相信大家对于提高网站转换率时，常被提及的 A/B testing 并不陌生。但是如何测试、测试甚么呢？如何利用Google最新的最佳化工具(Google Optimize)来设置A/B testing进一步达成提高网站转换率呢？

首先，还是简单介绍一下A/B testing，有时候也被称为 A/B/n test，是一个随机的实验。

A/B testing 是一种透过分析用户经验来优化接口的方式，在过去设计网页时只能用猜测用户的体验来设计接口，会因每个人主观的不同而没有较明确的准则，A/B testing 就是透过分析两组接口设计来了解用户体验的测试方法。

A/B testing 应用范围包括网页、App 接口、广告，有些公司也会利用 A/B testing 分析新产品对用户产生的冲击、影响。使用 A/B testing 的好处是可以进行小范围的投放调查，利用 A/B testing 去了解用户对于新服务、新广告、新产品的喜好后，再进行网页改版或是大规模广告投放。

通常进行 A/B testing 时会设计两款接口，分为实验组跟对照组，两者相差的变量可以是按钮颜色、排版设计、图案。

当用户使用网页时会分别进入两种不同的版本，而每位用户在网页内的动作都会被监控而且记录下来。最后这纪录可以帮助设计者了解哪个版本用户的购买、点击意愿最大。

2017年Google推出了 Google Optimize (最佳化工具) 这项功能，主要是协助进行网站页面的实验测试工作，它提供了相当多样化的测试工具，而且可以直接在网页上直觉的针对对照组进行修改，也大幅减低要做对照组修改的麻烦，同时 Optimize 也可串联 GA，取代原有GA上面的实验。

接下来我们会透过案例，说明如何使用Google最佳化工具进行A/B test：

当然第一步，如何安装Google Optimize，可参考Google Optimize A/B测试工具 - 免费最佳化的秘密武器

安装好Google Optimize并创建帐户之后，便可以开始创建A/B版本测试实验了！

如何创建A/B版本测试？

步骤如下：

1.创建假设

首先，你需要一个假设，假设是你希望可以透过实验验证是否有效的猜想。换句话说，也就是对于某项改变，你认为会带来什么效果。

举例来说，你认为改变「在线询问」按钮的颜色，可以增加在线询问量。

2.创建实验

a) 进入Google Optimize帐户并点击容器

b) 点击

c) 为实验命名(最多255个字符)

d) 输入要测试的网页网址

e) 选择A/B版本测试后按

3.创建变化版本

4.设置实验目标(Experiment Objective)

a) 为实验选择一个GA的数据查看

b) 选择一个主要的实验目标

实验目标共有三种：

i. 系统目标

工作阶段时间长度、浏览量、跳出、交易次数、收益

ii. Google Analytics目标

你所链接的GA数据查看，其中的目标可在Optimize当中作为实验目标

iii. 自订目标

自订目标又分为两种类型：

事件目标 - 透过事件类别、事件动作、事件标签、事件值等变量设置目标

浏览量目标 - 特定网页的浏览次数

c) 你可以另外创建最多两个额外目标，你往后可以在Optimize中观察这些目标。

d) 添加说明与假设的文本内容

e) 保存

5.指定目标(Targeting)

a) 所要指定的访客人数比重，也就是要将多少比例的网站访客列入实验

b) 指定访客权重，你可以自行调整各变化版本与原始版本的流量分配比例

c) 利用指定条件决定显示实验的时机

注意：若将访客权重调整为将100%的流量引导至某个变化版本，则往后所有新访客都会看到该版本；但在这之

前被分配给特定版本的用户仍会看到该特定版本。

6.开始实验

当以上设置都完成后，便可以开始实验，当状态栏显示进行中则表示你的实验正在网页上进行中。

  实验应该进行多久？

在下面两个情况，其中一个符合之前不要停止实验：

a) 实验进行非常过2周，以确保实验结果考虑了网页流量的周期性变化

b) 至少一个变化版本，非常过基准的机率达到95%

注意：实验会在开始后的90天到期（意即你可以在这之间随时停止实验，但最长只能进行90天）

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