你覺得你的營銷有效嗎？那就證明它吧。

營銷人員喜歡爭論什么方法有效。你的行動號召 (CTA) 按鈕應該用綠色還是紅色？簡短的主題行能提升郵件的打開率嗎？醒目的標題比含蓄的標題更好嗎？

大多數人都是猜測。聰明的營銷人員會進行測試。

A/B 測試（也稱為拆分測試）是優化營銷的最簡單但最有效的方法之一。A/B 測試讓您可以比較某些內容（網頁、廣告、電子郵件或 CTA）的兩個版本，看看哪個版本的效果更好，而不是隨機更改并希望獲得最佳效果。

如果操作正確，A/B 測試可以：

• 提高點擊率、轉化率和收入
• 消除基于猜測的錯誤營銷決策
• 向您準確展示觀眾的反應
• 幫助你擴大有效的方法并拋棄無效的方法

但問題是——大多數人把 A/B 測試搞得太復雜了。本指南將用淺顯易懂的語言進行講解，并結合實際案例和最佳工具，助您立即開始測試。

讓我們開始吧。

1.什么是 A/B 測試（以及為什么要關心它）？

A/B 測試（也稱為拆分測試）是比較某個事物（網頁、廣告、電子郵件或其他任何東西）的兩個版本，以查看哪個版本的效果更好。

您無需猜測哪個標題、按鈕顏色或廣告文案會獲得更多點擊，而是運行 A/B 測試：

• 版本 A（原版）向一半的觀眾展示。
• 版本 B（變體）顯示給另一半。
• 您可以跟蹤哪一個獲得更多的轉化、注冊或銷售。

這為什么重要？因為小調整就能帶來大成果。不測試，就等于白白浪費錢。

1）A/B 測試如何提升營銷績效

• 優化轉化率——更高的點擊率意味著更多的潛在客戶和銷售額。
• 消除猜測——您知道什么有效，而不僅僅是您認為什么有效。
• 減少浪費的廣告支出——測試不同的版本，看看哪個版本能帶來最佳的投資回報率。
• 改善用戶體驗——測試可幫助您根據真實行為改進消息傳遞和設計。

2）真實案例：電子郵件主題行

想象一下，您正在發送電子郵件活動，但無法在兩個主題行之間做出選擇：

• A： “不要錯過這個限時優惠”
• B： “您的專屬24小時折扣來了”

你不是隨機選擇一個，而是進行 A/B 測試，將 A 版本發送給一半受眾，將 B 版本發送給另一半受眾。24 小時后，你檢查打開率：

• 版本 A：打開率為 18%
• 版本 B：打開率為 24%

由于版本 B 表現更好，您現在有數據支持在未來的電子郵件中使用更具體、更具時間敏感性的主題行。

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底線：停止假設

A/B 測試可以幫助您停止做出假設并開始做出數據驅動的營銷決策。

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接下來，讓我們看看您可以進行哪些 A/B 測試（提示：比您想象的要多）。

2. 你可以進行哪些 A/B 測試？（比你想象的要多）

A/B 測試不僅適用于按鈕顏色和標題——您幾乎可以測試營銷策略中的任何內容。如果它能夠影響轉化率、參與度或收入，就值得測試。

以下是A/B 測試中最有價值的一些元素：

1）網站和登陸頁面

• 標題——明確的利益驅動型標題是否比基于好奇心的標題效果更好？
• 號召性用語 (CTA) 按鈕– “開始” vs. “免費試用” vs. “立即注冊”。
• 圖像和視頻——人物與產品照片、靜態圖像與自動播放視頻。
• 頁面布局——單列與多列、表單位置、內容層次結構。
• 信任信號——添加推薦、案例研究或徽章（如“福布斯推薦”）。

 例如:

一家 SaaS 公司測試了兩個版本的登陸頁面：

• 版本 A有一個通用標題：“小型企業的首選 CRM”。
• B 版有一個具體的、以利益為導向的標題：“使用我們的 CRM 可達成 50% 以上的交易。”

版本 B 使注冊量增加了 22%。

2）電子郵件

• 主題行——緊迫性與基于好奇心的行。
• 正文長度——簡短有力還是詳細翔實。
• 個性化——“嘿 [名字]” vs. “嘿，你好。”
• 發送時間和日期– 周二上午 8 點比周五下午 4 點更合適嗎？

