为了获得具有统计意义的结果（p 值为 0.05），样本量必须足够大。样本量取决于您的更改对结果的影响。影响越大，所需的样本量越小。较小的差异需要较大的样本量才能可靠地进行测量。您可以使用在线计算器或统计工具提前计算出您需要多少访问者。一个常见的经验法则是每个版本至少测试几百到几千名访问者，具体取决于您想要检测的差异有多细微。
A/B 测试分步指南
提出一个明确的假设：您希望改进什么？
选择一个变量进行测试：例如，按钮颜色、标题或图像。
创建两个版本（A 和 B）：确保它们 rcs 数据欧洲 仅在选定的部分上有所不同。
选择您的目标受众：确保随机分布以避免偏见。
确定所需的样本量：为此使用统计计算器。
执行测试：在一段有代表性的时间内收集足够的数据。
分析结果：检查统计意义和解释。
实施成功版本：根据您所学到的知识进一步优化。
直觉往往不是一个好的顾问
网站经常会因为有人提出一些听起来合乎逻辑的建议而进行更改。虽然直觉和感觉很重要，但实践表明，这些假设往往是不正确的。但这通常没有得到检验。因此，企业家经常会对 A/B 测试的结果感到惊讶，因为结果完全出乎他们的意料。不仅要根据感觉来做决定，还要根据数据和执行良好的测试来做决定，这一点至关重要。特别是如果你花了很多钱来吸引流量，你就需要学习如何从中获得最大的回报。如果你不这样做，你的竞争对手就会这样做。