【為什麼我們要編譯這篇文章】對於新創公司來講，每一筆資源都很珍貴，如何用最少資源做出最大效益，去瞭解使用者習慣，其實就是靠 A/B Testing。靠 Google Analytics 就可以有效做出 A/B Testing 數據的分析解讀，這一招很好用，快學起來吧。（責任編輯：鄒昀倢）
A/B Testing 其實是一個「瞭解消費者」很重要的工具。透過分析使用者經驗（UX）以優化介面，應用範圍包括網頁、 App 介面、廣告，也可以分析新產品對使用者產生的衝擊、影響。對於資源不多的小新創來說，公司能利用 A/B Testing 進行小範圍的投放調查 ，了解使用者喜好後，再大規模改版網頁或投放廣告，而不必造成資源浪費。
A/B testing 的概念很簡單，設計兩款或多款介面，分為實驗組跟對照組（原版網頁），兩者的差異可以是按鈕顏色、排版設計、圖案等。透過平均或隨機分流機制，使用者會分別進入兩種不同版本的網頁或介面，每位使用者在網頁內的動作都會被監控且記錄下來，幫助設計者了解哪個版本的使用轉換率（conversion）最大。
轉換率三個字，對不同行業來說意思可以差很大
針對不同的網頁類型，轉換率也代表不同的數據。對部落格而言，訂閱是一種轉換率；對電子商務網業而言，銷售、訂閱、電子報、活動廣告點擊率等都算是一種轉換率。
聽起來很簡單，反正就是設計兩款不同的網頁，把使用者分類，然後等著接收分析結果嘛。
大錯特錯。
許多A/B Testing的新手常常在進行測試時面臨一些窘境，例如不知道該選擇哪個工具、該如何設計測試內容，以及測試該進行多久以取得有效的資料。其中，最常見的盲點是搞錯了A/B Testing的目的──無論你測試的是什麼，切記這點：轉換率優化（Conversion Rate Optimization）的目標永遠都是為公司帶來更多利益。假設你A介面所帶來的訂閱率較多，但A介面的設計卻對銷售數字沒有幫助，那不管A介面的設計多成功，你都應果斷捨棄它。
Google Analytics 這個好用工具，免費！
市面上有很多轉換率優化工具，但它們通常需要額外付費，增加你的成本。Google分析（Google Analytics）則是少數免費且好用的A/B Testing工具之一。以下將簡單介紹該如何使用Google Analytics的內容實驗（Content Experiment）功能，幫你的網頁進行A/B Testing。
1) 建立一個實驗主題（Experiment Objective）
在攬客（Acquisition）跟轉換率（Conversion）之間，有一個時常被使用者忽略的分類選項──行為（Behaviour）。點擊其中的實驗（Experiment）後，再點擊介面左上方的「創建實驗（Create Experiment）」。
於開啟的頁面中，依照你的產品內容與性質，替你的實驗主題命名。接著，在「實驗目標（Objective for this experiment）」欄位，選擇此A/B Testing的目的。你可以選擇一個現有內建的目標（銷售、廣告），或是一種使用者報表（跳出率），當然也能自行設定，更能同時設定多種報表。
2) 替你的網頁分流
設定好主題與目標後，你就能著手設定內容實驗的網頁流量百分比。這將控制有多少人會造訪哪個版本的網頁。欲加速測試的速度，你或許會想增加參與實驗的訪客數量，但若你的網頁改版實驗性較強或風險較大，將網頁流量限制至一個小的百分比會比較保險。你也能透過開啟電子郵件通知來管理並取得實驗的任何活動與變化。
在同一個視窗底下的「進階選項（Advanced Options）」中，你能透過切換「分流（Distribute traffic）」選項來決定分流的方式。該選項受Google預設為關閉狀態，也就是Google會隨機將造訪網頁的訪客分流至各個版本。如果將此選項開啟，則會把訪客平均分配到各實驗版本中。
在同一個區塊內，將最短實驗時間設定為三個星期是獲得有效數據最保險的做法。Google Analytics同時也允許使用者自行設定實驗結束的門檻，只有達到一定的信賴區間（confidence level），該實驗才會結束並提供最終分析數據。門檻設置得越高，實驗結果也就越可靠。
3) 設置原始頁與變化頁
下一步是加入你的原始網頁與變化頁。很方便地是，Google Analytics只需要網頁網址便能進行實驗。在這個區塊中，你可以設定一個原始對照網頁和十個變量網頁。
輸入網址完畢後，檢查右側的預覽照片以確保網頁正確，再點擊儲存按鈕。
4) 把Script Code加入網頁原始碼
如果你的公司有負責維護網頁的工程師，這個頁面上有一個很方便的「Send the code to webmaster」按鈕，讓你把Google Analytics提供的這片密密麻麻的程式碼email給你的工程師。
如果你必須自己捲袖處理網頁，先確認所有網頁都有安裝Google Analytics追蹤程式碼（tracking code），再將這片實驗程式碼（experiment code）複製，找到原始網頁的網頁碼，於「opening head tag」後貼上。
完成後，點擊「下一步（Next step）」讓Google Analytics確認你的網頁碼是否有正確插入。
接著你就能等著收割成果了！
一個網頁產品絕對不會是「寫完就好」的東西。因應不停變化的市場與使用者偏好，身為第一線接觸網路使用者的產品網頁，只有不斷分析數據、開發新想法、更新介面、推出新設計，一直精進、改變自己，才能讓使用者忠誠並持續對你的公司保有驚奇感。
登錄頁優化（Landing page optimization）與分流測試技術（split testing techniques）儘管精確，但也可能需使用只有CRO專家懂得操作的工具。然而，Google Analytics填補了這項專業斷層，他們將一個十分簡單直觀的分流測試選項納入內容實驗（Content Experiments）中。
假設你已經有幾個新的網頁版本設計完成，也不害怕編輯你網頁的原始程式碼，你真的只需要幾分鐘的時間就能設置一個Google Analytics分流測試。更強大的是，你團隊裡的任何人都能在短時間內從後線研究走向前線行動。
資料來源： INSIDE【硬塞科技字典】什麼是 A/B testing The Daily Egg Your Step-by-Step Guide to A/B Testing with Google Analytics kissmetrics How to Run an A/B Test in Google Analytics （首圖來源：futureshape, CC licensed，本文開放合作夥伴轉載。）
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