 例如:

某電商品牌針對購物車放棄郵件測試了兩個主題行：

• A： “哎呀！你購物車里落了東西”
• B： “還在猶豫什么？現在打九折。”

主題行 B 的打開率提高了 15%。

3）廣告和付費活動

• 廣告文案——基于問題的標題與基于陳述的標題。
• 圖片和視頻——生活方式圖片與以產品為中心的視覺效果。
• 目標受眾——廣泛定位與小眾受眾。
• 號召性用語 (CTA) – “立即購買” vs. “了解更多” vs. “今天就試試”。

例如:

一家 DTC 品牌正在進行 Facebook 廣告測試：

• 廣告 A：展示產品的特寫。
• 廣告 B：展示一個人使用該產品。

廣告 B 帶來的轉化率增加了 30%。

4）定價和優惠

• 不同的價格點——每月 49 美元與每月 59 美元（附加功能）。
• 折扣類型——10%折扣 vs. 10美元折扣。
• 免費試用期– 7 天 vs. 14 天。
• 付款計劃——按月付款或按年付款，并有折扣。

 例如:

訂閱服務測試兩種免費試用期限：

• 答： 7天免費試用
• B： 14天免費試用

14 天的試用期增加了注冊人數，但第一個月后保留率較低。

5）社交媒體帖子

• 標題長度——短標題與長標題。
• 表情符號 vs. 無表情符號——表情符號會增加參與度還是會讓帖子看起來不那么專業？
• 標簽——測試不同的標簽組合。
• 視頻縮略圖– 面部與文字覆蓋。

 例如:

某品牌測試了兩個 Instagram 標題：

• 答：簡短直接：“新品上架，點擊購買！”
• B：更長一些，以故事為主：“我們的新系列靈感來自夏夜和無盡的冒險。你最喜歡哪件作品？”

版本 B 的參與度提高了 40%。

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底線：始終進行測試

A/B 測試不僅僅是進行微小的調整，它還涉及了解您的受眾并優化營銷渠道中的每個接觸點。

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現在您知道可以測試什么了，讓我們逐步了解如何以正確的方式實際運行 A/B 測試。

3. 如何進行 A/B 測試（分步指南）

現在您已經知道要測試什么了，讓我們來分解一下如何正確地進行 A/B 測試。關鍵在于保持簡單——一次只測試一件事，讓數據積累起來，并根據實際結果而不是直覺做出決策。

以下是運行有效 A/B 測試的分步過程：

步驟 1：選擇要測試的內容

• 從一個變量開始——CTA 按鈕顏色、電子郵件主題行、廣告圖片等。
• 避免同時測試多個元素（否則，您將不知道是什么導致了差異）。
• 選擇一些真正影響轉化或參與度的事物。

例如:

您想增加目標網頁的注冊量。無需重新設計整個頁面，只需先測試標題即可。

第 2 步：創建 A 和 B 變體

• 版本 A是您的原始版本（對照）。
• 版本 B是修改后的版本，只有一處變化。
• 保持其他一切完全相同以確保結果準確。

例如:

您正在測試電子郵件主題行：

• 版本 A： “您的獨家優惠今晚結束”
• 版本 B： “最后機會！午夜前領取折扣”

步驟3：隨機劃分受眾

• 均勻分配您的流量 - 一半看到版本 A，一半看到版本 B。
• 使用A/B 測試軟件來確保公平性（下一節將詳細介紹）。
• 流量越大，您就能越快獲得有意義的結果。

例如:

您的電子郵件列表有 10,000 名訂閱者。5,000名訂閱者獲得版本 A，5,000 名訂閱者獲得版本B。

步驟 4：運行測試足夠長的時間

• 讓測試運行直到您獲得足夠的數據 -不要過早停止。
• 一個常見的錯誤是一兩天后就結束測試。給它一些時間。
• 使用統計顯著性計算器來確認有效結果。

例如:

你測試了兩個 Facebook 廣告素材。一天后，廣告 B 勝出，但總共只有50 次點擊。
你讓測試運行了一周，現在廣告 A 實際上是贏家，點擊次數達到 5,000 次。

第五步：分析結果并實施成功方案

• 查看轉化率、點擊率、打開率、參與度等關鍵指標。
• 如果有明顯的贏家，請將其應用于整個營銷活動。
• 如果沒有太大差異，請繼續測試其他東西。

例如:

