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什麼是 A/B 測試？

詞彙條目A/B 測試

A/B 測試將流量分配給廣告、著陸頁或電子郵件的兩個或多個版本，並衡量哪個版本能產生更好的結果。正確執行時，它能將意見轉化為證據，並使每季收入複合增長 5% 至 30%。

測試什麼

先測標題（影響最大），然後是優惠方案、視覺設計、行動呼籲文案，最後是版面配置。微調字型和顏色的測試通常會浪費流量。大幅度的變動（不同的價值主張、不同的誘餌）才能帶來顯著改變。

一次只改變一個變數、平均分配流量、根據目標提升幅度預先計算樣本數，並持續測試直到達到統計顯著性（通常為 95% 信心水準）。因為「某個版本領先」而過早停止測試，是實務中最常見的錯誤。

在 100 位訪客中提升 5% 只是雜訊。在 5,000 位訪客中提升 5% 才是可以據以行動的數字。流量較低的網站需要更大的預期提升幅度或更長的測試期間。

Managed Campaigns 為每個帳戶執行持續性的素材創意測試。Creative Production 負責產生測試變體。Lead Generation 則測試漏斗和表單流程。

測試應該進行多久？

直到達到統計顯著性，但至少需要完整一週，以捕捉不同日期的波動。

A/B 測試還是多變量測試？

針對重大問題（哪個優惠方案勝出）使用 A/B 測試。當流量很大且想測試變數間的交互作用時，則使用多變量測試。

一次測試多少個變體？

廣告素材使用二到四個。著陸頁使用兩個，以確保每個組別有足夠的樣本。

如果兩個變體打成平手怎麼辦？

選擇維護成本較低的那個，然後繼續進行下一個測試。花時間處理平手，不如用來測試更大的想法。

因素	選項 A	選項 B
轉換率	5%	6%

每個選項都呈現出不同的結果，凸顯了測試不同變體以改善行銷活動參與度和成效的重要性。

要有效執行 A/B 測試，需先定義明確的假設、選擇正確的測試元素、確保流量平均分配，並事先計算適當的樣本數。仔細追蹤關鍵指標以評估成效，並避免同時測試多個變數，以保持結果的清晰度。

在數位行銷不斷演進的環境中，A/B 測試仍然是優化活動的關鍵策略。根據數據進行持續測試和調整，將能顯著提升轉換率，使其成為行銷人員保持競爭力的必要實務。