【AB Test】AB 測試是什麼？5步掌握A/B Testing！實例分析 — Marketer Taiwan

市場行銷是非常需要通過數據來進行決策的商業行為，AB Test更是這個過程中不可或缺的重要方法。通過A/B Test，行銷人員能夠通過數據結果，更精確地了解哪些改變能帶來最佳的用戶體驗和業績提升。

也就是說，通過AB測試將用戶隨機分配到兩個或多個變體的網頁或產品版本中進行對比測試，能夠更有效地比較不同版本的效能差異，判斷哪些關鍵業務指標能產生正面影響。

那具體這個過程怎麼做呢？又應該如何進行結果分析？不難，跟著我們一步步操作吧~

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A/B 測試是什麼？AB Test 意思

A/B測試，或稱作拆分測試，是高效的 市場調查 測試方法之一，主要是通過將調查對象分成A和B兩組，通常一組為控制組，保持原有狀態不變；另一組為實驗組，會在某一或某些變數上進行改變。

AB測試的目的就是為了比較兩組內容在改變因素下的表現差異，進一步分析這些差異對用戶行為或產品業績的具體影響。在A/B測試中，除測試變量外，所有其他的條件都需要保持一致，確保實驗結果的可靠性。

AB Test方法廣泛應用於 行銷企劃中，如 landing page網頁設計 、廣告內容、產品功能更新、定價策略等領域，幫助行銷人員基於實際數據來優化決策和改進用戶體驗。

電子郵件行銷活動中的「a/b 測試」一詞所指為何？

在 電子郵件行銷活動 中，A/B測試也是常用的電子郵件優化策略之一。

你可以通過AB測試來創建兩個（或更多）版本的電子郵件，每個版本在某些要素上有所不同，比如標題、發送時間、電子郵件內容、圖像、 行動呼籲按鈕（CTA） 等。

然後，將這些不同版本的電子郵件隨機發送給郵件列表中相對應的一小部分收件人，以評估哪一個版本在開啟率、點擊率或其他預定的性能指標上表現更好。

A/B測試的結果可以讓你了解到哪些元素對於收件人更具吸引力，並根據這些數據做出相應的調整，以提升整體電子郵件行銷活動的效果。這種方法有助於提升用戶參與度、提高轉化率，最終達到更好的行銷成效。

如果你想了解更多如何進行電郵行銷的實用技巧，也可以閱讀參考我們站內的相關文章喔： 【EDM設計】免費電子報製作+新手教學！EDM設計範例講解！

A/B 測試 VS 多變量測試

A/B 測試是僅測試兩組變量，那麼和多變量測試到底有什麼區別呢？讓我們一起來看看~

【AB Test重要性】為什麼要做A/B Testing？

A/B測試的重要性在於它提供了一種相對簡單而有效的方法來幫助你提升產品、服務或 行銷策略 的效能，來具體看看行銷為什麼要進行A/B測試：

• 數據驅動的決策：A/B測試能為你提供實際數據支持，幫助你基於客觀數據而非主觀判斷做出行銷決策，降低風險。優化用戶體驗：通過測試不同的用戶界面和互動元素，可以了解用戶偏好，從而優化用戶的體驗和滿意度。提高轉化率：A/B測試幫助識別哪些改動可以提升網頁的轉化率，從而增加銷售、註冊或其他業務KPIs關鍵指標的表現。降低開發成本：在大規模部署前進行A/B測試可以節省時間和開發資源，因為可以避免投資於效果不佳的功能或設計中。創新驗證：測試新的創意或功能是否能夠帶來預期的效益，並幫助快速迭代產品開發。減少彈性差的變化：A/B測試幫助更精準地理解變化對行為的影響，從而避免可能導致性能下降的決策。個性化策略：透過A/B測試了解不同用戶群的響應，可以發展更加針對性的個性化行銷策略。

