Google Optimize 是一种流行的 A/B 测试工具，营销人员使用它来验证各种营销资产、网站设计元素和促销优惠的性能。
不过，到2023 年9 月，Google 将停止免费和付费版本的优化服务。
如果您正在寻找一个同样强大、但符合 GDPR 且保护隐私的 Google Optimize 替代方案，请查看Matomo A/B 测试。
Matomo 与我们的分析平台和转化率优化 (CRO) 工具集成，允许您运行 A/B 和 A/B/n 测试，而不会损害用户隐私或限制使用。
免责声明：请注意，本博文中提供的信息仅供一般参考之用，并不旨在提供法律建议。 每种情况都是独特的，需要具体的法律分析。 如果您对某个问题的法律影响有任何疑问，请咨询您的法律团队或寻求合格的法律专业人士的建议。
Google Optimize 与 Matomo：比较主要功能
本指南展示了 Matomo A/B 测试如何在功能、报告、集成和定价方面与 Google Optimize 进行比较。
支持的平台
Google Optimize 仅支持测试动态网站和单页移动应用。
如果我想在我的移动应用程序上运行拆分测试，我应该通过Firebase的应用程序开发平台进行吗？ 有一个免费套餐，但一旦产品达到一定的使用阈值，就会开始基于使用的付费订阅。
此外，Google Optimize 不支持网络或桌面应用程序、电子邮件营销活动或付费广告营销活动的 CRO 实验。相比之下，Matomo A/B 测试几乎可以让您在任何渠道上运行实验。有三个安装选项。使用 JavaScript、服务器端技术或我们的移动跟踪 SDK。 您可以使用它们在任何类型的 Web 或移动应用程序（包括游戏）、桌面产品或网站上运行拆分测试。 您还可以执行不同的电子邮件营销测试（例如，比较主题行的变化）。
A/B 测试
A/B 测试（拆分测试）是这两种产品的核心功能。 营销人员使用 A/B 测试来确定哪些创意元素（例如网站微文案、按钮位置和横幅版本）更能与目标受众产生共鸣。
您可以对不同版本进行基准测试，以确定哪些版本能引起用户的共鸣。 或者您可以针对 B、C、D 等测试 A 版本。 这称为 A/B/n 测试。
你可以测试一下。 您可以向不同的用户组显示不同的变体（甚至应用定位条件）。 例如，仅针对特定设备类型、位置或现场活动类型启用测试。
Matomo 的优点是它不限制您可以同时运行的实验数量。 Google Optimize 限制您只能进行 5 个并发测试。 相似地，
虽然 Matomo 允许您选择无限数量的实验目标，但 Google 将每个实验的最大选择限制为三个预定义选项。
目标是基础统计模型用来确定最佳性能版本的标准。 营销人员通常使用页面浏览量、会话持续时间、跳出率和产生的收入等指标作为转化目标。
多变量测试 (MVT)
多变量测试 (MVT) 允许您将多个 A/B 测试“打包”到一个活动实验中。 换句话说，创建一堆变体来确定哪些组合可以产生最佳的营销效果。
例如，MVT 实验可以包括网页的五个版本，每个版本都有不同的口号、产品图片、号召性用语等。然后向访问者提供不同的变化。 跟踪代码收集有关用户行为和期望结果（意图）的数据并报告结果。
MVT 是对每个变量运行单独的 A/B 测试的绝佳替代方案，可以节省营销人员的时间。 Matomo 和 Google Optimize 都支持此功能。 但是，Google Optimize 将可能的组合数量限制为 16 个，而 Matomo 则没有限制。
重定向测试
重定向测试，也称为分割 URL 测试，允许您向用户提供两个完全不同的网页版本并比较它们的性能。 如果您要重新设计网站或在新市场测试本地化页面版本，此选项非常有用。
您还可以在结帐页面（对于电子商务网站）、定价页面（对于 SaaS 应用程序）或联系/预订表单（对于 B2B 服务提供商）上测试重定向。
您可以使用 Google Optimize 和 Matomo A/B 测试运行分割 URL 测试。
实验设计
Google Optimize 提供了一个可视化 编辑器，可让您轻松修改网站页面（例如，更改按钮的颜色或添加一些标题变体）。 然后，您可以在 电子邮件列表 发布实验之前预览更改。 对于更复杂的实验（例如测试不同的页面块序列），您可能需要使用自定义 JavaScript、HTML 和 CSS 来组织实验。
