活用 Google Optimize，大幅簡化 A/B Testing 難度

不可否認，修改網站是大事，但不少用戶往往未能以嚴謹態度來面對它；常見情況是，老闆或資深設計師僅憑個人喜好來決定修改方向，缺乏客觀數據佐證，落得使用者不買單的下場，只好啟動二次開發，徒增成本開銷。

為避免落入上述窘境，越來越多人意識到 A/B 版本測試的重要性。但許多做過 A/B Testing 的人直言它是苦差事，只因經常要採用特性切換（Feature Toggle），把想要的功能通通做出來切換，此外還須做角色分流，這些都需要不斷開發與發佈，後續還得追蹤成效，整個過程極為耗時。

著眼於此，新加坡商鈦坦科技資深工程師 Kyo 賴學誠在「ModernWeb'21 VIRTUAL EVENT」中，發表「做 A/B Testing 好難，你有試過 Google Optimize 嗎？」演說，希望引導聽眾瞭解如何簡單利用 Google Optimize，並整合 GA（Google Analytics）、GTM（Google Marketing Platform），順利實作跨專案的 A/B 版本測試。

透過 A/B Testing，提高轉換率、滯留率與利潤

Kyo 指出，近期他參與一項 Branding 轉換專案，期望藉由最佳的登陸頁（Landing Page），將使用者從舊品牌導向新品牌，因而利用 Google Optimize 來實作 A/B Testing。之所以選用 Google Optimize，在於它能幫助用戶化繁為簡，僅需在前端做變動，不需要頻頻 Release 專案，可節省許多時間。

Kyo 先介紹 A/B Testing  是什麼，他提出兩個登陸頁面，各以橘色、紅色為背景，希望經過測試，得知哪個版本較受到青睞，進而提高註冊率；像是這樣兩者差異不太、易於追蹤成效的狀況，即是理想的 A/B Testing 範例。否則假使兩邊背景圖、顏色、按鈕位置、文字全都不同，形同加入過多變量，後續即使得知哪一版本成效較佳，也無法探索是哪一點吸引使用者，導致日後難以持續優化。

為何要做 A/B Testing？最主要的目的是希望提高轉換率、滯留率和利潤，讓使用者多造訪、多停留、多註冊他的網站，如此即有機會多付款、多成交。假使每個月做一次 A/B Testing，每次增加 5% 轉換率，一整年下來即可產生 80% 優化效果，效益可觀。

藉由八大步驟，觸發不斷的循環精進

談到 A/B Testing 做法， Kyo 提供 8 個參考步驟，依序是「取得測試工具」、「定義成功指標」、「定義要驗證的想法／想釐清的問題」、「建立相對應的變化」、「開始實驗並測量」、「分析結果」、「紀錄學習與思考下一步」，及「重複做體驗」。

第一步先有測試工具，如 Google Optimize 即是一例，但坊間還有許多類似工具，大家可根據自身需求來選用。接著定義像是提高註冊率、提高付款成交機率、提高某個促銷 Banner 的點擊次數等成功指標。然後定義你的想法或想要釐清的問題，例如你想知道較亮或較暗的設計，哪一個能提高轉換率。

有了驗證題目後，可利用測試工具建立一些對應的變化版本，再實驗這些變化的效果如何。進入實驗階段，可運用 GA 來追蹤成效，或透過 API 模式、將實驗結果打到自家後端環境來記錄成效。最重要的是，每次測試完後一定要分析各種實驗結果，檢視當初的想法是否獲得印證，後續再重複做實驗，一直不停地循環改善，讓你的網站越來越精進。

結合個人化體驗，實現跨網站追蹤妙效

接著 Kyo 介紹 Google Optimize 操作之道。首先用戶需安裝 Google 提供的擴充功能，以便於在 Chrome 直接編輯想做 A/B Testing 的網站，並且呈現與記錄想要的變化。當進入 Google Optimize 首頁、按下「設定」後，會得到容器 ID，可簡單利用它與 GTM 整合，加上後續還會再填入 GA 代碼，此時用戶就能把 GA、GTM、Google Optimize 通通整合在一起，方便做任何追蹤與更新。

設定完成後用戶按下「建立體驗」，可選擇想要的體驗，包括 A/B 版本測試、個人化體驗。一旦選擇 A/B 版本測試後，可透過其畫面新增變化版本，進而設定分流、例如 50% 權重，讓一半使用者到原始畫面，另一半到變化版本，兩邊都能累積足夠樣本，以利判斷 A、B 哪一個實驗效果較好，例如誰的按鍵點擊次數較多。

以 Kyo 參與的 Branding Redirection 個案為例，主要是在舊登陸頁上建立 A/B 測試體驗，實驗 A、B、C、D 四種變化，然後在新登陸頁上建立個人化體驗，係因個人化體驗只要根據網址、Cookie、Query 等不同，就能定義不同行為。例如使用者在 B 版本點擊註冊連結，就被帶入不同的彈出視窗，從舊登陸頁轉向新登陸頁，此時新登陸頁知道他從哪個版本過來，隨即修改註冊連結、在後面添加「group-b」字串，以利用戶後續結合 Elasticsearch，達到精準追蹤的效果。簡而言之，執行個人化體驗的目的即是透過網站的一些簡單修改，巧妙實現跨網站追蹤，掌握所有使用者旅程。

另一方面， Kyo 不忘點出相關限制與地雷。在 Google Optimize 環境下，同時間最多只能跑 5 個 A/B 測試體驗、10 個個人化體驗；至於這些體驗的變化量，以 16 種組合為上限，且最多只能跑 90 天，之後就自動終結。

前述限制，連帶會產生一些地雷。用戶在做完實驗後，切記要關閉當初開設的種種體驗，否則等到 90 天自動關閉後，容易出現一些預期外的狀況，甚至原本想持續採用的 B、C 或 D 版本功能都可能莫名失效，因而導致最終使用者抱怨。另一個地雷在於，若已通過「最佳化工具」的安裝狀態驗證，後續每次修改變化時，非必要時不要重新驗證，避免驗證失敗而多花許多時間。

最終 Kyo 提醒，體驗時間務必夠長，至少兩週到一個月，不要短短一天就下結論；此外建議要收集足夠樣本，最好達到總體使用者的 10% 比例。再者避免因為變化過大、以致整個網站彷彿變成新網站，如此就算有些新 Feature 吸引訪客，你也無從得知，反而容易誤解了目標改善的原因。假使你的體驗當中設定一些國家的限制，例如針對某些國家使用 ModHeader 擴充套件來改變 IP 與國別，切記仍須使用 VPN，否則你設定的這些限制將不會產生效果。

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