西安刘毅SEO在市场营销中，多变量测试或多变量测试技术将统计假设测试应用于多变量系统，通常是网站上的消费者。使用多元统计技术。
在网络营销中
在网络营销中，多变量测试是一个过程，通过该过程可以在实时环境中测试网站的多个组件。可以简单的理解为在一个页面上同时进行了多次A/B测试。通常执行A/B测试以确定两个内容变体中哪个更好；多变量测试使用多个变量来找到理想的组合。多变量测试中组合数量和变量数量的唯一限制是获得统计上有效的访客样本所需的时间和计算能力。
通常采用多变量测试来确定哪些内容或创意变体对网站的既定目标产生最佳改进，无论是用户注册还是成功完成结帐过程（即转化率）。通过测试不同的复制文本、表单布局甚至着陆页图像和背景颜色，可以看到显着的增长。但是，并非所有元素都会产生相同的转化率增长，通过查看不同测试的结果，可以确定那些始终倾向于产生最大转化率增长的元素。
可以在动态生成的网站上进行测试，方法是将服务器设置为按与传入访问者相同的比例显示不同的内容变体。然后必须收集和展示关于每个访问者在看到被测内容后如何继续行为的统计数据。外包服务也可用于在对页面编码进行微小更改的网站上提供多变量测试。这些服务将其内容插入站点的预定义区域并监视用户行为。
简而言之，多变量测试可以被视为允许网站访问者通过点击来投票选择他们喜欢的内容，并且最有可能实现既定目标。测试对访问者是透明的，所有商业解决方案都能够确保每位访问者在每次访问时都看到相同的内容。
一些网站受益于持续的24/7持续优化，因为访问者对创意和布局的反应因一天/一周甚至季节的不同而不同。
多变量测试目前是互联网营销中高速增长的一个领域，因为它可以帮助网站所有者确保他们从访问他们网站的访问者那里获得最大收益。搜索引擎优化和按点击付费广告等领域将访问者带到网站，并已被许多组织广泛使用，但多变量测试允许互联网营销人员确保向访问者展示正确的优惠、内容和布局，以将他们转化为销售，到达网站后进行注册或所需的操作。
有两种主要方法用于在网站上实现多变量测试。一个是页面标记；网站创建者将JavaScript插入网站以注入内容变体并监控访问者响应的过程。页面标记通常会跟踪访问者在网站上查看的内容以及访问者在网站上停留的时间以及执行的任何点击或转换相关操作。页面标记通常由技术团队完成，而不是设计测试并根据可用性分析解释结果的在线营销人员。后来对该方法的改进允许在所有页面上部署一个公共标签，从而减少部署时间并消除在测试之间重新部署的需要。
使用的第二种主要方法不需要页面标记。通过在网站自己的数据中心内建立DNS代理或托管，可以拦截和处理进出正在接受测试的网站的所有网络流量，插入变体并监控访问者的响应。在这种情况下，所有逻辑都位于服务器端而不是浏览器端，并且在进行初始DNS更改后，从网站的角度来看不需要进一步的技术参与。SiteSpect以采用这种实现方法而闻名。
多变量测试也可以应用于电子邮件正文内容和移动网页。
除了测试网站上各种创意/内容执行的功效外，多变量测试的原则可以而且经常用于测试各种优惠组合。这方面的例子是单独或相互组合地测试各种价格点、购买激励、溢价、试用期或其他类似的购买激励。这样做的价值在于，营销人员（传统的和在线的）可以在线使用多变量测试原则来快速确定和预测优惠的有效性，而无需通过更传统的多变量测试方法，这些方法会花费更多的时间和金钱（焦点小组、电话调查），ETC。）。
实验设计
统计测试依赖于实验设计。用于多变量测试的几种方法包括：
Fullfactorial最直接的方法，以相同的概率提供所有可能的内容变体组合。
离散选择以及已经演变成选择建模的复杂技术使丹尼尔·麦克法登(DanielMcFadden)获得了2000年诺贝尔经济学奖。选择建模模拟了人们如何在购买决策的背景下进行权衡。通过系统地改变属性或内容元素，可以量化它们对结果的影响，例如购买决定。最重要的是发现了交互效应，田口方法和最优设计都无法识别。
优化设计涉及迭代和测试浪潮。最佳设计使营销人员不仅能够在最短的时间内测试最大数量的创意排列，而且能够考虑网站内容元素之间的关系、交互和约束。这允许人们找到不受限制的最佳解决方案。
田口方法：网站上多个位置的内容有多种变体，需要测试大量组合，中/低流量网站可能需要很长时间才能获得足够大的样本以发现统计上显着的性能差异，如果差异确实存在。例如，如果要在三个位置中的每个位置测试三个不同的图像，则有九个组合要测试。田口方法（即田口正交阵列）可用于实验设计，以减少变化，但仍对各个内容元素提供统计上有效的结果。田口使用部分析因设计。
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