集足够的数据并提前确定统计显着性和样

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  特定页面上下载按钮的下载或点击次数必须在 Google Analytics 中进行测量。  创建变体 正如一开始所解释的，A/B 测试总是比较网站的不同版本。因此，您现在必须将作为原假设一部分所做的更改输入到 Google Optimize 中。  在一张纸上粗略地勾画出计划的变更通常是有意义的。




这使得稍后将整个内容转移到 Google Optimize 变得更加容易。  我 越南 手机号码 将通过一个简单的实际示例向您展示如何做到这一点。  确定样本量和统计显着性 为了确保您在Google Optimize中的A/B测试产生有效的结果，您应该收 本量。通常，您的统计显着性为 95% - 因此测试结果有 95% 正确，5% 错误。  Optimizely 提供了一个计算器，可以为您计算目标群体的规模。除了当前转化率之外，您还可以在此处输入所需的最小百分比变化。最后的结果就是样本量。根据您要测试的具体页面，您需要考虑每天有多少用户访问该页面（请参阅 Google Analytics 中的页面浏览量）。最后但并非最不重要的一点是，您可以将工具计算出的目标组大小除以每天的用户数，并获得测试应运行以达到显着性水平的天数。




  如果您的网站上有很多用户，您还必须注意，少于两周的持续时间通常无法带来良好的结果- 即使您在几个小时后就达到了刚刚计算的目标组规模。由于天气、周末或公众假期等其他因素而导致的用户行为波动会对您的 Google Optimize A/B 测试产生负面影响并扭曲结果。  根据经验，您可以说这样的 A/B 测试应该运行大约两到四个星期。时不时地查看一下 Google Optimize 是有意义的 - 毕竟，该工具会告诉您何时为您的 A/B 测试找到了明显的获胜者。