A/B測試包括一系列必須按順序進行的過程，以得出一個現實的結論。 在本章中，我們將詳細討論可用於在任何網頁上執行測試的A/B測試過程的步驟 -
背景研究在A/B測試中起著至關重要的作用。 第一步是找出網站的跳出率。 這可以通過幾種廣泛使用的背景研究工具(如Google Analytics等)的幫助完成。
來自Google Analytics的資料可以幫助您在網站上查詢存取者的行為。 總是建議從網站收集足夠的資料。 嘗試找到轉化率低或可以進一步提高的高丟棄率的頁面。 還要計算每天在網站上執行此測試所需的存取者數量。
下一步是設定您的業務或轉換目標，這有助於理解目標是什麼。 完成後，您就可以找到確定新版本是否比原始版本更成功的指標。
當A/B測試設定了目標和指標。 下一步是找到如何改進原始版本以及如何使其比當前版本更好的想法。 當有了一個想法清單，就預期影響和實施難度來區分它們的優先次序。
例如，最有效的方法之一是將影象新增到網站，這將有助於在一定程度上降低跳出率。
市場上有許多A/B測試工具，它們具有視覺化編輯器來有效地進行這些更改。 成功執行A/B測試的關鍵決定是選擇正確的工具。 一些最常用的工具是 -
有不同型別的變體可以應用於物件，如使用專案符號，更改關鍵元素的編號，更改字型和顏色等。
向存取者展示您的網站或應用程式的所有變體。 他們的行為將被監控每一個變化。 此外，每個變化的這種存取者互動被測量和比較以確定特定變化如何執行。
當這個實驗完成，下一步就是分析結果。 A/B測試工具將呈現實驗中的資料，並會告訴您不同版本的網頁的效能和效率之間的差異。 它還會顯示在數學方法和統計資料的幫助下變異之間是否存在顯著差異。
例如，如果網頁上的圖片減少了跳出率，則可以新增更多圖片來增加轉化次數。 如果您因此看不到跳出率的變化，請返回上一步以建立新的假設/變體以執行新的測試。