如何分段Google网站优化器测试Google网站优化工具（GWO）是转化率测试入门的好工具。
我们广泛地使用它，并且喜欢它将很多真正复杂的东西抽象出来，并避免了解和理解一些相当棘手的统计信息的需要。
简单平台的一个缺点是它可能会使得做一些有点困难（但非常理想）的事情变得困难。
我今天要讨论的例子是细分测试，以了解它们如何针对您网站的不同类型的用户执行。
我将向您展示几种在Google Analytics（GA）中收集GWO数据的方法，以将GA平台的全部功能引入您的GWO测试。
一个典型的例子是测试新用户和回访用户对号召性用语的影响。
这两个用户部分通常有非常不同的要求，我们可以看到他们为什么会对不同的诱惑做出不同的反应。
对于那些了解你的品牌并熟悉你的报价的人来说，折扣可能是最有效的，而新的访问者可能会更好地响应长篇副本来解释这些好处（这是纯粹的推测，并且仅用作示例）。
对于访问次数较多的网站（例如eBay），回访者是一组自我选择的人，他们了解如何使用控件和/或在学习曲线中挣扎。
转换率测试期间其他有用的分割包括：流量来源（例如自然搜索与付费搜索与引荐流量）国家/地区用户是否访问过网站或转换渠道中的特定页面还有一大堆其他的东西获取您需要的数据有三个基本步骤：确保您能够跟踪GA中的GWO变量设置合适的过滤器并避免污染现有的配置文件和数据分析数据＃1跟踪GWO变量谷歌分析有一个（相对鲜为人知的）称为utmx的功能，用于将有关GWO测试的基本信息返回到分析。
通过跟踪包含有关正在运行的测试和变体的网址中的信息的浏览量，您可以在GA中设置一个了解转化率测试的配置文件。
关于如何在这个非常技术性的指南中提供更多信息。
从ROI Revolution中读取这种使用自定义ga.js文件的替代方法也可能很有用。
跟踪诸如/my/page.html?gwo_exp=1234567890&gwo_var=0的网页浏览会提供创建一个配置文件所需的所有信息，该配置文件将测试的变体存储在自定义变量中。
＃2避免污染您的主要配置文件我建议在新配置文件中实施GWO变量的跟踪。
在您的核心配置文件中，您可能需要去除这些信息，以便您可以一起查看所有访问者对单个页面概念的看法（即不会根据他们看到的变体进行分割）。
在这个例子中，你会想要一个过滤器（如上面引用的指南）：在“字段A – >提取A”中，选择请求URI和（^。
*）（.gwo_exp。
*）在“输出到 – >构造器”中，选择请求URI和$ A1＃3分析输出关于GWO最好的事情之一是它能够抽象决定获胜者背后的数学。
虽然该功能显然仍然适用于整体测试（对整个用户群），但还需要额外的步骤来确定您是否看到了用户细分的统计意义上的显着结果。
虽然了解这些计算背后的统计数据是有趣的（警告：您的经验可能会有所不同），但我们主要希望在这里找到答案。
为此，我建议使用在线样本大小计算器。
例如，为了分析您的测试是否仅对新用户具有统计意义，您需要对数据进行细分以仅显示新用户，并查找此细分受众群中已查看每个变体的用户数量以及每个用户的数量那些已经转换（无论你正在寻求什么样的转换目标）。
掌握这些数据后，您可以填写所选计算器中的字段，并查看相对转换率。
对于大多数测试，你会寻求95％的置信度，一个变种比对照更好。
考虑以下数据：类型用户转换控制1000三十变体A105532变体B90343变体C110025这些结果表明，你会很高兴地宣布变体B比对照组更好（置信度> 97％），但即使变体A的转化率比目前的对照高，但你不能自信地宣布它更好。
我想要展示的是真实世界中的示例，例如，在深入细分时，当您查看平均数据时，测试可以显示误导性事物的方式显示关于不同类别用户的见解。
不幸的是，我没有任何公开的例子。
如果任何人有可以在评论中分享的现实世界的例子，我相信SEL社区会很乐意讨论它们。
