您可以通過將完成的目標數除以總會話數來計算轉化率。 您允許用戶有時間體驗網站的兩個版本，記錄數據，然後用它來做出前進的決定。 重要的是一次只測試一件事，並確保你清楚你想要完成什麼。 ComScore A/B 測試了徽標和推薦書，以增加產品登陸頁面上的社會認同感，並增加了 69% 的潛在客戶。 對於我們的移動用戶，我們進行了 A/B 測試，以查看哪種類型的頁面底部 CTA 轉換效果最好。 對於我們的自變量，我們改變了 CTA 欄的設計。 規模化帶來的另一個問題是運行多個並發實驗。 基本上，如果你運行兩個測試，並且它們在同一個樣本上運行，你可能會產生破壞實驗有效性的交互效應。 Bandit 測試是另一回事，因為它們是算法。 希望是盡量減少“遺憾”或讓觀眾接觸次優體驗的時間。 因此，它會實時更新，以便隨著時間的推移向越來越多的人展示獲勝的變體。 一種變體可能碰巧比另一種更能吸引到更多的買家，或者可能是一組孤立的訪問者碰巧與一個頁面上使用的圖像有負面關聯。 如果您的樣本量不夠大，這些機會因素會扭曲您的結果。 在討論 AB 測試時要理解的最重要的概念之一是統計顯著性，這最終都是關於在測試時使用足夠大的樣本量。 有很多地方你可以對這個概念有更專業的理解，所以我將嘗試用外行的術語來說明它。