進行A/B測試是一個持續性的過程，它可以幫助企業保持競爭力，不斷地根據用戶反饋和市場變化進行適應和創新。

選擇 A/B 測試的時機/應用場景

如果你在行銷過程中遇到了猶豫不決的情況，可以選擇進行A/B測試來幫助抉擇：

• 網站或應用界面設計：當你在網站設計中想要改變網站的布局、顏色方案、導航結構或其他視覺元素時，進行A/B測試可以幫助你識別哪些設計能夠有效改進用戶體驗。電子郵件行銷活動：在發送促銷郵件或通訊時，A/B測試可以用來幫你測試不同的郵件主題、內容、圖像或發送時間，以優化開啟率和點擊率。行動呼籲（CTA）：測試不同的CTA按鈕文案、顏色或位置，以確定哪些因素會提高用戶採取行動的概率。產品功能：在推出新功能或更改現有功能時，A/B測試可以評估這些變更如何影響用戶的使用行為和滿意度。定價策略：你可以通過A/B測試來嘗試不同的定價模型或折扣策略，看哪種方法能帶來更高的收益或轉化率。內容行銷：在內容行銷中撰寫博客文章、產品描述等內容時，A/B測試可以幫你找出最能吸引讀者並進行行動轉換的內容風格或格式。流量轉換優化：當你想提高特定流量來源的轉化率時，比如通過搜索引擎或社群行銷來的訪客，A/B測試可以測試優化這些用戶的登錄頁面。新產品或服務推廣：在推廣新產品或服務時，可以透過A/B測試來找出最有效的推廣信息和渠道。用戶註冊或登錄流程：優化用戶的註冊或登錄流程，以提高完成這些流程的用戶數。移動應用更新：在移動應用中實施界面更新或功能改進時，A/B測試有助於幫你了解這些變化是否提高了用戶參與和滿意度。

總的來說，當你面對多個選擇，且想基於數據做出最佳決策時，A/B測試都是非常有用的方法。

AB 測試前要做什麼？用什麼工具進行AB Testing？

在開始A/B測試之前，需要進行一系列的準備工作，以確保測試結果的有效性和實用性，其中關鍵的一步就是選好AB 測試所用的工具，不僅要能幫你高效完成執行過程，還要能為你提供完整詳細的數據分析報告。

根據你的需求選擇合適的A/B測試工具，例如對Landing Page登錄頁面或Email Marketing電郵行銷執行A/B測試時，可以選擇以下工具：

執行 Landing page A/B測試可用工具：

• Unbounce：提供直觀的拖放編輯界面，專門用於創建、發布和測試登錄頁面的工具。Instapage：強調個性化和轉化率優化，用於創建和測試登陸頁面，是專業市場行銷人士實現登錄頁面性能提升的理想選擇。Leadpages：提供強大集成功能的高效登錄頁面構建器，用於創建銷售頁面、啟動頁面等，並且支援A/B測試。Landingi：操作簡單且易於使用，提供了創建和測試吸引人的登錄頁面服務，包括A/B測試功能。

執行 Email Marketing電郵行銷可用工具：

延伸閱讀 → 【Email行銷工具】8大免費好用的Email軟體 | 自動化郵件行銷

【AB Test教學】5 步執行AB 測試

A/B測試作為高效的對比分析方法，是通過將受眾隨機分成兩組（或多組），展示不同版本的產品或服務，從而測試哪個版本更能達到特定目標（如點擊率、轉化率等），具體執行起來其實也很簡單：

第1步：確定測試目標

在開始A/B測試之前，首先要確定一個明確的目標。這個目標應該是具體、可衡量的（ SMART原則 ），例如提高訂閱率、增加購買次數或降低購物車放棄率等。同時，確定你將用來衡量成功的關鍵績效指標（KPI）。

