A/B測試也被稱為分裂測試。在AB測試中，我們創建并分析了一個應用程序的兩個變體，以找到哪些變體在用戶體驗、消費勘察、轉換或任何其他xyz目標方面表現更好，然后最終保持性能更好的變體。

運行一個AB測試，直接將一個變化與當前體驗進行比較，可以讓你問關于網站或應用程序變化的集中問題，然后收集關于該變化影響的數據。

測試引出了網站優化的猜測，并支持對數據進行知情的決策，將業務對話從“我們思考”轉變為“我們知道”。通過衡量更改對指標的影響，您可以確保每次更改都會產生積極的結果。

A/B測試如何工作

在A/B測試中，您將網頁或應用程序屏幕修改以創建同一頁面的第二個版本。此更改可以像一個標題或按鈕一樣簡單，也可以是對頁面進行的完整重新設計。然后，一半的流量顯示頁面的原始版本（稱為控件），一半顯示修改后的頁面版本（變體）。

讓我們試著舉一個例子來理解它。假設我們有一個電子商務網站，直接向客戶銷售電子商品。目前在列表頁面上，每行顯示3臺設備，只顯示圖像、名稱、品牌、價格等必要的細節。單擊該圖像將導致包含所有細節的設備描述頁面和一個購買按鈕。

現在，產品團隊想出了一個改變用戶界面的想法，每一行只顯示一個產品，所有設備細節以及一個購買按鈕。當前的UI界面允許用戶一眼瀏覽更多的設備，但用戶必須執行一個額外的點擊來查看設備的詳細信息和購買選項。新提議的用戶界面為用戶提供了獲得列表頁面上設備的所有細節以及購買選項的機會。

所以，基本上我們會有兩個應用程序變體a和變體b-

無論做了多少分析，發布新的UI都將是一個巨大的變化，而且可能會適得其反。因此，在這種情況下，我們可以使用A/B測試。我們將創建變體arantBUI并將其發布給一定比例的用戶。例如，我們可以在兩個變體A和B之間以50：50或80：20的比例分配用戶。在此之后，隨著一段時間的推移，我們將觀察這兩種變體的性能，然后決定選擇哪一種，并將其推廣給所有用戶。

這樣，AB測試就有助于決定選擇更好的應用程序的變體。

為什么做A/B測試

A/B測試允許個人、團隊和公司在收集結果數據的同時仔細地更改他們的用戶體驗。這使得他們能夠構建假設，并更好地了解為什么他們的體驗中的某些元素會影響用戶行為。在另一種方式下，他們可能會被證明是錯誤的——他們對一個特定目標的最佳體驗的看法可以通過A/B測試被證明是錯誤的。

AB測試不僅僅是回答一次性問題或解決分歧，還可以持續改善給定的體驗，隨著時間的推移，提高單一的目標，如轉換率。

例如，一家B2B技術公司可能希望從活動登陸頁面上提高他們的銷售領導質量和數量。為了實現這一目標，該團隊將嘗試對標題、視覺圖像、表單字段、行動號召和頁面的整體布局進行視聽測試更改。

一次測試一個變化可以幫助他們確定哪些變化對訪問者的行為有影響，而哪些變化沒有影響。隨著時間的推移，他們可以結合實驗中多次獲勝變化的影響，以證明新體驗比舊體驗有可測量的改進。

審核編輯 ：李倩