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SEO自适应多变量测试提高利润更快

发布时间:2016-02-28 23:36:40      浏览次数:

SEO自学转化率优化节拍老派方法100 - 1

转化率改善需要更快的交付这些天,太快依靠昨天的测试方法,猜测“最佳实践”和指导方针。一个答案已经定制多元测试:当然,如果你有很高的网站流量和慷慨的预算。百度的免费的,简单的网站优化器(我们)使多元测试更受欢迎。但大多数中小型企业缺乏足够的网站流量与我们产生统计上显著的结果数月。那么这些小公司竞争如何?WebSiteOptimization.com的解决方案。

堵水的解决方案:自适应多变量测试

堵水的新的自适应多元测试方法能够从一开始就提高转化率,甚至在测试期间。我们的自学习方法适应客户交通实时和一个非常短暂的学习时间之后开始持续测试只有那些页面比控制的印象。这意味着您可以立即开始赚更多的钱。

如果你是一个小中型公司的一部分与正常网络流量每个月你可能花好钱改善SEO(搜索引擎优化)。太好了,你得到更多的前景”。“但你关闭多少百分比?没有证明这些前景变成客户你只是把你的SEO钱(更不用说其他所有投资你在Web存在)。这就是为什么你需要堵水的自适应转化率优化:它是唯一行之有效的解决方案,可以低成本将web通往销售对小中型企业。最好的部分是:你只有一个简短的面试从更高的利润你一直这么努力工作了。所以不要等一分钟时间。叫我们在(877)-SITEOPT(877.748.3678)或联系我们并询问说话我们的自适应转化率优化团队的领导者。

多元测试是什么?

多元测试坑不同内容的相互争斗,证明该组合最佳前景转化为买家。多元试验允许您测试不同组合的头条新闻,呼吁行动,布局和颜色治疗最大化你的着陆页面的转化率。

并不是所有的多元测试方法都是平等的

多元测试的优势在于它能够测试大量的页面版本,而在同一时间不同的许多元素。在自适应多变量测试之前,只有两个主要多元测试方法:完整的阶乘,分数因子。这些老方法有一个致命弱点,他们需要大量的web访问者显示显著的转化率提高。让我们仔细看看这些老方法。

完整的阶乘的方法

完整的阶乘的方法是一个有趣的名称,用于测试所有组合和找到一个赢家。”这是一种强力的方法使用百度的网站优化和其他方法。

  • 数量的页面组合,通过选择来测试你的着陆页的两个元素分配每一个问题的三种不同的变化您将创建一个共有16个可能的页面组合
  • 添加更多的元素测试将大大增加数量的组合。例如,一个测试与五行三个变化将产生1024(4 x4x4x4x4)组合。

比较不同的优化方法让我们说明客户的数量需要一个完整的阶乘的测试两个变量元素。每个变量都由它自己的轴表示,客户需要执行这个测试的总数由立方体表示如下:

全析因法图

完整的阶乘方法都有其优点和缺点:

优点

  • 一个免费工具,您可以使用免费的百度SEO网页优化工具
  • 可靠的结果——毫无疑问的页面组合是最好的:你已经测试了他们所有人

缺点

  • 禁止交通需求——因为每个元素必须考虑和测试大量数据(时间)是必要的实现结果。有多少个月你能保持管理满意”还没有结果,我们还测试吗?”
  • 有限的范围,使它实用,并避免网络访问者的局限性,企业被迫用很少的运行非常小的测试变量元素;限制自由的探索

部分因子方法

一个更复杂和更昂贵的方法是所谓的分数因子方法。而不是页面测试所有可能的组合,只有一个子集是测试和数学模型用于预测整个组合的赢家。该方法对潜在的不同元素之间的相互作用非常敏感。这就是为什么前几波的测试是必要的良好效果。

下图说明了此方法所需的web访问者数量减少。

部分因子方法图

优点

  • 能力测试大量的元素组合,使用数学建模结合有效测试阵列设计,可以有效地评估大量的页面元素和元素变化
  • 快速学习,经过每一波的测试后,营销专业可以了解每个元素的重要性使迭代测试方法。

缺点

  • 敏感性元素交互——理想的使用这种方法,每个页面元素的影响是独立于所有其他。不幸的是,在现实生活中场景变化往往更好结合另一个元素变化,要求一波又一波的迭代。
  • 需要大量的客户—��每一波的测试必须运行,直到一个统计信心是实现,这意味着需要客户的数量升级——这方法不可行的中期小网站测试供应商通常需要> 100000客户/月)。
  • 需要专业知识,需要专门设计测试数组和分析测试结果多元测试知识
  • 高价格,现有部分因子解决方案倾向于每月花费数千美元。

