页面和变体页面之间的流量将按 分配： 在两个页面之间平均分配流量的简单 测试示例。 测试将流量在控制和变体之间按 进行分配。 对于转换优化，主要区别在于互联网流量的可变性。在实验室中，更容易控制外部变量。在网上，您可以减轻它们，但很难创建一个纯粹受控的测试。 此外，测试新药几乎需要一定程度的准确性。生命危在旦夕。用技术术语来说，你的 探索 期可能会更长，因为你想确定你没有犯 类错误（误报）。 在网上， 拆分测试的过程考虑了业务目标。它权衡了风险与回报。
探索与开发科学与商业因此
我们通过不同的视角来看待结果并做出不同于那些运行测试的决策一个实验室 当然，您可以创建两个以上的变体。具有两个以上变体的测试称为 测试。如果您有足够的流量，您可以根据需要测试尽可能多的变体。下面是 测试的示例，以及每个 希腊手机号码清单 变体分配了多少流量： 测试如何在多个页面之间拆分流量的示例。 测试将流量平均分配给一个控制页面和多个页面变体。 测试非常适合实现同一假设的更多变体，但它们需要更多流量，因为它们将流量拆分到更多页面。 测试虽然最流行但只是在线实。
这意味着要进行更多的测试
赢得更多的测试并做出更大的提升。 如何提高 测试结果 忽略告诉您 您现在可以进行 测试的 件事 的博客文章。他们是浪费时间和交通。一个过程会让你赚更多的钱。 大约 的采用结构化转化方法的优化者也声称销售额有所提高。那些没有结构化方法的人停留在克雷格沙利文所说的 幻灭低谷。除非他们的结果充斥着误报，我们稍后会谈到这一点。 来自 的 测试炒作周期 为了简化获胜过程，结构如下所示： 研究 优先次序 实验 分析学习重复。 研究获得数据 急诊室清单 驱动的见解 要开始优化。
