如果您正在進行 A/B 測試，則必須一次嘗試一個替代方案，然後等待比較結果。但是，透過多變量測試，您可以同時嘗試所有變體並獲得更結論性的結果。
什麼是多變量測試？
一個典型的實驗涉及更改單一變數並測試該更改的執行情況。為了獲得準確的結果，更改後的版本必須在與原始版本相同的條件下運行，這就是為什麼A/B 比較測試，它針對控制項測試一種變體，通常用於網站優化。
多變量測試是 A/B 分割測試的更高級版本，您可以在其中同時測試多個變體。
通常，當你決定改變某件事時，你對於如何做會有不只一個想法。能夠同時測試它們可以讓您得出結論並更快地進行改進。
如果沒有工具來幫助您執行多變 荷蘭 WhatsApp 號碼數據 量測試，它們可能很難成功運行，因為您添加的每個變數都會增加實驗的複雜性。隨著需要測量的事物越來越多，資料集變得更加複雜，如果您無法確保所有變更都在一致的條件下運行，那麼結果將不準確。
然而，多變量測試，有時也稱為自適應測試，正在成為越來越常見的特徵。行銷自動化平台。
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實驗的最佳實踐
即使使用軟體來幫助您執行多變量測試，您仍然應該遵循一些最佳實踐來維護資料的完整性。
一次更改一個變數
你進行的實驗應該圍繞著一個假設進行，例如「我認為改變這個問題的標題登陸頁面將更好地定位優惠並提高轉換率。因此，為檢驗該假設而需要更改的唯一變數就是標題。
如果您決定不僅更改標題，還更改不同變體中的表單位置，您將無法明確地說出哪個更改實際上帶來了改進，這將使得您很難從實驗中得出可應用於以下方面的結論：其餘的行銷工作。
限制同時運行的實驗數量
如果您在公司內同時運行太多實驗，它們可能會無意中影響彼此的結果 - 即使它們本來是單獨的實驗。
例如，如果您有一個實驗測試著陸頁標題，而另一個實驗則測試商品交易顧問，不同的 CTA 會影響訪客到達網站時的心態登陸頁面以及他們是否轉變。因此，即使您的 CTA 實驗旨在提高點擊率，並且您的著陸頁實驗旨在提高轉換率，但兩者在使用者體驗方面的重疊將導致很難隔離哪些變數正在產生影響。
圍繞您想要實現的目標設計您的實驗
您更改的變數應根據分析您的行銷效果如何與您的目標相關。
首先確定您的目標，然後從那裡向後追溯，確定哪些因素有助於實現該目標，以及如果改變的話，哪些因素會對您的目標產生最大的影響。
如果你想增加自然流量，嘗試網頁範本不會產生重大影響，但圍繞不同關鍵字優化頁面或重新調整內容使用關鍵字的方式可能會產生影響。
給時間讓結果成為決定性的
每當實施變革時，結果通常會立即激增。然而，這只是對正在發生的變化的反應，並不一定代表持久的影響。
不要根據這些初步結果做出假設。相反，您需要保持耐心，直到實驗持續足夠長的時間才能得出結論。
對於網站實驗，這通常意味著您需要確定需要多少頁面訪問才能保證樣本大小足夠。如果您的網站每天有 1000 次訪問，那麼前 10 位訪客對新目標網頁的回應方式將無法準確反映網站在整個受眾群體中的表現。
外賣
為了最大限度地提高行銷策略的效果，您應該始終進行測試和實驗。總是有改進的空間，一項測試的成功結束通常會為進行新的實驗打開大門。
軟體大大提高了行銷人員進行這些實驗的能力，例如HubSpot 行銷中心企業使行銷人員能夠一次測試五個變體，甚至在確定最終結果後自動使用最佳表現的變體。
