限时福利：VWO 免费试用，抢先体验 AI 驱动的优化体验！

9月20日，TRUEMETRICS（触脉咨询）联合 Google 与 VWO 举办“AI驱动的实验与个性化增长”主题分享活动。来自三方的专家围绕数据驱动增长、科学实验方法论及AI赋能优化平台等议题，深入探讨企业如何通过技术工具实现可持续业务增长。

Google 大中华区衡量与分析团队专家 Sean Li 担任开场嘉宾，指出随着 Google Optimize 正式停服，企业亟需转向功能完善的第三方实验工具以保障增长策略的连续性。

在 GA4 与 VWO 的集成方面，GA4 已支持将细分受众回传至 VWO，实现精准测试投放。用户可在 GA4 中构建高价值人群，并直接用于 A/B 测试或个性化推送。

Sean 还分享了 Google Analytics 未来的三大发展方向：

• 打造可信赖的分析平台：GA4 在数据准确性与置信度方面已显著提升，持续优化产品稳定性。
• AI 赋能：依托 Google 的 AI 架构，GA4 支持自然语言查询，用户可通过对话方式获取流量价值、转化表现等洞察，未来将进一步扩展语言能力。
• 跨渠道衡量：GA4 正加速打通非 Google 渠道的数据整合，目前已支持 Snapchat 广告花费数据接入，即将实现与 Meta 成本数据对接，并将纳入 Demand Gen 和 YouTube 视频广告的衡量能力，致力于成为营销效果评估的“唯一真实来源”。

TRUEMETRICS 合作伙伴负责人 Betty 表示，在竞争激烈的市场环境下，依赖买量的粗放增长模式已难以为继，科学实验正成为企业构建长期竞争力的核心手段。

她介绍，TRUEMETRICS 已与 VWO 达成战略合作，成为其在中国大陆地区的唯一战略合作伙伴，共同推动数据驱动的增长实践落地。

为系统化实现增长目标，Betty 提出基于 VWO 的“增长飞轮”模型，涵盖三个关键环节：

洞察：精准定位增长瓶颈

通过热力图、会话录制和漏斗分析等工具，深入理解用户行为路径，识别页面卡点与流失节点，形成可验证的优化假设。

测试：用数据说话，降低决策风险

VWO 支持 A/B 测试、多变量测试及分流测试等多种形式，帮助团队以数据为基础验证优化方案，避免主观判断带来的偏差。

个性化：千人千面，最大化流量价值

基于测试结果，针对不同渠道、地区或新老访客群体，推送定制化内容与体验，提升转化效率。

Betty 强调，亚马逊、Netflix、谷歌等行业领军者均建立了深厚的“实验文化”，将每一次测试视为认知迭代的机会，逐步构筑难以复制的竞争壁垒。

VWO 的设计理念是赋能组织中的每一位成员：

• 增长营销人员：通过可视化编辑器快速修改落地页文案并上线测试，无需等待开发排期，大幅提升迭代效率。
• 产品经理：利用功能实验对新功能进行灰度发布，评估其对核心指标的影响后再决定全量上线，有效控制风险。
• 工程师：通过 SDK 和功能开关机制，更安全灵活地管理产品发布流程。

无论是零售电商、SaaS、旅游还是 B2B 行业，体验优化已成为增长的关键抓手。

VWO 大中华区负责人 Apoorv 表示，测试与实验是普适性的商业语言。VWO 在 A/B 测试领域深耕 15 年，已成为全球领先的实验平台。

他提出 VWO 的“三支柱”闭环体系：

• 分析（Analyze）：深入洞察用户行为，识别网站优势与改进空间。
• 实验（Experimentation）：无需代码即可开展网页测试，用真实数据验证优化设想。
• 个性化（Personalize）：根据实验成果，为不同用户群提供定制化体验，实现“千人千面”。

Apoorv 重点展示了 VWO 最新推出的 AI Copilot 功能，该功能全面提升了优化效率：

• 洞察与假设，AI 一键生成：AI 可自动总结大量会话录屏，提炼关键问题，并结合热力图智能生成优化建议。
• 创意与实现，AI 自动完成：输入网址后，AI Copilot 可自动生成多个创意方案并创建对应测试任务；在可视化编辑器中，可通过自然语言指令完成背景更换、文案调整等操作，大幅减少人工干预。

他表示，AI Copilot 不仅是工具，更是优化过程中的智能伙伴，能够显著减轻工作负担，让团队聚焦于战略层面的思考。

此外，VWO 采用一体化架构设计，仅需部署一个轻量级 Spark Code 即可支持洞察、测试、个性化等全部功能，避免多工具叠加导致的页面加载延迟与用户体验“闪烁”问题。

在问答环节，Apoorv 回应了企业关注的核心问题：

• 如何规划测试策略？建议提前两到三个月启动分析，VWO 客户成功团队可协助制定全年优化路线图。
• 与同类工具相比有何优势？核心在于 360 度一体化平台，避免数据割裂与性能损耗，提升整体协作效率。
• 低流量网站能否使用？VWO 统计引擎适用于小样本场景，虽需更长测试周期以达到显著性，但仍能确保结果可靠。