显然这些老方法有太多缺点使他们实际对小中型企业没有大量网站流量。最好的解决方案是堵水的解决方案:自适应多变量测试。

自适应多变量测试方法

自适应方法将多元测试移动到一个全新的水平。这种方法的主要优势是其适应能力实时访客行为而汇聚成获胜的页面组合。实际测试是通过展示一些随机初始化页面组合��客生活。客人反应然后处理实时创建统计数据,使用自适应算法来生成一个新页面组合,将客户生活。在这个迭代过程中,自适应算法能够有效地检测元素影响页转换的积极的方式和过滤元素产生负面影响。底线,更快,更便宜的网站的成功之路。

下图说明了自适应方法,它能够有效地聚集在最好的页面结合显著减少所需数量的网站访客。

自适应多变量测试方法图

  • 自适应方法的有效性是通过不断学习和自我修正的循环。与过时的部分因子方法,数学建模坐在那里等待一系列完整的页面组合准确测试(周的时间和成千上万的前景不是转换成客户),不断地学习和调整的自适应方法。
  • 这种方法的基础是基于众所周知的梯度搜索技术。“梯度”是一个数学术语,测量角度或陡峭的线或曲线在一定程度上。应用于网站优化问题,继续梯度计算实时帮助发现如果一个序列的两个或两个以上的页面组合创造提升(汇聚成性能更好的组合),血统(向较小的表演组合)或保持平(没有改善)。

自适应多变量测试体现最好的方面,其他两种方法:通过完整的阶乘测试结果的准确性和减少网络客户数量所产生的部分因子的方法。

优点

  • 能力测试大量的元素(组合),最小数量的网络客户——自适应方法需要数量级的客流比任何其他���决方案使中期小网站有效运行相当大的多变量测试
  • 增加整体转换测试本身——即使在经过短暂的初始培训期间算法能够开始融合,不断测试页面组合最佳的解决方案,比控制。因此,整个测试的转化率,累积意义转换的所有页面组合参加了测试,将比控制
  • 不需要专业知识,将为您执行搜索的自适应算法。你不需要知道任何关于多元测试阵列的设计。
  • 负担得起的价格——堵水的服务价格交货点,很容易接受任何规模的公司

优越的结果

自适应转化率优化比较

量化性能之间的差异上面的三种方��中,我们应用这三种方法如下现实生活多元测试:

数量的测试组合: 196年
目前转化率: 30%
预期的改进: 20%

方法 要求网站访问者的数量
阶乘(百度SEO网页优化工具)* 306936年
部分因子(约1 - 2波) 16608 - 38240
自适应(实际) 3099年

*看到百度计算器

自适应方法需要两个数量级少页印象比完整的阶乘的方法,和一个数量级的印象分数因子的方法。

转换测试例子

先建立一个测试,你只需要两行JavaScript插入你的目标页面。然后指定目标区域和创建内容变化(标题、按钮、布局、颜色、呼吁行动,等等)为每个区域。在这种情况下,我们正在测试一种subheadline和行动呼吁客户开车到一个免费的新病人考试的着陆页。

自适应转化率优化界面

一旦定义了测试,我们开始测试。软件自动显示了客户的各种组合,使用他们的浏览器显示与JavaScript动态变化。搜索引擎只看到你的原始页面,所以没有影响搜索引擎排名。在测试运行时,我们可以监控你的进展,跟踪组合的收益率最高的转化率和改进ROI。

自适应转化率优化投资回报的增长

软件自动支持组合收益率最高的转化率,迅速找到最优的解决方案。你会更快得到结果,并能够进行更多的测试,而不是传统的转化率优化方法。

我们的自适应转化率优化服务的好处

  • 更快的结果——我们的自学习方法适应找到web页面的最佳组合变量在1/10到1/100的时间!
  • 降低交通需求——小到中型网站现在可以可靠地测试和优化登陆页面。
  • 低成本——我们总承包或自己动手解决方案5到10倍不到雇佣其他人。
  • 更快的利润——你就会意识到更高的转换在运行测试时,不后。
  • 没有猜测,使用一种新学习方法我们的软件测试不同的内容变化(标题、页拷贝提供、布局和风格)找到哪个组合给你最好的转化率,因此销售。我们的自适应多变量对比测试需要任何猜测的转化率优化数字以来不言自明!






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