對登陸頁進行 A/B 測試，是不必憑空猜測就能提升轉換率、帶動業務成長的最有效方法之一。
與其爭論紅色按鈕還是藍色按鈕轉換得比較好，不如透過登陸頁 A/B 測試，把不同版本展示給真實訪客，衡量哪個版本的表現真正最好。
重點整理
- 這份完整指南將一步步帶你像專業人士一樣展開登陸頁 A/B 測試，從找出要測試的項目，到落實勝出的修改。
- 務必先建立基準指標，並根據你在目前登陸頁表現中發現的真實問題提出具體假設，而不是隨意測試頁面元素。
- 每次測試只修改一個元素，這樣才能清楚判斷是什麼造成了表現的提升或下滑。
- 了解統計顯著性，避免依據可能只是隨機波動的結果做出商業決策。
什麼是 A/B 測試？
A/B 測試是一種受控實驗：比較網頁的兩個版本，判斷哪一個在你的目標受眾中表現較好。
A/B 測試、分割測試與多變量測試的差別
雖然「A/B 測試」與「分割測試」這兩個詞經常被混用，但 A/B 測試特指比較僅有細微差異的兩個頁面版本（版本 A 與版本 B）。
相較之下，分割測試比較的是網頁兩個完全不同的版本，看哪一個更能獲得訪客的正面回應。做法是把不同版本顯示給隨機分配的流量，並衡量哪個版本帶來更好的成果。
而多變量測試會同時修改登陸頁上的多個變數，看哪一種修改組合的整體效果最好。想看更詳細的說明，請閱讀登陸頁分割測試與 A/B 測試比較。
A/B 測試術語
在登陸頁測試中，版本指的就是被測試對象（例如網頁或電子郵件設計）的另一個版本。
對照版本是你目前使用的原始版本，其他所有版本都以它作為比較基準，它是你的起點。
冠軍是目前表現最好的版本，而挑戰者則是你為了檢驗能否擊敗冠軍而測試的新版本。
統計顯著性代表你可以確信測試結果中的差異是真實的，而不是隨機偶然造成的。A/B 測試的目標之一，就是得到具統計顯著性的結果。
為什麼要對登陸頁進行 A/B 測試？
登陸頁是行銷漏斗中的關鍵轉換節點，因此優化登陸頁對事業成功至關重要。缺乏系統性的測試，你其實是在拿行銷預算賭運氣，還會白白錯失潛在營收。
策略性的測試能確保頁面上的每個元素都為你的商業目標服務，而不是仰賴對訪客需求的主觀假設。
登陸頁測試還能為你的事業帶來以下好處。
- 提升轉換率與營收
- 改善使用者體驗，提高互動度
- 讓廣告投資報酬最大化
- 低風險、高報酬的做法
- 更深入地洞察並了解目標受眾
- 透過優化降低跳出率
- 持續累積的改善帶來等比級數的成果
A/B 測試：逐步教學指南
現在你已經了解關鍵術語，也知道為什麼要對登陸頁進行 A/B 測試，接下來我們一步一步動手建立吧！
首先，在整個過程中，請把 A/B 測試當成一場實驗。在這場實驗裡，你就是研究人員，尋找提升營收的方法。
以下是整個流程的簡要概覽：
步驟 1：找出可改進之處
實驗從何而起？從找出可以改進的地方開始。
進行 A/B 測試時，預設你已經有一個基礎登陸頁，並掌握可供比較的目前資料。這也是為什麼測試頁面類型/風格與測試頁面元素可以搭配進行。
先對兩個目標相同的登陸頁進行分割測試，再透過一系列 A/B 測試來優化「勝出」的頁面。
分割測試中勝出的頁面，就成為 A/B 測試的對照版本。
或者，你也可以直接挑選影響力大的頁面來測試。做法如下：
- 找出你的變現頁面（money pages）——結帳頁、產品頁、定價頁、註冊表單
- 查看分析資料，找出流量高、商業價值高的頁面
- 尋找流失點——人們通常在你網站的哪個位置離開？
