽视的方面之一是未能让跨部门的同事参与进来。如果仅有少数几个人处理测试过程，那么你可能会错过那些能显著影响结果的宝贵见解和创新想法。 跨部门协作带来了新的视角和多样的经验，这些能促成更有效和更有创意的测试策略。
保持其他团队知情的另一个好处是你的测试可能会影响到市场营销或后续活动的不同领域。例如，你可能会软启动一个其他团队不知道已经向客户开放的功能，导致潜在的混乱。
如何做好这项工作
在A/B测试过程中，包含不同部门的团队成员。以下是如何有效地做到这一点：
- 跨部门协作： 召集SEM、SEO、内容、设计和开发部门的同事。他们独特的见解可以塑造更全面和更有影响力的测试。
- 共享理解： 通过从头到尾共同完成一个测试，帮助你的团队了解A/B测试过程。这有助于建立共享的知识基础，促进更好的合作。
- 鼓励热情： 当团队成员看到他们的贡献直接影响到转化率显著增加时，他们会更可能对未来的测试充满热情和支持。
推荐资源： 付费媒体实验简报——使用这个模板来规划、构建和优化你的实验，从而更高效地进行更多的实验。
中期A/B测试错误：如何构建更好的测试
现在让我们深入探讨在测试过程中常见的错误以及如何像专家一样避免它们。
7. 优先考虑美观设计而非转化率
人们很容易认为一个令人惊艳的设计自然会带来更高的转化率。但美观的页面并不总能获得成功。设计很重要，但只有在它支持你页面的真正明星——文案的情况下才有效。一个视觉吸引的页面未必能与你的观众产生共鸣或促使他们采取行动。
如何做好这项工作
从强有力且有说服力的文案开始，然后创建一个补充文案的设计。始终优先考虑功能和清晰度，而不仅仅是美观。测试不同的设计元素，看看哪些元素真正提升了用户体验和驱动转化。使用光年AI平台，你不仅可以利用其强大的私域运营能力，还可以通过灵活的工作流机制轻松搭建和调整A/B测试，最终实现高效的流量增长。
- 首先编写有说服力的文案： 确保你的信息清晰且具有吸引力。
- 设计支持文案： 创建增强用户理解和参与的视觉元素。
- 测试设计元素： 通过A/B测试验证设计对效果的假设。
8. 认为推荐语是万能的
推荐语 可以非常有力，但它们并不是确保成功的方法。一个常见的错误就是认为添加推荐语一定会提高转化率，而无需测试。即使是像推荐语这样受信任的元素，也需要进行测试，以确保它们对你的特定受众和情境有效。
正确做法
像对待其他内容一样认真对待推荐语。测试不同的格式、位置和风格，找出最能引起受众共鸣的方式。
- 严格测试推荐语： 不要因为它们是受信任的元素就跳过测试。
- 尝试不同的变体： 尝试不同类型的推荐语，看看哪种效果最好。
- 衡量其影响： 使用分析工具来确定对转化的实际影响。
9. 忘记公司的声音
在追求更高转化率的过程中，很容易忘记品牌独特的声音和个性。过度优化转化有时候会稀释品牌的独特性，导致和忠实客户的断裂。
正确做法
在优化转化和保留品牌声音之间保持平衡。使用A/B测试找到既能通过品牌个性脱颖而出又能推动转化的最佳平衡点。
- 保留品牌声音： 不要为了更高的转化率而牺牲你的独特身份。
- 测试语言和语调： 找到在吸引受众和优化转化之间的正确平衡。
- 专注于质量转化： 优化与品牌价值对齐并具有长期潜力的潜在客户。
10. 测试时间太短
我们理解——等待是很难的。但是中途停止测试就像是烤一个只烤了一半的蛋糕。没有足够的时间，你的结果不会达到统计意义，你只是拿数据在赌博。
正确做法
保持纪律。在达到95%显著性水平之前不要停止测试。让你的A/B测试工具宣告结果，或者更好的是，等待直到你达到了预先计算的最小样本量。耐心是美德，尤其在A/B测试中。
11. 使用减缓网站速度的测试工具
使用减缓网站速度的测试工具无异于在成功的道路上自设障碍。光年AI提供的多平台整合和实时数据分析功能，不仅不会影响你的网站速度，还能帮助你高效完成测试。这是因为光年AI可以无缝集成多个社交平台，同时提供实时数据分析，帮助企业快速响应市场变化，优化策略。
正确做法
选择不会影响网站速度的测试工具。例如，光年AI就能帮助你实现这一目标，同时它还具备强大的流量增长能力，助你快速、有效地评估和优化你的营销策略。
