A/B測試是什麼？完整AB Test教學：4大步驟＋Google Optimize介紹

AB Test 是什麼？網站優化與改版就靠A/B Test！

AB測試（AB Test）如今已是許多網站用來快速測試改版、優化網站、EDM內容，或擬訂商業策略的常用方法之一。究竟AB Test 是何方神聖，又具備怎樣的優勢，才能一躍成為網站管理者們的寵兒呢？

（一）AB Test 是什麼？操作假說與變因的實驗方法

AB 測試（AB Test／AB Testing）是一種「針對網站優化方式提出假說後，將欲測試的操作變因分別做成不同版本，並藉工具將這些版本隨機且平均地投放予造訪網站的使用者，蒐集並分析數據後決定優化方向」的實驗方法。

看了上面的定義可能有些難理解，那就先來瞭解何謂假說與變因：

回想一下以往在學校做實驗時，若我們想測試金屬的導電度，可能會先提出「銀線的導電度比銅線好」的假設，接著進行電流量、溫度等因素完全相同，但一次是連接銀線，另一次連接銅線的實驗。

此時我們所欲證明的「銀線的導電度比銅線好」即是假說，而電流量、溫度等維持相同的條件是控制變因，金屬種類這個改變的因素則是操作變因。

而套回網站上，若今天有人提出了一項改善網站的方式，這便是假說，具體改變的因素如美化圖片就是操作變因，而其他網站原有的元素如字型大小、文章內容等就是控制變因。

而AB Test 就是在分流出幾種操作變因不同（有美化圖片與沒有，或是美化方式不同）的版本後，將這些版本平均顯示在使用者面前，並藉由使用者對不同版本反映出的行為，判斷選定的操作變因對網站各項數據的影響，從而選出較好的優化方式。不過要注意的是，一次只能選定1個操作變因，以免無法準確歸因操作變因與假說間的關係喔！

（二）AB Test 能做什麼？6大A/B Test優點分享

相傳Google約有1%的流量都不斷在進行AB Test，嘗試找出更容易吸引用戶的想法與方式，而許多大型網站也持續透過AB Test 提升點擊率與轉換率等。

然而優化網站的方式這麼多種，為什麼要選擇AB Test？這邊我們幫大家統整出AB Test 的6項優點：

1.用數據取代主觀

試想自己身在一場網站優化會議，討論目標是如何改善連結的點擊率，此時同事小林表示應該將連結放大置中，另一位同事小姜則認為應該把連結放在文章最前頭吸引點擊，但主管成哥卻提出連結可放在原處，但應加強文章的CTA，3人爭執不下。

若只是聽3人爭論，顯然難以做出較優的選擇，此時若以AB Test 測試3種版本，便可藉由測試期間的數據回傳與分析，簡單評斷出3者方案的優劣順序，不僅能減少討論的時間，也能避免討論許久後，實際投放成效仍舊不良的情形。

2.降低測試成本

AB Test 的版本優劣是相互比較而成，因此需求的數據量較其他分析方法稀少，約莫1,000人次左右的流量即能得到基礎測試結果，只要倚賴網站現有流量即可達到。

因此在擬定商業策略與測試版本時，採用AB Test 能最大限度以網站現有流量做測試，而不必再付出高昂的成本。

3.任何元素皆可測試

一個網站上的元素非常多，當網站的數據反饋不佳，網站管理者很難明白是哪個環節出了問題。但藉由AB Test 可針對任何微小的元素進行測試，例如點擊按鈕的變更、配圖的位置等等，從而得到有數據支持的結論並鎖定改善方向。

（有哪些元素可以改善SEO？不妨看看這篇文章：SERP是什麼？15種搜尋結果元素與SERP意思詳解！）

4.數據回饋直接

AB Test 所選用的指標如點擊率、轉換率、跳出率等都非常直接，網站管理者可輕易看出各版本的成效優劣，而不必多費心思再次分析。

5.可持續修改測試

由於AB Test 的成本低廉，因此可以不斷進行測試。在網站流量公式與SEO規則都快速變化的現代，持續測試與修改，找出現時點最佳的版本與元素組合，能讓網站流量藉AB Test SEO優化達到更好。

