在運行 A/B 測試之前收集這些數據將使您的假設更加準確，並告訴您哪些元素是最重要的測試。 即使是像要點這樣簡單的事情也會影響轉化率。 真正評估您的轉化渠道和營銷活動的唯一方法是直接從您的客戶行為中獲取數據。 通過 A/B 測試，工作人員能夠確定如何有效地吸引選民並獲得額外的興趣。 2012 年，一名致力於搜索引擎 Microsoft Bing 的微軟員工創建了一項實驗，以測試顯示廣告標題的不同方式。 在幾個小時內，替代格式產生了 12% 的收入增長，而對用戶體驗指標沒有影響。 今天，像微軟和谷歌這樣的公司每年都會進行超過 10,000 次 A/B 測試。 如果我們有大量的流量，為什麼我們不能測試一天甚至更短的時間？ A/B 測試中的 A 控制轉換率的變化，並且您正在測量 B 相對於 A 而不是絕對數字的影響。 所以假設我在周一運行了一個性能良好的測試，當我的轉化率為 10% 時，該測試與在我的轉化率為 2%
