搜索引擎禁止的方式优化网站( 转化率优化对公司的价值及价值的影响分析)

　　搜索引擎禁止的方式优化网站(

转化率优化对公司的价值及价值的影响分析)

　　流量获取只是营销过程的一半。

　　除了将访问者带到您的网站之外，您还需要将他们留在那里。不仅如此，您还需要将他们从感兴趣的潜在客户转变为客户，并将新客户转化为回头客。

　　转化率优化 (CRO) 至关重要，这对于任何规模的企业都是如此。它使用科学的方法来优化网站，并使企业（和组织）能够将更多的访问者转化为订阅者或客户。

　　本指南旨在帮助对转化率优化感兴趣的人了解如何开始以及如何通过测试过程获得最佳结果。它适用于企业家、创始人、营销人员、博主以及任何想要提高网站转化率的人。人们。您会发现本指南对许多不同类型的组织都很有用，包括电子商务商店、SaaS 企业、非营利组织、政治运动等。

　　这就是本指南的用武之地。让我们开始吧。

　　一、什么是转化率优化？

　　在在线营销方面，您可以通过以下两种方式之一产生更多收入：为网站带来更多流量以增加销售额，或者您可以增加网站转化的有效性以在相同流量下增加销售额。

　　转化率优化 (CRO) 侧重于后者。通过转化率优化，您可以评估您网站的销售渠道，以确定改进网站的方法，以便更多人可以注册您的网站或购买您的产品或服务。

　　例如，提出一个假设进行测试，然后创建一个新版本的网页或登陆页面来测试您当前的版本，看看哪个更有效地吸引访问者注册或购买。令人惊讶的是，文案大小、布局和设计的变化会对注册您的服务或购买您的产品的人数产生重大影响。

　　例如，Switch Video 发现更改号召性用语按钮副本中的单个词会使从其主页产生的合格潜在客户数量增加 221%。在另一项测试中，2011 年被 Hubspot 收购的公司 Performable 通过使用红色按钮而不是绿色按钮将点击率提高了 21%。这一结果表明，转化率优化对公司很有价值。即使很小的变化也会产生重大影响。

　　应该指出的是，测试是 CRO 的一个关键要素。如果不测试，只能靠直觉来判断哪种方法更有效，但是一旦测试过，您就可以立即知道这种变化是会增加还是减少转化率，所以不要猜测。

　　可以运行的测试数量是无穷无尽的。您可以测试不同的标题、新的价值主张、不同的按钮颜色、不同的号召性用语副本等等。每一次变化都有机会影响转化，随着时间的推移，效果会逐渐积累。

　　二、为什么转化率优化如此重要？

　　转化率优化很重要，因为它可以在*敏*感*词*来吸引更多流量，您还可以更有效地将当前流量转化为潜在客户或销售。

　　考虑一个假设场景，您是软件即服务 (SaaS) 业务的所有者。在优化您的网站之前，有 5% 的人以 50 元的月费注册您的服务。这相当于每1000名访客增加50个新客户，月收入为2500元。现在，假设您优化了网站并将转化率从 5% 提高到 7.5%。按照这个增长速度，1000名访客将成为75名客户，月销售额为3750元。

　　看看发生了什么？您没有改变业务的任何其他方面，但在使您的转化漏斗更有效之后，在访问者数量和定价相同的情况下，销售额增加了 1,250 元*敏*感*词*。

　　要记住的一个关键公式是：如果转化率翻倍，那么每次获取的成本将减半。

　　这意味着，如果你当前的获客成本是5.00元，那么在优化你的网站和双转化后，你的每次获客成本将下降到2.50元。届时，您可以承担更多的广告投资，或者只是从增加的利润中受益。

　　如您所见，如果您想增加销售额和增加利润，CRO 是您的最佳选择。

　　A/B 测试究竟是什么？

　　A/B 测试是当您设置网页或登录页面的两个不同变体时。您可以衡量每个变体的转化次数，并根据哪个变体产生最多的转化来决定选择哪一个。一旦计划确定，您就可以切换到此版本并开始从中受益。

　　A/B 测试与测试前后不同。通过前后测试，您可以衡量网站的转化率以设定基准。然后创建一个新版本，看看它是否会提高或降低转化率。这个测试的问题在于它没有使用科学的方法来衡量结果。转化率每周都有波动，因此无法确定转化率的变化是来自新版本还是来自特定时期质量较高或较低的流量。

　　应该记住，科学的测试方法是唯一可以高度确定地知道新版本对转换有正面影响还是负面影响的方法。多变量测试是另一个更高级的选项，但我们建议您暂时坚持使用 A/B 测试，直到您更熟悉转化率优化以及如何在您的网站上进行测试。

