為了充分利用現有流量，A/B 測試可讓您在不增加廣告預算的情況下增加轉化次數以獲取新的網站訪問者。 當您改善用戶體驗並為用戶優化內容時，當您進行 A/B 測試時，現有流量可能會產生更高的投資回報率。 在 A/B 測試中，“A”是指控製或原始測試變量，“B”是指變體或新版本。 電子競技平台 G-Loot 使用 A/B 測試將其著陸頁轉化率提高到顯著效果。 G-Loot 測試了對其廣告驅動的登錄頁面的更改，並使用 Amplitude Experiment 確定了最佳修改。 在更改頁面以反映性能最佳的設計和提供變量後，G-Loot 的目標網頁轉化率從 3% 躍升至令人難以置信的 35%。 (1%) 在這種情況下，我們可以看到雖然變體 A 總體上具有更高的響應率，但變體 B 實際上對男性的響應率更高。 然後它會向另外 1,000 人發送帶有號召性用語的電子郵件，說明“優惠即將結束！