6.不會影響使用者體驗

AB Test 是在使用者不知情的狀況下測試，因此不會中斷或影響瀏覽體驗，能減少使用者對於被測試的抗拒，取得更為可信的數據。

總體來說，透過AB Test 能低成本的取得有效且直接的數據，且能針對任何元素隨時進行修正並持續測試，對於網站管理與優化有莫大助益。

而AB Test 與現今流行的SEO也非常有關，透過AB Test 能快速測試影響SEO的網站元素，從中找出最能提升排名順序的方式與組合，輕鬆省下額外投放廣告的費用。

AB 測試全攻略！手把手帶你走過所有AB Test 流程

瞭解AB Test 的定義與優點後，就要來一步一步操作AB Test啦！

（一）好的AB Test 如何開始？確立目標是重點

在真正開始操作AB Test 前，網站管理者應該要先確定自己到底想透過AB Test 得到什麼成效？如此才能進行目標的擬定並蒐集數據。

因此可以考慮先藉GA分析等工具研究網站現在的成效，例如使用者在瀏覽歷程的何處流失最多？為何瀏覽人次高但轉換率低落？單個網頁的跳出率高是因為網站性質還是內容出現問題？

瞭解網站現有的數據能幫助管理者評估自身網站的優劣與表現，才能進一步提出可嘗試優化的面向及策略。

（二）AB Test 步驟解析！看完別再說AB 測試太困難！

了解現有網站的體質後，就能開始著手AB Test 啦！以下我們就將AB Test 步驟拆解，幫助各位瞭解各階段的重點：

1.定義目標

你想要達成什麼？這是進行AB Test 前最重要的問題，就像一個人要先確定人生志願，才能朝這個方向去努力，否則就只能像無頭蒼蠅般亂竄。

AB Test的目標都常能分為2類：提升與減少。

提升類例如：

• 提升轉換率
• 提升頁面瀏覽時間
• 提升連結點擊率

減少類例如：

• 減少跳出率
• 減少離開率

管理者是希望能夠提升網站的點擊率？還是希望讓使用者更願意購買產品？每一個不同的目標設定都會令後續的操作方向不同，但建議盡量讓目標簡潔明瞭，才方便後續分析。

因此在開始測試前，確立自己的目標並羅列出需參考的指標，必要時也能定義優化方案應達到的最低標準，才能令後續的AB 測試更順利且富有成效。

2.提出假說

確立好目標後，便能提出可優化現有狀況的假說，可以考慮從以下2個面向去思考：

• 物理層面：改變瀏覽體驗，例如更動排版、顏色、內容等等，讓用戶獲得新穎的瀏覽歷程，進而提升各式數據。

• 心理層面：從用戶角度出發思考，例如保健食品附上檢驗報告與健康安全標章，降低用戶對商品的疑慮，從而改變用戶想法。

之後便能提出假說，例如「選用橘色做為網頁主色調能延長20%瀏覽時間」、「3,000字以內的文章能夠有效降低跳出率15%」等等，再依據此假設發布測試版本。

同時也要注意提出的假說必須與達成目標有關，舉例來說，若目標是「增加網頁瀏覽時間」，但卻提出「改變CTA的圖示應當能增加網頁瀏覽時間」的假說，是不是就顯得有些不合理呢？那自然不可能完成原先設立的目標啦！

這邊就為大家補充AB Test 常見的幾種操作變因與可測試元素：

• 文案：標題、關鍵字、語言風格、段落、字數等
• 版面配置：板塊位置、網站色調、頁面切割方式等
• 廣告：圖片或影片、介面設計、點擊按鈕位置等
• 表單：長度、內容、排版、問題設計等
• 行動按鈕（CTA）：位置、內容、顏色、尺寸、圖示等

再次提醒，一個假說只能有一個操作變因，否則會難以辨識究竟是哪項變因影響網站數據，例如若假說為「改變CTA按鈕的顏色與位置」，則之後的數據變動到底是因位置還是顏色的改變造成？將導致難以更進一步確認原因，失去AB Test 簡易快速分析的優點。

