做好网页落地页的A/B测试,让你网页的浏览量增加3倍

不论是哪一种网页的设计,我们都应该思考,我们的网页是否能够让使用者有良好的体验呢?或是消费者能不能被我们打造的页面所吸引呢?尤其是消费者接触我们的第一页面——落地页。如果在消费者接触我们时,就留下一个良好的第一印象,那么消费者对我们的信心以及转换率都将会提升。因此当我们进行广告投放却一直没有效果,或是制作了落地页Landing page 发现点击率迟迟没有提升,那么A/B 测试可以协助你找到问题,分析出目标客群的喜好,让你的网页点击三倍跳!

 

落地页Landing page 是什么?

落地页就像是使用者搭乘飞机着陆一般,在资讯众多的网站中降落在我们的页面上,当消费者打开广告接触品牌的第一个页面就叫作落地页。不论是为了促销单独另外设计的一页式网页、投放广告的商品页、引导流量的网站首页,或是特别制作的活动页面,都可以作为着陆页面来使用。着陆页通常带有强烈的目的性,可以直接在一个页面上,配合行动呼吁CTA按钮,直接进行商品的购买或是达到让目标客群联系我们的目的,透由广告让网页在短时间内,快速的集中流量,吸引精准的客群并找到潜在的客户。

落地页通常会使用于目的明确的事件,像是活动、商品促销、表单填写、资料搜集……等等。不需要太多的文字,可以直接用精准的标题与吸睛的图片直击消费者痛点,清晰地告诉消费者企业与品牌特色,可以为消费者提供了什么样的商品或服务,最后放上「联系我们」,呼吁使用者在看完页面就立即开始行动。着陆页的制作,可以帮助我们达成目标转换,当广告投放没有效果时,就应该开始检视页面,避免流量的流失。

 

为什么需要做A/B 测试 ?

为什么网页需要作A/B 测试呢? 最简单来说,网站本身除了自然流量外,剩余的流量都需要花钱,像是从其他社群导流官网的浏览量,又或是时常被Google、Bing广告引来的潜在顾客,但是很多时候,我们将消费者引导进来网页,却很可能因为页面的吸引力不够、标题不够抓人眼球、图片文案的不足而没有实际的产生转换率,因此我们需要使用A/B 测试,来筛选出最适合目标客群的网页变因,找出最适合引导流量的网站页面设计。

许多人在制作落地页时,常常会忽视A/B 测试的这个步骤,因为它实际也并不是一项必经的历程,但做了A/B 测试知晓目标消费者的设计偏好,反而更能让你准确预测广告的成效。A/B 测试是用来测量不同的变因产生的不同效果,透过每一个页面之间平均分配的流量去观察每一个版本的行销数据有什么样的变化。因此,当发现我们的著陆页时常没有转换率或是点击的成效不彰时,就可以使用下列A/B 测试,A/B测试的流程是这样的:

  1. 观察网页的问题
  2. 设定不同网页目标KPI
  3. 假设变因测试
  4. 使用者数据分析
  5. 最后取得优势页面

例如: 我们希望网页视觉能够有效的吸引消费者,便能够为两个不同的页面设下网页的目标KPI ,再利用「图片」这个变因,去观察、测试两个页面的数据以及绩效成果,最后找出点击率或是转换率较高的版本上线,或继续进行其他不同的测试,直到获得相对完美的网站页面设计版本。A/B 测试不仅仅可以找出目标客群的喜好,也能够吸引隐性的消费者,因此A/B 测试实际上是一个试探市场的好工具。

A/B 测试可以让我们更加地贴近使用族群,我们可以透过将族群或是不同的变因划分作为新网页与旧网页的测试,藉由观察不同版本网页的数据,获得使用者的反馈,进而去分析使用者的行为以及目标客群偏好的元素,掌握使用者偏好的准确性,提升广告投放流量转换的机率,改善网页的行销成效。

 

为什么落地页可以做A/B 测试?

大部分广告、电商网站、行销策略都会藉由落地页来投放广告,因为落地页最主要的目的就是要在单一的页面,创造出最大的转换,由此投放广告形成一个最适合试探消费者的有效途径,像是在投放广告时可以设置许多不同的变量,当你面对的是年轻女性客群时,使用活泼、潮流的元素,就会比较吸引这个族群,但是如果面对的是轻熟客群,那优雅、知性的风格可能就会让消费者更容易下单。

我们在落地页中进行A/B 测试,就是希望可以提升网页的转换率与点击率,运用着陆页的多重元素,像是图片、文案、字体样式或是页面布局和设计,创造不同调性的网页,迎合客群偏好的风格,而以下是我们可以用来进行不同变因取样的A/B 测试。

 

独特的销售主张测试(USP)

我们的商品具有什么样的特别优势,可以为消费者解决什么问题。我们在网页中可以利用同样商品,放大两个不同的优势进行测试,哪一个才是消费者最想解决的痛点,将它着重设计于落地页,更能够有效的引导。.