在 Matomo 中，所有 A/B 测试都在服务器端（即通过编辑网站的原始 HTML）或通过 JavaScript 在客户端进行配置。 然后使用 Matomo 界面启动或安排实验、设定目标并查看报告。
实验配置
营销人员知道客户旅程有多么复杂。 多重因素？ 从位置和设备到一天中的时间和折扣大小，它都会影响您的转化率。 因此，一个好的CRO应用程序允许您配置多个跟踪条件。
Matomo A/B 测试带有精细的控制。 首先，您可以决定所有网络访问者中参与特定实验的百分比。 默认情况下，该数字设置为 100%，但您可以将其更改为其他选项。
同样，您可以更改每个变体在测试中获 创建高转换率电子邮件营销活动的 8 个想法 得的流量百分比。 例如，原始版本允许您获得 30% 的流量，而选项 A 和 B 各获得 40%。 您还可以为用户指定自定义参数来参与您的实验。 您可以使变体仅对特定地理位置的人员或回头客可见。
最后，您可以选择任何类型的有意义的目标来评估每个变体的性能。借助 Matomo，您可以使用标准网站分析指标（例如总页面浏览量、跳出率、点击率、访问方向等）或自定义目标（例如表单点击次数、资产下载量、电子商务订单等）。
这意味着您可以决定营销活动的定位标准、持续时间和评估目标。
免费的 Google Optimize 帐户中有三种主要类型的用户定位选项。
城市、地区、大都市和国家层面的地理定位。
按浏览器、操作系统、设备类型、第一方 cookie 等进行技术定位。
基于“首次到达后的时间”和“页面引荐来源网址”（引荐流量来源）等指标的行为定位。
用户还可以使用基于条件的规则来配置其他类型的跟踪方案（例如，仅向登录用户提供测试）。
Reporting
Matomo 和 Google Optimize 都使用不同的统计模型来评估哪些变体最有效。
Matomo 依赖于统计假设检验，我们用它来计算唯一访客数并报告转化率。 分析所有用户数据（不应用数据采样）。 因此，避免在实验参与者数量达到具有统计显着性的结果之前就下结论。 通常建议运行至少几个业务周期的实验以获得全面的报告。
其次，Google Optimize 是否使用贝叶斯推理？一种根据随机用户样本比较每个广告素材效果的统计方法。 贝叶斯模型更快、更大规模地生成 CRO 报告，但基于推理。
模型开发人员必须具备必要的技能，能够将关于特定事件概率的主观先验信念转化为数学表达式。由于 Google Optimize 是专有工具，因此我们无法审核底层模型设计以验证其准确性。 换句话说，相信它是通过良好的判断创建的。
相比之下，Matomo最初是一个开源项目，任何人都可以随时独立审核其源代码。
报告方面的另一个区别是报告延迟。 Matomo 云可在 6 小时内生成 A/B 报告，而 Matomo 本地仅需 1 小时即可生成。 另一方面，Google Optimize 从初始测试设置到开始报告结果需要 12 个小时。
如果您正在配置测试实验并想要快速检查所有设置是否正确，这可能会很不方便。
用户隐私和 GDPR 合规性
Google Optimize 与 Google Analytics 配合使用，但 Google Analytics 不符合 GDPR 标准。
因此，您需要为来自欧盟的所有网站流量显示 Cookie 同意横幅。 但需要注意的是，只有在用户同意跟踪后才能查看优化测试。 否则，将仅显示原始页面版本。 考虑到全球近40%的消费者拒绝接受 cookie 同意横幅，这可能会对结果产生重大影响。
这使得 Google Optimize 在欧盟几乎毫无用处，因为您只能对欧盟流量的一部分（约 60%）运行测试。 如果您应用额外的定位标准，则更少。
相比之下，Matomo 完全符合 GDPR。 因此，在大多数欧盟市场（德国和英国除外），用户在法律上可以免于显示 cookie 同意横幅。 Matomo A/B 测试是 Matomo Web Analytics 的一部分，因此您不必担心GDPR 合规性或用户隐私侵犯。
数字体验智能
Google Optimize 为您提供有关变体性能的全面统计数据。 但它并没有提供任何进一步的见解来解释为什么某些测试比其他测试更成功。
Matomo 可以让您通过两个附加功能收集更多见解。