- 從轉換率高的登陸頁著手，這些頁面會直接影響銷售、名單或註冊
- 把影響較小的頁面留到之後，等重要的頁面優化完再說
步驟 1.a：定義基準指標
缺少可靠的基線衡量，就無法準確判斷修改是帶來了有意義的提升，還是只是隨機波動。
首先，蒐集目前登陸頁至少 2-4 週的歷史資料，這能為你打下紮實的基礎。查看一天中不同時段、一週中不同日期，以及不同流量來源下的轉換率等指標。這有助於你在開始測試前了解正常的表現規律。
也要考慮季節性趨勢。如果你提供的是居家裝修服務，冬季月份的基線資料對春季的測試幫助不大，因為裝修工程通常在乾燥的氣候條件下進行。請確保基準資料能代表你目前情況下的典型表現。
步驟 1.b：將登陸頁元素確定為測試變數
為了簡單起見，你幾乎可以測試登陸頁上的任何變數。
想知道增加更多視覺元素能否提高點閱率？當然可以。
指向 CTA 按鈕的箭頭圖示會讓更多使用者點擊嗎？當然會！
更換背景顏色會影響使用者與定價區塊的互動嗎？測試看看就知道。
以下是更多可以測試的登陸頁元素，以及它們各自可能對指標造成的影響：
首屏區塊與標題
標題往往是訪客最先看到的內容，決定了他們是繼續閱讀還是立刻離開。
試著測試強調效益的標題與強調功能的標題。例如，「獲得更多名單」（效益）與「先進的名單開發軟體」（功能）。你也可以測試不同長度的標題——有時，解釋得更多的長標題，轉換效果反而比簡短有力的標題更好。
文案測試（與標題分開）
文案是指頁面上除標題以外的所有文字。你可以測試文案的結構，例如項目符號、簡短格式或長文格式。變數也包括文案的語氣，或把複雜術語改得更口語或更直白。
視覺內容（圖片與影片）
測試有人物的圖片與僅呈現產品的圖片。你也可以測試不同的圖片尺寸與位置——有時，不與標題搶焦點的較小圖片效果更好。
回答這類問題：加入使用者產出的產品圖片能否增加頁面工作階段數？在圖片中加入人物能否吸引更多名單？什麼樣的圖片能傳達對產品的信任與信心？
行動呼籲按鈕與位置
CTA 按鈕的設計、顏色、文字與位置，會直接影響訪客是否採取你期望的行動。登陸頁按鈕顏色或用字的些微調整，就可能大幅提升轉換率。你還可以測試新增或移除動畫的視覺效果。
訂閱表單（opt-in）與表單欄位
表單的必填欄位、長度與位置，會大幅影響填寫完成率與名單品質。
簡單的表單會比詳細的表單帶來更多提交嗎？較長的表單會如何影響名單品質？可以測試只要求電子郵件，與要求電子郵件加姓名的差別；也可以嘗試讓訪客自行跳過的選填欄位。
社會認同與信任訊號
社會認同的類型與呈現方式，會明顯影響訪客對品牌的信任。測試客戶評價與專家背書，可以看出什麼最能建立信任。加入保證資料安全的信任標章，會提高頁面的捲動深度嗎？
定價策略與呈現方式
你呈現價格、方案選項與價值主張的方式，會直接影響表單提交量。測試一開始就顯示價格，與在說明價值之後才揭曉價格。有些受眾喜歡透明，另一些則需要先了解好處。
你還可以測試不同的價值呈現方式——月付與年付定價，或強調節省的成本。提供三種定價選項會如何影響離開率？
整體頁面長度與結構/版面配置測試
資訊的多寡與編排方式，會影響使用者的互動度與轉換模式。長而詳盡的頁面與更短、更聚焦的版本相比，可以顯示你的受眾是偏好完整的資訊，還是傾向快速決策。
完成 A/B 測試第一步需要回答的核心問題是：這個登陸頁上還有什麼可以改進？
對照你的基準指標、成功的登陸頁與 KPI，你發現了哪些共通問題？哪個高客單價的優惠沒有充分發揮預算的潛力？如何為已經勝出的頁面帶來更多高品質流量？
