网站A/B测试入门：用数据驱动优化决策

网站改版、按钮颜色、标题文案，哪个更好？凭感觉可能出错，用A/B测试，让数据说话。这篇文章带你入门A/B测试。

什么是A/B测试

把用户随机分成两组，A组看版本A，B组看版本B，对比两组的数据表现。哪个版本转化率高，就用哪个。

测试什么

按钮文案和颜色、标题和描述、页面布局、价格策略，这些都可以测。但一次只测一个变量，否则不知道哪个因素起作用。

测试工具

Google Optimize：免费，和Google Analytics集成好，适合入门。

Optimizely：功能强大，但贵，适合大站。

自己实现：小站可以用代码简单实现，随机分配用户，记录数据。

注意事项

样本量要够大，否则结果不准确。测试时间要够长，至少一周，覆盖不同的日期和时段。

别频繁改动，等测试有结论再改。否则数据混乱，得不出有效结论。

A/B测试是科学优化的方法，用好了能持续提升网站效果。