　　以下是成功 A/B 测试的步骤：

　　首先，从用户的心理入手。您的主页、产品页面、着陆页或在线广告的哪些元素可能会影响购买决策？以下是可能对 A/B 测试有意义的示例元素：

　　其次，确定要测试的变体数量，这取决于您的流量基础，并尽可能保持有意义的样本量。

　　第三，采集

整个团队的意见，包括来自设计师、工程师、文案和其他可能相关的所有人的各种意见。

　　第四，选择正确的工具来帮助运行您的测试。这些工具将分析您的网络流量。需要注意的是，每组访问者都具有代表性且完全随机，因为数据中不可预见的趋势可能会扭曲结果。

　　第五，运行测试，直到您看到稳定的模式出现。如果过早结束测试，结果可能是无效的——你的努力将白费。如果您在数据中没有看到模式，请不要担心，得到不确定的结果是完全可以接受的。即使是正式的学习，也会发生这种情况，但这并不意味着你做错了什么。

　　第六，保持一致。测试是您的公司应该在一致的基础上进行的事情，以便您的团队可以不断地采集

见解和学习。

　　如果正确执行，A/B 测试可以产生强大的结果。

　　以下是来自 Nature Air 的示例：

　　公司有17个独立的登陆页面，每个登陆页面都进行了A/B测试。唯一的区别是被测试的登陆页面有一个上下文号召性用语，而原创

登陆页面没有。

　　带有新号召性用语的 A/B 测试将转化率从大约 2% 提高到 19% 以上——增加了近 600%。

　　三、我应该多久测试一次？

　　测试的时候，每次做可能影响转化的改动都应该测试一下，除非那些改动是网站客服页面（或者类似的无害页面）上的隐藏副本，但是如果你改动了页面上的副本或者设计，尤其是此页面仍然是转化漏斗的一部分，那么您应该进行测试。

　　这样做的原因是，您永远无法 100% 知道哪些变化会影响销售。经验丰富的 CRO 顾问和专业人士已经学会了永远不要相信自己的直觉。很多时候，你确定会赢的测试版不会有任何影响，而你不确定的测试版实际上会“赢”。

　　使用这种方法来测试您在网站上所做的每一个重大更改的最大好处之一是，您始终可以根据数据解决与同事的争议。如果没有测试结果，在与团队其他成员的喜好和意见争论时就没有结论，你永远不知道谁是对的。但是一旦您测试过它，您就可以确切地知道应该使用哪个版本。这种方式是优化转化率的好方法。

　　我应该期待多少改进？

　　每个人都知道，你不能一口咬下一个胖子。你不应该总是期待巨大的改进。许多博客文章都会吹嘘转化率提高了 100% 甚至更多。虽然你们也很渴望看到这些结果，但事实是，无论是谁，都不会永远是巨大的胜利。

　　但是不要失望。如果你能在四项测试中平均提高19%的转化率，你最终将转化率翻倍。当你这样看的时候，你会发现，即使是小小的胜利也可以积累起来，最终带来巨大的进步。

　　应该测试什么？

　　一般来说，网站转化目标分为两类：增加试用注册和增加在线销售。转化率优化测试应关注您的转化目标。例如，您网站的目标是增加免费试用和最终付费注册。, 那么你应该把它作为转化目标，而不是从首页到注册页面的点击次数。

　　当然，过程中的转化也是需要衡量的。我们称之为微转换。例如，您可以衡量从主页跳转到免费试用注册表的人数。运行测试后，您发现新版本页面的访问人数增加了10%，因此您决定对其进行更改。

　　但需要注意的是，即使注册页面点击率提高10%，付费注册也会减少5%。这就是您需要衡量最终转化目标的原因。微转化改进很棒，但这最终不是您测试的目标，您的目标是增加销售额。

　　这种情况并不少见：一个版本可能会提高注册页面的点击率2%，而另一个版本可能会增加8%的实际注册量，或者在另一种情况下，两个版本可能会导致相同数量的注册页面。人们点击，但新版本最终会导致更多人订购，因此最好衡量最终转化而不是过分强调微转化。

　　为什么你应该从采集

数据开始

　　在长时间的转化率优化过程中，我学到的最重要的一课是在开始测试之前采集

定性和定量数据。仅凭直觉猜测从来都不是一个好主意，它可能会导致时间和金钱的浪费。最好花一个月左右的时间来采集

数据并根据您学到的见解而不是您的直觉对其进行测试。

　　采集

定量和定性数据也很重要，而不仅仅是查看数字。定量数据提供了一个很好的起点，但数字并不能描绘出整个画面。

　　因此，您还需要定性数据，这意味着您需要向当前和潜在客户询问有关您的产品或服务的问题。定性答案将使您更深入地了解客户购买或不购买您的产品和服务的原因，并且通常会带来重大突破。

　　最后但并非最不重要的一点是，数据过多总比数据不足好。使用 100 个调查回复比使用 10 个调查回复更容易识别模式和找到有用的信息。您可以从两个样本大小中学到一些东西，但您将通过附加信息了解更多信息。

　　如果结果过多，可以忽略冗余信息，但基于数据不足很难做出决策。这就是为什么您应该在开始测试之前至少花一个月的时间来采集

和分析数据，因为您最终会节省时间和金钱。

　　四、结论

　　只有七分之一的 A/B 测试实际上提高了网站的转化率。为什么？因为转化率优化不仅仅是测试颜色或号召性用语按钮。

　　如果你想看到转化率的显着提高，你必须学会​​如何提出正确的测试，你需要更好地理解转化优化过程。

　　通过遵循上述指南，您将学会立即改进转化优化策略并减少错误。

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