A/B概述以及Drupal如何做A/B测试
一个商业网站，最重要的就是用户的体验和成交率（用户转化率），因此做为网站的管理或者市场运维人员，应该对访问者的喜好要有一个基本的把控，但是大多数情况下，我们无法对访问者的喜好做出主观判断，因此需要用到一个工具，A/B测试。
所以，多数网站，或者说CMS网站系统，A/B测试是非常重要的一个环节。
本文就A/B测试的基础概念以及如何在Drupal中做A/B测试，做一个简单的介绍和分析。
深入理解A/B
A/B测试不单单是AB，也可以有CD，本质上就是做多个版本，通过对多个版本用户的行为分析，然后决定采用哪一个版本。
我们可以从页面的展示方式来简单分为两种：
1. 全页面A/B测试（两个page）；2. 局部页面A/B测试（同一个page）。
因为这两种AB，有不同的数据采集模式。
当然两种是可以转换的，比如第一种的全页面，也可以当成第二种的局部，只是这个局部稍等，里面的内容全部替换了。
比如第二种的局部，也可以做两个page，比较大部分内容一样，只是某个部分比如banner不一样，虽然是局部，但是也做了两个页面。
所以，针对这两种，我们重点区分是，同一个URL或不同URL的AB测试。
1. 不同URL，可以通过入口分发，这样在统计结果里面，分析不同的URL的统计结果，然后可以对比，就能测试到AB的结果。
比如两个URL的停留时间、热力图、点击事件、转化率等。
2. 相同URL，那么就需要设置参数，让统计工具知道我是A还是B，最后通过AB的结果分析，得到对比数据。
所以，同一个URL一般需要配合统计工具的API，可能要写部分代码来实现AB测试。
不同URL非常容易理解，相同URL的AB测试，可以参考下图：
通过上图，我们就了解了AB测试的整体过程和目标。
那么A/B测试通常会测哪些元素呢？
我们简单总结了一下，大约有下面几种类型，
1. 主要标题，比如不同标题，可以带来不同的转换或者停留时间。
2. 触发按钮，比如注册、订阅、联系我们，这些按钮的大小、颜色等变化会促使用户的操作几率发生变化。
3. 价格列表，我们通过不同的方式展示产品价格，会导致用户不同的反应，这个比较容易理解。
4. 产品描述，对产品的描述不同，用户查看、下单的几率也不同，所以也是比较关键的。
5. 客户评价，客户评价对用户的影响也比较大，所以通过不同的客户评价，可以分析用户下单的几率。
A/B测试的意义
通过上面的介绍，我们明白了A/B测试，也大概明白了A/B测试的目的，就是为了提高用户的转换率，或者成交率。
比如，我们通过修改用户下单按钮的颜色，来提高用户的下单率，如下图所示，我们将按钮的颜色改成了紫色，更鲜艳的颜色，可以导致用户的转换率提升18%，那这个方案胜出。
所以，A/B测试的目的和意义，就是猜出用户最喜欢的，然后提高转化率。
A/B测试的工具
很多统计工具自带A/B测试，尤其国外的收费的统计工具，当然用免费的Google Analysis或者百度统计也可以，通过自定义参数来区分A或者B。
不同URL的A/B比较简单，我们重点分析相同URL的A/B测试。
相同URL的A/B的思路，通过代码控制A/B，然后告知统计工具，当前把我统计到A或B，这样通过统计工具就能看到统计结果。
一般配置统计工具，我们能清晰的对比A/B的测试结果。
本次，我们通过开源的matomo来如何做A/B测试。
1. 首先登录Matomo，看到A/B测试
2. 创建A/B测试
3. 选择对比指标，比如停留时间、转化率、PV等
4. 生成A/B代码，将代码copy下来，修改其中对应A/B事件部分，换成我们自己的操作。
var _paq = _paq || [];
_paq.push(['AbTesting::create', {
name: 'banner-color-ab', // you can also use '3' (ID of the experiment) to hide the name
percentage: 100,
includedTargets: [{"attribute":"url","inverted":"0","type":"any","value":""},{"attribute":"url","type":"starts_with","value":"https:\/\/sisutest.dev.weijiantou.com\/","inverted":"0"}],
excludedTargets: [],
variations: [
{
name: 'original',
activate: function (event) {
// usually nothing needs to be done here
}
},
{
name: 'Green', // you can also use '5' (ID of the variation) to hide the name
activate: function(event) {
// eg $('#btn').attr('style', 'color: ' + this.name + ';');
}
}, {
name: 'Gradation', // you can also use '6' (ID of the variation) to hide the name
activate: function(event) {
// eg $('#btn').attr('style', 'color: ' + this.name + ';');
}
}
],
trigger: function () {
return true; // here you can further customize which of your visitors will participate in this experiment
}
}]);
比如上面的代码，有一个activate函数，就是对应我们A/B应该做什么操作，比如把banner的颜色改成红色等。
5. 当搭建完AB测试，我们接下来就需要耐心等待结果，然后收集结果。
比如下图，就从多个维度，展示了我们AB测试的具体结果数据。
基于Drupal的A/B测试
首先A/B测试大多是根据统计工具在一起的，所以大多数时候，AB测试需要统计工具提供，CMS只是辅助的实现。
目前，Drupal有两个模块可以实现类似的A/B测试。
1. A/B Test UI
这个模块其实是做了一个分流的重定向，所以他是不同的URL进行A/B的测试，理论上通过Nginx也可以，在CMS层面方便管理而已。
2. Smart Content
这个模块，是可以通过一些不同的设置条件，展示不同的内容，因此我们可以在这个条件里面，增加A/B，然后进行A/B测试，不过模块默认不提供A/B的条件，我们需要自己开发插件。
下图，我们可以看到smart content可以加多个条件，相当于if elseif else，条件也有多种选择，比如cookie相关、设备相关，UTM相关，所以这个可以满足我们大部分需求，尤其UTM相关。
从推广A来的，就显示A内容，从推广B来的，就显示B内容。
也可以自定义条件，关联到统计统计里面，这个也是一个A/B测试的好方法。
结论
A/B测试相对来说涉及范围比较广，可以跟流量渠道结合，比如不同流量来源给到不同的AB结果，或者跟用户画像相关，比如有某些特征（年龄、标签）的用户给另外的AB展示。也可以跟统计统计结合，比如GA、百度统计、Matomo、SmartLook、CrazyEgg、Optimizely等等。此外也跟CMS本身相关，比如内容的呈现、AB结果的定制、展示等。
因此，市面上很多A/B测试是收费的，或者提供了收费的解决方案，所以我们选择A/B测试工具或者开源工具的时候，需要对A/B测试的流程、实施、结果收集要有一个完整的了解，才能做到有的放矢，达到测试的目的。
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