如何以正确的方式对产品进行 A/B 测试

A/B 测试乍听起来很专业，但其核心只是一种停止猜测、开始从真实客户行为中学习的方法。与其改变一些东西然后希望它能起作用，不如比较两个版本，让数据告诉你什么能真正提高性能。有时，差异是显而易见的。有时，结果会让你大吃一惊，而这通常才是真正的洞察力所在。.

对于产品团队和销售人员来说，测试不再是为了追求速赢，而是为了建立对决策的信心。对图片、标题或信息稍作改动，就能改变人们的反应，但如果不进行测试，几乎不可能知道原因何在。结构化的 A/B 测试方法有助于降低风险，发现客户行为模式，并在不破坏已有效果的情况下逐步改善结果。.

A/B 测试在实践中的真正含义

在日常工作中，A/B 测试没有听起来那么复杂。最简单地说，它是一种受控实验，旨在回答一个问题：哪个版本对真实用户更有效。您不需要同时为每个人改变某些东西，而是为同一元素创建两个版本，然后将受众分成两组。一组人看到的是原始版本，通常称为对照组，而另一组人看到的是修改后的版本，称为变体组。其他一切都保持不变，这样就可以清楚地观察到单一变化的影响。.

这种方法之所以可靠，是因为它摒弃了流程中的意见。团队通常会根据经验、偏好或内部讨论做出决定，但客户的反应并不总是我们所期望的那样。在设计师看来更简洁的产品图片，在买家看来可能不那么可信。更简短的描述可能看起来更容易阅读，但却没有回答重要的问题。A/B 测试用可观察到的行为取代了假设。用户通过自己的行为而不是反馈来投票。.

另一个重要细节是，A/B 测试并不是要事先猜出胜负。而是要进行公平的比较。流量通常是随机分配的，这样每个版本都能接触到相似类型的用户。随着时间的推移，模式就会出现。如果一个版本始终带来更多的点击、购买或参与，那么这种差异就不可能是偶然的。这时，团队就可以满怀信心地做出改变，而不是抱着希望。.

为什么产品 A/B 测试比以往任何时候都重要？

产品不再仅靠功能或价格竞争。产品竞争的是清晰度、信任度以及用户理解价值的速度。在客户注意力短暂、期望值不断变化的环境中，微小的改进就能带来明显的不同，这正是结构化测试变得必不可少而非可有可无的原因。.

不断变化的数字环境需要持续验证

数字环境不会停滞不前。客户的期望会迅速变化，竞争对手会不断调整，平台也会不断发展。去年表现出色的产品页面可能会在不知不觉中悄然失去效用。微小的下降会随着时间的推移而加剧，性能很少会一下子下降。更常见的情况是，随着用户期望的改变而逐渐下降。A/B 测试有助于发现并纠正这些缓慢的变化，避免它们演变成更大的问题。.

A/B 测试防止停滞不前并鼓励进步

A/B 测试是防止停滞不前的保障。团队不会坐等性能下降，而是通过可控实验积极探索改进方法。这种积极主动的方法能创造动力，因为优化已成为常规工作的一部分，而不是偶尔的重新设计工作。即使是微小的进步也很重要。在产品图片、信息传递、布局或定价展示中持续应用微小的改进，随着时间的推移，累积效果会非常显著。.

数据减少团队决策中的摩擦

在团队内部，还有一种经常被忽视的心理优势。测试减少了决策过程中的摩擦。讨论从个人喜好转向可衡量的结果。当数据取代争论时，进展往往会加快，因为决策不再取决于等级或意见。团队会花更少的时间争论方向，花更多的时间完善对用户真正有用的东西。.

首先应该测试什么

当人们第一次发现 A/B 测试时，往往会受到同时测试所有内容的诱惑。颜色、字体、布局、信息、图像。这样做的结果通常是喧宾夺主，而非深入洞察。优先顺序比试验数量更重要。.

一个很好的起点是观察客户做出决定的时刻。在这些时刻，不确定性或犹豫不决可能会阻碍进展。越接近决策时刻的元素，其测试价值就越高。.

需要考虑的重要因素

• 主要产品图片或主图
• 产品名称和价值主张
• 定价介绍或折扣
• 行动号召的措辞或位置
• 主要福利说明
• 评论或推荐等社会证明

这些元素会塑造第一印象，影响信任度。视觉效果固然重要，但清晰度更为重要。客户需要了解产品是什么、为什么重要以及下一步该做什么。测试有助于完善这一路径。.

WisePPC：高级分析指导您的产品 A/B 测试策略

在 WisePPC, 我们认为 A/B 测试是分析的自然延伸。只有清楚地了解变化前后的情况，测试才能发挥作用。这就是为什么我们的平台专注于在一个地方为卖家提供广告和销售业绩的全面可视性。当您对产品列表、定价或营销活动结构进行试验时，您需要了解这些变化对实际结果的影响，而不仅仅是表面指标。通过将历史数据、实时性能跟踪和详细的细分相结合，我们可以帮助确定某种变化是真正改善了结果，还是只是暂时改变了数字。.

