运行了大约4周的测试后，我对我的软件下载测试出了一份结果。 你能猜出哪一种变化的下载量最大？ 有多少改善？ 我是能够实现超过现有的40％的转换率？

屏住呼吸，结果是：

注：％默认的完善的计算公式为 100 *（变化％-控制％）/（控制％）

＃：指上面的截图中所描述的是组合数目。

可信度*：统计上结果的置信水平（不犯错的概率）。

你可以观察到的标题为红色“免费下载”转化率39％升到63％，60％的惊人增长。 有“下载”大字体大小（与链接，红色的组合）也产生了积极的改善（43％）超过默认组合。 所有结果前三名在统计上达到95％或更多的置信水平。看到下载有一个固定的增长，意味着我可以在这网页上安全地执行这些转变。 还要注意，即使是表现最差的组合有大约超过4％的改善，虽然它并不显著。

值得关注的是， 测试结果可能不可靠 ，而且出现的改善可能是由于机会。因此，必须了解不同参数的可靠性影响：

• 浏览人数：访客数量多，测试结果会更可靠。 你可以使用如持续计算的分割测试法，估计您的测试需要多少访客。
• 转换速率：在一般情况下，与转换率高的（比如40-50％）的网页相比。转换率较低的（比如1-2％）网页需要更长的时间才可获得具有统计意义的结果。
• 在性能上的差异：一个在转变行为有很大差异（例如“10％）的测试比一个差异极小（0.5％左右）的测试要可靠得多。

不管你使用的是自动取得可靠性结果的工具，还是使用在线计算器来衡量结果的可信度，这是很重要的一个工具。 使用和执行不可靠的结果实际上会导致性能下降。A/B测试信度分析如何计算可以阅读文章统计分析和A/B测试，或者我的博客文章 A/B测试的数学运算。

5. 从测试结果中学习

不管页面的优化版本是否被察觉，每一个尝试都会带来很多收获。以下是从我的尝试中得出的若干要点:

• “免费”是一个很吸引人眼球的字眼。如果你提供免费的东西，那可能是在做一个次优的东西，所以不要在页面上太明显。
• 免费广告最好在操作链接的附近展示，举个例子，“免费下载”的广告展示在下载链接的周围。
• 为什么不把“免费”二字设置为可点击？这个问题使我们想到了重要的一点。我敢肯定如果我分析了页面上的链接点击情况，我应该会发现很多用户在点击了“免费下载”的标题后才意外地发现这不是链接。我应该测试一个标题可点击的版本。
• 红色只有结合其他元素例如“免费”（或其他带有引起行动的文字）时，才会引起访客的注意并让他们采取行动。但如果你的文字没有说服力，访客大概不会采用任何行动的。
• 引起行动的文字大小也是影响因素。较大的字体告诉访客这里是需要特别注意的部分。例如。“下载申请”与页面上的其他内容相比更重要。

即使你不记得以上各点，但请务必记住一个关键点：在您的网站没有测试他们的时候不要复制上述建议！

每个网站都是独一无二的，每次转换的目标也是不同的。而一般关于“免费”的影响意见，关于字的红色以及引起行动的文字的大小都是符合逻辑的。但是最明智的做法是创建一个快速测试，确定其效力。

A/B测试在刺激公司的收入和利润方面有很大的潜力。 尽管如此，奇怪的是采用A/B测试的人并不多。如果你还没有做过A/B区别测试，为什么会这样呢？ 如果你之前做的A/B测试或多变量测试，请在下面分享您的经验，以便别人可以了解真实的例子。

原文地址：Smashing Magazine

译文地址：http://isd.tencent.com/?p=2488

本文链接：http://www.blueidea.com/design/doc/2010/8147.asp　

出处：isd
责任编辑：bluehearts

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