關鍵在於：這不該是隨機的。如果你想不出測試某些變數的理由，那為什麼還要測試它們？
你可以採用以下做法：
- 列出你想修改的所有項目——寫下你所有的改進想法
- 挑出最重要的元素——選擇對主要目標影響可能最大的那項修改
- 建立兩個版本——除了這一個元素之外，其他一切都保持完全相同
步驟 2：設定成功指標並提出假設
你的測試應該以一個具體的假設為基礎，說明為什麼某項修改可能改善你的成功指標。接著我們進入 A/B 測試流程的步驟 2。
步驟 2.a：監測成功指標與 KPI
開始測試之前，你需要先決定什麼樣算成功。你的主要指標應與商業目標保持一致。
對大多數登陸頁而言，這就是轉換率，但依目標不同，你可能會關注其他指標。以下是針對不同目標需要追蹤的其他重要指標：
電商網站：
- 點閱率（初步興趣）
- 加入購物車率（認真考慮）
- 結帳完成率（購買意圖）
- 平均訂單金額（整體影響）
- 回購客戶比例（長期價值）
名單開發：
- 表單瀏覽次數（初步興趣）
- 表單開始填寫次數（互動度）
- 表單完成次數（轉換）
- 名單品質評分（業務團隊回饋）
- 每筆合格名單成本（效率）
內容型網站：
- 點閱率（初步興趣）
- 頁面停留時間（互動度）
- 每次工作階段的頁數（探索）
- 回訪訪客比例（忠誠度）
- 社群分享次數（擴散）
不要試圖同時優化太多指標。挑選一個對事業最重要的主要指標，然後關注次要指標，確保不會不小心損害其他方面的表現。
其他需要監測的 KPI：
- 轉換率提升：在特定期間內轉換率提升了多少個百分點
- 每位訪客營收：
- 使用者體驗與訪客行為訊號
- 或是30 個最重要的名單開發指標與 KPI中的任何一項
步驟 2.b：提出 A/B 測試假設
測試登陸頁時，假設應該是一個符合 S.M.A.R.T.（具體、可衡量、可達成、相關、有時限）原則的預測，說明修改任何元素會如何影響你選定的成功指標。
簡單來說，就是針對這次 A/B 測試實驗會發生什麼事，做出有根據的推測。
這個陳述會指出被測試的具體變數，並預測可衡量的結果，讓你能夠評估這些修改是否帶來顯著的提升。實驗結果會告訴你應該證實還是推翻這個假設。
那麼，要如何提出符合 S.M.A.R.T. 原則的 A/B 假設呢？
一個有效的 A/B 測試假設包含三個關鍵要素：
- 問題陳述：你想解決什麼問題？
- 提議的解決方案：你將做出什麼修改來解決這個問題？
- 以及預測結果：你預期這項修改會帶來什麼結果？
問題陳述是基礎：它會釐清登陸頁的轉換目標，並界定是什麼阻礙讓訪客無法達成目標。請回想你的步驟 1。
這需要同時了解你希望使用者完成什麼，以及目前是什麼阻擋他們完成動作，進而確立你進行測試的「原因」。
好的問題陳述既具體，又以資料為根據。
不要說「這個頁面轉換不好」，
而要說「我們的登陸頁轉換率為 2%，但訪客平均在頁面上停留 3 分鐘，這表示他們有興趣，但有某些因素阻礙了轉換。」
你提議的解決方案應該與問題直接相關。如果使用者在你的頁面上花了時間卻沒有轉換，也許是你的行動呼籲不夠明確，或是表單太長。
預測結果時，要務實，但也要具體。
不要說「這會提高轉換率」，
而要說「將 CTA 按鈕從綠色改成紅色，會讓轉換率提高 15-20%，因為紅色更能營造急迫感。」
此外，作為假設的一部分，你要如何決定測試時間長度？
步驟 2.c：決定樣本數與測試時間長度
