什么比没数据可用更糟糕？虚假数据。

没有什么能像A/B测试一样给你信心并让你阔步向前；同样地，没什么能比虚假数据更快终结你的大步向前。为了进行正确的测试，你需要了解A/B测试的统计学；否则，你会花费很多时间试图获得答案而不是得到答案。最终，你会混淆你以为你有的答案，实际上你却什么都没有。A/A测试，将确保你得到的数据能用来自信地作出决定。

我们会给你介绍一种测试，如果成功它不会教你关于访客的情况，相反，它带来的要比原始数据更有价值，它会给你信心。

什么是A / A测试

在你对标题、副标题、配色、 CTA 、视频脚本、设计等进行测试之前，先测试软件本身。这很简单，通过测试网页自身就能实现。有人会认为这是毫无意义的，因为一个页面的相同页面将会有同样的结果，对吗？

并非如此。

测试3天后，A/A测试表明，同样的变化校验版本与原始版本相比，少了35.7%的收入，这会是对增长的绞杀。

这个运行了3天的A/A测试没能带来任何信心的增长。

造成这一结果的原因可能有：

• 你正在使用的A/B测试工具出了故障；
• 通过你的网站所报告的数据是错误或重复的；
• A/A测试需要运行更长时间。

对这个问题的第一个线索是样本规模较小，虽然每个页面有超过345的访问量，但只有22/34笔交易。对一个大的因素来说，这个交易量太小。在A/B测试统计中，交易量比流量在建立统计信心上显得更重要。少于200笔的交易量通常带来无意义的结果。

显然，这种测试需要运行更长的时间。

你的第一直觉可能是通过快速A/A测试，这样你就能开展真正有趣的事情-A/B测试。但这是错的，上面告诉了你为什么。