用户会话记录：监控不同页面版本上的用户行为。 观察点击、鼠标移动、滚动、页面更改和表单交互，以更好地了解用户累积的数字体验。
热图：确定哪些元素最能吸引用户的注意力，以微调您的拆分测试。 标准 CRO 工具只是假设某些页面元素对大多数用户来说很重要。 热图可以帮助您做出明确的决定。
这两个功能都与您的 Matomo Cloud 订阅捆绑在一起。
集成
Matomo 和 Google Optimize 与多个其他工具集成。
Google Optimize 本身就与 Marketing 系列中的其他产品集成。 通常可用的有 Google Ads、Google 跟踪代码管理器、Google BigQuery、Accelerated Mobile Pages (AMP) 和 Firebase。 另外，其他流行的营销应用程序也创建了自定义连接器来集成 Google Optimize 数据。
Matomo A/B 测试可以与其他网络分析和 CRO 功能相结合，例如漏斗、多渠道归因、标签管理器、表单分析、热图和会话记录。
您还可以使用Matomo Analytics API方便地导出网站分析或 CRO 数据，以便在其他应用程序中进行分析。
价格
Google Optimize 是一款免费工具，但它有使用限制。如果您想要安排超过 5 个同时实验或一次测试超过 16 个变体，则应升级到 的定价尚未公开，但据说每年接近六位数。
Google Optimize 与 Matomo A/B 测试：比较表
最后的想法：谁从 A/B 测试工具中受益最多？
对比测试是测试有关目标客户的不同假设的好方法。
A/B 测试工具可以帮助您了解诸如“价格差异如何影响购买”、“哪个联系按钮位置会产生更多点击次数”以及“哪个联系按钮位置将为新应用订阅者带来最多点击次数？”等问题。支持研究假设的答案，例如“什么是最有效的注册表单？”
当尝试在 BoFu 阶段提高需求 asb名录 生成工作和转化率时，此类见解可能会改变游戏规则。 但要从 CRO 测试中获得有意义的结果，您需要选择可衡量且具有代表性的目标。
例如，对低价、经常购买的产品进行不同的定价策略进行对比测试是有意义的，因为您可以进行几周的实验以获得统计相关的样本。
但如果你使用的是 B2B SaaS 产品，平均销售周期需要数周（或数月）才能完成，而“时间敏感的折扣”和“一次性促销”之类的东西是行不通的，需要适当的 CRO 数据来完成。得到。 这变得很困难。
为了从 CRO 获得切实的结果，您需要花更多的时间在测试构思上而不是实施上。 团队需要了解要测试哪些元素、按什么顺序以及原因。
有效的 CRO 测试是针对漏斗的特定部分而设计的，并假设您可以在所选阶段有效地识别和跟踪转化（目标）。 仅此一项就可能是一项复杂的任务，因为并非所有客户旅程都是相同的。对于 SaaS 网站，使用“注册免费试用帐户”之类的目标可能是一个很好的起点。
良好的测试还会在提议的变体和原始版本之间产生有意义的差异。正如 Deloitte Digital 合伙人 Nima Yassini 所说：
“我看到人们以创造愿望为目标进行实验。这并没有错，但如果你只想着获胜，那么当前几次测试失败时，行业平均水平是每 5-7 次测试中你只会成功一次，所以你必须做好大多数时候都会失败的准备。”
CRO 测试通常不会产生您期望的数据（例如，人们同等地点击蓝色和绿色按钮）。 在这种情况下，您需要从头开始形成假设。
与此同时，人们很容易陷入优化“虚荣指标”的困境。 有些东西在报告中看起来很棒，但与您的营销目标不太相符。 例如，改进电子邮件标题的变化可以提高电子邮件的打开率。 但是，如果您的用户不与您的电子邮件内容进行交互（例如，通过点击您的网站或使用您提供的折扣代码），那么您的努力还不够。
这就是为什么在使用 A/B 测试工具之前制定基线策略非常重要。 Google Optimize 吸引了许多用户，因为它是免费的，并且允许您经济高效地测试您的对比测试策略。
随着贬值迫在眉睫，许多营销人员渴望转向更昂贵的 A/B 工具（特别是如果他们对自己的 CRO 策略及其结果不完全有信心的话）。
Matomo A/B 测试是一种经济高效、符合 GDPR 的 Google Optimize 替代方案，具有较低的学习曲线和具有竞争力的功能。
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