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大多數這樣做的人
A/B測試
適度地做,一次只測試一個變量。他們測試標題、圖片、按鈕文本和其他對轉換至關重要的頁面元素。這是有道理的。這些元素測試起來很簡單,得到的結果很清楚,下一步很明顯:永久地實現轉換最好的文本或圖像。通過保持對一個孤立變量的測試,您可以對結果更有信心。
但是也有很多
討論
這種漸進方法的缺點。論點是,如果你隨著時間的推移不斷地測試小項目,你將無法迭代出更好的設計。相反,你只會以非常小的增量提高,并陷入所謂的
局部極大
這意味著你的設計遇到了玻璃天花板。沒有大的變動,你不會有大的收獲。
這類測試的經典案例研究是
谷歌的41種藍色研究
谷歌嚴格測試了谷歌搜索和谷歌郵箱上鏈接的顏色,看哪種藍色轉換得最好。因為谷歌有巨大的流量,他們能夠實際看到兩種藍色陰影之間的差異,正常人很難區分。在大范圍內,微小的差異是可以辨別的,所以谷歌做這樣的測試是有意義的。
但是對于大多數處理小流量的人來說,這種增量測試是不可行的。然而大多數人似乎仍然一次測試一個變量。。
不要局限于小的改變
所以答案很簡單:
將整個頁面作為變量進行測試。不要測試單一的設計元素,如標題、圖片或行動號召按鈕,只需設計兩個完全不同的頁面,并互相測試。這樣,整個頁面就變成了您正在測試的變量。這仍然是一個有效的測試,但你只是在更高的水平上
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