团队开会讨论"标题用A还是B"，最后通常是谁嗓门大听谁的。A/B测试把这种争论变成实验：一半用户看A，一半看B，数据告诉你答案。
A/B测试怎么做
- 一次只测一个变量：标题、按钮文案、配图、价格展示方式，单变量出结论才可靠
- 流量对半随机分：两组用户结构相同，结果才有可比性
- 定好衡量指标：测标题看点击率，测落地页看转化率
- 跑够时间和样本：流量小时至少跑一到两周，跑半天就下结论是自欺欺人
优先测什么
收益从大到小排：价格展示与优惠形式、落地页首屏、行动按钮文案、表单长度。别从小细节测起——按钮颜色的提升有限，价值主张和报价方式的提升是数量级的。
常见误区
- 样本太小就宣布获胜，随机波动被当成结论
- 测着测着中途改方案，数据全废
- 只在赢家出现时相信数据，不赢时质疑工具
A/B测试的复利惊人：每月迭代两三个版本，一年后落地页和当年的初版判若两站。推广团队最大的竞争力，是把"我觉得"变成"数据说"的速度。