意味着没有学习所有的变化都可以与同一个假设联系起来。例如，进行 项旨在提高信任度的更改（大量证明、以安全为中心的语言和徽章等） 什么是最小的有意义的单位？ 所以你的测试策略应该取决于你的目标。您是在尝试进行大规模更改，还是只是以迭代方式调整小事情？ 根据 的说法， 真正由分析师 客户决定最小有意义的规模是多少。 这意味着，您真正关心看到效果的最小单位是什么。 马特 格肖夫： 我的意思是，将逻辑推向极端，你可能会争辩说更改标题就是进行多项更改因为你一次要更改。
多个词因此假设标题
是最小的有意义的单但也许对于另一种情况，最小的有意义的单位是页面 并且有一些完全不同的页面设计需要测试。这完全取决于你的情况。 每次测试一次更改是为高流量站点保留的奢侈品 如果您的流量很高，那就太好了：测试个人更改测试 种 白俄罗斯手机号码列表 蓝色阴影这样做是因为小的变化可以带来大的结果（规则 ），并且您的资源不会因缺乏测试流量而受到限制。 然而，一次测试一个元素对于高流量网站来说是一种奢侈。变化越小影响通常越小对于一个月收入超过 亿美元的网站来说的相对。
改进是非常值得的但对
于一个小网站来说则不然。因此，他们需要做出更大的改进。 您应该问的问题是 这种变化是否从根本上改变了用户行为？ 更大的变化有更高的机会推动针头 更有可能从根本上改变用户行为 这里的另一个因素是影响更大，例如 ，您需要更少的样本量。低流量网站可能没有足够的样本量来检测小的改进，比如 。使用 测试计算器预先计算您需要的样本量。 这是 的样本量计算器的示例： 屏幕截图 您可以看到，对于基线转化率为 的网站，您需要 名唯一身份访问 ER 列表 者才能看到 的最低可检测效果但是当您将其。
