停止猜测：对产品内容进行 A/B 测试，销售更多产品

要想提高销售额，您不需要对整个产品目录进行彻底修改。有时，只需更换一个标题或测试一个新的图片布局就足以改变结果。关键是要知道该改变什么，这就是 A/B 测试的作用所在。这是最可靠的方法，可以根据真实买家的行为找出真正有效的内容。无论您是对亚马逊上的产品页面进行微调，还是管理大型多渠道目录，明智的测试策略都能在每次实验中悄无声息地提升业绩。.

在本文中，我们将深入探讨 A/B 测试在实践中是什么样子，产品内容的哪些部分值得测试，如何进行干净、有效的实验，以及如何将结果转化为更广泛的增长战略。.

什么是 A/B 测试

A/B 测试是指为一个内容创建两个不同的版本，并同时向不同的用户群展示。您可以跟踪每个版本的表现，并比较结果--销售额、点击率、转换率或任何其他目标。.

例如，版本 A 显示您的原始产品标题。版本 B 显示的是修改后的标题，增加了优点或关键词。如果版本 B 带来了更多的转化率，您就有数据支持全面使用该版本。.

这不是凭感觉或直觉。它是一种了解客户实际反应的结构化方法。.

这与可用性测试不同，后者是观察人们如何与产品互动。它也不是多变量测试，后者会同时比较许多变量，通常需要更大的数据集。.

将 A/B 测试视为您的常用工具，用于以集中、可控的方式验证内容决策。.

为什么产品内容值得测试

设计师和营销人员习惯于在广告、登陆页面和电子邮件上进行实验。但产品内容呢？这往往会被搁置太久。这就错失了良机。.

产品详情页在购买决策中发挥着巨大作用。特别是在亚马逊或 Shopify 这样的市场平台上，购物者会在一个会话中比较数十种类似产品。您的标题、要点、图片和描述都是重中之重，它们就像客户旅程的其他部分一样值得测试。.

原因就在这里：

• 内容既影响转化率，也影响发现率：标题可以帮助您获得更好的排名，更快地吸引客户。.
• 微小的变化会迅速扩大：如果一个变化能将转化率提高哪怕 3%，那么这种影响就会在成百上千的会话中成倍放大。.
• 测试为您带来信心：你不再依赖猜测，而是开始建立一个持续优化的系统。.

您可以测试什么（以及您应该测试什么）

A/B 测试并不复杂。您可以从小规模开始，每次只测试一个变量。这其实是找出有效方法的最佳途径。.

以下是一些值得测试的高影响力元素：

产品标题

试着测试加入品牌名称是否会产生不同效果。您还可以尝试突出产品优势，而不仅仅是功能。如果您当前的标题关键字过多，可以测试一个更简单的版本，看看是否能提高清晰度和点击率。.

图片

对生活方式图片和纯产品图片进行比较。测试不同的角度、缩放程度，甚至信息图表式的布局，以增加背景。您还可以探索展示使用中的产品与标准静态视图的比较。.

要点

关注客户真正关心的问题--尺寸、材料、具体使用案例。将更简短、基于事实的要点与更详细、以利益为导向的要点进行对比。重新安排要点的顺序，以最有价值的要点为引导，也能改变买家的参与方式。.

说明

尝试添加更多故事性或建立信任的元素，如保证或认证。用更好的格式将长篇文字分割开来，以方便扫描。不要害怕缩减篇幅，有时篇幅更紧凑、重点更突出的文案效果会更好。.

A+ 内容（亚马逊）

尝试不同的布局结构，如并排比较或视频模块。您还可以测试不同的品牌故事或追加销售信息。视觉效果也很重要--图表、图标和对比表格可能会为您的内容带来所需的优势。.

如何在不浪费时间的情况下设置可靠的测试

仅仅为了 “看看会发生什么 ”而进行测试并不是一种策略。如果你想获得有意义的结果，你就需要一个计划。.

1.从明确的假设开始

要具体。试着说：“让我们看看新图片是否有效：
“我们认为，与纯粹的产品图片相比，生活方式图片将提高转换率”。”

这有助于明确您要测试的内容、原因以及成功的样子。.