在实践中，这意味着我们允许团队在不丢失上下文的情况下比较不同营销活动、投放和时间段的绩效。长期历史数据有助于避免常见的测试错误，例如过早判断结果或错过季节性模式。细粒度分析和过滤使我们更容易分辨出哪些方面发生了变化以及变化的原因，而批量操作则可以在确定成功版本后迅速做出调整。我们的重点不是猜测哪个版本表现更好，而是帮助销售商将测试决策与可衡量的业务影响联系起来，无论是提高 ROAS、减少浪费的广告费用，还是更清楚地了解实际推动转化的因素。.

如何运行 A/B 测试而无需猜测

A/B 测试在遵循明确顺序时效果最佳。许多团队直接跳入创建变体的阶段，因为这感觉就像取得了进展。实际上，大多数失败的测试都发生在实验开始之前。有用的结果和混乱的数据之间的区别通常在于准备工作、清晰度和耐心。.

本节以实用的方式介绍了整个流程。每个步骤都建立在前一个步骤的基础上，因此跳过前面的步骤往往会在后面造成更多问题。.

步骤 1 - 确定成功的真正含义

在改变任何事情之前，首先要明白为什么要进行测试。没有明确目标的 A/B 测试会变成没有方向的活动。您可能最终得到了数据，但却没有真正的答案。.

一个强有力的测试目标应直接与用户行为相关联。目标应描述您希望影响的具体结果，而不是模糊的意图，如提高性能。例如，更多的完成购买，更多的参与产品细节，或更少的用户在结账前放弃。. 

明确的目标通常能回答什么问题

• 我们要改进用户的哪些操作
• 问题出现在旅程的哪个阶段
• 如何衡量成功

如果目标明确，以后的分析就会变得简单。你已经知道哪个指标最重要，以及为什么要衡量它。.

重点测试目标示例

• 通过提高产品清晰度来提高产品购买率
• 提高主要行动呼吁的点击率
• 减少结账时放弃购物车的情况
• 提高关键产品信息的参与度

目标越明确，就越容易设计出有意义的测试。.

第 2 步 - 将观察结果转化为可检验的假设

一旦确定了目标，下一步就是解释为什么改变首先会奏效。这就是许多测试要么变得有意义，要么变成随机试验的原因。假设为测试指明了方向。它将你在数据中看到的东西与你认为可以改善结果的具体改变联系起来。.

假设不是猜测或创意。它是建立在观察基础上的有条理的假设。当前体验中的某些东西没有达到预期效果，而假设解释了可能造成这种摩擦的原因。例如，如果用户总是在几秒钟内离开产品页面，问题可能不在于价格或设计。问题可能只是访问者没有立即理解为什么产品对他们很重要。在这种情况下，我们的假设可能是，提高标题或开头信息的清晰度将有助于用户停留更长的时间和更深入的参与。.

最有用的假设通常来自模式而非观点。客户评论通常会揭示出困惑或遗漏的信息。支持问题会突出显示期望与现实不符的地方。分析可以显示用户在哪些方面犹豫不决或完全放弃了流程。即使将性能较好的产品与性能较差的产品进行比较，也能发现信息传递或展示方面的差异，这些差异值得测试。这些信号有助于将测试转化为解决问题，而不是为了实验而实验。保持假设的针对性非常重要。每次测试都应旨在回答一个有意义的问题。当范围缩小时，结果就更容易解释，获得的洞察力也能自信地应用到未来的改进中。.

第 3 步 - 创建可隔离变化的变体

这是许多 A/B 测试悄然失去价值的阶段。当感觉有几处改进很明显时，本能地就会一次性更新所有内容。新的图片、重写的文案、调整的布局，甚至是定价的变化。问题是，一旦多个元素同时改变，结果就不再明显。如果性能提高了，你也无法自信地解释其原因。.

结构合理的 A/B 测试会有意保持简单。其目的不是重新设计整个体验，而是在两个版本之间分离出一个有意义的差异。当只有一个变量发生变化时，因果关系就会显现出来。结果将成为有用的知识，而不是幸运的结果。.

控制版本 - 当前产品页面或列表

控制版本是用户已经看到的现有版本。它是比较的基准，因为它的性能已经为人所知。这里没有任何改动。保持控制版本不变可确保性能上的任何差异都来自于新的变化，而不是外部因素。.

变体版本--除一处有意改动外完全相同

变体版本会根据假设进行单一的、深思熟虑的调整。这可以是不同的产品图片、修改的标题措辞，或者是新的社会证明位置。其他一切都保持不变，这样就能准确衡量这一个变化的影响。保持这种一致性可以保护测试的完整性，使结果更容易解释。.

以这种方式创建变体时，所获得的洞察力可以重复使用。一个成功的变化往往可以应用于其他产品或页面，因为你了解影响用户行为的因素，而不仅仅是性能的提高。.