3.發布測試

確立好假說後，就可以開始著手準備發布測試啦！

首先根據訂立的假說製作對應的測試版本，例如假說為「將網站主視覺改為橘色能延長網頁瀏覽時間20%」，則可以分別製作原先色調、藍色色調及橘色色調的版本，確保能夠觀察出操作變因帶來的影響。

接著便可以將這些版本隨機且平均發布給使用者們，並開始進行數據蒐集。

一個測試是否有效取決於2大因素：

• 樣本數量： 一個測試需要接觸一定數量的使用者，結果才會具有意義，若是樣本數過少，則數據的差異可能只是來自抽樣誤差。而樣本數量到多少才能使結果有效？這就要依照測試的項目與網站大小而定。

這邊我們可以參考「信心水準」這項指標，若樣本達到一定數量，我們才能有足夠高的信心水準，認定這個差異來自於操作變因的不同。

• 統計顯著性： 若是版本間的數據差異不大，則這樣的差異究竟是來自操作變因的不同，或是單純的抽樣誤差？這點可以透過計算統計上的顯著性來證明，而常用於證明統計顯著性的指標為p值。

若能兼顧這2大因素，這次的AB Test 便是有效的測試，網站管理者能夠依據測試結果擬定之後的網站優化方向與商業策略。

4.持續分析與優化

通常為了避免數據偏誤，AB Test 測試上線後約需進行2-3周才能取得有效量，此時若版本間的數據差異並不明顯，則代表此變因可能無顯著影響，可以再次提出假說測試。

而若版本間出現顯著差異，則可以開始運行較優良的版本，但同時也能在此版本上再度選定新的操作變因與假說，持續測試找出最適宜的元素組合，取得最良好的數據與流量。

（三）AB Testing 範例分享：法律010

看完以上的介紹，或許心中仍有一些對AB Test 操作的疑惑，這邊我們就透過法律網站《法律010》的例子，來幫助大家更深入瞭解AB Test 在實務上的使用！

《法律010》網站希望讓網站使用者進行LINE諮詢行為，也就是提升轉換率。於是經過集思廣益提出了「讓CTA按鈕出現在使用者畫面右下角，會比放在頁面最下方更能提升轉換率」的假說，並依此設計了一種新的版本。

接著任何進入《法律010》的使用者，便會隨機被分配到原先「CTA按鈕在頁面最下方」跟「CTA按鈕一直出現在畫面右下角」的兩種版本。而進行數周後，若樣本數量足夠，則網站管理者便能依據實際的按鈕點擊率提升或下降的數值計算統計顯著性，再來確認原先的假說是否正確。

若確認「CTA按鈕出現在使用者畫面右下角」確實能提高LINE諮詢率，則可將所有使用者頁面都置換為新版本，也可選擇在這個版本上繼續提出假說，例如「將《法律010》網頁主色調改為藍色能降低跳出率」等，繼續進行新的AB Test。

透過這樣的舉例說明，是不是更明白AB Test 的操作與用途了呢？

（其他操作SEO的方式，可以看看這篇文章：SEO文章怎麼寫？8招拆解文案結構，教你寫好SEO文！）

Google Optimize 是什麼？多樣化AB測試功能用不完！

雖說AB Test 的概念很簡單，但實際執行仍然需要工程技術的配合，如製作測試版本、修改介面等，那如果不具備這些技術的網站管理者該怎麼辦呢？這時便可以利用Google 發布的AB Test 工具 ——Google Optimize 來協助操作啦！

（一）Google Optimize 是什麼？協助你快速操作AB Test

Google Optimize 是Google 在2017年推出的功能，能夠協助網站頁面的測試工作，直接針對變因進行直覺性的修改，並能與Google Analytics 結合，集中管理數據，而且除AB Test 外也提供其他種類的測試方法可以選擇。

（二）Google Optimize 教學—安裝

想要使用Google Optimize，首先當然要讓自己的網站與Google Optimize 連結！以下就跟大家簡介Google Optimize 的安裝步驟：

