AB測試是什麼?5分鐘教你用AB Test優化網站!

作者:Lilian Yen

AB測試(AB Test)為許多網站用來快速測試改版、優化網站,或擬訂商業策略的常用方法之一。該如何進行AB測試?有哪些重點及相關工具必須要知道呢?以下是AB測試的資訊彙整,一起來看!

AB測試是什麼

AB測試為一種針對網站優化方式提出假說後,將要測試的操作變因分別做成不同版本,藉由工具將這些版本隨機且平均地投放給造訪網站的使用者,蒐集並分析數據後決定優化方向的實驗方法。

  • 假說:優美圖片可改善網站點擊
  • 操作變因:美化圖片
  • 控制變因:網站原有的其他元素,控制變因需維持相同條件

而AB測試便是在分流出幾種操作變因不同的版本後,將這些版本平均顯示在使用者面前,藉由使用者對不同版本反映出的行為,判斷該操作變因對網站各項數據的影響,從而選出較好的優化方式。

※貼心提醒:操作變因一次只可選擇一個,以免無法準確歸因操作變因與假說之間的關聯性。

AB測試有哪些優點

AB測試與SEO關聯性高,透過AB Test可快速測試影響SEO的網站元素,從中找出可有效提升排名順序的方法,節省額外投放廣告費用。  

  • 數據取代主觀:若身在網站優化會議中,開會主題是如何改善連結點擊率,有三位同時提出不同看法,就可用AB測試3種版本,根據測試的數據回傳與分析,判斷3方案何種成效較佳。
  • 減少測試成本:AB測試的版本成效是比較而成,因此需要的數據量相較其他分析方法少,大概1000人次左右的流量就可達到基礎的測試結果,在擬定商業策略與測試版本時,若採用AB測試,就可減少測試成本。
  • 任何元素皆可:由於網站元素非常多,當網站數據顯示使用者反饋不佳,網站管理者很難立刻看出是哪裡有問題,而AB測試可針對任何微小的元素進行測試,如點擊按鈕、連結文字呈現方式、圖片位置等,進而得到數據支持的結論並鎖定改善方向。
  • 數據回饋直接:AB測試所選用的指標如點擊率、轉換率、跳出率等都非常直接,管理者可輕易看出各版本的成效優劣,不必再次分析。
  • 能夠持續修改:AB測試的成本低廉,可以不斷進行測試,在流量公式與SEO規則都快速變化的現代,持續測試與修改,就能掌握最佳版本與元素組合,藉由AB測試的SEO優化方法讓網站流量更好。
  • 不影響使用者:AB測試是在使用者不知情的狀況下進行,不會影響網站瀏覽體驗,還可降低使用者對於被測試的抗拒心理,取得更可信的數據。

AB測試操作流程

1. 目前成效

可先藉由GA、GSC等工具研究網站目前成效,例如使用者在瀏覽歷程何處流失最多、為何瀏覽人次高但轉換率低等,先掌握現有數據評估網站表現, 才可進一步確立嘗試優化面向及策略。

2. 定義目標

AB測試的目標常分為2類:提升與減少。

  • 提升:如提升轉換率、頁面瀏覽時間、連結點擊率等
  • 減少:減少跳出率、離開率等

盡量讓目標簡潔明瞭才方便後續分析。此外,必要時也能定義優化方案應達到的最低標準,才可使AB測試更順利且有成效。

3. 提出假說

提出可改善、優化現有狀況的假說,建議從以下2面向去思考:

  • 物理層面:改變瀏覽體驗,如更動排版、顏色、內容等,讓用戶獲得新穎的網站使用體驗,進而提升各項數據。
  • 心理層面:從用戶角度思考,若是食品網站就可附上檢驗報告與安全標章,降低用戶對商品的疑慮。

接著就可提出假說,例如:「黃色作為網頁主色調可延長15%停留時間」、 「3000字內的文章可有效降低跳出率10%」等,再依此假設發布測試版本。

※貼心提醒:假說必須與達成目標有關,如果目標是增加網頁瀏覽時間,卻提出「改變CTA的圖示會增加網頁瀏覽時間」這樣的假說就較不合理。

4. 發布測試

依據訂立假說製作對應的測試版本,如假說為:「將網站主色調改為黃色可延長15%停留時間」就可分別製作原色調、黃色色調、藍色色調的版本,隨機且平均發布給每位使用者,並開始進行數據蒐集。

5. 分析優化

為了避免數據偏差,AB測試上線後約需進行2~3周才可取得有效量,若版本間的數據差異不明顯,表示此變因可能無顯著效果,可以再次提出假說測試,若版本間有明顯差異,可以著手採用較優良的版本。當然也可在此版本再次選定新的假說與操作變因,持續找出最適合的組合,達到最良好數據。

AB測試工具

Google Optimize

為Google於2017年推出的功能,可以協助網站頁面的測試工作,可針對變因進行直覺性的修改,並能與Google Analytics結合,集中管理數據。也提供除了AB測試以外的其他測試種類,雖然將於2023/9/30全面停用,但若是想進行AB測試的新手還是可以先透過Google Optimize操作。

AB Tasty

為Google Optimize停用後接續推出的新平台。針對用戶推出2種進行AB測試與多變量測試,分別為低代碼及無代碼,讓用戶可依據自身習慣使用。另一特色為 AB Tasty針對各種用戶推出個性化頁面,紀錄網站瀏覽者進到網站後的各種行為,並針對不同使用者推出不同的體驗,同時幫用戶管理其受眾、記錄參與度等功能。

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