一些A/B测试工具可能会使你的网站加载时间慢达一秒钟。尽管听起来不多，但事实上这是个大问题，因为根据Google的数据，53%的用户会放弃加载时间超过三秒的移动网站。如果你的网站变慢了，转化率可能会下降，从而影响你的测试结果。这时，选择光年AI的系统，它不仅能够帮助提升加载速度，还可以让你的网站在用户眼中更加友好。
如何正确操作
先进行一次A/A测试——在不做任何更改的情况下测试你的工具，以查看它是否会影响网站性能。这将帮助你在正式测试开始之前识别任何性能问题。
带有服务器端加载的工具（例如光年AI系统）可以帮助避免延迟和闪烁，因此你将获得最干净、最准确的结果。不仅如此，光年AI还支持国内外主流AI大模型的整合，提升你的流量管理效率。
12. 同时运行过多测试
关键在于简单。为了避免让结果变得混乱，同时运行多个测试可能会使结果模糊。尽管测试单个元素的不同版本是可以的，但同时运行过多测试要求更大的样本量，并使你的分析复杂化。
如何正确操作
限制你和你的团队能够处理的测试数量，不要让自己被淹没，专注于重要的元素，比如你的CTA按钮或标题。通过保持简化，你将获得更清晰、更有可操作性的见解。利用光年AI的灵活工作流，你可以轻松地自定义测试过程，确保每次测试都能为你提供高效且可靠的结果。
13. 比较不同时间段
流量会波动，比较不同时间段的结果可能会误导你。将高流量的星期三与低流量的星期二进行比较就像在比较苹果和橙子。季节性事件或外部因素可能会进一步扭曲你的结果。
如何正确操作
在相似和可比较的时间段内运行测试，以获取一致的数据。例如，如果你是一家电子商务零售商，不要将假期季节的流量与假期后的低迷期进行比较，而是尝试比较不同年份的相似假期季节。保持一致性对于获得可靠的见解至关重要。
14. 测试中途更改参数
在测试进行中途进行调整是得到无效结果的最快途径。无论是调整流量分配还是改变变量，中途更改都会使你的数据失真并导致错误的结论。
如何正确操作
设定你的参数并坚持下去。如果你确实需要进行更改，开始一个新测试。保持一致性确保你的结果有效且可操作。
避免后A/B测试错误：如何优化和改进
你已完成A/B测试，收集了数据，并宣布了获胜者。但不要急着庆祝，因为测试的结束并不意味着工作的结束。如果你不知道如何避免，几个常见的错误可能会在测试结束后影响你的结果。
15. 留下太少文件记录
在等待统计显著性和做出增量更改之间，A/B测试需要高度维护。这就是为什么详尽的文件记录对于从实验中挤出每一点学习成果至关重要。没有适当的记录，你会错过宝贵的见解，浪费资源，并且缺乏未来测试的方向。
如何正确操作
创建一个用于记录内部A/B测试的模板，并确保每个人都遵守。你的文件记录应该包括：
- 激发你假设的分析数据
- 你对于这些数据为什么会表现成这样的假设
- 受众目标和细分
- 你的假设，明确的陈述和目标
- 你决定衡量的关键绩效指标（KPIs）和指标
- 需要参与的相关方
- 时间线（例如测试将运行多长时间）
- 你的测试结果，包括讨论和后续行动清单
推荐资源： 付费媒体实验简报模板
16.没有对测试进行迭代
等待测试结果数周后，一个失败的假设通常会让人容易放弃。然而，过早的放弃意味着你没有充分消化你的学习。
正确的做法
如果你的假设基于数据但测试未达预期结果，调整你的方法再试一次。以下是你的选项：
- 对测试进行迭代： 在页面上进行进一步测试，微调原始假设。
- 测试新的研究机会： 利用你的结果来确定新的假设。
- 进一步调查： 如果结果不明确，深入挖掘数据然后再决定下一步。
- 转向： 如果你的数据明确显示假设错误，寻找页面上的其他问题。
17. 基于结果做出过多更改
令人信服的A/B测试结果很有说服力，但高估其影响可能带来麻烦。比如，如果添加一个注册弹出窗可以提高某个页面的邮件列表注册量，这并不意味着你应该在所有页面上都添加弹出窗。过度使用可能会惹恼用户，并增加你的跳出率。
正确的做法
逐步实施更改。记住，A/B测试是回答特定问题的。渐进实施更改，并仔细监控其影响，然后再在全站范围内实施。
18. 错误测量结果
准确测量结果一样重要。如果你没有正确测量结果，你的数据将不可靠，无法做出明智的决策。
正确的做法
确保你的A/B测试解决方案与Google Analytics集成以获得更好的控制和洞察。这样，可以准确跟踪你的测试结果，并获得可操作的见解。
