A/B 測試(a/b testing)教學 – 2021年介紹, 流程, 廣告投放, 推薦工具

A/B測試 A/B testing

|文/Jay Lin|原文出處/創億學堂【A/B測試】找出無效原因,提升效益的不敗法則|首圖/Freepik


無論是使用哪一種網路行銷手法,想要極大化投資報酬率,就會需要測試!也是任何行銷人應該要知道並掌握的竅門之一。

A/B 測試(A/B Testing)的原理是簡單易懂,一點都不複雜,但如果從未真正執行過,它會比你想像的更具有影響力。因為這就是一個不斷優化結果的必經過程,表示成效也將會持續提升。WOW!

在這篇文章中,我會介紹測試原理,以及進行測試的流程架構和用於廣告投放的測試建議。

A/B 測試介紹

什麼是A/B 測試?

A/B 測試(A/B Testing)又稱為拆分測試(split testing),從本質上講,A/B測試就是一種實驗,用於比較兩個版本:A和B。透過向用戶隨機顯示兩個或多個變體版本,並使用統計數據來確定哪種版本的效果更好。這不是依靠猜測、直覺,是根據數據指標確定優劣。

換句話說,這是把現有流量轉換成更高投資回報率的方式。在數位行銷中優化成效的最重要方法之一就是A/B測試。

要獲取更多優質流量的成本並不便宜,而 A/B 測試可以最大程度地利用現有流量,並幫助提高轉化率。例如 Google 早在 2000 年就開始進行A/B 測試,Google 搜尋結果頁每頁都是提供10個結果,這就是進行測試而得到的最佳做法,直到現在 Google 還不斷在進行測試與優化。

為什麼需要做A/B 測試?

大多數的行銷重點都是放在增加更多曝光、流量,但是隨著流量變得越來越貴,A/B 測試變得更重要了。

amazon也是非常擅長A/B 測試的企業,他們不斷進行測試以提高用戶體驗和平台轉換率。

amazon的CEO傑夫·貝佐斯 (Jeff Bezos)說:如果加倍每年的實驗數量,那麼創造力也將獲得加倍(If you double the number of experiments you do per year you’re going to double your inventiveness. )

怎麼執行A/B 測試?

為了執行有效的測試,需要發現問題可能出在哪裡,並提出一個假設。提出假設才能有測試的方向,一個能改善成效的想法,這可能是改變按鈕的位置、標題,甚至是按鈕的顏色。

A/B 測試流程

步驟1. 收集數據

分析數據通常會提供如何進行測試和優化的想法。

步驟2. 確定目標

測試目標是用於找出比原始版本更成功的版本,目標可以是任何物件,從網頁、按鈕、文案到結帳流程。

步驟3. 大膽假設

確定元素之後,就可以計畫A/B 測試和假設,有想法後,再按照預期影響和實施難度進行優先排序。此外,只選擇一個變數進行測試,同時測試太多元素,很難確定哪個元素對測試的成功或失敗起到關鍵影響。因此,若有很多假設或想法,進行A/B測試時要有優先順序。

步驟4. 測試版本

準備要進行測試的版本,例如準備好不同版本的文案或圖片。

步驟5. 進行實驗

必要時使用工具進行測試流程,並且要採用相同的方式進行測試,這樣才能確定每種測試的結果。

步驟6. 分析結果

測試完成後,只需分析統計結果是否有顯著差異,如果沒有將繼續測試,或者直到獲取滿意的成果。

如果測試產生否定結果或沒有結果,請將測試作為學習經驗,因為不是每次測試都是令人滿意的。請透過結果分析並發想進行下一次測試的新假設。此外,如果測試的流量太少或來自不同測試來源,這樣的測試結果通常也不具高度參考性。

A/B 測試流程圖 A/B testing流程圖
A/B 測試(A/B testing)流程圖。/ 圖:行銷人, logo from Freepik

廣告投放:4個A/B 測試建議

A/B 測試不僅限於對網站的修改,還可以將此概念應用於所有行銷活動,例如:電子報行銷Google Ads 或Facebook 廣告…等。

以下分享如何測試與優化廣告的4個建議:

1. 測試廣告圖片

圖片是通常是廣告的最重要的組成部分之一,因為它們是吸引用戶注意力的一大來源,吸引到注意力才能引發觀看或點擊。

所以,假如廣告運行了一、兩天都沒有獲得良好的點擊成效,或好的轉換。因此,請竭盡所能使廣告圖片更搶眼一點吧!

