A/B 测试（A/B testing），也叫分离测试，是通过对网站绩效进行度量并持续进行改善的一种方法。A/B 测试过程中，通常会构造若干的测试变体，如A变体、B变体、C变体等。然后对于不同测试变体分配不同的测试流量，测试流量在不同变体中的用户行为，然后度量和比较不同变体的绩效情况，再进行绩效比较和分析。在左边的A页面中，深色的正文部分在布局的右侧，而在右边的B 页面中，正文被调整到了左边。通过部署这样两个内容相同、布局不同的页面就可以比较方便地比较出对于绩效的影响了，例如 CTR或者其他绩效指标。
从测试方法论而言，A/B 测试也可以被用在使用绩效分析进行广告创意优化和目标受众优化等领域。但是通常人们提到 AIB 测试还是习惯将这种测试方法归于网页优化和网站绩效提升的范畴，用于提升核心的网站绩效，例如，点击率或者转化率。所以在这一章中，我们讨论 AB 测试的时候，主要也是围绕提升网站页面绩效转化能力这个主题的。
在页面优化中，可以用来进行 AB 测试的内容是非常广泛的，例如：
• 页面布局；
• 页面配色；
• 图片；
• 引导用户产生行动（action）的文字和按钮；
• 菜单样式和内容；
• 用户声音（testimonial）；
• 网页链接指向；
几乎所有网页中的元素，只要有必要都可以进行 A/B测试。当然，在设计测试的时候并不能眉毛胡子一把抓，将所有内容都测试一遍，而是要有重点地测试可能会带来绩效影响的主要的页面元素和内容。
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