在啟動測試前，你需要算出需要多少訪客，以及實驗要執行多久。這一步出錯是新手最大的失誤之一——他們不是太早停止，就是在流量不足的情況下讓測試無止盡地跑下去。
如何計算樣本數
樣本數取決於以下幾個因素：
- 你目前的轉換率
- 你希望偵測到的最小提升幅度
- 你期望的信賴水準（通常為 95%）
可以這樣簡單理解：如果你目前的轉換率是 2%，那麼偵測 0.5% 的提升，會比偵測 2% 的提升需要更多訪客。變化越大，越容易被發現。
- 你的基準轉換率
- 你希望偵測到的最小提升幅度（例如 20% 的提升）
- 你的信賴水準
如何設定合適的信賴水準
在行銷策略中，95% 的信賴水準是標準。這代表你的結果只有 5% 的機率是隨機偶然造成的。
有些公司為了更快做決策會採用 90%，另一些公司對於重大修改則要求 99%。
信賴水準越高，所需的資料與時間就越多。請務必在開始測試前選定信賴水準。
A/B 測試所需最低訪客數的快速參考：
- 高流量網站（每日 1000 位以上訪客）：通常 1-2 週就足夠
- 中等流量網站（每日 100-1000 位訪客）：通常需要 2-4 週
- 低流量網站（每日不到 100 位訪客）：可能需要 1-3 個月才能得到可靠的結果
舉例來說，如果你的頁面轉換率為 3%，並希望以 95% 的信賴水準偵測到 25% 的提升，那麼每個版本可能需要約 2000 位訪客。
如何設定測試時間長度
一旦知道樣本數，就計算需要多久才能累積這麼多訪客。如果你每天有 500 位訪客，每個版本需要 2000 位，那麼測試大約需要 8 天（總共 4000 位訪客 ÷ 每天 500 位）。
如何決定適當的測試時間長度：
- 從最低時間開始——至少規劃 7 個完整的日子，以捕捉每週的規律
- 考量你的業務類型——B2B 公司可能需要更長的時間，因為企業客戶在週末的行為不同
- 考量你的流量規律——如果大多數訪客在特定日期造訪，要確保測試涵蓋多個週期
- 考量外部事件——避開假期、促銷活動，或可能影響使用者行為的重大新聞
- 事先設定時間長度並堅持執行，即使早期結果看起來很樂觀
經過以上所有流程，你現在應該有一個完整的假設了。
以下是一個 A/B 測試假設的範例：
因為我們的分析資料顯示，在填寫 5 個欄位的註冊表單時，有 60% 的訪客流失（問題），所以改成只要求電子郵件與姓名的 2 個欄位的表單（解決方案），將在 6 週內讓我們的轉換率從 3% 提高到 5%（預測結果）。
先把這個假設擺在一旁，開始建立實驗的對象——也就是你的 A/B 測試登陸頁版本。
步驟 3：建立對照登陸頁與版本頁面
如果還沒有，你需要建立基礎登陸頁。藉由 LanderLab 這類登陸頁建置工具，你可以立即為任何已建立的登陸頁設定 A/B 測試。
例如：
你的對照頁面（版本 A）應該是你目前的登陸頁——也就是你一直在使用、並已有基線資料的那個頁面。它將成為你的比較基準。
你的版本頁面（版本 B）應該與對照頁面完全相同，只有你正在測試的那一個元素不同。如果你測試的是標題文案，那麼其他一切——圖片、按鈕、表單、顏色——都必須保持完全一致。
以下是建立版本的一些實用建議：
- 確保兩個版本的載入速度相同。載入較慢的版本，無論你做了什麼修改，表現都會比較差。
- 使用可靠的登陸頁建置工具，讓你能輕鬆建立各種版本，並將它們全部儲存在同一個地方。LanderLab 可以幫你複製登陸頁，並透過拖放式編輯器進行修改。
