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注：配图为UCI设计公司作品

太原商标设计公司转发原文直译：

设计并不总是如预期的那样成功。 布局看起来不错。颜色选择似乎很棒100 . CTA平衡巧妙而清晰。 但是… 它不起作用。所有的一切。一部分吧。你不能完全确定，但总会有事情发生。 尽管每个人都有最好的意图，包括所有时间的研究和分析，事情并不总是按计划进行。 这就是持续测试的用武之地。不是一劳永逸或欢呼祈祷的尝试。 更好的是，您的测试工作不需要复杂和耗时。 以下是如何在几分钟内设置谷歌分析内部的分割测试。 什么是谷歌分析内容实验?

比方说，你的电子商务商店出售哈巴狗贺卡。(那是顺便的事。) 很明显，这些应该会自我推销。 但是让我们暂时不要怀疑，假设销量低是因为你首先很难让人们进入这些单独的产品页面。 你的主页不是一个目的地；这是一个出发点。 窥视者进来，环顾四周，然后点击别的地方。 很多时候，这是你的产品/服务页面。通常这是你的"关于"页面。 无论如何，目标是让他们尽快进入一个漏斗或路径，(一)帮助他们找到他们正在寻找的东西，同时(二)让他们更接近触发你的一个转化事件。 神奇的事情发生在登陆页面上，这两件事——访问者的兴趣和你的营销目标——交织在一起，成为一首美妙的交响乐。 所以，让我们测试几个主页变体，看看哪个在引导新访客进入你的畅销产品方面做得最好。 一个有视频，一个没有。一个简短而甜蜜，另一个冗长而详细。一个有GIF，另一个没有。新进入的流量在这些页面变化中被分割，让你可以观察和比较完成你想要的动作的人数，直到你可以自信地宣布赢家。 （很可能会是以这个视频为特色的那部。) 像这样运行简单直接的分割测试就是登陆页面优化101,在这里你可以识别特定的页面变量，为你的观众带来最好的结果，并在你的网站上成倍增加。 谷歌分析附带了一个基本的内容实验功能，允许您比较不同的页面变化，相应地划分流量，并通过电子邮件更新结果趋势以及您是否会达到您定义的目标。 但是…从技术上来说，它们不是一个简单的A/B测试。这是为什么，以及为什么这实际上是一件好事。 为什么内容实验可以优于传统的A/B测试 典型的A/B测试选择一个非常具体的页面元素，比如标题，并且在新的页面变体中只改变一个微小的变量。 网络上充斥着这样的文章，改变按钮颜色导致点击率增加了37,596%,因为人们喜欢绿色按钮而不是蓝色按钮。咄。 (*那是一个虚构的数字。) 但是你的经典A/B测试有一些问题。 首先，微小的变化通常会回归到平均值。因此，当您第一次开始运行测试时，您可能会看到一些小的波动，小的变化通常只等于小的结果。第二个问题是大多数A/B测试都失败了。 如果这还不够糟糕的话，第三个问题是，你需要大量的数据（具体来说，从每月1,000次转换开始，至少进行250次转换的测试)来确定这些改变是否真的有效。 谷歌分析内容实验使用的是A/B/N模型。这就像是介于只有一个变量的A/B检验和协调的多变量多元检验之间的一个步骤。 （在输入最后一句话后，我意识到只有铁杆阴极射线示波器极客才会关心这种区别。然而，从高层次上理解仍然很重要，这样您就知道要进行、尝试或测试什么类型的更改。 您可以创建多达10个不同版本的页面，每个版本都有自己独特的内容或更改。 换句话说，你可以测试更宏观的东西，比如："一个积极或消极的哈巴狗价值主张会导致更多的点击吗?

" 总的来说，这些整体变化可能更有指导意义，帮助你弄清楚你可以（也应该)将哪些信息或页面元素运用到你的其他营销材料中，如电子邮件、社交媒体等。 最好的一点是，不需要建立复杂（耗时)的过程来确保所有变量的变化在统计上是显著的，而是可以使用谷歌分析内容实验来运行更快、迭代的变化，并在移动中学习。 以下是开始的方法。 如何设置谷歌分析实验 设置内容实验只需要几秒钟。 但是，您必须在登录之前设置至少一个或两个页面变体。这个话题超出了这里的范围，所以看看这个和这个

注：配图为UCI设计公司作品

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