与A/B测试类似，多变量测试基于相同的机制，但它比较了更多的变量，并提供了有关这些变量如何表现的更多信息.在A/B测试中，您可以在不同版本的设计之间拆分页面的流量.多变量测试用于衡量每种设计的有效性.
示例
我们说有一个网页已经收到足够的流量来运行测试.现在比较每个变体的数据以检查最成功的变化，但它也包括对访问者的交互产生最大正面或负面影响的元素.
使用多变量的优势
多变量测试是一种有效的工具帮助您定位并重新设计页面元素并显示影响最大的区域.多变量方法对于创建着陆页广告系列非常有用.
示例
有关特定元素设计影响的数据可应用于未来的广告系列，甚至如果元素的上下文发生了变化.
限制
多变量测试的限制是完成测试所需的流量.由于所有实验都是完全因子的，因此一次过多的更改元素可以快速累加到必须测试的大量可能组合.即使流量相当高的网站也可能无法在可行的时间内完成超过25种组合的测试.
多变量和A/B测试之间的差异
A/B测试也称为拆分测试是一种网站优化方法，您可以在其中比较页面的两个版本的转换率，即A和B.所有访问者分为一个版本或另一个版本.一旦访问者访问这些版本(A或B)中的任何一个，他们就会点击各种按钮甚至注册简报.这允许您确定哪个版本的页面更有效.