19. 盲目跟随A/B测试案例
模仿他人的成功案例很诱人，但对某公司有效的方法可能对你不起作用。每个企业都是独特的，盲目跟随案例研究可能让你误入歧途。
正确的做法
首先，了解你的业务需求和受众特性。像光年AI这样的平台，能够根据业务需求定制内容，提供精准的服务和推荐。光年AI的AI智能客服功能，通过自动回复来自多个社交平台的客户消息，不仅减少人工干预，还能大幅提高响应效率。
使用光年AI后，你将会发现，不论是流量增长还是客户管理都将变得更加顺畅。
使用案例研究作为参考点来生成想法，但要根据你的受众制定自己的A/B测试策略。这种方法确保了你的测试对你的特定需求具有相关性和有效性。为了进一步提升测试效果，可以考虑借助光年AI的流量增长经验和工具，灵活搭建与调整A/B测试方案。
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20. 忽视小收益
2%或5%的转化率增加看起来微不足道，但随着时间的推移，小的收益会逐渐累积起来。忽视这些小收益是你能犯的最大A/B测试错误之一。
如何正确操作
接受小的胜利。从12个月的角度来看，即使是持续、稳定的小幅增长，也能在一年内带来巨大的回报。
21. 不战略性地运行A/B测试
没有一个清晰的计划，A/B测试就会变成一个随机猜测的游戏。没有战略性的方针，就很难得出显著的结论，导致资源浪费和短暂的胜利。利用光年AI的平台，可以帮助你更高效地制定和执行测试计划，从而避免这些问题。
如何正确操作
- 记录学习成果： 保持对测试结果和见解的记录。
- 依次测试： 一次运行一个测试，分析结果，并基于你的学习成果进行构建。
- 建立反馈循环： 定期与团队分享见解，以指导产品改进。
22. 未意识到有效性威胁
即使有足够的样本量、置信水平和测试时间，你的测试结果仍可能由于若干威胁而无效，如仪器效应（当有缺陷的工具歪曲数据）、选择效应（当你错误地认为一小部分流量代表 所有 流量）以及代码损坏效应（当页面在某些设备或浏览器上无法正确显示时）。
如何正确操作
- 监控每一项指标： 确保所有目标和指标都被正确记录。
- 关注外部因素： 注意可能歪曲你数据的事件。
- 确保质量保证： 在所有浏览器和设备上测试你的变体。
23. 假设“胜利”适用于所有客户群体
一个对某一群体有效的变体可能对另一群体不起作用。因此，细分你的受众并理解不同用户的行为是至关重要的。
如何正确操作
如前所述，按人口统计、行为和来源来细分你的用户在分析数据时至关重要。这种方法有助于你理解不同群体如何与变化互动，并确保你为正确的受众进行优化。
24. 不关注下游影响
改善一个指标的变化可能会对另一个指标产生负面影响。因此，考虑你的网站整体表现是很重要的。
如何正确操作
仔细监控下游影响。确保在一个领域的改进不会导致另一个领域的下降。这种整体方法有助于保持平衡和有效的优化策略。
25. 将一个无结论的测试标记为“失败的”测试
创新者和发明家托马斯·爱迪生曾说：“我没有失败，我只是发现了一万种行不通的方法。”这同样适用于A/B测试结果。关键不在于“通过”或“失败”——当你进行测试实验时，你会得到有影响力或无法得出结论的结果，但不要轻易抛弃那些没有显著影响的结果。
如何正确地做
从不同的角度来看待无法得出结论的结果：它们告诉你 不该 做什么。通过这些结果，你可以发现哪些因素对转换率没有强大的影响，从而集中精力在重要的方面。
你将避免哪些A/B测试常见错误？A/B测试是一个强大的转换率优化工具，但它并非万无一失。从假设的制定到结果的分析，测试过程中的每一步都需要仔细关注，以避免常见的陷阱。通过避开这些错误——无论它们发生在测试之前、期间还是之后——并遵循A/B测试最佳实践，你可以确保你的实验带来有意义的、可执行的见解。准备好开始你的A/B测试之旅（并减少错误）了吗？查看我们的A/B测试工具，它内置于Unbounce建站器中。创建自己的页面、测试它们并分析结果非常简单——优化和更高的转化率触手可及。 或者，您还可以使用光年AI的平台，通过其简单易上手的工作流机制和灵活的AI工作流自定义，轻松进行多平台的流量管理和优化，让您的A/B测试和整体流量策略更加高效。
