从文章中您将了解到：
什么是 A/B 测试以及通过测试可以实现什么目标，
我们可以区分哪些类型以及它们涉及什么，
什么是值得研究的，我们能从中得到什么，
我们可以使用什么工具。
A/B 测试 - 它是什么？
A/B 测试（或简称 AB 测试）是一种旨在比较两个版本的方法 - 或多或 学生电话号码列表 少不同版本的“某物”（通常我们谈论整个页面、登陆页面或页面元素，例如按钮、调用）行动、CTA）。
此活动的目的是确定对于有关有效性（通常通过转化率衡量）的问题，所考虑的版本或答案中哪一个更好。或者，用在线广告的语言来说，此活动的目的是转化优化和验证某些网站元素的重要性及其对转化的影响。
A/B 测试种子
几百年前就已经注意到比较 A/B 测试所依据的原理的方法。 18世纪，英国医生詹姆斯·林德进行了一项试验，证明柑橘类水果可以治疗坏血病。为此，他将12名生病的水手分成六对，并给每人提供不同的膳食补充剂。其中一些变体包括两个橙子和一个柠檬。只有这两个人有进步。
早在20世纪上半叶，罗纳德·费舍尔就发起了一项实验，以检查各种外部因素对植物和农作物生长的影响。他被认为是第一个真正掌握基本原理、开发 A/B 测试背后的统计和数学并从中创造一门科学的人。许多人将他的工作视为现代假设检验的起点。
Google 进行了第一次 A/B 测试以确定最佳搜索结果数量。目前，该公司与亚马逊、Facebook 和微软等其他领先公司每年进行数千次测试。
A/B 测试及其替代方案
顾名思义，A/B 测试与两个变体相关，但可以测试网站的更多变体并在设计中引入多个更改。通常这些方法中的每一种都被称为 A/B 测试，但实际上我们可以将它们区分如下：
标准 A/B 测试- 在同一 URL 下向用户提供两种页面变体。这样您就可以比较同一元素的两个或多个变体。
拆分测试（也称为重定向测试）- 将某些用户重定向到不同的（在多个替代方案的情况下 - 不同的）URL 地址。这种方法特别推荐给那些拥有自己的服务器来托管网站的人。
多变量 （缩写为 MVT）- 测试也可称为多变量测试。他们衡量对同一网站进行多次更改的影响。例如，我们同时更改主图形、带有 CTA 的按钮以及导航的形式。
多页测试- 看起来类似于标准 A/B 测试，不同之处在于不是在一页上进行更改，而是在多个页面上进行一致的更改。如果给定用户登陆具有特定变体的网站，则也包含在测试中的每个后续网站将与其保持一致（换句话说，将属于同一测试组）。
A/B 测试 - 为什么值得进行
定期进行 A/B 测试可以产生许多积极的影响，无论是视觉上还是商业上。
从长远来看，A/B 测试包括：
省钱
利润增加
帮助发现问题
内容改进
提高访客参与度
ROI（Return On Investment - 投资回报率，即用于评估 IT、营销和培训项目盈利能力的方法）
提升公司形象
更广泛的分析范围