- 在不同裝置與瀏覽器上測試你的頁面。在電腦上看起來很棒的頁面，在手機上可能會跑版。
- 詳細記錄你做了哪些修改。分析結果與規劃未來測試時，你會用到這些資訊。
- 上線前，確保追蹤設定正確。親自在兩個版本上完成轉換動作，以測試追蹤是否正常。LanderLab 可與多種廣告平台整合，讓執行測試與分配流量變得更容易。
此外，也要規劃其他修改後的備選版本。
如果流量足夠，可以考慮建立多個版本。但請記住，版本越多，需要的流量與時間就越多，才能達到統計顯著性。如果你剛接觸測試，先從 A 與 B 開始就好。
步驟 4：執行 A/B 測試
現在，讓我們把那些假設拿回來。是時候測試它們了！
執行 A/B 測試時，我們堅持單一變數測試。保持簡單，一次只測一件事。
如果你提出了多個假設，可以把 ICE 框架當作測試策略，來決定優先測試哪一個：
影響（Impact）：這項修改會對你的主要指標造成多大影響？
信心（Confidence）：你有多大把握這項修改會奏效？
容易度（Ease）：實施這項修改有多簡單？
每一項以 1-10 分評分，然後取平均值。優先測試得分最高的假設。
明白了嗎？很好。是時候為你的測試頁面引入流量了。
步驟 4.a：為 A/B 測試頁面版本引入流量
讓足夠多的人看到你的測試至關重要——這就像詢問 5 位朋友的意見與詢問 500 個人的差別。如果每個測試版本只有寥寥幾位訪客看到，結果可能完全是隨機的。
在你能信任資料所呈現的情況之前，需要有足夠多的人與兩個版本互動。想想一家餐廳試推新菜色——它不可能只憑三位顧客就判斷這道菜是否受歡迎。
將流量導向頁面版本時，應遵循以下通用規則：
- 在各版本之間隨機分配流量。大多數測試工具會自動完成，但如果你是手動操作，請確保分配真正隨機。不要把上午的流量導向版本 A、下午的流量導向版本 B——一天中的時段會影響轉換率。
- 測試期間不要改變行銷方式，否則可能使結果產生偏差。像平常一樣推廣你的登陸頁。使用與蒐集基線資料時相同的流量來源、廣告文案與推廣策略。
- 讓測試至少執行一個完整的業務週期（通常是一週），以涵蓋一週內不同的行為模式。週末訪客的行為可能與平日訪客不同。
- 不要只因為看到樂觀的結果就提早終止測試。早期結果可能具有誤導性。請等到達到統計顯著性為止。
- 每個版本至少獲得 1000 位訪客，但依你的轉換率而定，可能需要更多。請參考你在步驟 2.c 中算出的 A/B 測試樣本數與測試時間長度。
步驟 4.b：追蹤全面的指標
沒錯，獲得更多點擊是好事，但點擊之後會發生什麼事？也許點擊新按鈕的人多了一倍，但如果他們沒有一個人購買或註冊，那場「勝出」的測試其實是失敗的。
看整體情況：人們在你的網站上停留得更久了嗎？他們完成購買了嗎？他們之後會回來嗎？
有時，點擊較少的測試，長期來看反而能帶來更多營收，或讓客戶更滿意。
全面追蹤的逐步做法：
- 從你的主要目標著手（銷售、註冊、下載）
- 追蹤通往該目標的各個步驟（頁面瀏覽量、停留時間、表單開始填寫）
- 監測之後發生的情況（重複購買、客戶滿意度、取消率）
- 比較整體價值：看每個版本帶來的總價值，而不只是即時反應
步驟 5：評估結果，證實或推翻假設
測試執行完畢了。恭喜！
是時候看看你的假設是否正確了。
測試已經跑完，現在進入最令人期待的部分——弄清楚資料在告訴你什麼。很多人在這裡栽跟頭，不是太早下結論，就是被一大堆數字搞得不知所措。