您對 CTA 按鈕顏色進行了 A/B 測試，結果顯示版本 B（紅色按鈕）的轉化率高出 12%?，F在，您將網站上的所有 CTA 按鈕更新為紅色。

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專業提示：持續測試

• 一次測試成功并不意味著它會永遠有效。
• 觀眾的喜好會改變——不斷測試新的想法。
• 隨著時間的推移，積累小的改進，實現巨大的增長。

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現在您已經知道如何運行測試，讓我們來討論一下可以簡化流程的最佳 A/B 測試工具。

4. 營銷人員最佳 A/B 測試工具

手動運行 A/B 測試簡直是一場噩夢。好消息是，有一些工具可以幫你搞定一切——拆分流量、跟蹤結果，并顯示明顯的優勝者。

以下是針對不同用例的一些最佳 A/B 測試工具：

1）網站和登陸頁面 A/B 測試工具

這些工具可以幫助您測試不同的頁面設計、標題、CTA 和布局，以提高轉化率。

• Google Optimize（已停用，但正在尋找替代方案） ——免費的網站 A/B 測試工具，但即將關閉。建議嘗試 VWO 或 Optimizely。
• Optimizely – 一款強大的網站和應用程序測試工具，非常適合企業和增長驅動型公司。
• VWO（可視化網站優化器） ——用戶友好的工具，用于拆分測試登陸頁面并提高網站性能。
• Unbounce – 一個登陸頁面構建器，內置 A/B 測試，用于潛在客戶生成和銷售頁面。

例如:

一家 SaaS 公司測試了兩個版本的落地頁：一個帶視頻，一個帶圖片。Optimizely顯示，視頻頁面的注冊量增加了 18%，因此他們決定在自己的網站上推廣視頻頁面。

2）電子郵件A/B測試工具

測試主題行、電子郵件內容、發送時間和 CTA，以提高打開率和點擊率。

• Mailchimp—— 易于使用的電子郵件營銷平臺，內置主題行和內容的 A/B 測試。
• Kit – 非常適合創作者和博主測試不同的電子郵件格式。
• ActiveCampaign——先進的自動化和分段功能，可以進行更精確的電子郵件測試。
• HubSpot A/B 測試——非常適合測試整個電子郵件工作流程，而不僅僅是單個電子郵件。

例如:

一份新聞稿測試兩個主題行：

• A： “你需要知道的營銷秘密”
• B： “這個營銷技巧將轉化率提高了35%”

HubSpot A/B 測試表明，版本 B 的打開率高出 22%，因此他們繼續采用這種風格。

3）廣告和付費營銷活動的 A/B 測試工具

測試廣告文案、圖片、定位和格式，以提高付費廣告的投資回報率。

• Facebook和Instagram A/B 測試（元廣告管理器） ——內置 Facebook 和 Instagram 廣告分割測試。
• Google Ads 實驗– 讓您測試不同的廣告版本以找到效果最佳的版本。
• AdEspresso – 可以更輕松地測試 Facebook、Instagram 和 Google 上的多種廣告變體。

例如:

一個 DTC 品牌在 Facebook 上測試了兩個廣告標題：

• A： “首次訂購可享 10% 折扣”
• B： “首次購物可享 10% 折扣 - 立即購買”

AdEspresso 顯示版本 B 獲得的點擊量增加了 15%，因此他們擴展了該版本。

4）電子商務和定價A/B測試工具

測試產品定價、折扣優惠和結賬體驗以增加銷售額。

• Shopify A/B 測試應用程序（Neat A/B Testing、Convertize等） ——使用 Shopify 為電子商務品牌打造。
• Google Optimize（Sunset，改用 VWO 或 Optimizely） ——用于測試定價和結賬變化。
• 智能定價（由 Paddle 提供） ——幫助 SaaS 企業測試不同的定價模型。

例如:

一家網店測試了一款高端產品的49 美元和 59 美元定價。經過 4 周的測試，他們發現59 美元的定價不僅沒有影響銷量，反而能帶來 20% 的收入增長，因此他們堅持了下來。

5）熱圖和行為A/B測試工具

查看用戶點擊、滾動和離開的位置，以便您可以優化網站參與度。

• Hotjar——熱圖、會話記錄和用戶行為跟蹤。
• Crazy Egg – 網站元素的點擊跟蹤和 A/B 測試。
• FullStory——用于分析用戶行為的高級會話重播工具。

