部分问题在于很难衡量此类变化的影响。尽管 Crazy Egg 等创新工具可以让你看到用户点击的“热图”，极大地帮助了视觉测试，但误报的可能性仍然很高。
系统地测试网页视觉元素的唯一真正方法是分别对每个部分进行 A/B 测试，然后等待结果。显然，没有人有时间在任何发布时间表上做到这一点。
这就是为什么您需要依靠普遍接受的视觉营销理论（例如色彩心理学或位置心理学）以及对买方角色的理解。
这个来自“营销实验”的案例研究是一个很好的例子，它是一个非常成功的 A/B测试، 可以测试修订后的副本和重新设计的网页的整体效果.
治疗A的转化率为2.4%，而治疗 黎巴嫩移动数据库 的转化率为8.8%，增幅为262.3%。
“通过提高转化率来使业务翻倍比提高流量翻倍要容易得多。” - Jeff Eisenberg，《买家传奇》
同样的道理，我们也可以说，通过增加收入来使业务翻番比增加转化率来使业务翻番要容易得多。
这不是骗局，这是 A/B 测试优化的真相。如果您可以选择优化着陆页以获得更多转化率或更多收入，您会选择哪一个？显然是后者，这就是为什么知道这两个修复方法并不总是相同的如此重要。
一个很好的例子是 VWO 案例研究，研究了服务器密度如何改变他们的定价模型。他们最初提供的是按服务器付费的定价模式，客户每增加一个服务器就需要支付更多费用。他们想尝试打包定价模式。他们的定价 A/B 测试如下：