关于 AB 测试有哪些误解？它们的真实性如何？

[zihadhasan011]

与数字营销中的任何实践一样，AB 测试的使用也存在一些误解。我们将揭示其中的一些，以便您在遇到它们时能够记住它们。

测试可以在不同时间进行，但不能同时进行。
当在不同时间或时间段使用 A 和 B 测试时，它们的性能可能无法达到应有的效果，并且它们返回的数据可能是部分事实。

在进行 AB 测试时，拥有可以同时进行测试的工具非常重要，例如：

向具有两个不同主题、相似的受众群体且同时的特定数据库发送一封电子邮件，因为电子邮件与其他消费者习惯一样，都受时间表的影响；
登录页面包含两种不同的布局，您想要分析哪些图像或文本产生了最多的转化。在分析不同版本时，查看内容的发布时间非常重要。
如果第二天没有看到结果，最好停止测试。
您可能正在对某个活动进行 AB 测试，并且急需了解其结果。但为了进行更深入、更准确的分析，需要大量的结果，而这只能随着时间的推移才能实现。

通过让 AB 测试持续更长时间，您可以让更多受众与之互动，带来更多结果，从而增加数据分析的可能性。

在进行 AB 测试时，耐心是完美的盟友。

忽略测试，遵循直觉
当你看到结果时，你可能认为最好把它们放在一边，只需按照你的直觉去选择最好的选择。

这是另一个 AB 测试误区，因为对于许多人来说，坚持他们最初考虑的选项可能更容易，但测试提供的数据可以准确地告诉我们什么会在什么条件下带来更好的结果。

AB 测试不适用于网站
在这里我可以回答您，这取决于要应用测试的网站的背景和性能。分析每月访问量为 100,000 次的网站与分析每月访问量为 100,000 次的网站并不相同，因为互动强度允许解释更多的数据。

对于较大的公司来说，实施它更有意义，但是，对访问量较少的 希腊电话数据 网站进行小规模 AB 测试可以带来有价值的见解，特别是当您正在制定内容营销策略时。

分析背后的科学
为了了解范围，您可以探索诸如 Chi Test 之类的工具，这有助于进行此类测量。

有一个数学公式可以帮助您根据最适合测试在网站上表现良好的持续时间做出决定。只需访问vwo即可了解更多信息。

结论
AB 测试是一个非常好的工具，它有助于提高给定策略的性能，并允许比较变量并在此基础上做出决策。

它的应用非常广泛，无论是在网站、移动应用程序、电子邮件活动、登陆页面等等，因此出现了许多关于 AB 测试的神话，关于它的工作原理和它带来的结果。

要了解有关此内容以及在电子邮件营销活动中需要考虑的其他做法的更多信息，请务必阅读我们为您准备的精彩材料。