登陆页面优化最佳实践
Posted: Sun Dec 22, 2024 6:44 am
测试是着陆页优化过程中最关键的部分。这也是大多数营销人员出错的地方。此阶段的错误将意味着着陆页转化率的实际增加与回归平均值的虚幻增长之间的差异。
测试最重要的三个考虑因素是：
足够多的人看到每个登陆页面的变体，从而从结果中得出有意义的结论。
每个人只能看到登陆页面的一个版本。
变量（即，对着陆页的测试更改）被最小化，最好是 土耳其号码段 单个变量，以便清楚地知道测试的差异导致了结果。
以下是开发提供更准确结果的测试的四个最佳实践，以及五个着陆页优化工具来将这些指南付诸实践。
确保页面获得足够的流量来运行信息测试。
测试需要有足够的样本量才能产生有意义的见解。例如，在测试不同的标题时，如果有 100 人看到标题 A，另外 100 人看到标题 B，则样本量太小。
假设标题 A 的着陆页转化率为 3%，而标题 B 的转化率为 2%，这没什么帮助。也就是说，转化次数为 3 次，而转化次数为 2 次。标题 B 可能与标题 A 持平甚至领先的可能性太大了。
减少变量。
每增加一个更改，就更难确定测试结果背后的原因。测试可能会显示着陆页转化率有所提高。但如果更改了三个页面元素，就很难知道是单个元素导致了转化率提高，还是多个元素的组合导致了转化率提高。
多变量测试可以提供信息，但它们需要更多流量和更多时间。对于大多数营销人员来说，使用单一变量的 A/B 测试是最好的。
收集尽可能多的数据。
对于每个测试，只有一次收集数据的机会。实验完成后，任何未跟踪的数据都将永远丢失。这就是为什么在运行测试之前确保所有分析工具和事件跟踪都正确设置至关重要。
数据越多越好，因此请尽可能多地实施本文后面列出的着陆页优化工具。
避免样品污染。
除了尽量减少页面变量外，还必须避免样本污染。流量来源、时间、用户设备以及许多其他因素都会影响测试结果。
例如，某个尺寸的按钮在桌面上可能表现良好，但在移动设备上则不然。因此，尽可能减少变量的数量至关重要。
CXL 对样品污染进行了全面分析，重点介绍了三种常见的样品污染源：
测试持续时间。如果测试持续时间过长或过短，长度污染会影响测试有效性。为了避免这种情况，CXL 建议确定必要的样本量（有在线计算器可以帮助确定），并且只运行足够长的测试时间以覆盖那么多人。此外，避免在假期和其他数据会受到季节性影响的时间进行测试（除非您正在测试这个时间）。
不同的设备或浏览器。如果有人在智能手机上看到某个着陆页的一个版本，那么当他们在移动设备上再次看到该版本时，他们很可能会看到不同的版本。对于使用不同浏览器的访问者来说也是如此。CXL 建议按设备和浏览器分开测试，以避免这种形式的样本污染。
过期的 Cookie。大多数平台使用 Cookie 来区分测试组。如果有人看到某个变体，测试软件将使用 Cookie 跟踪他们，以便他们只看到该变体。但测试运行的时间越长，用户删除 Cookie 的可能性就越大。提前确定测试所需的样本量，并确保着陆页在 30 天内获得足够的流量以达到该样本量，这将降低 Cookie 污染的风险。
测试最重要的三个考虑因素是：
足够多的人看到每个登陆页面的变体，从而从结果中得出有意义的结论。
每个人只能看到登陆页面的一个版本。
变量（即，对着陆页的测试更改）被最小化，最好是 土耳其号码段 单个变量，以便清楚地知道测试的差异导致了结果。
以下是开发提供更准确结果的测试的四个最佳实践，以及五个着陆页优化工具来将这些指南付诸实践。
确保页面获得足够的流量来运行信息测试。
测试需要有足够的样本量才能产生有意义的见解。例如，在测试不同的标题时，如果有 100 人看到标题 A，另外 100 人看到标题 B，则样本量太小。
假设标题 A 的着陆页转化率为 3%，而标题 B 的转化率为 2%，这没什么帮助。也就是说，转化次数为 3 次，而转化次数为 2 次。标题 B 可能与标题 A 持平甚至领先的可能性太大了。
减少变量。
每增加一个更改，就更难确定测试结果背后的原因。测试可能会显示着陆页转化率有所提高。但如果更改了三个页面元素，就很难知道是单个元素导致了转化率提高，还是多个元素的组合导致了转化率提高。
多变量测试可以提供信息，但它们需要更多流量和更多时间。对于大多数营销人员来说，使用单一变量的 A/B 测试是最好的。
收集尽可能多的数据。
对于每个测试，只有一次收集数据的机会。实验完成后，任何未跟踪的数据都将永远丢失。这就是为什么在运行测试之前确保所有分析工具和事件跟踪都正确设置至关重要。
数据越多越好，因此请尽可能多地实施本文后面列出的着陆页优化工具。
避免样品污染。
除了尽量减少页面变量外，还必须避免样本污染。流量来源、时间、用户设备以及许多其他因素都会影响测试结果。
例如，某个尺寸的按钮在桌面上可能表现良好，但在移动设备上则不然。因此，尽可能减少变量的数量至关重要。
CXL 对样品污染进行了全面分析，重点介绍了三种常见的样品污染源：
测试持续时间。如果测试持续时间过长或过短，长度污染会影响测试有效性。为了避免这种情况，CXL 建议确定必要的样本量（有在线计算器可以帮助确定），并且只运行足够长的测试时间以覆盖那么多人。此外，避免在假期和其他数据会受到季节性影响的时间进行测试（除非您正在测试这个时间）。
不同的设备或浏览器。如果有人在智能手机上看到某个着陆页的一个版本，那么当他们在移动设备上再次看到该版本时，他们很可能会看到不同的版本。对于使用不同浏览器的访问者来说也是如此。CXL 建议按设备和浏览器分开测试，以避免这种形式的样本污染。
过期的 Cookie。大多数平台使用 Cookie 来区分测试组。如果有人看到某个变体，测试软件将使用 Cookie 跟踪他们，以便他们只看到该变体。但测试运行的时间越长，用户删除 Cookie 的可能性就越大。提前确定测试所需的样本量，并确保着陆页在 30 天内获得足够的流量以达到该样本量，这将降低 Cookie 污染的风险。