你的A/B test有做對嗎?來看網站測試常犯的三大錯誤!

作者簡介:解聰文 (Martin Hiesboeck),Digital Marketing Director 數位行銷總監,前任奧地利駐台代表。不止精通多國語言,也擁有台灣師範大學和台灣大學EMBA學位,協助跨國企業進軍台灣與中國市場逾20年,對於台灣的商業環境與傳統、銷售管道與消費者的需求非常了解。近日在個人的LinkedIn發表了一篇文章“A/B Testing: 3 basic mistakes to avoid” 對於網路廣告操作,有獨特見解。

許多美國的設計網站都會使用A/B test,但原因為何呢?因為他們知道大家都在這麼做!沒錯,許多人都知道把文章曝光在網路上可幫忙貼文增加 258 % 個討論率,但有時候,結果卻與事實不太相符,很多人在做 A/B test 時會接收到許多錯誤的結果,就連搜尋引擎巨頭Google 15 年前在做A/B test時也不例外!

下面幾點是大多數廣告測試初學者常見的幾個基本錯誤:

1. 網站流量未達到一定人數:

要做好 A/B test,一定要有足夠的網路流量,否則這些 A/B test 最後的統計數字將會產生些微的誤差,以致無參考價值。流量、討論數越高,才能讓你越快達到想要的測試結果。因為統計分析結果需要有大量的樣本,才能正確地做出結果分析,如果樣本數太小,根本無法達到 A/B test 的效益!換句話說,大流量的網站人數才能換來與現實較貼切的結果分析,你將在測試結果裡看到轉換率提高的變化,然而可再將這些有效變化利用到更多廣告實際操盤裡。

在實際操作時,一個 B2C 網站,通常會建議他們每月至少有 10 萬的訪客流量。對於 B2B 網站而言,則建議至少月流量達 3萬5千人以上,對於經營網路的企業來說,這是一個合理的門檻。好的測試要對企業推算出準確的資訊與結果,除非每月已有數百萬訪客,不然準確的 A/B test 是很重要的!

在每一次的變動裡,至少要有一半以上的轉換率,並且測試需持續超過一個星期才能看出明顯成效。至於你的粉絲和訪客喜好變動,會時時刻刻根據天氣、平日、週末、假期每天都在變化,所以一定要確保你的廣告測試持續,並與所有用戶做長時間互動。

2. 使用太過於繁雜的測試模糊焦點

第一次的廣告測試,需從簡單步驟開始。要在網路上得到成功的A/B test 結果,重點是正確的步驟!無論是在測試實施、創意發想、分析結果等……都需要一切從簡,把注意力放在每一個廣告投放的步驟、操作的安全機制、適時的廣告呈現調整。另一個優點是,在簡易 AB 測試裡你會很快得到你所想要的結果。因此,你可以快速從第一個失敗的測驗中了解該怎麼做與調整,跟專業網路操盤人員討論出一個解決的方法。

因此,AB 測試有個好處是可以快速讓你在網路廣告創建一定的新趨勢,與團隊、公司內部的持續調整廣告操作。你應該通過簡單的測試,如取消對關鍵頁面聚焦分散的原因:這個網站的設計真的有需要,或需要增加額外按鈕、文案的改變? 要找出哪些元素會產生最大的影響,並與有經驗的 A / B test 顧問做討論,再做決策!

3. 忽略網路帶來的細微影響與現象

把品牌曝光到最大效益,不然就等著回家吃自己吧!事實上,你需要專注於你的測試是否帶來極高的效應和變化。但是,千萬不要忽略了網路上任何微小的影響。

舉例來說,如果測試結果發現在每一次變動裡都能增加 5%的轉換率,代表在一年後,廣告成效將增加 80% 的營收!小小的一步驟、一個策略的變動,將使你的網路成效進步神速。

簡而言之,許多企業會使用 Google Analytics 裡面的 Tracking Code 來分析網路後台流量分析,透過GA後台就可以看到很多使用者的使用數據(亦包含了使用者網站流程、停留時間、跳出率、流量變動),這些數據分析目的是為了做可用性測試,看看你的網站到訪者到底有多依賴使用你的網站。依賴性、喜好程度越高表示你提供的內容對使用者來說是有價值的。

但是,跳出率(Bounce Rate)越高代表了你的網站雖然吸引人點了進來,卻很快就跳出去了,代表網站的內容不符合期望。透過專業數據分析與廣告調整,可從測試的版本中、數據結果看出一些端倪,了解使用者離開或停留的原因,以提高網站的「易用性」與「轉換率」。利用正確的測試與數據分析結果  ,除了讓網路廣告成效發揮最大效益,也可在錯誤中不斷學習與調整!

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主圖來源:oracle

原文出自作者個人LinkedIn,感謝Martin Hiesboeck授權翻譯轉載

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