以独特价值主张模型提出的优势思考,大致能提炼出以下优势路径,分别是:

  • 从具体产品特色的角度
  • 从产品类别的游离角度
  • 從解決問題需求、獲利的角度
  • 從特定使用場合的角度
  • 從使用者類型的角度
  • 從對抗另一產品的角度

USP其核心概念就是抓准了消费者心理,比方说我们在购买洗面乳时,每个人考量的重点其实都不一样,有些人会考虑到清洁力,接着才会去探究它的功能性或价钱,因此每次能撬动购买意愿的要素都不会仅此一项,而是会按照重要程度去做排列,像是先看清洁力、起泡程度、单一功能性,最后才看价格之类的。

所以我们在USP需要做的,便是从消费者的思考模式去找出独特的卖点,从中给予不同的变数评估,找到能列在构成购买因素前半段的价值主张。

 

网页标题与销售文案测试

标题是决定使用者愿不愿意点击浏览的第一关卡,因为能一语中消费者心理的网页标题,相对容易驱使潜在顾客进入网页一探究竟,而网页当中的销售文案则扮演着舌灿莲花、妙语如珠的销售人员,经由文案的撰写博取消费者的认同、归属,至终转换为实际的付费顾客。

所以,在A/B 测试中能透过更换标题文案,与原有的标题进行测试,找到最吸引消费者点击的标题,又或是换个方式描述销售文案的标题,比较销售文案标题对潜在顾客的吸引程度。

 

定价策略制定

我们时常会看到促销商品页面,运用不同的定价来测试消费者较能够接受的方式,像是「超值周年庆,全馆买一送一」与「全馆欢庆五折起」虽然是一样的概念或是价格,但是运用不同方式的呈现,消费者被触动的点也会不一样。

不过,如果测试过后发觉「买一送一」是最能调动购买意愿的订价策略,在每一次的优惠活动都直接了当的表明买一送一,那优惠活动长久下来其实是无法有任何唤回消费者购买意愿的效果,就跟天天破盘大特价一样,最后反而会导致消费者会对你的品牌产生价格认知的扭曲,下意识便认为打完五折后才应该是你产品本身的价格与价值。

因此,虽然像网路通路基本月月有优惠活动,但针对不同的时间点制定不一样的定价策略,仍可以为品牌创足销售业绩,以买一送一来说,就可以用2件5折、全馆五折的概念替换,打九折则能以满千送百、加量不加价代换…等等。

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页面图片与排版检测

图片的大小、风格以及不一样的页面排版都可以是A/B 测试改变的元素,不同的网站页面设计会带给消费者不同的视觉体验,像是商品类型的网页,当我们放置单一产品图时,可能会让消费者无感,但是假设我们同时置入情境图片,就可以让消费者感同身受产生共鸣;而条列式的排版或是分段式的内容也有可能吸引不同类别的客户,有些网页会藉由条列式排版呈现的资讯较清晰,但有些网页可以透过整段的段落进行情感引导,让你能够沉浸式的浏览,我们可以根据网页类型来进行最适合的A/B 测试。

 

行动呼吁CTA 按钮设置

行动呼吁是投放广告,同时也是著陆页设计中最后关键的一步,直接关系到消费者是否填写表单或是进行购买,因此包括按钮的颜色、按钮上的文字设计,都是可以测试的变因,哪一种按钮更能够促使消费者点击,那就是成功的设计。

而网路上其实在行动呼吁CTA按钮这一块都做了不少研究,得出了文案要以肯定语气、第一人称效果比第二人称好与非正面讯息需轻松传递,而按钮色彩与阴影变化则要视网站整体页面设计而定,但基本上所有的一切若能透过你的A/B 测试进行再一次的验证,会远比你选择相信「绿色按钮会让你提升5%转换率」的话语来得好。

 

隐藏在A/B 测试后的多变量测试

A/B 测试,其实就是一种隐性地和使用者沟通的工具,透过不同的变因测试,使用者会透过数据会告诉你,这内容是他喜欢的,这个是他不喜欢的,藉由这个让我们的网页不断的改善。进行A/B 测试时,通常会运用单一变因慢慢进行测试,而多变量测试,就是将更多种变因和使用族群要素考量进去,一次输出多种搭配成果的成效。

那为什么我们不以多变量测试作为主轴,而是A/B 测试?别忘了, A/B 测试是需要网站流量去做检测的,假设你的网站每月浏览人数约3000人,那A/B 测试的基数就只有三千的浏览量,以五五波分给网页,一项变数能获得的也就一千五的流量,那套入多变数测试改动图片、文案、色彩就有8个不同的页面,一个页面也仅能分到375个浏览人数,这样的流量数据其实并不足以支撑组合结果的合理性。

就跟投票至少要有一个门槛一样,不过门槛数量所得出的结果基本不具可信度,因此多变量测试实际上更适合高流量网站,流量高的网站能合理分配给每个要素足够的流量进行测试,强化多变数测试结果的可信度。

 

A/B 测试的胜利页面,点击翻倍的关键

A/B 测试就像是一场优胜劣汰的比赛,在比赛中我们选出最高效的网页,不断的测试不同的元素,找到最吸引目标客群的内容,帮你筛选出最容易产生转换率的Landing page。A/B 测试不仅仅让你的网页改善,也能够让你更了解目标客群,更有利于我们在进行长久的行销策略,因此时常的测试是必须的,想要打造跳跃式的点击率,可以时常根据测试包括风格、内容、图片等等的变因,来改善使用者喜欢的著陆页内容。

在网页中正确的使用A/B 测试,胜过你写过千篇百篇的无效网页,因为当我们用A/B 测试时,可以用较少的广告投放,换来不同的客户喜好以及使用者反馈,因此在进行下一次的投放或是网页设计、撰写时,就能够使用最贴近消费者的内容,打造出最符合消费者需求的网页,让转换率与点阅率翻倍成长。.

 

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