A/B 測試（A/B Testing）
把流量隨機分成兩組，分別看 A 版和 B 版（如不同標題、按鈕、圖片），用實際數據比出哪一版轉換更好。不靠感覺、靠數字做決策，是優化網頁、廣告與 EDM 的基本功，小改動往往帶來可觀的成效差距。
A/B 測試（A/B Testing） 是什麼？
A/B 測試是一種對照實驗方法，把同一批訪客隨機分流到兩個（或多個）版本，每個版本只更動一個變因，例如標題文案、按鈕顏色、主圖、價格呈現或結帳流程，再比較各版本的轉換率、點擊率等指標，找出表現較好的那一版。 它的核心精神是「讓數據說話，而不是靠老闆或設計師的直覺」。許多看似微小的改動，例如把「立即購買」改成「現在搶購」，或調整按鈕位置，都可能帶來可觀的轉換差異，而這些差異唯有透過實測才看得出來。 要做出可信的 A/B 測試，需注意樣本量是否足夠、測試時間是否涵蓋完整週期、一次只測一個變因，避免在流量太少時就妄下結論。它廣泛應用於商品頁、廣告素材、登陸頁與 EDM 優化。
舉個例子
某電商把商品頁主圖 A/B 測試，A 版用情境穿搭照、B 版用純白底商品照，兩週後情境照版本加購率高出 23%，於是全站改用情境照。
林 林克威說
林克威說：做電商最危險的就是『我覺得這樣比較好』。我覺得沒用，客人的點擊跟下單才算數。A/B 測試就是逼自己用數據做決定的工具，連按鈕文案、主圖角度這種小地方都能測出差距。但很多人犯的錯是流量還沒夠就急著下定論，那叫自我感覺良好。我的原則是一次只改一個變因，跑滿一個完整週期再看結果，才不會被假象騙了。
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