第2步：選擇和創建測試變量

選擇你想要測試的變量。例如，你可能想要測試電子郵件廣告中的不同標題、著陸頁面上的按鈕顏色或產品頁面的圖片樣式。

確保每次測試只更改一個變量，以便你能清楚地知道是哪個變量造成了結果的差異。創建兩個版本：控制版（A版本）和變更版（B版本）。

第3步：設定實驗參數

在開始測試之前，需要確定實驗的參數，包括樣本大小（例如：300人）、測試時長（例如：2小時）和如何分配受眾（例如：隨機）。

第4步：執行測試

利用A/B測試工具，如 Unbounce、 Instapage 等來執行你的測試。這些工具可以幫助你設置測試、分配流量並收集數據。確保測試在沒有偏見和外部干擾的情況下進行。在測試期間，不要進行任何可能影響結果的更改。

第5步：分析結果並採取行動

測試完成後，分析結果並決定哪個版本表現更好。檢查結果的統計顯著性，並考慮是否有足夠的證據支持一個版本比另一個版本更有效。

如果結果具有顯著性，則可以將較好的版本推廣到所有用戶中。如果結果不顯著，可能需要重新評估測試設計或嘗試不同的變量。

進行A/B測試時，你還需要考慮到測試的道德和隱私問題，確保尊重用戶隱私並符合相關法律法規。此外，保持測試的透明度，讓團隊成員和相關利益方了解測試過程和結果。

怎麼看A/B 測試結果？數據分析指標

要正確解讀A/B測試結果，你需要通過AB testing工具來詳細分析AB測試的數據結果，例如：

• 轉化率 (Conversion Rate)：轉化率是指在測試期間，達到目標行為（例如購買、註冊、下載等）的用戶數與總訪問用戶數的比例，是衡量A/B測試成效最直接的指標。樣本大小 (Sample Size)：樣本大小是指參與測試的用戶總數。樣本大小需要足夠大，才能使測試結果具有代表性和統計顯著性。樣本大小越大，測試結果的不確定性越小。測試時長 (Duration of Test)：測試時長是指A/B測試進行的時間。測試時間需要足夠長，以捕捉到周期性波動（如一周中的某些日子或節假日）。但同時，測試時間也不宜過長，以避免其他外部因素影響結果。分段分析 (Segmented Analysis)：分段分析是指將用戶按照特定的屬性（如年齡、性別、地理位置等）分組，然後分別查看不同組別在A/B測試中的表現。這有助於了解哪些特定的用戶群體對變更更敏感。

當你查看這些指標時，重要的是要綜合考慮它們，而不是單獨看一個指標。確保你的結論基於數據的全面分析，並且考慮到所有可能影響測試結果的因素。

此外，使用專業的A/B測試軟體工具，如 Unbounce、 Instapage、 GetResponse和 Moosend 等，可以幫助你更輕鬆高效地進行這些數據結果分析。

A/B Testing + Google Analytics

如果你想對自己的網站頁面或landing page設計效果等進行AB測試，可以通過Google Analytics（GA）來執行，步驟也不會很難，我們在下文以登錄頁創建工具 Unbounce 為例，為你進行步驟介紹：

準備階段

• 在Unbounce中，你可以創建一個landing page，然後複製這個頁面來創建一個或多個變體（即A版、B版等）。對每個變體進行你想要測試的更改，比如修改標題、圖片、按鈕文案或其他元素。

實施追蹤

1. 添加追蹤代碼：

• 在每個landing page變體的JavaScript部分添加Google Analytics（或其他分析工具）的追蹤代碼，以便追蹤訪問者的行為。你可以在Unbounce的頁面編輯器中找到「Scripts」部分，在這裡添加追蹤代碼。

1. 確認目標和轉化追蹤：確保在Google Analytics設定了正確的目標，這樣你才能夠追蹤轉化和其他重要的用戶互動。

流量分配

1. 設定流量分配：

• 在Unbounce，你可以直接在平台上為不同的頁面變體設定流量分配的百分比。這可以通過「URLs & Variants」部分來完成，你可以為每個變體指定接收多少百分比的訪問者。