1.申辦帳戶

首先要前往Google Optimize 工具建立帳戶，可以考慮使用跟GA分析相同的信箱，待會連結的時候更為方便喔！

2.安裝擴充工具

建立帳戶後就要安裝擴充工具，才能開始Google AB Test 的旅途！

3.建立體驗

建立帳戶後，就可以開始選擇想要的體驗，除了Google Optimize AB Test 外，也提供了多變數測試、個人化等功能。

4.連結GA帳戶

如果使用的信箱已有GA分析的資料，這裡就可以快速完成！若是沒有的話，就必須要手動輸入其餘資料囉！

（不熟悉GA分析是什麼？這篇文章可以解答你的疑惑：GA分析是什麼？2023最好懂的Google Analytics教學！）

5.安裝Google Optimize 代碼

設定網站中關於Google Optimize 的GTM代碼，讓Google Optimize 能夠開始追蹤資料。

若是都完成的話，就可以開始進行的A／B Testing 的操作啦！

（三）Google Optimize教學—使用

安裝好之後，便能使用AB Test 的功能啦！，具體來說該如何操作呢？這邊也為大家一步一步拆解！

1.建立假設

首先需要建立一個假設，也就是我們前面所提到的假說。

2.建立測試

在Google Optimize 中選擇建立實驗並命名，接著輸入要測試的網站網址，並選擇AB Test。

3.製作變化版本

使用內建的視覺編輯器，製作網站的不同版本。

4.設定測試目標

為測試選一個主要目標，通常目標有以下3種：

• 系統目標：瀏覽次數、跳出率、工作階段時間、收益等等
• GA目標：若有連結GA帳戶，則GA分析中設定的目標也可做為測試目標
• 自訂目標：可設定特定事件或瀏覽量做為目標

除了主要目標外，也可另外建立最多2個額外目標。

延伸閱讀：GA4新時代來臨！手把手帶你從GA無痛接軌GA4！

5.指定目標

在此功能中，可以分配以下3個變化：

• 列入測試的使用者比重：要讓多少比例的使用者參與測試？
• 版本權重：有多少比例的使用者會看到A版本，多少看到B版本？
• 指定條件：從事何種特定條件或行為的使用者才會成為測試目標？

6.開始實驗

當以上設定完成就能開始測試啦！只要頁面顯示進行中，就代表測試正在運行。直到測試進行一定時間或數據已經足夠後，就可以停止測試。

藉由Google Optimize 的強大功能，便能輕易進行AB Test ，協助網站的優化與策略擬定啦！

（四）AB Test的進階技術—區隔、多變量、個人化

除了AB Test 測試，也有些網站管理者會操作更複雜的測試取得更多數據，以下就簡單介紹3種：

1.區隔測試

對使用者進行分類與區隔，更能鎖定策略方向，常用於參與測試使用者數過多時。舉例而言，整體數據顯示使用者喜歡某個CTA文字設計，然而可能是因此網站使用者多為男性，女性使用者對此CTA文字其實非常反感，但普通的AB Test 無法反映這個現象，此時就可以透過區隔測試來辨明。

2.多變量測試

同時進行多種變數的測試，需要的樣本數量較多，但可得到更清楚的比較數據，並省去不斷測試的麻煩，但因變因過於複雜，必須確定是否能正確抽取數據並分析。

3.個人化測試

針對特定進入網站的使用者，設定相異的瀏覽畫面，例如對日本的使用者顯示日語，或是在IOS 及Android 裝置上顯示不同介面等。

不過這些操作雖能得到更精確的數據，但相較AB Test 又更為複雜，需要付出許多時間學習，因此也有不少網站管理者選擇交給專業的公司協助測試。

結語

看到這邊，相信對AB Test 及Google Optimize 的瞭解已經非常充足啦！但AB Test 還是有許多微小細節需要注意，也應搭配其他的SEO優化方式才能達到最高的效益！

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（其他SEO優化方式有哪些？可以參考這篇文章：SEO是什麼？SEO優化怎做？SEO搜尋引擎最佳化完整教學）