AB測試的基本介紹
在網路行銷中，不管是使用哪種手法，我們都希望能夠極大化投資報酬率，對吧？而要達到這個目標，測試就變得非常重要！AB測試就是其中一種讓我們提升行銷效益、降低浪費的測試法則。
什麼是AB測試？
AB測試（AB Test）又稱為拆分測試或分割測試。從本質上而言，AB測試就是一種實驗過程，用於比較不同版本，然後分析哪個版本表現更佳的方法。透過兩個或多個變體版本，並使用統計數據來確定哪種版本的效果更好。所以，這不是依靠猜測或直覺，而是基於數據指標來確定優劣。
AB測試的歷史和發展
AB測試的概念最早可以追溯到20世紀初。隨著網路科技的發展，AB測試變得更為流行，也成為數位行銷不可或缺的優化方式和工具。Google搜尋結果頁就是經由測試而得到的作法，現在仍持續進行測試和優化。Amazon也非常重視AB測試，他們不斷進行測試以提高用戶體驗和平台轉換率。Amazon的CEO傑夫·貝佐斯(Jeff Bezos)曾說過：「如果加倍每年的實驗數量，那麼創造力也將獲得加倍。」
如何執行AB測試？
從確定測試目標開始，到選擇測試元素，再到分配受眾，最後透過收集和分析數據來確定更佳版本。
AB測試的執行要點
確定目標
在執行AB測試之前，我們需要先發現問題並明確目標。是要提升銷售額、增加註冊數量，還是改善點擊率？確定目標後，我們才能更有針對性地進行測試。
測試元素
明確目標後，我們需要選擇要測試的元素，例如標題、圖片、按鈕、文案或結帳流程等任何物件。但要確保在任何測試環節中，每次只選擇一個元素進行測試，這樣才能確定哪個元素對測試的成功或失敗起到關鍵影響。
測試版本
在執行AB測試前，準備好要進行測試的版本，例如不同一個頁面的兩種不同設計或兩種不同的廣告文案。這些版本必須有明確的區別，以便進行比較和分析。
分配受眾
進行測試時，我們需要將受眾分為兩個或多個群組，並將不同版本的內容分配給這些群組。這樣我們可以比較不同版本在不同群組中的表現。
收集和分析數據
當測試版本上線後，我們需要收集相關數據，例如點擊率、轉換率、銷售額等。這些數據將幫助我們分析測試結果，確定哪個版本表現更好。在分析數據時，我們也需要考慮統計學上的可靠性，以確保結果的準確性。
進行測試的注意事項
控制變量
在進行AB測試時，我們需要確保只有一個變量發生改變，其他變量保持一致。這樣才能確定測試結果是由我們要測試的元素引起的，而不是其他因素的影響。
設定測試時間
測試時間的長短是需要考量的因素之一。如果測試時間過短，可能無法獲得足夠的數據來做出準確的判斷；而如果測試時間過長，可能會浪費時間和資源。通常，我們建議測試時間在一個月左右，以確保獲得足夠的數據。
樣本量
在進行測試時，樣本量也是一個重要的考量因素。如果樣本量太小，可能無法得出具有統計意義的結果；而如果樣本量太大，可能會浪費資源。我們可以使用統計學的方法來計算所需的樣本量，以確保結果的可靠性。
常見的廣告測試方式
在進行網路行銷時，我們通常會進行廣告測試，以提高廣告的效果和轉換率。以下是一些常見的廣告測試方式：
1. 測試廣告圖片
廣告圖片是吸引用戶注意力的重要元素之一。我們可以測試不同的圖片，例如人物圖片、產品圖片或背景圖片等，以確定哪種圖片能夠更好地吸引用戶。
2. 測試廣告標題
廣告標題是引起用戶興趣的關鍵。我們可以測試不同的標題，例如問題標題、數字標題或具有情感色彩的標題等，以找出哪種標題能夠更好地引起用戶的關注。
3. 測試廣告文案
文案對廣告的影響力是非常顯著的，因為廣告文案是與目標受眾溝通的主要來源。
假如廣告成效已經掌控得相當不錯了，可以在這部分稍微放鬆一下，但是如果想最大化轉換效果，可以嘗試完全不同的文案和銷售賣點。
4. 測試廣告受眾
依舊需要保持其他廣告設定完全一樣，只需要單純針對不同受眾投放即可。例如：
第一版（年齡與性別）：即便已經很確信客戶年齡層，還是可以針對年齡區段做區隔，像是25至35歲和36至45歲。如果年齡區段已經非常狹窄，可以分別針對不同性別進行測試比對效果。
測試廣告受眾是網路廣告的一大重點，這對小企業和個體戶來說更是如此，因為這是讓廣告預算能獲得最好運用，不會浪費辛苦錢的重點之一。