讓我們一步步來看如何正確分析你的結果：
步驟 5.a：檢視目標指標
沒錯，就是你圍繞它設計測試的那個指標。版本 B 的表現是比版本 A 更好、更差，還是差不多？
不要只看最終數字，也要查看隨時間變化的趨勢。有時其中一個修改版本起步強勁，另一個版本後來居上，或者表現會隨星期幾而不同。
留意可能已經改變的相關指標。即使你的主要指標提升了，也要檢查次要指標。你提升了轉換率，卻拉低了平均工作階段長度嗎？獲得了更多註冊，但名單品質下降了嗎？
這稱為「氣球效應」——有時改善某個面向，會在其他面向引發問題。你要的是整體改善，而不是僅僅某一個孤立指標的改善。
步驟 5.b：確認統計顯著性
這是冷冰冰、硬邦邦的量化資料。統計顯著性會告訴你，測試組之間結果的差異是否很可能源於某項具體修改，還是僅僅是隨機出現的。
缺少統計顯著性，你就是在依據可能只是隨機波動的結果做商業決策。這對登陸頁尤其重要，因為轉換變化會直接影響營收與商業目標。
你需要學會辨識測試結果何時在統計上有效。請使用統計顯著性計算器，不要憑肉眼估算。
既要看統計顯著性，也要看實際意義上的顯著性。如果一個具統計顯著性的 0.1% 提升小到對你的事業無足輕重，可能就不值得實施。
步驟 5.c：依受眾行為進行區隔
你的訪客並不都一樣，為什麼要一視同仁？對新訪客效果極佳的測試，可能在回頭客身上慘敗。手機使用者的行為也可能與電腦使用者完全不同。
依年齡、地點、裝置類型，或他們找到你網站的方式等維度，把結果拆成不同族群，你就能發現原本隱藏的規律。這就像發現早上來的顧客愛喝咖啡，而下午的顧客想要冰沙。
如何有效區隔你的 A/B 測試結果：
- 在開始測試之前，確定你的關鍵受眾族群
- 新訪客與回訪訪客
- 手機與電腦使用者
- 不同的流量來源（社群媒體、搜尋、電子郵件）
- 地理位置
- 年齡層或人口統計特徵
- 從一開始就為每個區隔設定追蹤
- 讓測試執行足夠長的時間，為每個族群取得有意義的資料
- 對每個區隔分別分析結果
- 如有需要，為不同族群制定不同的解決方案
評估區隔後受眾結果的範例：
- 整體測試結果：版本 B 領先 10%
- 區隔後：版本 B 在手機使用者中領先 25%，但在電腦使用者中落後 15%
- 行動：手機使用版本 B，電腦保留原始版本
步驟 5.d：證實或推翻假設
把這一步想像成當一名偵探。你已經蒐集了證據（測試資料），現在需要拼湊出發生了什麼事。你的假設成立嗎？有沒有發生出乎意料的事？你能為未來的測試學到什麼？
這裡的關鍵是客觀。也許你特別喜歡那個亮紅色按鈕，但如果資料顯示藍色按鈕表現更好，那就以資料為準。你的個人喜好不重要，重要的只有對你的受眾有效的做法。
根據你的結果，你的假設正確嗎？這不只是看版本 B 有沒有勝出，而是看結果是否與你的預測相符。
如果版本 B 勝出，但原因與你預測的不同，這對未來的測試同樣是寶貴的經驗。
評估質性結果
每次測試都應該帶來未來測試的點子。你對受眾有了哪些新的認識？根據這些結果，還有哪些其他元素值得測試？
持續維護一份測試創意清單。即使是失敗的測試，也常常能揭露通往未來成功測試的洞察。
步驟 6：落實勝出的登陸頁修改
一旦有了具統計顯著性的明確贏家，就該把這項修改變成永久（或半永久）的了。你現在有了一個新的冠軍頁面。
不過，不要只是落實修改就不管了。有時，由於你沒有考慮到的因素，測試結果在現實世界中並不能持續。
持續監測表現，確保這項提升能長期維持。到了某個時間點，再測試一個挑戰者頁面。