例如:

一個博客測試了兩種不同的 CTA 位置：

• A：頁面頂部的CTA 按鈕。
• B：頁面底部的CTA 按鈕。

Hotjar 的熱圖顯示，90% 的訪問者從未滾動到足以看到底部的 CTA，因此他們將其移到更高的位置。

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底線：使用工具讓測試變得簡單

沒有 A/B 測試工具，你只能靠猜測。這些工具可以幫助你追蹤真實數據，運行公平的測試，并進行優化以獲得更好的結果。

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接下來，讓我們回顧一下最常見的 A/B 測試錯誤以及如何避免它們。

5. 常見的 A/B 測試錯誤（以及如何避免）

A/B 測試理論上很簡單——改變一個點，比較結果，選出最佳方案。但在實踐中，營銷人員會犯很多錯誤，導致數據不準確，浪費時間。

以下是最常見的 A/B 測試錯誤以及如何避免這些錯誤：

1）同時測試太多東西

如果您同時更改多個元素（例如標題、按鈕顏色和圖像），您將不知道哪個更改實際上產生了差異。

修復它：

一次測試一個元素。先對標題、按鈕、圖片分別進行測試。

例如:

某品牌在 A/B 測試中同時更改了 CTA 按鈕和優惠信息。轉化率確實有所提升，但他們并不清楚究竟是按鈕的更改起了作用，還是優惠信息本身就起到了作用。

2）過早停止測試

很多營銷人員一看到效果就興奮不已，立即結束 A/B 測試。但早期數據并不可靠——測試需要足夠的流量和時間才能具有統計有效性。

修復它：

使用A/B 測試計算器來確定在做出決定之前運行測試的時間。

例如:

Facebook廣告測試顯示，廣告A在兩天后就取得了成功，但點擊量只有100次。他們讓廣告A運行了整整一周，結果廣告B竟然以5000次點擊量奪冠。

3）忽略統計顯著性

版本 B 的轉化率略高，并不意味著它真的更好。如果差異不具有統計顯著性，那么結果就只是隨機噪聲。

修復它：

使用統計顯著性計算器（如AB 測試指南或Evan Miller 的計算器）來確認您的結果。

例如:

電子郵件主題行測試顯示：

• 版本A：打開率為20.3%
• 版本 B：打開率為 20.8%

如果沒有統計意義，這種微小的差異并不意味著版本 B 實際上更好。

4）沒有正確細分受眾

如果您的測試受眾不隨機且不具有代表性，您的結果就會存在偏差。例如，如果版本 A 主要面向移動用戶，而版本 B 主要面向桌面用戶，那么結果就不會可靠。

修復它：

使用 A/B 測試工具在各個版本之間隨機分配流量，以獲取干凈、無偏見的數據。

例如:

一家電商平臺在周末進行了 A/B 測試，但其受眾在工作日的行為有所不同。測試結果對于長期決策毫無幫助。

5）在沒有明顯差異的情況下宣布獲勝者

并非每次測試都能帶來顯著的改善。如果差異很小或無法確定，請勿強行下結論——直接進行下一個測試即可。

修復它：

如果沒有顯著的贏家，請測試另一個元素或改進您的實驗。

例如:

一家 SaaS 公司測試了兩個 轉化率幾乎相同的定價頁面。他們沒有強迫客戶做出決定，而是轉而測試定價文案。

6）僅運行一個測試并停止

A/B 測試并非一次性完成——今天有效的方法明天可能就無效了。受眾行為、趨勢和平臺會隨著時間而變化。

修復它：

將 A/B 測試視為一個持續的過程，而不是一次性的實驗。

例如:

一個電子郵件營銷團隊在三月份找到了一個成功的郵件主題，但卻從未再次測試。到了七月，郵件打開率開始下降，但他們卻沒有意識到受眾的偏好已經發生了變化。

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底線：避免錯誤以獲得結果

如果測試內容過多、過早停止或忽略統計顯著性，A/B 測試結果將毫無意義。遵循最佳實踐，信任數據，并持續測試以持續改進。

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接下來，讓我們看看現實世界的 A/B 測試示例，看看哪些方法真正有效。

