A/B/N测试

什么是A/B/N测试？

前面提到了A/A测试，那么你听说过A/B/n测试吗？ A/B/N测试是网站测试的一种类型，在这种测试中，一个网页的多个版本相互比较，以确定哪个版本的转换率最高。在这种类型的测试中，流量被随机分割，并均匀分布在不同版本的页面之间，以确定哪种变化表现最好。 A/B/n测试是A/B测试的延伸，即一个页面的两个版本（A版本和B版本）相互测试。然而，在A/B/n测试中，一个页面的两个以上的版本会同时进行相互比较。”N “指的是被测试的版本数量，从两个版本到 “第n个 “版本。 A/B/n测试还可以与所谓的多变量测试进行对比。多变量测试也是通过一次测试所有可能的变化组合，同时比较一个页面的多个版本。多变量测试比A/B/n测试更全面，它用于测试页面上特定元素的变化，而A/B/n测试可以用于测试页面的完全不同版本的对比。

为什么A/B/N测试很重要？

A/B/n测试可以帮助您了解哪种网站设计可以帮助您从用户那里产生最大的参与度和转化率。你可以一次对多个页面进行对比测试，并使用数据来确定你应该选择哪种变化。 例如，当一个公司有一个以上的竞争性想法，什么是最好的网站布局，A/B/n测试可以用来测试每个想法，并根据具体的数据作出决定，显示一个版本如何优于其他版本。 除了帮助页面的哪个版本最成功，A/B/n测试还可以显示出页面的哪个版本表现最差。通过分析这些表现较差的页面，可以提出为什么某些功能的转化率比其他功能好的假设，然后将这些经验融入到网站其他页面的新测试中。

一个A/B/N测试案例研究

A/B/n测试的一个实际案例是，2013年3月，Electronic Arts发布了新版本的《模拟城市》系列游戏。在他们的A/B/n测试中，EA创建并测试了几个不同版本的预购页面，看看哪一个表现最好。 EA团队通过测试发现，他们的页面顶部没有特别促销活动的版本比测试中的其他变化版本表现好43%。 EA不仅能够看到由于测试而导致的预购量的大量增加，而且他们能够将从测试中学到的经验应用到他们网站的其他页面，并看到整个网站的转化率的增加（在这里阅读完整的EA案例研究）。

A/B/N测试的潜在缺点

测试太多变体（当一个变体无法决定时）会进一步将网站的流量分给许多变体。这可能会增加达到统计学意义上的结果所需的时间和流量，并在这个过程中产生一些可能被称为 “统计噪音 “的东西。 在运行多个A/B/n测试时，需要注意的另一个问题是不要忽视大局。仅仅因为不同的变量在各自的实验中表现最好，并不总是意味着这些变量结合起来会有很好的效果。考虑运行多变量测试，以测试所有的变化，并确保对顶层指标的改进在转换漏斗中一直进行。

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