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比没有数据的工作更糟糕的是什么?
处理"坏"数据。
作为营销人员,我们喜欢测试标题、行动号召和关键词。我们这样做的方法之一是运行A/B测试。
作为一个复习,A/B测试是一个过程,它将受众分成几组,测试一个活动的各种变化,并确定哪个表现更好。
但是A/B测试不是万无一失的。
事实上,这是一个复杂的过程。你经常不得不依靠测试软件来获取数据,并且很有可能得到一个假阳性。如果你不小心,你可能会对是什么让人们点击做出不正确的假设。
那么,您如何确保您的A/B测试正确运行呢?这就是答/答测试的用武之地。就当是对测试的测试吧。
答/答测试包括让两组或多组人看一段内容的相同版本。我们的目标不是发现转化率的上升,而是发现对照和变异之间没有差异。
答/答测试背后的想法是每个组的体验都是相同的,因此每个组的预期关键绩效指标也是相同的。
例如,如果A组中有20%的人在登录页面上填写表单,那么预期的结果是B组中有20%的人也会这样做。
执行答/答测试类似于A/B测试;观众被分成两个大小相似的组,但不是将每个组引导到不同的内容变化,而是每个组与相同内容的相同版本进行交互。
这是另一种思考方式:你听说过习语吗,"把苹果比作橘子"?A/B测试正是这样做的——比较一段内容的两种不同变体,看哪种表现更好A/A测试将一个苹果与一个一模一样的苹果进行比较。
当运行A/B测试时,您对测试工具进行编程,以更改或隐藏部分内容。这对于答/答测试来说是不必要的。
答/答测试也需要
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