对于网站所有者来说，手上拥有数据越多越好，因此没有比使用A / B测试更好的方法来为你的网站获得即时的、可操作的见解了。
A / B测试（也称为拆分测试）会为网站访客随机提供两个不同版本页面的其中给一个。
通过同时投放两个版本的页面，你可以快速确定哪个版本最有效，但是你可以从中获得更多好处。
没有人希望投入大量时间和精力创建的页面跳出率很高。但要是跳出率很高，优化页面是降低跳失率的更佳选择。
A / B测试可以帮助你过程页面的哪个版本能带来更多的参与度，从而减少访客跳失率的可能性，从而为你提供帮助。
同时，如果跳出率降低，通常你会看到转化次数增加。
了解访客想要什么东西的最好方法是通过实验和分析。A / B测试能够凸显受众喜欢的内容。进行必要的更改后，转化次数就能够激增，因为你提供的价值正是受众所寻找的。
当你利用热图等其他工具进行A / B测试时，你将能够清楚地了解哪些内容在起作用，哪些没在起作用。
优化对于你来说至关重要。市场和消费者的兴趣处于不断发展的状态，因此你需要紧跟趋势。
A / B测试是一种了解客户时下喜欢什么东西的好方法，并且可以帮助你找到可以改进的地方。
进行大规模的重新设计和其他重大调整会花费时间和资源，因此通常明智的做法是谨慎选择策略并进行大量规划。
借助A / B测试，你可以通过关注访客的行为和参与度指标，最大程度地减少注定要失败的大修项目的投资风险。你将能够定位正确的元素以进行更新以发挥最大的影响。
你应该在你的网站上进行A / B测试吗？
从技术上讲，你可以通过A / B测试几乎所有内容。例如字体、色彩搭配、图像大小、视频长度等等。
如果你正在寻找可为你的业务带来良好业绩，那么肯定要对特定元素进行A / B测试。
无论你是要延长用户访问时间还是要提高参与度，以下是会直接影响到投资回报率的网站元素：
结构；
CTA按钮；
总体网站设计/概念；
文案；
产品信息和图片；
弹出窗口；
电子邮件营销模板；
电子邮件标题。
所有这些因素都会影响你的销售和收入，因此，进行A / B测试以确保它们将为你的业务带来积极的结果总是一个好主意。
确保一次只测试一个变量。一次测试多个变量可能会导致数据混淆、出错并减慢网页的优化速度。
7种A / B测试工具
Google Analytics是很好的分析工具，其优点有两个：首先是该工具Google为其提供支持。其次，它是免费的。
许多人不知道Google Analytics可以处理A / B测试。
你可以在“Content Experiments”菜单下找到Google Analytics的A / B测试工具。尽管它的功能强大、报告功能深入，但是它缺少可视化界面。因此你可能需要一段时间才能学会使用Google Analytics。
如果你发现GA的界面很难懂，但是你想开始使用并看到拆分测试可以带来的不同，Optimizely是一个不错的替***具。
除了常规的A / B测试之外，Optimizely还提供了多变量和移动端测试。这使它比现有的简单选项更具吸引力，尤其是在你追求优质移动体验的情况下。
刚开始，VWO可能感觉与Optimizely没有什么不同。但是，其实两者之间仍然存在一些重大差异。
与Optimizely一样，它的界面直观、高度视觉化，它也可以进行许多其他测试。
VWO的内置热图使你可以更清楚地了解页面上实际发生的情况，因为你可以跟踪用户的注意力和鼠标的移动。还具有针对可用状况和转化跟踪的内置测试。
Unbounce专注于着陆页的测试，你的A / B测试工作也应该集中在最重要的着陆页上。
如果你需要一些灵感来创建着陆页，则Unbounce是一个不错的选择。每个帐户都带有大量页面模板，并且可以集成流行的营销套件。
KISSmetrics的价格比较昂贵，但它可以基于不同的用户访问时长进行的测试和跟踪，从而使你可以监视与网站交互的个人。这使你可以深入了解转化渠道。
如果你正在寻找可帮助你优化整个渠道的工具，那么KISSmetrics值得一试。与许多其他选择相比，它具有更多的报告选项。
Crazy Egg工具高度视觉化，可以帮助你一目了然地准确了解所看到的内容。
它具有六种不同的报告样式，对于非专业人士而言很友好，无需了解数据分析的来龙去脉即可掌握最新情况。这也是一种符合大多数预算的经济高效的选择。但它没有更强大的选项的深度或多功能性。
Five Second Test是比较少见的A / B测试工具之一，进行拆分测试时，并非页面的所有元素都可能产生明显的结果，因此此工具会放大可改变用户第一印象的元素。
有了Five Second Test，你可以选择三种测试方法，并从报告中了解，Five Second Test为你提供重要的信息。你会发现诸如页面上用户最可能记住的内容以及易于浏览的元素之类的内容。
A / B测试后该怎么办？
在经过适当时间的测试后，你将需要收集的数据并根据主要目标衡量结果的重要性。
计算针对你的目标的每个变体的测试次数，通常以某种转化类型表示。识别统计显着性将有助于你确定哪些有效，哪些无效。
淘汰无用的变体，将精力集中在改进能带来良好结果的版本上。
