A/B 测试
A/B 测试可比较两个或多个版本的网页、应用、界面、外观或其他数字体验，以此来确定效果更好的版本。使用转化率和用户参与度来确定特定版本产生的是中立、正面还是负面效果。测试结果有助于您改进营销活动、客户体验和转化率并且更准确地定位受众。
应对 A/B 测试的挑战。
为了成功执行 A/B 测试，您必须解决系统和管理方面的挑战，否则可能会影响测试结果和营销活动决策。
流量不足
缺乏定义的测试规则
未定义的网站目标
无定向指标
比较结果并采取行动。
通过运行可揭示比较受众行为的测试，您可以生成可执行的数据，以此帮助改进营销活动和加强受众细分和定位。
数据驱动决策。
测试使您能够依靠统计数据来改善客户定位和消息推送，而不是单凭管理者决断或是靠直觉瞎猜。
转化率提高。
通过对多个内容元素、优惠信息和产品执行迭代测试以获得更高的参与率，您可以优化营销活动，从而实现更好的营销效果。
降低营销活动风险。
A/B 测试可以创建基于数据的测试文化，有助于降低启动信息不足的营销活动的风险。
Adobe 可助您一臂之力。
您可以使用 Adobe Target 中的自动测试和优化功能来发掘最能吸引和转化访客的体验、消息和优惠信息，无需面对编码和设置之类的麻烦。
A/B 测试只是分析工作的其中一环。
了解 Adobe 如何帮助品牌全面了解分析来提供个性化体验。
“我们使用 Target 来证实或者说是反驳这一臆测。这可以为我们多带来一些力量和自由。”
— LJ Jones，Progrexion 优化总监
“过去，我们并没有进行过多的 A/B 测试，而现在它已经成为所有工作的前提和核心。”
- Ellen Lee，
Hyatt 集团全球数字化高级副总裁
A/B 测试常见问题解答
A/B 测试是否万无一失？
不是。有效测试需要使用赞同假设并践行与设计和流量要求相关的最佳实践。
A/B 测试是否会影响 SEO？
不是。尽管流传着重复内容会对测试产生负面影响的谬论，但实际上测试可以改进网站功能，对 SEO 具有积极作用。
应运行多少个变量？
根据您的需要测试多个变量，但是，如果希望每个变量的结果均具有统计学意义，那么您需要考虑流量要求。此外，您还可以使用不同的受众细分比较变量。
应测试哪些设计元素？
可以测试任何页面元素，如形状、颜色、尺寸和消息推送。您可以测试整个数字体验、单个页面或完整的客户旅程，以了解它们对指标和转化目标的影响。
A/B 测试与多变量测试有何不同之处？
多变量测试用于同时验证多个元素组合，有助于揭示各元素在互动时触发客户参与的相关贡献。
什么是零假设？
当结果显示两个或多个版本中的参与度或转化率不存在明显统计差异，而且观察到的任何差异都可能是由于采样或实验误差出现时，则会出现零假设情况。