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当我们看到[F]并获得[G]时我们就会知道这一点。 以下是如何在电子邮件通讯选择表单中填写此内容的示例： 因为我们观察到转化率很低[A]，并且访问者报告我们的选择表单太长[B] ，所以我们相信减少所有访问者 [D]的表单字段数量[C]将增加时事通讯注册量[E]。 当我们看到在 2 周的测试期间[F]时事通讯注册量有所增加，并且获得客户反馈表明人们认为 optin 表单不太复杂 [G]时，我们就会知道这一点。 仔细阅读该示例（如果必须的话，请阅读两次！）并使用此结构创建您自己的假设。 5. 正确安排你的测试 测试计划是最重要的 A/B 测试最佳实践之一。 原因如下：如果你没有对苹果进行比较，你就不能相信结果。 换句话说，为了获得可靠的结果，您需要在可比较的时期内运行 A/B 测试。 不要忘记考虑季节性高峰和平台期。测试黑色星期五的流量并将其与二月的常规星期二进行比较可能不会为您提供最可靠的数据。 要了解您的流量在几个月内的表现如何，请登录 Google Analytics。


转到受众»概述。中的受众概览 将时间段更改为过去 30 天： Google Analytics（分析）过去 30 天 然后点击Compare To，就会自动选 阿富汗 WhatsApp 号码列表 择前30天： 与 Google Analytics 中的时间段进行比较 单击“应用”，您将获得流量模式的快速快照： 谷歌分析中的比较 这将使您更好地了解流量模式，以便您可以选择理想的时间段来运行 A/B 测试。 但是，说实话，您可能已经对旺季和淡季有了很好的了解。因此，请确保您将旺季与旺季、淡季与淡季进行比较。 6. 确定测试持续时间 测试持续时间是确定结果可靠性的另一个重要因素。如果您正在运行包含多个变体的测试并希望获得 400 次转化，则与使用一种变体和 100 次预期转化的测试相比，您需要测试更长的时间。 使用数字营销人员提供的此图表来计算出对网站选择表单进行对比测试的理想持续时间： 数字营销人员 AB 测试最佳实践持续时间指南 7. 不要在测试中进行更改 您很容易对测试过程中看到的结果感到非常兴奋，以至于想要冲出并实施更多更改。 不要这样做。






或者引入不属于您原始假设的新元素（请参阅提示#4），您的结果将不可靠。 这意味着您将不知道您所做的其中一项更改是否会导致转化次数的提升。 相反，设定一个日期来进行测试并保持坚强。只需坐下来等待结果，并在测试完成后采取行动。 8. 一次测试一个元素 A/B 测试表单和网页的黄金法则是一次测试一个元素。 如果您正在测试用于营销的选择表单，请测试标题的更改、号召性用语的更改或表单字段数量的更改。 再次注意，重点是“或”而不是“和”。应该只是一个。 这是您确定是否有一个元素对您的潜在客户转化产生影响的唯一方法。 optinmonster A/B 测试最佳实践视觉指南 如果您测试多个元素，那么您需要多变量测试。我们在指南中解释了拆分测试与多变量测试的差异。 OptinMonster 多变量测试图 多变量测试有点复杂，遗憾的是，我们今天没有时间探索它。因此，请查看上面提到的文章，其中应该包含您入门所需的一切！ 9.控制变化 与此相关的是，不要一次测试太多的变体。