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一种新兴的网页优化方法
   发布日期:2018-03-30    浏览次数:508次    关键?#37073;?/div>

在上一章节,我们讨论了如何对内容进行取舍和把握。其实这还并不是网站运营的真正秘诀。真正想要在未来赢得市场,就必须掌握 A/B 测试。这就是本文最后一个章节,也是最重要的一部分内容。

其中有一些策略是如此的重要,以至于你必须现在立刻着手去做。如果要总结的话,那么就看下面这段话吧:

如果你的网站加载速度和响应速度非常慢,那么你日复一日的都在丢掉你的受众,如果你的网站并没有在移动手机和平板电脑之间做到无缝切换,那么现在就放下手头上的一切事情,先解决它吧,如果你的主页如果没有在每一个小时里面都产出一些带有图片视频的内容,那么你的流量也在被你的竞争对手夺走。当务之急就是处理这些问题。

除了以上这些已经被证明了的问题之外,为了增加用户的品牌?#39029;?#24230;,你也许还要做的更多。如果一家网站愿意自己亲手去在网络上展开实验,去验证或者?#21697;?#20320;之前所立下的一个个假设,去学习所有有必要学习的东西,那就再好?#36824;?#20102;。请记得,只有数据会说话。

A/B 测试的重要性和可行性

正是因为网络上进行的实验,才是的如今的这些互联网巨头能够先声夺人。Google 的研究者就表示:对于每一次的改变,他们都做了无数次的实验来验证用户的体验究竟会有怎样的变化。这种自己去探索的方式稍微深入一些,那么网页上就不仅仅是两个选项之间的选择了,A/B 测试将转变成为 MVT(多变量测试),也就是在一个页面中呈现出多个变量,一起进行测试。

尽管从上世纪九十年代开始,诸如 Amazon.com 以及 Yahoo 这样的公司就开始采取了 AB 测试,但到目前为止,绝大多数的新闻机构仍然缺乏基础设施或者是缺少专业性的人才来展开这些互联网实验。

其实这些实验并不是那么容易做的。首先,你必须通过?#34892;?#30340;手段不断的跟踪个体用户,而且是要跨平台。如果用户并不能?#34892;?#31185;学的?#25442;?#24402;到不同组别里面进行研究,那么实验的意义也就无从说起了。

其次,瓜子哥,新公司需要有能力提供好几个版本的网页。目前,绝大多数的报纸都没有这个能力来做这件事。但这个问题很好解决。云计算平台,?#28909;? Amazon Web Services 以及 Google App Engine 都是非常易用,而且非常便宜的工具。当然公司还需要确认加载时间和响应时间在不同的服务器上的表现是一样的。现在很多公司提供的 A/B 测试仅仅是在目标页面上加上几行代码而已,其实存在着远?#26085;?#20010;高级,也更加科学,更没有什么费用的服务。新的开源的多变量测?#20113;?#21488;,?#28909;? Facebook 最近发布的 PlanOut 功能就非常?#30475;螅?#32780;且几乎花不了公司什么钱。

逐渐的,新闻公司就再也没有什么借口不去做这些测试了。事实上,现在已经有很多大的传媒公司开始着手进行这项工作,甚至还专门开设了新的部门,?#28909;? Yahoo。但是即便如此,他们对于网站的创新方向上面仍然不是很了解。你能看到的多是「创新、创新再创新」的?#35270;錚?#36824;?#23567;?#23454;验、实验再实验」的口号。

在新闻业里围绕 AB 测?#36816;?#23637;开的讨论往往无外乎就是看总的流量是升了还是降了,这其实?#20174;?#20986;了过时的媒体思维:即受众大部分都是稳定的,任何针对网站的改动都会从总量上带来立刻的改变。其实情况不是这个样子的,你应该首先想着互联网流量是动态的,只有首先有了这个概念, A/B 测试才会有意义。公司所做测试的目的,也并不是从总流量上着眼去评估结果,而是应?#27599;?#23519;增长率。真正有推动作用的创新和改动会让人们不断的返回到网站上,不断的去阅读更多的延伸内容。测试需要进行几个星期,甚至几个月,这样才能评估出效果。

行?#30340;?#30340;合作是实现 A/B 测试的一个理想途径

AB 测试是必要的,但对于媒体公司来说成本也是巨大的。为了充分实现这项测试,你可以选择通过行?#30340;?#30340;合作来摊薄成本。

线上对于小型新闻机构来说尤其不堪重负,如果将成本分摊在本来就不多的读者头上,那都是一个让?#35828;?#21560;一口冷气的数字。而如 Time 或者 Guadian 这样大型的新闻媒体机构因为其付费客户数?#30475;螅?#25152;以分摊在每个人头上的成本就相对较小。

诸如像 Google 和 Yahoo 这样的大公司往往会进行数千次的小的测试,为未来的改进提供各种方案和可能。这些基于测试结果而做出的改变有可能非常细小,小到网站上面的颜色主题,又或者是像素的边框宽?#21462;?#34429;然这些变化都不起眼,但是汇总在一起之后所产生的影响却是非常深远的。像以 Google 为代表的大型科技公司网站上的每一处细节,用户所感受到的每一点体验,无不是通过试验所得出来的结果。

报纸,尤其是小发行量的报社在未来也没有这个实力去做这样的网络测试。察觉微小变动所引起的变化不仅仅出于技术层面小网站做不到,而且因为调研对象范畴有限,无法真正体现出来网站细节变动所产生的影响。这时候,小的新闻机构和公司就更应该想着联合起来去做网上测试,这一次不仅仅是出于成本低的原因,更是通过人才?#35797;?#22312;行?#30340;?#30340;共享,以及将受访对象联合起来形成能够产生有意义的实验结果的样本。

当然,有一些非正式的合作现在已经开始了。很多与之有关的想法还有研究都可以在 Twitter 还有博客上看到。The American Press Institute(美国新闻学院), the Knight Foundation, and the Pew Research Center(独立性民调研究机构:皮尤研究?#34892;模?#36824;有其他几个行业组织和学术?#34892;畝家?#32463;联合起来对新闻受众进行全方位的网络测试。

这些测试还只是一些非正式的合作。新闻媒体现在需要一个平台,在这个平台上它们定制最基本的实验框架和进度表,共享实验结果,获取同行的反馈,总结调研结果。失败的实验需要被特别指出,为了不让其他人绊倒在同一块石头上。这样一个平台的搭建可以通过行业协会来完成,?#28909;? American Association of Newspaper Editors(美国新闻编辑协会),又或者是 Online News Association(网络新闻协会)。

在其他的很多行业里,公司都不太愿意将自己调研结果拿出来共享给其他人,又或者联合别家共同打造某个平台或者基础设施建设。但是报纸传媒产业的地位和性质有一点特殊。新闻机构之间很少直接进行面对面竞争的。更重要的是,正如很多记者还有新闻编辑所说:新闻从业人员对于开放性的?#38750;螅?#26412;身就是新闻行业价值的体现。

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