然而，为了同时实现同一目标而测试多个假设是不值得的。换句话说，如果你有两个关于提高阅读速度的假设，请依次测试它们。否则，评估结果可能会出现困难，因为一种假设的效果将与另一种假设的结果相结合。
同时，还需要监测可能影响研究对象的其他外部原因。例如，当销量增加时，与其说是你的创新，不如说是博主的意外评论。
因此，您应该监视外部变化，并尝试在 ig数据库 没有任何外部影响的情况下检验假设。如果您仍然遗漏了某些内容，则应该重新检查假设。
如何实现网站流量和销量的成倍增长？
阿列克谢·博亚金
德米特里·斯维斯图诺夫
SEO 及开发部主管
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我一直关心迈向一个全新水平的问题。这样指标的提升不是2、3倍，而是一般几个数量级。例如，如果我们谈论一个网站，从一千次访问到一万次或从一万次到十万次。
我知道，这样的飞跃始终是五个方面艰苦努力的结果：
站点的技术状况。
搜索引擎优化。
站点语义的集合。
创建有用的内容。
致力于转换。
与此同时，每位经理都需要增加销售额和网站的申请数量。
为了实现这种增长，请从网站下载我们用于增加销售额的分步模板：
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数据
一旦形成假设并采取必要的行动，您就需要开始提取有价值的信息。为此，您应该决定指标。如果在营销领域内创建一个假设，那么我们谈论的是广告点击次数、销售数量等等。为此，您只需打开统计数据并了解是否有阳性结果。
在自我发展方面，你应该关注明确的成功标准——阅读速度、各种智力测试等。决定如何评估你的假设的真实性或虚假性。
有时最好尝试再次识别数据并继续尝试，直到指标尽可能准确。是的，这需要时间和大量的工作，但结果是值得的。当需要测试很多依赖的大规模假设时，这尤其有意义。
结论
数据提取完成后，您就可以开始分析它。在两种情况下你需要对假设进行调整：如果事实证明它是正确的，或者如果在这个阶段仍然没有令人满意的效果，但你确信如果你改变它，就会得到期望的结果。
但是，如果一个选项或另一个选项都不符合您的情况描述，那么您需要保留所有内容，然后继续检查下一个假设。
一旦您注意到适用于您所在领域的原则，请测试几种实施该原则的方法。例如，您可以尝试几种构建记笔记信息的技巧，以便更轻松地重复所学内容。换句话说，如果您确定对材料进行分类是有益的，那么立即尝试多种方法来实施它。
检验假设时的数据分析
在这种情况下，建议准确查明假设是否实际上是错误的，或者是否由于某些可以改变的因素而无效。
找到一种方法来完善旧的假设后，您可以尝试再次测试它。很可能这一次你会成功。
除了上述所有内容之外，值得注意的是，您不应该过多关注验证假设。寻找一种增加收入的新方法是一个非常宝贵的机会，但最重要的是假设的可行性。
仅仅确定假设是否正确是不够的。需要从中提取尽可能多的有用数据，并将其转化为令人满意的结果。就其本身而言，有关假设的知识没有任何意义，因为最终目标是使其成为实现目标的有效手段。
也读一下！
《营销部KPI：11项指标及计算示例》
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A/B 测试来检验假设
A/B 测试或拆分测试（拆分测试从英语翻译为“单独测试”）是一种将对照变体与测试变体进行比较的研究方法。
通过一个具体的例子最容易解释这个方法的含义。假设您的网站有一个用于选择最后一刻旅行的表格 - 它将是选项 A。同时，您认为：如果以明亮的颜色突出显示（版本 B），将会有更多的销售额。要了解这些想法中哪一个更可行，您可以尝试实现每个想法，然后比较在具有统计权重的流量上获得的结果。这正是A/B测试的原理。
通常，会检查两个选项，但还可以进行更多此类测试。例如，如果您要尝试不同颜色的不同形状的机票。在这种情况下，测试实际上与标准测试没有什么不同：您需要比较两个选项，确定最有效的一个，将其与下一个进行比较，等等。
请记住，营销中没有标准，因此即使其他品牌成功地使用了特定方法，它也可能不适合您的目标受众。因此，你不应该关注理论计算和有关有效技术的谣言，而应该进行自己的研究。
A/B 测试来检验假设
A/B 测试的阶段
提出假设
“让我们尝试让页面更畅销”这句话太弱，不足以成为 A/B 测试的充分基础。应该更准确地定义特定决策的目的和原因：“目前，由于页面元素放置在错误的位置，我们看到转化率较低，但如果我们将其放置在不同的区域，那么转化率可能会增加。 ”
确定变换的边界
A/B 测试仅针对一个元素进行一次，而不是针对多个元素进行一次。如果我们讨论的是整个页面，那么就不可能进行此检查。任何变化都意味着进一步的后果，可以用定性指标（更好/更差）或绝对值（2、10、20、100等）来表达。
通过转换 2 个或更多元素，您将得到一个不够具体的结果。您只能识别有关结果的一般信息。这仅在从头开始创建网站时才有意义（选择整个概念，您可以进一步细化它，而不是为了设计一个元素）。
确定 A/B 测试的持续时间
测试的持续时间取决于站点流量。最合适的期限是14天或更长。