6. 真實世界的 A/B 測試示例（實際有效嗎？）

理論上談論 A/B 測試是一回事，但讓我們來看看那些經過測試、迭代并取得巨大改進的真實公司。這些案例表明，即使是微小的改變也能帶來轉化率、點擊量和收入的大幅提升。

示例 1：更改 CTA 按鈕顏色可使轉化率提高 21%

測試元素：登陸頁面上的 CTA 按鈕顏色
公司： HubSpot

測試內容：

HubSpot 想看看改變CTA 按鈕的顏色是否會影響轉化率。他們進行了以下測試：

• 版本 A：綠色按鈕（原始版本）
• 版本B：紅色按鈕（測試版）

結果：

• 紅色按鈕的點擊量比綠色按鈕多 21% 。
• 沒有進行其他更改，因此按鈕顏色顯然是導致提升的原因。

外賣：

色彩心理學很重要——CTA 的對比色可以使其更加突出。然而，這并不意味著紅色總是勝出——關鍵在于根據網站設計測試顏色。

示例 2：更改單個主題行即可使郵件打開率提高 20%

測試元素：電子郵件主題行
公司：一家 SaaS 公司

測試內容：

該公司希望更多人打開他們的促銷郵件。他們進行了測試：

• 版本 A： “試用我們的新功能——現已推出”
• 版本 B： “這個新功能將改變你的工作方式”

結果：

• B 版的打開率比 A 版高出 20%。
• “改變”這個詞引起了好奇心和緊迫感。

外賣：

文字很重要。以情感驅動和基于好奇心的主題行可以顯著提高打開率。

示例 3：更改目標網頁的標題可使注冊量翻倍

測試元素：登陸頁面標題
公司：一家 SaaS 初創公司

測試內容：

該公司希望提高注冊率，因此他們測試了兩個標題：

• 版本 A： “小型企業首選 CRM”
• 版本 B： “通過我們的 CRM 達成 50% 以上的交易”

結果：

• B 版的注冊人數增加了一倍。
• 具體的好處（“多達成 50% 的交易”）比泛泛的說法更能引起共鳴。

外賣：

模糊的營銷信息無法像具體的、以利益為導向的標題那樣產生良好的轉化效果。

示例 4：A/B 測試廣告文案將點擊率提高了 15%

測試元素： Google Ads 標題
公司：某電商品牌

測試內容：

他們想看看哪種類型的 Google 廣告文案效果更好：

• 版本 A： “選購最佳跑鞋 - 九折優惠”
• 版本 B： “跑步者喜歡這雙鞋——九折優惠”

結果：

• B 版的點擊率高出 15%。
• “跑步者喜歡這些鞋”這句話起到了社會證明的作用，使廣告更具吸引力。

外賣：

人們對社會認同和情感訴求的反應比一般的產品描述更強烈。

示例 5：簡單的表單更改使潛在客戶增加了 30%

測試元素：引導表單設計
公司：一家 B2B 軟件公司

測試內容：

該公司希望更多人填寫他們的潛在客戶表單。他們進行了測試：

• 版本 A：包含7 個必填字段的表格
• 版本 B：包含3 個必填字段的表單

結果：

• 較短的形式使潛在客戶增加了30%。
• 額外的字段會造成摩擦，因此刪除它們會使注冊變得更容易。

外賣：

更少的摩擦=更高的轉化率。如果您的表單、結賬頁面或潛在客戶開發流程過于復雜，您就會失去潛在客戶。

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底線：小測試，大勝利

這些真實的 A/B 測試示例表明：

• 微小的調整可以帶來巨大的改進。
• 正確的信息傳遞可以使轉化率翻倍。
• 每個觀眾的反應都不同，所以一定要進行測試。

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不要猜測，今天就開始運行 A/B 測試，讓數據指導您的決策。

最后的想法：停止猜測，開始測試

A/B 測試不是進行隨機更改，而是基于真實數據進行迭代、優化和提高性能。

本指南的要點：

• 一次測試一個元素以獲得明確的結果。
• 不要過早停止測試——給它們時間收集有意義的數據。
• 使用 A/B 測試工具來自動化和跟蹤結果。
• 定期進行測試——今天有效的方法六個月后可能就無效了。

營銷的精髓在于持續改進。無論是行動號召 (CTA)、郵件標題、廣告還是定價策略，都要進行測試，信賴數據，并不斷優化，以獲得更佳效果。

現在輪到你了——你要進行 A/B 測試的第一件事是什么？