现在您已经有了可行的假设并创建了控制和测试网页，是时候开始 A/B 测试了。我们最喜欢的两个A/B 测试工具是 Optimizely 和 Visual Website Optimizer。您可能会发现一种工具比另一种工具更适合您的需求，具体取决于您要测量的内容。
运行测试
A/B 测试结果相对容易理解且易于应用，消除 阿尔巴尼亚 WhatsApp 数据 了网站优化中的猜测。如果您选择的武器是上面列出的 A/B 测试工具之一，Optimizaly 和 Visual Website Optimizer 都可以清楚地显示用户与控制页面和变量页面交互的结果。
使用这些可读的结果，您可以比较和对比您的网站和新创建的页面。这将向您展示变量更改是否证明了您的假设。如果变量页面产生了您想要的结果，那么您就有证据证明您应该永久实施此更改。
选择你的“武器”
根据变量的性质（尤其是当变化相对 作为一个能够回顾过去 较小时），A/B 测试可能会显示极小的结果，让您的团队面临与开始时完全相同的问题。虽然小的变化（例如按钮的位置）可能会对点击次数和转化次数产生重大影响，但 A/B 测试通常在大规模变化时更有用。
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