Page 1 of 1

着陆页 A/B 测试终极指南

Posted: Wed Dec 04, 2024 7:20 am
by suchonak.aniz
编者注:这篇文章写于 2021 年,虽然最佳实践仍然与以往一样重要,但文章已更新,包含有关 A/B 测试以及如何使用它来优化您的目标网页的更多见解。深入研究!

您的着陆页的第一个版本就是第一个版本。无论您在创建转化率优化的页面方面投入了多少前期努力,总有改进的空间。这就是为什么领先的营销人员总是针对略有不同的版本测试他们的页面,以查看哪个版本表现最佳。这称为着陆页 A/B 测试。

在本文中,我们将介绍对着陆页进行 A/B 测试的基础知识。我们将介绍测试的好处、测试的预期结果、决定测试内容时应考虑的事项以及如何在 Leadpages Drag & Drop Builder中将其付诸实践。在阅读完本文后,您应该对 A/B 测试的基本机制有充分的了解,并准备好自信地开始运行自己的测试。

首先,快速复习一下 A/B 测试。

在本文中:
什么是登陆页面 A/B 测试以及它如何运作?
我们为什么要进行 A/B 测试?
着陆页 A/B 测试成功的示例
如何决定测试什么
对目标网页的不同部分进行 A/B 测试

What is landing page A/B testing and how does it work?
A/B 测试(有时称为“拆分测试”)是一种营销策略,将同一页面的两个 阿根廷 whatsapp 数据库 略有不同的版本相互对比,以查看哪一个产生最高的转化率。

例如,在构建着陆页时,您可能会想知道您的号召性用语 (CTA) 按钮应该有多大。或者不同的标题是否会带来更好的转化率。或者页面上的倒数计时器会提高还是降低您的注册率?对于所有这些问题以及其他类似的问题,遵循您的直觉或网页设计最佳实践只能让您走这么远。要发现真正有效的方法,您需要像科学家一样对待它:您需要进行测试。

什么是着陆页 A/B 测试?
它的工作方式非常简单:

Image

创建着陆页的修改版本,其中包含一个您认为可以对转化率产生积极影响的更改(“变量”)(更大的 CTA 按钮、不同的标题、倒计时器等)。
将一半的着陆页访问者随机分配到原始版本,另一半访问者随机分配到修改后的版本。
让测试运行,直到您有足够的样本量,然后比较两个版本页面的数据,以查看更改后的着陆页对转化率是产生积极影响还是消极影响。
如果更改是积极的,则采用修改后的版本作为新的首选着陆页。如果更改有负面影响,则继续使用原始版本。
重要的是要认识到 A/B 测试不是一次性的活动。这是一个持续的过程,涉及对您的页面进行增量更改,以微调您的广告系列以实现最大转化率。您运行的每项测试都建立在之前的测试之上。即使是负面结果也是有用的,因为它可以让您在设计下一个测试时更好地了解哪些是行不通的。

您经常会听到人们将 A/B 测试与多变量测试相提并论。这两种方法非常相似,但也有一些重要的区别。A/B 测试通过一次更改一个变量来比较着陆页的两个不同版本(A 和 B),而多变量测试则一次比较多个变量。

长城汽车
Stay One Step Ahead of Your Competitors
订阅《引领潮流》时事通讯,将最新的营销新闻和见解直接发送到您的收件箱。

输入您的电子邮件

报名
Why do we do A/B testing?
有句古老的军事谚语是这样的:“没有计划能在与敌人的第一次接触中幸存下来”。意思是,无论多少计划都无法完全预测当你的计划最终付诸实施时事情会如何发展。

相同的基本逻辑也适用于您的着陆页(尽管我们不主张将您的访客视为敌人!)。即使您对什么最有可能让您的访客转化的猜测最终也只是猜测。可能存在您未考虑的因素,您认为可行的方法在实践中可能会有所不同。这就是为什么大约 60% 的公司对其着陆页进行 A/B 测试的原因。

A/B 测试的妙处在于,它将销售和营销活动的成功与硬数据联系起来,而不是单纯的猜测。通过不断测试你的假设,你最终会发现究竟是什么促使你的受众采取行动,这样你就可以不断提高着陆页的转化率。

考虑到这一点,以下是 A/B 测试的一些主要好处:

Enhanced user experience
当有人访问您的目标网页时,他们很可能有特定的目标。也许他们只是想进一步了解您的产品或服务,也许他们已经决定要从您这里购买,或者也许他们对您是谁以及您提供什么感到好奇。

无论他们的目标是什么,让他们的网页体验尽可能顺畅都很重要。令人困惑的文案、不协调的配色方案和难以找到的注册按钮都是潜在的绊脚石,可能会损害用户体验,进而损害您的转化率。

A/B 测试可帮助您识别这些问题区域,以便您可以适应并创建更加自由流畅的用户体验。

Low-risk, high reward
由于 A/B 测试是一个渐进过程,每一步只进行一次更改,因此在任何给定的测试中,转化率急剧下降的风险相对较小。即使您发现更改某个变量会导致转化率大幅下降,您也可以简单地将其改回原样,并利用这一知识继续前进。当然,如果更改提高了您的转化率,那么您就找到了值得保留的东西!