接下来我们会透过案例

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A/B testing 应用范围包括网页、App 介面、广告，有些公司也会利用A/B testing 分析新产品对使用者产生的冲击、影响。使用A/B testing 的好处是可以进行小范围的投放调查，利用A/B testing 去了解使用者对于新服务、新广告、新产品的喜好后，再进行网页改版或是大规模广告投放。 通常进行A/B testing 时会设计两款介面，分为实验组跟对照组，两者相差的变量可以是按钮颜色、排版设计、图案。 当使用者使用网页时会分别进入两种不同的版本，而每位使用者在网页内的动作都会被监控而且记录下来。最后这纪录可以帮助设计者了解哪个版本使用者的购买、点击意愿最大。 2017年Google推出了Google Optimize (最佳化工具) 这项功能，主要是协助进行网站页面的实验测试工作，


它提供了相当多样化的测试工具，而且可以直接在网页上直觉的针 电报号码数据 对对照组进行修改，也大幅减低要做对照组修改的麻烦，同时Optimize 也可串联GA，取代原有GA上面的实验。 说明如何使用Google最佳化工具进行A/B test： 当然第一步，如何安装Google Optimize，可参考Google Optimize A/B测试工具- 免费最佳化的秘密武器 安装好Google Optimize并建立帐户之后，便可以开始建立A/B版本测试实验了！ 如何建立A/B版本测试？ 步骤如下： 1. 建立假设 首先，你需要一个假设，假设是你希望可以透过实验验证是否有效的猜想。换句话说，也就是对于某项改变，你认为会带来什么效果。 举例来说，你认为改变「线上询问」按钮的颜色，可以增加线上询问量。




立实验 a) 进入Google Optimize帐户并点选容器 b) 点选 c) 为实验命名(最多255个字元) d) 输入要测试的网页网址 e) 选择A/B版本测试后按 3. 建立变化版本 在实验的草稿处点选建立变化版本并建立变化版本后，点击该变化版本会开启Optimize的视觉编辑器。点击页面内所欲修改的元素，便能透过右下角的编辑器进行修改，修改后点击右上角的「完成」即可储存。 4. 设定实验目标(Experiment Objective) a) 为实验选择一个GA的资料检视 b) 选择一个主要的实验目标 实验目标共有三种： i. 系统目标 工作阶段时间长度、浏览量、跳出、交易次数、收益 ii. Google Analytics目标 你所连结的GA资料检视，其中的目标可在Optimize当中作为实验目标