A/B測試多元

像A/B測試一樣，多變量測試基於相同的機制，但它比較了更多的變量，並提供了有關這些變量行爲的更多信息。 在A/B測試中，可以在不同版本的設計之間分割頁面的流量。 多變量測試用於衡量每個設計的有效性。

示例

假設有一個網頁已經收到足夠的流量來運行測試。 現在比較每個變體的數據以檢查最成功的變體，但它也包含對訪問者的交互具有最大正面或負面影響的元素。

使用多變量的優勢

多變量測試是一種有效的工具，可幫助您定位並重新設計頁面元素，並顯示影響最大的區域。 多維方法對於創建着陸頁廣告系列非常有用。

示例
即使元素的上下文發生了變化，有關某個元素的設計的影響的數據也可以應用於未來的廣告系列。

限制

多變量測試的侷限性是完成測試所需的流量。 由於所有的實驗都是完全因式分解的，因此太多變化的元素一次可以快速加入到必須測試的大量可能的組合中。 即使是流量相當高的站點也可能無法在可行的時間內完成超過25種組合的測試。

多變量和A/B測試的區別

A/B測試也稱爲「分離測試」，它是一種網站優化方法，可以比較A和B兩個版本的轉換率。所有訪問者分爲一個版本或另一個版本。 當訪問者訪問這些版本(A或B)中的任何一個，他們就會點擊各種按鈕，甚至註冊通訊。 這使您可以確定哪個版本的頁面更有效。