假设您有一个理论，即更改标题文案将增加您的某个目标网页的转化率。对于可以进行哪些更改，您可能会有几个不同的想法。您如何选择首先尝试哪一个？
如果您进行 A/B 测试，则必须一次尝试一个替代方案，然后等待比较结果。但是，通过多变量测试，您可以同时尝试所有变体并获得更确定的结果。
什么是多元测试？
一个典型的实验涉及更改单个变量并测试该更改的执行情况。为了获得准确的结果，更改后的版本必须在与原始版本相同的条件下运行，这就是为什么A/B 拆分测试针对控制测试一个变体，通常用于网站优化。
多变量测试是 A/B 分割测试的更高级版本，您可以同时测试多个变量。
通常，当你决定改变某件事时，你会有多个想法来做这件事。能够同时测试所有想法可以让你更快地得出结论并做出改进。
如果没有工具帮助您运行多变量测试，那么这些测试可能很难成功运行，因为您添加的每一个变量都会增加实验的复杂性。随着需要测 电话号码库 量的东西越来越多，数据集变得越来越复杂，如果您不能确保所有变量都在一致的条件下运行，那么结果就不会准确。
然而，多变量测试（有时也称为自适应测试）正成为营销自动化平台。
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实验的最佳实践
即使使用软件帮助您运 行多 数据库服务在实现数据驱动型行业可持续增长中的作用 元测试，仍然应该遵循一些最佳实践来维护数据的完整性。
一次更改一个变量
你进行的实验应该围绕一个假设，比如“我认为改变这个标题登陆页面可以更好地定位报价并提高转化率。”因此，为了检验这一假设，你需要改变的唯一变量就是标题。
如果您决定不仅更 韩国号码 改标题，还更改不同变体中的表单位置，那么您将无法明确地说出哪些更改实际上带来了改进，这将使您很难从实验中得出可以应用于其余营销工作的结论。
限制同时运行的实验数量
如果您在公司内部同时进行太多实验，它们可能会无意中影响彼此的结果 – 即使它们原本是单独的实验。
例如，如果你有一个实验测试着陆页标题，另一个实验测试行动呼吁不同的 CTA 会影响访客到达时的想法登陆页面以及他们什么是多元是否转化。因此，即使您的 CTA 实验旨在提高点击率，而您的着陆页实验试图提高转化率，但两者在用户体验方面的重叠将使您很难区分出哪个变量正在产生影响。
围绕要实现的目标设计实验
你改变的变量应该基于分析您的营销效果如何以实现您的目标。
首先确定您的目标，然后从那里逆向确定哪些因素有助于实现该目标，以及哪些因素如果改变会对您的目标产生最大影响。
如果你想增加有机流量，尝试不同的网页模板不会产生重大影响，但围绕不同的关键词优化页面或重新构建内容使用关键词的方式可能会产生影响。
给结果留出时间
每当实施一项变革时，结果往往会立即出现激增。然而，这只是对正在发生的变化的反应，并不一定代表持久的影响。
不要根据这些初步结果做出假设。相反，你需要耐心等待实验进行足够长的时间，直到结果具有决定性。
对于网站实验，这通常意味着您需要确定需要多少页面访问量才能获得足够的样本量。如果您的网站每天获得一千次访问，那么新着陆页的前 10 位访问者的反应将无法准确反映其对整个受众群体的表现。
总结
为了最大限度地提高营销策略的效果，您应该始终进行测试和实验。总有改进的空间，一次测试的成功往往为开展新的实验打开了大门。
软件极大地提高了营销人员进行这些实验的能力，比如HubSpot 营销中心企业使营销人员能够一次测试五种变体，并且在确定确切结果后甚至会自动使用表现最佳的变体。