此過程可幫助您最大限度地減少浪費在效果較差的廣告上的支出。 A/B 測試用於優化營銷活動、改進 UI/UX 並增加轉化率。 Google 在其所有產品（搜索、Android、YouTube、Gmail 等）中做出以數據為依據的決策。 已經是一個數字龐然大物，但谷歌並沒有放鬆。 這充當您的因變量，它將根據您操縱自變量的方式而改變。 您的因變量將幫助您確定變體是否比原始變體更成功。 而為了檢查那些表現不佳的頁面，測試需要運行很長時間。 因此，這些頁面不應該是您的優先事項。 該計算表明，如果您當前的轉化率為 5%，並且您希望能夠檢測到 15% 的效果，則每個變體需要 thirteen,533 個樣本。 因此，如果是標準的 A/B 測試，總共需要超過 25,000 名訪問者。 例如，假設該變體產生了最高的轉化率。 然後，您將宣布它為贏家，並將 100