2.选择正确的衡量标准

您并不总是在追求更多的销售额，有时您的目标是更多的点击、更好的参与度或更长的页面停留时间。.

一些有用的 A/B 测试指标：

• 转换率。.
• 每位访客的销售单位。.
• 点击率 (CTR)。
• 添加到购物车比率。.
• 每位游客的收入。.

选择与你的假设相符的一项。.

3.关注一个变量

不要同时改变多个东西，否则你就不知道是什么造成了不同。保持清洁：

• 一个标题变化。.
• 一个图像交换。.
• 一份重写的要点清单。.

4.让它运行足够长的时间

一个常见的错误是过早结束试验。让实验进行下去，直到有足够的数据达到统计学意义。.

亚马逊的 “管理您的实验 ”工具可以通过结束测试 "达到显著性 "来自动做到这一点。如果是手动运行，请使用测试计算器检查样本大小和持续时间。.

5.分析，但不要过度解读

有时，赢家显而易见。有时，结果平平。这仍然是有用的。如果版本 B 的表现更差，至少你知道不该做什么。.

不要只看最终指标，还要检查辅助数据：

• 参与度提高了，但转化率却没有提高？
• 测试是否吸引了更多的点击，但跳出率却更低？

通过全面了解情况，决定下一步应用什么、测试什么。.

有效的智能测试习惯

如果您想从 A/B 测试中获得长期价值，就必须将其纳入工作流程。下面介绍如何让它成为一种习惯，而不会成为一种负担：

• 使用积压想法：将测试想法、痛点或感觉陈旧的内容列成一个运行列表。.
• 按目标标记测试：给测试贴上 “转换”、“参与”、“搜索引擎优化 ”等标签，这样你就不会随意追求胜利。.
• 记录每次测试：你改变了什么，发生了什么，学到了什么。像对待反馈回路一样对待测试。.
• 回收你的成功案例：在相关情况下，将在一个列表中行之有效的方法应用到其他 SKU 中。.
• 让团队参与进来：设计师、营销人员和产品负责人都能从这些见解中受益。.

一个现实的例子：成功的模样

假设您在亚马逊上销售一款厨房小工具。目前的标题关键字很多，但有点难读：

“优质不锈钢大蒜压榨机--重型、易清洁、符合人体工学的手柄--家庭和专业用大蒜粉碎机”

你创造了一个变体：

“易于清洁的大蒜压片机，舒适的手柄 - 用于家庭烹饪的耐用不锈钢破碎机”

经过两周的测试，您可能会发现

• 版本 B 的点击率高出 12%。.
• 转换率提高了 6%。.
• 新标题在品牌关键词上的排名略好。.

这并不夸张，但却是真实的。现在，您可以在其他列表中使用相同的标题结构。这就是渐进式胜利的叠加效应。.

A/B 测试与行动的结合：我们如何帮助您更聪明地扩展

在 WisePPC, 我们相信，测试只是第一步。当您利用这些洞察力推动大规模行动时，真正的价值才会显现。A/B 测试会告诉您哪些方法有效。我们为您提供各种工具，让您将所学应用到整个广告策略中，而无需像以往那样使用混乱的电子表格或手动更新。.

比方说，您的实验发现，标题较短的列表转化率更高。或者，新的图片布局能提高点击率。在我们的平台上，您不仅可以更新单个列表。只需点击几下，您就可以使用批量操作将这些更改应用到数千个营销活动、广告组或目标中。通过实时性能跟踪，您可以立即知道这些更改是否产生了效果。.

我们的工具专为需要洞察力和执行力的市场卖家设计，让您可以将内容决策与广告数据、销售趋势和产品性能联系起来。这意味着更智能的测试、更快的推出，以及更少的时间去猜测下一步该如何优化。.

总结：少测试，多学习

A/B 测试并不是要不断改变一切或追求完美。而是要有意识地改进产品内容，并用真实的数据来支持你的改变。.

当事情无法转化时，它能给你清晰的思路。当某些东西确实有效时，它能给你证明。它还能使您的列表随着客户行为的变化而不断发展。.

因此，下次当你对自己的内容感到困惑或不确定时，不要盲目重写。只需测试一下。.

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