A/B 測試
A/B 測試會比較兩個以上版本的網頁、應用程式、畫面、介面或其他數位體驗，以確定哪個比較理想。以轉換率與使用者參與度決定特定版本的效果為中性、正面還是負面。測試結果可以協助你改進行銷活動、客戶體驗與轉換率，並強化閱聽眾目標定位。
迎接 A/B 測試的挑戰。
想成功地進行 A/B 測試，你必須解決可能影響結果與行銷活動決策的系統與管理挑戰。
流量不足。
缺乏已定義的測試規則。
未定義的網站目標。
目標不具體的指標。
比較結果並採取行動。
透過可了解比較閱聽眾行為的測試，你可以作成可操作資料，藉以改進行銷活動並加強對象細分及目標定位。
資料驅動的決策。
測試讓你以統計信賴來改善目標定位方式與訊息傳遞，而不是依賴管理人員或直覺。
更理想的轉換率。
重複測試多個內容元素、優惠與產品以達成更高的參與度，你便可以最佳化行銷活動，獲得更好的成果。
減少行銷活動的風險。
只要建立以資料為基礎的測試文化，A/B 測試就有助於降低推出不明智的行銷活動的風險。
Adobe 可以助你一臂之力。
你可以使用 Adobe Target 的自動化測試與最佳化功能發掘最能吸引並轉換訪客的體驗、訊息、優惠，免去編碼與設定的麻煩。
A/B 測試只是分析拼圖中的一塊。
了解 Adobe 如何協助品牌全面掌握分析成果以提供個人化的體驗。
「我們用 Target 來證明或駁回假設。這讓我們多了一點權力，也多了一點自由。」
──LJ Jones，Progrexion 最佳化部門經理
「我們之前並沒有做太多的 A/B 測試……現在它是我們一切工作的前提與核心。」
——Ellen Lee，
凱悅飯店集團全球數位部資深副總裁
A/B 測試常見問題。
A/B 測試是否萬無一失？
不是的。有效的測試需要一個強有力的假設，以及與設計和流量要求相關的最佳實踐措施。
A/B 測試是否會傷害搜尋引擎最佳化？
不會。常見的迷思是：由於內容重複，測試會帶來負面效果，但其實測試可以改善網站的功能，對搜尋引擎最佳化產生正面的影響。
我該採用多少變數？
請根據需要測試多種變數，但如果你希望各變數的結果具有統計意義，請留意流量要求。你也可以根據不同的對象細分比較變數。
我應該測試哪些設計元素？
你可以測試任何頁面元素，例如形狀、色彩、尺寸與訊息。你可以測試整個數位體驗、單一頁面或完整的客戶歷程，以了解其對指標與轉換目標的影響。
A/B 測試與多變數測試有何不同？
多變數測試是一次檢查多個元素組合，可以找出觸發參與度時元素的相對貢獻。
什麼是虛無假設？
結果顯示兩個以上版本的參與度或轉換率沒有顯著的統計學差異，且觀察到的差異可能是採樣或實驗誤差所致時，即發生虛無假設。