A/B 測試 - 多變數測試

與 A/B 測試類似，多變數測試基於相同的機制，但它比較了更多變數，並提供了更多關於這些變數如何表現的資訊。在 A/B 測試中，您將頁面的流量拆分到設計的不同版本之間。多變數測試用於衡量每個設計的有效性。

示例

假設有一個網頁已收到足夠的流量來執行測試。現在，比較每個變體的資料以檢查最成功的變體，但它還包括對訪問者互動產生最大正面或負面影響的元素。

多變數測試是一種有效的工具，可以幫助您定位並重新設計網頁的元素，並顯示將產生最大影響的區域。多變數方法可用於建立登陸頁面活動。

關於某個元素設計影響的資料可以應用於未來的活動，即使元素的上下文發生了變化。

多變數測試的侷限性是完成測試所需的流量。由於所有實驗都是完全析因的，因此同時更改太多元素會很快導致大量必須測試的可能組合。即使是流量相當高的網站也可能難以在合理的時間內完成超過 25 種組合的測試。

A/B 測試也稱為拆分測試，是一種網站最佳化方法，您可以在其中比較頁面兩個版本（即 A 和 B）的轉化率。所有訪問者都分為一個版本或另一個版本。一旦訪問者訪問這些版本中的任何一個（A 或 B），他們就會點選各種按鈕，甚至註冊時事通訊。這使您能夠確定哪個版本的頁面更有效。

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