第 4 步 - 让测试运行足够长的时间，以便值得信赖

A/B 测试最难的部分之一就是等待。早期的数据通常看起来很有说服力，尤其是当一个版本开始迅速超越另一个版本时。不幸的是，早期的趋势往往是暂时的。.

用户行为会随着时间、流量来源甚至星期而改变。在短时间内表现出色的版本，在一段时间内可能不会有同样的表现。.

原因是测试需要时间：

• 平日和周末行为不同
• 新游客和老游客的行为不同
• 活动流量波动
• 随机变化会产生短期峰值

过早结束测试会带来风险。根据不完整的数据做出的决定可能会锁定一个较弱的版本，并使之前的改进付诸东流。耐心就能避免这种情况。.

步骤 5 - 超越单一指标

关注与目标相关的主要指标是很自然的。然而，真正的绩效很少是一维的。某一方面的改进可能会在其他方面造成意想不到的折衷。.

例如，一条更具攻击性的信息可能会增加点击量，同时降低购买质量。参与度提高了，但长期价值却下降了。在广泛推行变革之前，查看辅助指标有助于揭示这些情况。.

值得与主要目标一起审查的指标

• 转换率
• 每位游客的收入
• 加入购物车行为
• 页面停留时间
• 跳出率或退出率
• 客户质量指标

平衡分析既要考虑参与信号，也要考虑业务成果。表现最好的版本并不总是点击率最高的版本。它是支持可持续结果的版本。.

应避免的常见 A/B 测试错误

大多数 A/B 测试问题并不是因为意图不良或缺乏努力。它们通常出现在团队行动过快或试图在数据准备就绪之前强行得出结论时。测试从表面上看很简单，但在设置或解释上的小错误可能会导致决策悄无声息地损害性能，而不是提高性能。了解通常会在哪些方面出错，有助于保持实验的实用性和可靠性。.

一次测试太多变化

这可能是最常见的问题，尤其是当团队急于快速提高成果时。有几个元素看起来很薄弱，因此所有元素都同时更新。页面看起来更好了，性能改变了，大家都认为测试成功了。但问题是，没有人知道是哪项改变带来了变化。.

当多个变量一起移动时，结果就无法从中学习。您可能会不小心保留了对性能有损害的更改，却删除了对性能有帮助的更改。随着时间的推移，这会造成不一致的结果，并增加未来测试的难度。.

当每次实验都能回答一个明确的问题时，A/B 测试效果最佳。一个变化、一个比较、一个结论。.

过早结束测试

早期数据可以令人信服。一个变体在几天后显示出改进，宣布其胜出的诱惑力就会变得很强。问题是，早期结果往往不稳定。流量模式会在一周内发生变化，营销活动也会发生变化，用户行为也会因时间而异。.

过早停止测试会增加选择错误获胜者的机会。看似改善的情况可能只是短期波动。留出足够的时间让行为正常化，有助于确保结果反映真实的性能，而不是巧合。.

耐心并不是浪费时间。它能保护你避免推出后来需要推翻的变更。.

优化错误的指标

并非每次改进都是真正的改进。有时，测试会增加活动，但不会改善对企业至关重要的结果。例如，更积极的信息可能会增加点击量，但吸引的买家却不那么认真，从而导致整体收入或留存率降低。.

这种情况通常发生在团队专注于简单的指标而不是有意义的指标时。指标应始终与产品或活动的真正目标相联系。.

常见的例子包括

• 提高点击率，同时降低购买率
• 改进添加到购物车的数量，但不改进已完成订单的数量
• 减少表单摩擦，但降低引线质量
• 在不增加转化率的情况下延长参与时间

在关注主要目标的同时关注辅助指标，有助于避免这些情况的发生。.

假设一种结果适合所有受众

另一个常犯的错误是，假设一个成功的版本对所有人都同样有效。实际上，不同的受众群体往往有不同的行为方式。新访客可能需要更多的解释，而老客户则更喜欢速度和熟悉感。移动用户的反应可能与台式机用户不同。.

忽视这些差异可能会隐藏有价值的见解。有时，一个整体失利的变体在特定细分市场的表现特别好。认识到这些模式，就能做出更有针对性的改进，而不是一成不变。.

结论

A/B 测试通常被描述为一种战术，但在实践中，它已成为一种改进的思维方式。你不再凭直觉或内部争论做出改变，而是让真正的用户参与决策。有时，结果会证实你的预期。有时，它们会挑战你甚至没有意识到的假设。这两种结果都会推动产品向前发展。.

最重要的是一致性。一次测试不会在一夜之间改变性能，这是完全正常的。真正的价值会随着时间的推移，随着细微洞察的积累而显现。你开始了解客户如何理解你传递的信息，什么能建立信心，以及在购买过程中哪里会出现摩擦。决策变得更加冷静，改变变得更加安全，进展变得更加可预测。.

如果有一件事值得记住，那就是测试并不是为了追求完美。产品在发展，受众在变化，新的想法总会出现。A/B 测试只是为您提供了一种可靠的方法，让您无需猜测就能做出调整。从一个明确的问题开始，诚实地进行测试，让结果指导下一步。.

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