例如。如果您想提高目标网页 上的点击率。您的测试假设可能是： “增加 按钮的色的注意力并提高我的目标网页点击率。
”此假设仅确定一个要测试的变数。它做
出了一个我们可以透过实验明确回答的预测。确保您的假设是基于一些初步研究或数据分析，以便扎根于现实。
（例如，我们已经知道高对比度 按钮可
以获得更多点击。 ）无论您测试什么。您仍然希望有足够的信心相信它对您的受众有效。
步骤 ：建立变体 建立变体意味着开发至少一个您想要测试的内容或元素的新版本。
与您的控制版本一起。在标准 测试中。
您将有两个变体：变体A和变体 。因为您已经知道这个版本的效 加拿大消费者电子邮件列表 能如何。它成为我们任何结果的基线。预设情况下，这是您的“冠军” 。
这是要击败的人。 「变体 」应该包含
您假设会提高效能的变数的任何变更。如果我们的 行修改模板以反映您的品牌和特定的 假设是不同颜色的 按钮会获得更多点击。
这是我们将进行更改的变体。尽管大多数 测试只有两种变体。您可以测试其他变体（变体C.
变体D)同时。
但请注意，更多变体意味着需要更长的时间才能达到统计显著性，并且如果您在测试中引入任何其他变数（例如不同的页面标题） 。
几乎不可能说出为什么一个版本优于另一个版本。第 步：获得变体后运行测试。您已准备好执行测试。在这个阶段。你将把你的观众分成两组（或更多。
如果你有两个以上的变体），并将一半暴露给变体A 。是完全随机的，以避免任何偏见这可能会影响结果。
本质上。您需要确保已将每个变体暴露给足够多的人，以确保结果有效。测试的持续时间可能取决于您的业务类型等因素。
观众的规模。以及正在测试的特定元素。请务必计算您的 测试规模和持续时间，以确保您的结果准确。步骤：分析结果 获得足够大的样本量后。
是时候分析您收集的数据了。这意味着仔细检查与您的变数点击率相关的指标。跳出率。转换率－确定哪个变体表现较好。
