一、明確測試目標：先定 “要解決什么問題”

1. 常見測試目標與對應 KPI

2. 目標設定原則：SMART

• Specific（具體）：避免 “提升轉化率”，改為 “提升首頁‘立即購買’按鈕的點擊轉化率”；
• Measurable（可量化）：目標需對應具體數值，如 “將表單提交率從 5% 提升至 8%”；
• Achievable（可實現）：避免不切實際的目標（如轉化率從 5% 提升至 50%），參考行業均值或歷史數據；
• Relevant（相關）：目標需與網站核心業務對齊（如電商測試 “商品標題字體”，而非 “頁腳版權顏色”）；
• Time-bound（有時限）：明確測試周期（如 “2 周內完成按鈕樣式的 A/B 測試”）。

二、確定測試對象：聚焦 “影響目標的關鍵元素”

常見可測試元素分類

三、設計測試版本：控制 “單一變量”，保證科學性

版本設計示例（以 “電商商品頁按鈕” 為例）

• 測試目標：提升 “立即購買” 按鈕的點擊轉化率（KPI：按鈕點擊率）；
• 測試變量：按鈕文案（僅改文案，顏色、大小、位置不變）；
• A 版（原始版）：按鈕文案 =“立即購買”；
• B 版（優化版）：按鈕文案 =“限時立減，立即搶”；
• 錯誤設計：A 版 “立即購買（紅色按鈕）”，B 版 “限時搶（藍色按鈕）”—— 同時改文案 + 顏色，無法判斷是文案還是顏色影響點擊率。

四、選擇測試工具：根據需求選 “輕量 / 專業” 工具

五、制定測試方案：明確 “誰看、看多久、看多少”

1. 確定測試受眾（樣本群體）

• 設備端：僅測試移動端（若網站 80% 流量來自移動端）；
• 用戶類型：僅測試新用戶（老用戶對原始版更熟悉，可能影響數據）；
• 地域 / 渠道：僅測試 “百度搜索” 來源的用戶（避免不同渠道用戶行為差異）。

2. 設定樣本量與測試周期

• 樣本量：需達到 “統計顯著性”（通常用工具自動計算，如 Google Optimize 會提示 “樣本量是否足夠”）。若樣本量太少（如僅 100 人），數據波動大，結果不可信；
• 測試周期：避免 “測試 1 天就下結論”，需覆蓋完整的用戶行為周期（如電商需覆蓋工作日 + 周末，內容平臺需覆蓋 1 周），通常建議7-14 天（除非流量極大，可縮短至 3-5 天）；
• 注意：避免在特殊節點（如大促、節假日、網站故障）測試，會導致數據異常。

六、執行測試：“不干預、純收集” 數據

• 禁止 “偷看數據” 并提前結束測試：若測試 3 天發現 B 版轉化率高，需繼續等待樣本量和周期達標，避免 “偶然性數據” 誤導；
• 排除異常數據：測試結束后，需剔除機器人訪問、異常 IP（如員工內部訪問）等無效數據，保證數據準確性。

七、分析測試結果：用 “統計顯著性” 判斷勝負

結果判斷邏輯（以 “按鈕點擊率” 為例）

八、迭代優化：A/B 測試是 “持續循環”，而非 “一勞永逸”

1. 應用成功經驗：將獲勝版本全量上線后，跟蹤長期數據（如 1 個月內的轉化率是否穩定），避免 “短期有效、長期失效”；
2. 拓展測試方向：若 “按鈕文案” 測試成功，可繼續測試 “按鈕顏色”“按鈕位置”，逐步疊加優化效果；
3. 積累測試知識庫：記錄每次測試的目標、變量、結果（如 “電商場景下，‘限時’‘立減’類文案平均提升轉化率 12%”），為后續測試提供參考。

常見誤區避坑

1. 同時測試多個變量：如改文案 + 顏色 + 圖片，無法歸因；
2. 樣本量不足就下結論：如僅 100 個用戶訪問，數據波動大，結果不可信；
3. 忽略受眾同質化：如 A 版給新用戶，B 版給老用戶，群體差異導致結果失真；
4. 測試周期過短：如僅測試 1 天，未覆蓋周末、高峰期等不同場景；
5. 測試后不落地：獲勝版本未全量上線，或未總結經驗，導致測試價值浪費。