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谁对网站优化来说更重要?——流量质量 V.S. A/B测试

导读:对于如何做网站优化,一直都是众说纷纭。主流的方法目前有两种,一种是提高网站流量的质量,一种是进行A/B测试。那么这两种方法究竟哪个更有效呢?今天济南易站通的这篇文章就通过具体的数据来告诉大家,谁更胜一筹。

近些年,关于网站数据,人们已经将注意力慢慢的从网站流量转向了测试。

当然这个关注点的转移是有意义的,现在线上市场的争夺越来越激烈。所以想要为网站带来更多的流量,最简单的方法似乎就是提升网站性能。这个想法向当时优化转化率的想法被提出的时候一样让人兴奋不已,但是,实际上还是存在一定的问题:

“流量的质量和网站的质量,哪个对你的市场营销活动影响更大呢?”

这是一个值得深思的问题。对于大多数的市场营销人员来说,时间和资源都是有限的,这就是说你的大部分时间都应该花在创造更好的结果上。

所以,如果你需要在改善流量和优化网站上做出选择,哪个会给你带来更大的收益呢?

【相关的数据统计】

我们现在来做一个假设,对网站测试和流量质量是如何对市场营销产生影响进行评估。

流量:

在这个场景中,假设您现在正在进行付费搜索广告的投放。你有一个质量比较高的网站/落地页,你平均要为每个点击支付4块钱。

最近,你花了2万块钱在一个新的广告活动上,这个活动为你带来了5千个点击。

2万块钱的点击量

这看上去是较大的流量了对吗?不幸的是,有个问题,这些流量带来的访客的大部分事实上对你要销售的东西并不感兴趣

事实证明,付费搜索平均产生的资金浪费在76%(基于Adwords)左右,并没有带来有效的转化。换句话说就是,这话76%的付费搜索广告的资金带来的都是低质量的流量。对于你来说,这就意味着你投入的大概15,000块钱带来的点击流量并没有带来任何转化。

他们有可能只是误点了你的广告,或者他们认为你要向他们展示的是其他的内容。还有可能你只是购买了错误的关键词。

除了那些不相关的点击量,在你的5,000个访客中只有1,250个是真正的潜在用户。所以,根据这个数据,那么这才是你花了50,000块钱得到的:

真实的潜在用户

所以,看上去你是为每个点击支付了4块钱,但是实际上你为每个“相关点击”支付了16块钱。

但是对于这一点,对网站进行测试也并不能挽救什么,对吗?

测试:

现在,作为一个具有丰富实践经验的营销人员,你为上文中的访客设计了A/B测试。不幸的是,你没有意识到你并不是针对那5,000个访客进行测试。还记得么,只有25%的访客是可能带来转化的潜在客户,所以你的测试实际上针对的是那1,250个潜在客户的。

在测试中,针对那1,250个访客,在A版本的页面上得到了100个转化(转化率16%),在B版本的页面上得到了120个转化(转化率19%)。但是要知道,你的5万块钱购买的是5,000个点击,并不是这1,250个潜在客户。所以你的转化率实际上是——A版本页面4%,B版本页面4.8%。不过你的测试还是完成了,这让你发现了一个新问题,网站能上的每个转化的成本是83.33块钱!

当然,这个A/B测试可以帮助你降低平均转化成本,但是测试并不能挽救流量的质量。

当你停止为低质量的流量买单时,会发生什么呢?

近年来,我们无数次的使用这个方法为我们的客户服务。发生的情况如下图所示:

低质流量

如图所示,花费在低质量流量上的资金越来越少。针对这个客户,他们浪费在低质流量上的投资从91%降低到了68%,而且他们的平均会话转化成本也从160块钱降低到了39块钱。而这些仅仅就发生在几周内。但是请别误会,我非常相信测试的力量。但是成功的测试都是基于高质量的流量的。

所以是流量的质量更重要还是测试更重要呢?

老实说,这取决于你的广告投放在哪里。如果你的线上营销目的是将高质量的流量引流到你的网站,那么一次高质量的测试可以帮你将转化率提升到最高。

然而,如果你像大部分的业务处理方式一样,你可能就已经在低质量的流量上浪费了大量的预算。

所以在测试开始前你要做的是:

定义你的受众。到底谁才是“正确的受众”?他们的痛点是什么?你的广告找准他们的痛点了吗?

回顾你的目标。你的目标与你的目标受众匹配吗?你选择的目标受众精准吗?

求助于分析团队。你的点击是否都带来转化和销售线索?哪个营销渠道带来的转化率最高?你的得到和付出匹配吗?

如果你的营销活动带来的都是高质量的流量,你就可以使用A/B测试来为你的网站进行真正高质量的优化。

而且,因为你测试使用的都是高质流量,那么测试结果对你的业务将具有巨大的价值。

小结

很明显,在最完美的情况下,你会有时间和资源去同时关注于流量和测试。但是在真实的世界里,有的时候你可能需要一些取舍。

基于多年来对网站流量和测试的优化经验来看,只有在拥有高质量流量的基础上,测试才是有效的。所以,如果你必须要在这两者之间进行选择,建议你加强对流量质量的把控,再开始测试。