以測試圖片為例,你只需要把其他變數(網頁、標題、描述、受眾)保持一樣就可以了,然後藉由兩張(或更多)設計有所差異的圖片,在同組合之下分別設定不同的廣告創意。如此一來,就能知道圖片所帶來的實際成效差異。

有關 Facebook 廣告圖片的設計策略,歡迎參考閱讀我的另一篇文章:提升廣告圖片點擊率的6個技巧

2. 測試廣告標題

在測試完圖片之後,是時候考慮標題的時候了,廣告標題能決定是否能抓住受眾的心思。突顯獨特賣點是下標與取得信服度的不敗方式,這在很多行銷層面上都是值得與一用的。

也有許多企業會使用自己的產品或名稱作為標題,如果你的品牌辨識度很高,這是沒有問題的。相對地,如果不是,那麼可能要考慮不要這麼做。

另一個下標的選擇可以採用免費策略和行動呼籲,像是:「免費參加抽獎活動,百萬名車帶回家!」或「如何輕鬆減肥不復胖,火速免費了解」。

更多廣告下標技巧可以參考這篇文章:7 個臉書廣告下標技巧

3. 測試廣告文案

文案對廣告的影響力雖然不是第一作戰線,但它依然非常重要,廣告文案是與目標受眾溝通的主要來源。

假如廣告成效已經掌控得相當不錯了,可以在這部分稍微放鬆偷懶一下,但是如果想最大化轉換成效,可以嘗試完全不同的文案和銷售賣點。

4. 測試廣告受眾

這個部分還是一樣的,請保持 Facebook 廣告其他設定完全一樣,你只需要單純針對不同受眾投放即可。讓我們一起來看看如何改變廣告受眾優化網路廣告。

第一版(年齡與性別):即便你已經很確信客戶年齡層,你還是可以針對年齡區段做區隔,像是25-35歲和36-45歲。如果年齡區段已經非常狹窄,可以分別針對不同性別進行測試比對效果。

第二版(興趣、行為、其他):你可以根據婚姻狀況、政治傾向、旅行、工作、居住地點來定位目標受眾,這是一個非常棒的功能。

測試廣告受眾是網路廣告的一大重點,這對小企業和個體戶來說更是如此,因為這是讓廣告預算能獲得最好運用,不會浪費辛苦錢的重點之一。

廣告投放測試
廣告投放測試廣告圖片、標題、文案、受眾,根據重要程度逐一進行測試。/ 圖:Pixabay

推薦A/B 測試工具

A/B 測試工具並不是必要的,但如果牽涉到網站測試時,那麼將會需要使用工具來進行精準測試,以下分享3個網頁測試工具。

Optimizely

Optimizely是提供A/B 測試最知名且老牌的測試工具,也是最昂貴的測試工具之一。

VWO (Visual Website Optimizer)

Visual Website Optimizer 是另一個非常知名且受歡迎的A/B 測試工具,主要關注圖片和設計,隨著流量的增加費用也會增加。

Google Optimize

Google Optimize是 Google 的A/B 測試工具,如果不想花費,那麼就應該考慮使用它。

google optimize
google optimize。/ 圖:作者提供

總結

A/B 測試可以減少執行優化過程時的許多風險和損失,通過找到最優化版本,還能幫助獲得更好的用戶體驗。A/B測試有時候會令人感到驚訝,因為有時候一個小變化就能造就非常大的成效差異。

除非已經非常滿意行銷成效,否則就需要開始分析且進行測試,因為總有改進的餘地。

網路行銷中,永遠不會找到完美的解決方案,甚至沒有辦法知道是否已經達到完美。因此,測試是一個永不停止的過程。

這篇文章對你有任何收穫或啟發嗎?歡迎在下方留言與我交流與分享心得,期待看到你的分享。

喜歡就按讚,受用就分享,請不要吝嗇你的讚賞~

閱讀相關行銷人文章
A/B 測試(A/B test)要避免的3大問題,廣告測試初學者要小心(2021年更新)
廣告數據有哪些?6大廣告數據類型、優缺點比較(可代替Cookie)


|本文由 Jay Lin 授權提供,僅反映專家作者意見,未經原作者授權請勿轉載。

作者資訊

《行銷人》合作夥伴
《行銷人》合作夥伴
歡迎成為《行銷人》合作夥伴,若有任何文章授權、尋求報導及投稿的需求,歡迎來信:[email protected]