Home – Blog – 3个A/B测试，让我们大吃一惊(Opties上见!)
A/B测试是WordStream营销努力的重要组成部分。严肃地说，我们对所有内容进行了分离测试:横幅广告、注册表单、登陆页面——你能想到的。我的同事们一直告诉我，午餐买两个不同的墨西哥卷饼，然后在推特上讨论我最喜欢哪一个，这不算“真正的”A/B测试，但我不敢这么认为。
我们用于A/B测试的工具之一是Optimizely，这是一个全面的解决方案，允许我们快速、轻松地进行测试。当我们找到能够帮助我们更有效地理解用户的工具时，这是非常棒的，但当这些工具背后的人因为我们使用他们软件的方式而认可我们时，这就更棒了。这正是最近发生的事情，Optimizely告诉我们，WordStream入围了首届Opties 2014大奖!Opties表彰Optimizely的客户，“他们为自己的客户创造了愉快的在线体验，并使他们的组织能够将数据转化为行动”，我们既兴奋又荣幸能得到认可。
WordStream是“年度测试英雄”类别的三名决赛选手之一。尽管我们相信我们的A/B测试的质量和严格程度将帮助我们取得胜利，但官方结果将在4月17日于旧金山举行的OptiCon大会上公布，我们还需要等待一段时间。在我们屏住呼吸等待重大披露的同时，让我们看看WordStream如何使用Optimizely和a /B测试更有效地瞄准我们的用户。
我们在去年的“Grade and Get Paid Marketing Makeover”竞赛中进行的一系列A/B测试中使用了Optimizely。我们想知道哪个登陆页面在推动转化率方面更有效。在登陆页面的控制版本(A)中，我们添加了一个按钮，当点击该按钮时，访问者将进入一个单独的页面，在那里他们可以输入自己的电子邮件地址，从而有机会获胜。在变体(B)中，我们用一个实际的提交框替换了按钮。我们还从标题中删除了“Enter Here”导航元素，以减少一个视图中条目的放置数量。通过从控制到变化的改变，我们发现提交的竞赛条目增加了128%，完成所有三个阶段的用户数量增加了58%。像许多网站一样，我们使用各种横幅来突出我们的各种优惠、产品和服务。然而，尽管我们很想知道我们的哪个横幅有最高的点击率，我们最终还是想确定上下文相关性——在关注相似主题的博客文章中放置相关的横幅——是否对CTR有明显的影响。为了保持A/B测试的最佳实践，我们在开始A/B测试时带着一个特定的假设，即情境关联性会影响横幅的点击率。在我们的第一轮A/B测试中，我们开始查看哪些设计总体上拥有最高的CTRs。在初步测试结束后，我们将对获胜广告进行对比测试，从而创造出最有效的横幅广告候选名单。然后我们对横幅的放置进行了实验，看看上下文相关性是否提高了最强横幅的点击率。这些A/B检验证明了我们最初的假设是不正确的，尽管我们的预期正好相反。“我们最初认为情境关联性会在横幅的点击率中发挥作用，但事实恰恰相反。最终，我们把横幅放在哪里并不重要——设计本身的影响是最大的。有趣的是，我们发现在这一系列的A/B测试中，用户对带有人物图像的横幅的反应是消极的——在每一个例子中，带有人物的横幅的表现都比图形横幅差。
Form A/B Tests
As表单是一个重要的潜在客户生成工具，是网站上最常被分割测试的元素之一。询问过多的信息，你可能会失去访客;如果要求太低，就很难让你的潜在客户成为可行的线索。考虑到这一点，我们无畏的A/B测试策划者™开始看看以下两种形式中哪一种是最有效的。我们设计了两个版本的感谢页面，在网络研讨会后展示，以帮助提高使用AdWords Performance Grader Plus完成PPC审计的用户数量。结果我们发现，使用一个直接嵌入到网络研讨会感谢页面(a)的表单比链接一个标记为“获取免费报告”的按钮要有效得多，该按钮将访问者重定向到AdWords性能评分器Plus主页。然而，更大的视觉分离导致了更高的转化率。在实现了变体的颜色和标题更改后，我们推动转换到第一级Grader完成。此外，添加一个图像来可视化评分过程，并将Grader作为“奖励”提供提供，有助于增加完整的Grader完成次数。A/B测试与PPC有何关系?上面的例子主要涉及视觉元素，但A/B测试对于希望最大化搜索引擎营销投资回报的广告商来说是无价的。这可以(也确实)应用于从关键词研究到广告复制的所有事情。在最近出版的电子书《如何通过a /B测试提高SEM的投资回报率》中，WordStream的创始人兼CTO Larry Kim与Optimizely谈到了PPC的测试元素，如出价金额、长尾关键字和负面关键字，如何显著提高AdWords账户的性能。Larry敦促广告商们要无情地测试他们的广告文案，因为所有AdWords账户中排名前1%的人都关注商业意图较高的关键词。要查看拉里的其他建议，请点击这里获取电子书。虽然我们暂时还不知道2014年Opties的获奖者是谁，但我们希望其他入围者好运。与此同时，为什么不在评论中告诉我们你们是如何使用A/B测试呢?丹·舍万(Dan Shewan)来自英国，是一名记者和网络内容专家，现在生活和写作在新英格兰。丹的作品出现在许多出版物的印刷版和网络版上，包括《卫报》、《每日野兽》、《太平洋标准》杂志、《独立报》、《麦克斯威尼的互联网趋势》和许多其他媒体。
参见Dan Shewan
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