1. 無需伺服器端配置：

• Unbounce為你處理了流量的分配，這意味著你不需要在伺服器端進行任何特別的配置。當訪問者進入你的landing page時，Unbounce會根據你設定的流量分配比例，自動將訪問者導向到不同的頁面變體。

1. 監控和分析結果：

• 使用Unbounce的A/B測試功能和Google Analytics的數據，你可以監控哪個頁面變體表現更好。分析訪問者的行為、轉化率，並根據數據做出決策來優化你的landing page。

總結來說， Unbounce 提供易於使用的界面來創建和測試多個landing page變體，並且內置了流量分配和追蹤功能，令進行A/B測試變得既簡單又高效。

不過，直接在Google Analytics中實施A/B測試可能需要額外的技術設定，如設定自定義事件、利用 UTM參數 跟蹤或是進行更複雜的數據分段等。

延伸閱讀 → 【GA4 教學】GA4是什麼？一次看懂Google Analytics 4 分析！

那具體可以怎麼設置和進行AB測試呢？讓我們通過實際電商網站的A/B Testing案例來詳細學習，如何提高自己的銷售轉換率~

A/B 測試範例分析：電郵行銷活動主旨行優化

為了提高電郵行銷活動的開啟率，電商公司決定針對自己的電子郵件主旨行進行A/B測試，想要比較不同主旨行對訂閱者開啟電郵的影響，更好地進行針對性行銷。

AB 測試設計

測試標準與執行

測試結果

AB 測試分析與後續行動

B版本的主旨行「所有商品-30% 折扣！」有顯著較高的開啟率，比A版本高出8.4個百分點。這表明具體的折扣信息在吸引訂閱者打開電郵方面更為有效。

根據這一結果，公司決定於星期三上午九點半，將B版本的主旨行發送給剩餘的50%訂閱者。這樣的決策將幫助公司最大化電郵行銷活動的影響力，並可能進一步提升銷售轉化率。

此外，公司可以考慮將這次A/B測試的學習應用到未來的行銷策略中，不斷優化其電郵主旨行，以提高開啟率和用戶參與度。

AB Test測試注意事項

進行A/B測試時，你還需要注意以下要點，更好地完成執行並進行有效結果分析：

• 明確目標：在測試開始前，要清楚地定義測試的目的和成功的指標。統計顯著性：確保收集到的數據具有統計顯著性，這樣測試結果才有信服力。樣本大小：計算並確定足夠的樣本大小，以保證測試結果的準確性。隨機分配：應該隨機地將訪問者分配到A/B兩個版本，以避免偏差。控制變數：除了測試的變量之外，其他條件應該保持一致，以確保測試的準確性。持續測試：一次測試的結果可能會受到偶然因素的影響，應該進行多輪測試以驗證結果。分析方法：使用正確的數據分析方法，以確保對結果的解讀正確無誤。用戶體驗：在進行A/B測試的同時，應該考量到對用戶體驗的影響，避免讓用戶感到困惑。法律與隱私：確保測試遵守相關的數據保護法規，並尊重用戶的隱私。結果分析：對測試結果進行深入分析，了解為何某個版本更勝一籌，並將這些見解用於未來的優化策略。組織溝通：測試結果應該與團隊和利害關係人共享，以確保決策的透明度和團隊的一致行動。後續行動：根據測試結果，制定後續行動計劃，無論是實施勝出的版本還是進行進一步的測試。

進行A/B測試時要注意這些方面，以確保測試的有效性和結果的準確性，從而使決策基於堅實的數據基礎。

關於ab test + a/b test的常見問題（FAQs）

什麼是A/B測試？

A/B測試是如何進行/執行的？

為什麼要進行A/B測試？

A/B測試可以測試哪些元素？

A/B測試需要多少樣本量？

A/B測試結果何時具有統計顯著性？

什麼是多變量測試？

如果A/B測試結果不一致怎麼辦？

A/B測試是否會影響SEO？

如何確保A/B測試的公平性？

A/B測試是否有道德問題？

如何選擇A/B測試工具？