記錄你的收穫並與團隊分享。關於受眾的哪些洞察可以應用到其他頁面或行銷活動中？
用新的表現水準更新你的基線指標。你勝出的版本現在成為未來測試的新對照版本。
考量落實時的實際層面。如果你測試的是重大的設計變更，要確保你有足夠的資源在所有相關頁面上妥善落實。
額外步驟：再來一次！（然後再來！）
把登陸頁測試想成保持身材——你不能只運動一次，就指望永遠保持健康。許多企業做一次測試、選出贏家，然後好幾個月都不再測試。
但你的受眾會改變，季節會影響行為，競爭對手也會影響什麼有效。一月表現出色的做法，七月可能一敗塗地。
保持持續測試，而不是只做一次性實驗。以下是養成持續測試習慣的方法：
- 建立測試行事曆——規劃每個月要測試什麼，就像規劃內容或行銷活動那樣
- 建立測試創意清單——每當有人提出修改建議，或你發現使用者行為有異常，就把它記下來作為潛在的測試
- 建立輪替機制——一項測試結束後，在一週內準備好下一項測試並上線
- 定期檢討與學習——安排每月會議，討論學到了什麼以及接下來要測試什麼
- 測試事業的不同環節——不要只盯著首頁；也要測試電子郵件、結帳頁、產品描述與客戶服務方式
登陸頁 A/B 測試月度行事曆範例：
第 1 個月：測試頁面標題的不同版本
第 2 個月：測試電子郵件主旨的不同做法
第 3 個月：測試產品頁面版面配置
第 4 個月：測試結帳流程的改進
第 5 個月：測試客戶服務回覆範本
第 6 個月：以新的季節性訊息重新測試首頁
設定你的測試輪替：
- 第 1 週：分析上一次測試的結果，並規劃下一次測試
- 第 2 週：設定並啟動新測試
- 第 3-4 週：讓測試執行，同時留意是否有技術問題
- 第 5 週：分析結果並落實贏家
- 重複這個循環
目標不是一次測試所有內容，而是隨時都有測試在進行，讓你不斷學習、持續改進。
破壞測試成效的常見錯誤
即使遵循了這些最佳實務，許多企業在登陸頁測試上仍然力不從心。以下是最常見、最該避免的錯誤：
同時測試多個元素
每次測試只堅持一個變數，不管多想把所有東西都改一遍。同時測試多個變數會扭曲結果。同時測試多個版本也容易造成混亂。
太早停止測試
給測試留出足夠時間，以取得統計上有效的結果。即使結果看起來顯而易見，也要讓測試跑完規劃的全部時長。
測試影響力低的頁面
先把重點放在直接影響主要商業目標的頁面上。測試「關於我們」頁面的字體顏色，大概不會為你的事業帶來太大改變。相對地，你的結帳頁或主要產品頁，只要做一點小修改，就可能產生巨大影響。
忽略歷史表現資料
你的網站可以透過過往資料訴說一段故事，但許多人在設定測試時卻忽略了它。也許你的結帳頁放棄率是 15%，或你的電子郵件訂閱表單轉換率是 3%。這些歷史資料有助於你設定務實的期望，並發現異常的結果。
在測試進行中更改變數
測試一旦開始，就要克制「再微調一點點」的衝動。也許你發現了一個錯字，或想稍微調整一下按鈕大小。但任何修改都會讓你的結果失效，因為你比較的已經不是相同條件下的對象了。
開始你的登陸頁 A/B 測試
請記住，成功的測試在於累積對受眾的長期認識，而不只是追求快速取勝。
從測試中獲益最多的企業，是那些把測試當成持續學習與改進的過程，而不是一次性解決方案的企業。
從這個 6 步驟流程開始，對過程保持耐心，你就能累積出帶來持久競爭優勢的洞察。
準備好提升轉換率了嗎？立即開始使用 LanderLab，今天就對你的登陸頁進行 A/B 測試吧！
