在營銷企業網站建設中，AB測試往往是網站上線前的必要步驟。通過它，我們可以分析用戶喜歡的色調、網站內容和轉換按鈕，從而確定最佳營銷頁面。接下來，我們將與大家分享如何建立一個營銷企業的高端網站

在測試時，優化器往往過于關注測試本身，而忽略了一些測試變量所帶來的問題

拿一顆栗子

下圖是一家公司的優化器提供的一組AB測試數據。他認為，在方向和關鍵詞相同的前提下，方案B的流量比方案a少，但轉化率明顯高于方案a。因此，他認為消費者更喜歡方案B

的頁面　　

但是B計劃的結論真的正確嗎？在這里，我們不要否認這一點。讓我們看看百度關于AB測試的聲明

AB測試是為web或應用程序界面或流程制作兩個（a/b）或更多（a/b/N）版本。在同一時間維度，讓組成相同（相似）的訪客群隨機訪問這些版本，收集每個群體的用戶體驗數據和業務數據，最后分析和評估正式采用的最佳版本

它可以分為以下三點：

N個方案的并行測試

2）N個方案之間只允許有一個變量

3）使用其中一個標準來判斷結果并篩選出最佳方案

基于此，讓我們來看一下上述情況。問題是否顯而易見。由于網站的在線時間段不同，用戶的活動也會不同，因此它從根本上導致測試結果的偏差，從而影響可信度

眾所周知，構成市場的因素很多，影響消費者轉化的因素也會很多

特別是在快速發展的社會，由于信息接收的順序，消費者在任何時候都可能進行不同的轉換行為。我們盡量減少未知因素

在日常AB測試中，還有哪些因素會影響企業網站建設方案的實用性

調查基數

根據統計抽樣調查的概念，調查基數越大，結果的可靠性越高。對于擁有13億人口的營銷網站來說，基數應該是大范圍的，但事實往往恰恰相反。在實踐中，許多優化器在由于各種原因（如流量成本和網站排名）基礎有限時進行AB測試，例如，每天只有數百名訪問者訪問網站頁面。顯然，這樣的測試結果會非常不穩定

因此，在AB測試期間，我們應該確保有大量數據支持

時間因素

環境會隨著時間而變化，用戶的需求會隨著不同的場景而變化。測試結果會隨著ab的時間而變化

吃栗子

對于公司的白領來說，因為他們需要在白天工作，他們傾向于在晚上瀏覽網站，導致購買行為。如果我們的目標受眾是白領，白天和晚上不同的送貨時間段會導致結果出現偏差。也就是說，由于用戶的活動不同，不同時間段的測試結果會不同

因此，最有效的方法是同時在線測試不同的版本，以盡量減少用戶活動和其他因素對測試本身的影響

區域因素

為了提高AB測試的效率，一些優化器將其放在不同的城市。但是，由于每個城市的市民對產品的認知不同，結果往往會不穩定

作為一件貂皮大衣和一個北方城市，東北可能對它有很強的依戀，但北京不會

因此，在開展測試時，我們還應盡可能保持區域一致性，以避免因習俗、認知、，etc

在營銷網站的建設中，頁面的AB測試對網站的成功起著至關重要的作用。頁面測試的前提是正確的，否則一切都是徒勞的。